Las traducciones son generadas a través de traducción automática. En caso de conflicto entre la traducción y la version original de inglés, prevalecerá la version en inglés. # Solicitud y respuesta de Stable Image Ultra El cuerpo de la solicitud se pasa al `body` campo de una solicitud de [InvokeModel](https://docs.aws.amazon.com/bedrock/latest/APIReference/API_runtime_InvokeModel.html)operación. **Campo del cuerpo de la solicitud de invocación del modelo** Cuando realices una InvokeModel llamada con un modelo Stable Image Ultra, rellena el campo del cuerpo con un objeto JSON parecido al que se muestra a continuación. + **prompt**: (cadena) lo que desea ver en la imagen de salida. Una petición descriptiva y fuerte que defina claramente los elementos, los colores y los sujetos permitirá obtener mejores resultados. [\[See the AWS documentation website for more details\]](http://docs.aws.amazon.com/es_es/bedrock/latest/userguide/model-parameters-diffusion-stable-ultra-text-image-request-response.html) **Campo del cuerpo de respuestas a la invocación del modelo** Cuando realice una llamada a `InvokeModel` con un modelo Stable Image Ultra, la respuesta será similar a la siguiente. ``` { 'seeds': [2130420379], "finish_reasons":[null], "images":["..."] } ``` Una respuesta con un motivo de finalización que no sea `null` tendrá el siguiente aspecto: ``` { "finish_reasons":["Filter reason: prompt"] } ``` + **seeds**: (cadena) lista de semillas utilizadas para generar imágenes para el modelo. + **finish\$1reasons**: enumeración que indica si la solicitud se ha filtrado o no. `null` indica que la solicitud se ha realizado correctamente. Valores posibles actuales: `"Filter reason: prompt", "Filter reason: output image", "Filter reason: input image", "Inference error", null`. + **images**: lista de imágenes generadas en formato de cadena base64. Para obtener más información, consulta [https://platform.us.stability. ai/docs/api-reference\$1tag/v1 generación](https://platform.us.stability.ai/docs/api-reference#tag/v1generation). ------ #### [ Text to image ] El modelo Stable Image Ultra de Stability.ai tiene los siguientes parámetros de inferencia para una llamada de text-to-image inferencia. + **prompt**: (cadena) lo que desea ver en la imagen de salida. Una petición descriptiva y fuerte que defina claramente los elementos, los colores y los sujetos permitirá obtener mejores resultados. [\[See the AWS documentation website for more details\]](http://docs.aws.amazon.com/es_es/bedrock/latest/userguide/model-parameters-diffusion-stable-ultra-text-image-request-response.html) **Campos opcionales** + **aspect\$1ratio**: (cadena) controla la relación de aspecto de la imagen generada. Este parámetro solo es válido para text-to-image las solicitudes. El valor predeterminado es 1:1. Enumeración: 16:9, 1:1, 21:9, 2:3, 3:2, 4:5, 5:4, 9:16, 9:21. + **modo**: establecido en text-to-image. Predeterminado: text-to-image. Enum: `text-to-image`. + **output\$1format**: especifica el formato de la imagen de salida. Formatos compatibles: JPEG y PNG. Dimensiones admitidas: altura de 640 a 1536 px, anchura de 640 a 1536 px. + **seed**: (número) valor específico que se utiliza para determinar la asignación al azar de la generación. (Omita este parámetro o pase 0 para usar una semilla aleatoria). Intervalo: del 0 al 4294967295. + **negative\$1prompt**: palabras clave de lo que no desea ver en la imagen de salida. Máximo: 10 000 caracteres. ``` import boto3 import json import base64 import io from PIL import Image bedrock = boto3.client('bedrock-runtime', region_name='us-west-2') response = bedrock.invoke_model( modelId='stability.sd3-ultra-v1:1', body=json.dumps({ 'prompt': 'A car made out of vegetables.' }) ) output_body = json.loads(response["body"].read().decode("utf-8")) base64_output_image = output_body["images"][0] image_data = base64.b64decode(base64_output_image) image = Image.open(io.BytesIO(image_data)) image.save("image.png") ``` ------ #### [ Image to image ] El modelo Stable Image Ultra de Stability.ai tiene los siguientes parámetros de inferencia para una llamada de image-to-image inferencia. + **prompt**: (cadena) lo que desea ver en la imagen de salida. Una petición descriptiva y fuerte que defina claramente los elementos, los colores y los sujetos permitirá obtener mejores resultados. [\[See the AWS documentation website for more details\]](http://docs.aws.amazon.com/es_es/bedrock/latest/userguide/model-parameters-diffusion-stable-ultra-text-image-request-response.html) **Campos opcionales** + **image** (cadena): la imagen Base64 que se utilizará como punto de partida para la generación. Formatos compatibles: JPEG, PNG, WebP. + **strength** (número): la influencia que tiene el parámetro image sobre la imagen generada. Las imágenes con valores de intensidad más bajos se parecerán más a la imagen original. Intervalo: de 0,0 a 1,0. Valor predeterminado: 0,35. + **aspect\$1ratio**: (cadena) controla la relación de aspecto de la imagen generada. Este parámetro solo es válido para text-to-image las solicitudes. El valor predeterminado es 1:1. Enumeración: 16:9, 1:1, 21:9, 2:3, 3:2, 4:5, 5:4, 9:16, 9:21. + **output\$1format**: especifica el formato de la imagen de salida. Formatos compatibles: JPEG y PNG. Dimensiones admitidas: altura de 640 a 1536 px, anchura de 640 a 1536 px. + **seed**: (número) valor específico que se utiliza para determinar la asignación al azar de la generación. (Omita este parámetro o pase 0 para usar una semilla aleatoria). Intervalo: del 0 al 4294967295. + **negative\$1prompt**: palabras clave de lo que no desea ver en la imagen de salida. Máximo: 10 000 caracteres. ``` import boto3 import json import base64 import io from PIL import Image bedrock = boto3.client('bedrock-runtime', region_name='us-west-2') response = bedrock.invoke_model( modelId='stability.sd3-ultra-v1:1', body=json.dumps({ 'prompt': 'A car made out of vegetables.' }) ) output_body = json.loads(response["body"].read().decode("utf-8")) base64_output_image = output_body["images"][0] image_data = base64.b64decode(base64_output_image) image = Image.open(io.BytesIO(image_data)) image.save("image.png") ``` ------