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# Stable Image Ultra のリクエストとレスポンス
<a name="model-parameters-diffusion-stable-ultra-text-image-request-response"></a>

リクエスト本文は、[InvokeModel](https://docs.aws.amazon.com/bedrock/latest/APIReference/API_runtime_InvokeModel.html) オペレーションへのリクエストの `body` フィールドに入れて渡されます。

**モデル呼び出しリクエストの body フィールド**

Stable Image Ultra モデルを使用して、InvokeModel を呼び出す場合は、以下のような JSON オブジェクトを、body フィールドに入力します。
+ **prompt** – (文字列) 出力イメージに表示する内容です。要素、色、件名を明確に定義する強力でわかりやすいプロンプトは、より良い結果につながります。    
[\[See the AWS documentation website for more details\]](http://docs.aws.amazon.com/ja_jp/bedrock/latest/userguide/model-parameters-diffusion-stable-ultra-text-image-request-response.html)

**モデル呼び出しレスポンスの body フィールド**

Stable Image Ultra モデルを使用して `InvokeModel` を呼び出すと、レスポンスは以下のようになります。

```
{
         'seeds': [2130420379], 
         "finish_reasons":[null], 
         "images":["..."]
     }
```

`null` ではない終了理由のレスポンスは、以下のようになります。

```
{
         "finish_reasons":["Filter reason: prompt"]
     }
```
+ **seeds** – (文字列) モデルの画像生成に使用されるシードのリストです。
+ **finish\$1reasons** – リクエストがフィルタリングされたかどうかを示す列挙型です。`null` はリクエストが成功したことを示します。現在の可能な値: `"Filter reason: prompt", "Filter reason: output image", "Filter reason: input image", "Inference error", null`。
+ **images** – base64 文字列形式で生成された画像のリストです。

詳細については、[https://platform.us.stability.ai/docs/api-reference\$1tag/v1generation](https://platform.us.stability.ai/docs/api-reference#tag/v1generation) を参照してください。

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#### [ Text to image ]

Stability.ai Stable Image Ultra モデルには、テキストからイメージ推論呼び出しの以下の推論パラメータがあります。
+ **prompt** – (文字列) 出力イメージに表示する内容です。要素、色、件名を明確に定義する強力でわかりやすいプロンプトは、より良い結果につながります。    
[\[See the AWS documentation website for more details\]](http://docs.aws.amazon.com/ja_jp/bedrock/latest/userguide/model-parameters-diffusion-stable-ultra-text-image-request-response.html)

**任意フィールド**
+ **aspect\$1ratio** – (文字列) 生成されたイメージのアスペクト比を制御します。このパラメータは、テキストからイメージへのリクエストにのみ有効です。デフォルトは 1:1 です。列挙型: 16:9、1:1、21:9、2:3、3:2、4:5、5:4、9:16、9:21。
+ **mode** – [テキストからイメージ] に設定します。デフォルト値: テキストからイメージ。列挙型: `text-to-image`。
+ **output\$1format** – 出力イメージの形式を指定します。サポートされている形式: JPEG、PNG。サポートされている寸法: 高さ 640～1,536 px、幅 640～1,536 px。
+ **seed** – (数値) 生成の「ランダム化」のガイドに使用される特定の値。(このパラメータを省略するか、0 を渡してランダムシードを使用します)。範囲は 0～4294967295 です。
+ **negative\$1prompt** – 出力イメージに表示したくないもののキーワード。最大: 10,000 文字。

```
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")
```

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#### [ Image to image ]

Stability.ai Stable Image Ultra モデルには、画像から画像推論呼び出しの以下の推論パラメータがあります。
+ **prompt** – (文字列) 出力イメージに表示する内容です。要素、色、件名を明確に定義する強力でわかりやすいプロンプトは、より良い結果につながります。    
[\[See the AWS documentation website for more details\]](http://docs.aws.amazon.com/ja_jp/bedrock/latest/userguide/model-parameters-diffusion-stable-ultra-text-image-request-response.html)

**任意フィールド**
+ **image** – (文字列) 生成の開始点として使用する Base64 画像。サポートされている形式: JPEG、PNG、WebP。
+ **strength** – (数値) 画像パラメータが生成された画像にどの程度影響を与えるか。strength 値が小さい画像ほど、元の画像に近くなります。範囲: 0.0～1.0。デフォルト: 0.35。
+ **aspect\$1ratio** – (文字列) 生成されたイメージのアスペクト比を制御します。このパラメータは、テキストからイメージへのリクエストにのみ有効です。デフォルトは 1:1 です。列挙型: 16:9、1:1、21:9、2:3、3:2、4:5、5:4、9:16、9:21。
+ **output\$1format** – 出力画像の形式を指定します。サポートされている形式: JPEG、PNG。サポートされている寸法: 高さ 640～1,536 px、幅 640～1,536 px。
+ **seed** – (数値) 生成の「ランダム化」のガイドに使用される特定の値。(このパラメータを省略するか、0 を渡してランダムシードを使用します)。範囲は 0～4294967295 です。
+ **negative\$1prompt** – 出力イメージに表示したくないもののキーワード。最大: 10,000 文字。

```
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")
```

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