本文属于机器翻译版本。若本译文内容与英语原文存在差异，则一律以英文原文为准。 # Stability AI 图像服务 您可以将 Stability AI 图像服务与 Amazon Bedrock 配合使用，访问十三种专门的图像编辑工具，这些工具旨在加快专业创作工作流程。借助 Stability AI 图像服务，您可以根据草图生成图像、重构和重新设计现有图像的风格，或者移除并替换图像中的对象。 本节介绍如何使用对稳定性 AI 图像服务进行推理调用。[InvokeModel](https://docs.aws.amazon.com/bedrock/latest/APIReference/API_runtime_InvokeModel.html)此部分还提供了 Python 中的代码示例，以及使用 Stability AI 图像服务之前和之后的图像示例。 Stability AI 图像服务分为以下类别： + **编辑**：基于 AI 的图像编辑服务，包括使用蒙版（生成式填充）或文字进行补绘。包括用于产品展示和广告的工具，以及背景删除等基本工具。 + **控制**：可能需要提示、映射和其他指南。这些服务利用 ControlNets 了基于稳定扩散模型的类似技术。 **注意** 订阅任何编辑或控制 Stability AI 图像服务会自动将您注册到所有十三个可用的 Stability AI 图像服务中。 **Topics** + [请求和响应](#model-parameters-stable-image-services-request-response) + [高档](#stable-image-services-upscale) + [编辑](#stable-image-services-edit) + [控件](#stable-image-services-control) ## 请求和响应 请求正文在请求`body`字段中传递给[InvokeModel](https://docs.aws.amazon.com/bedrock/latest/APIReference/API_runtime_InvokeModel.html)。 **模型调用请求正文字段** 当你使用 Stability AI Image Services InvokeModel 拨打电话时，在正文字段中填入如下所示的 JSON 对象。 ``` { 'prompt': 'Create an image of a panda' } ``` **模型调用响应正文字段** 当你使用 Stability AI Image Services InvokeModel 拨打电话时，响应如下所示 ``` { 'seeds': [2130420379], 'finish_reasons': [null], 'images': ['...'] } ``` + **seeds** –（字符串）用于为模型生成图像的种子列表。 + **finish\$1reasons** – 表示请求是否被过滤的枚举。`null` 表示请求成功。当前可能的值：`"Filter reason: prompt", "Filter reason: output image", "Filter reason: input image", "Inference error", null`。 + **images** – 以 base64 字符串格式生成的图像列表。 欲了解更多信息，请参阅 [https://platform.us.stability。 ai/docs/api-reference\$1tag/v第 1 代](https://platform.us.stability.ai/docs/api-reference#tag/v1generation)。 ## 高档 以下部分描述了高档的稳定性 AI 图像服务。 ### 创意高档 Creative Usplace 可以拍摄 64x64 到 100 万像素之间的图像，然后将其放大到 4K 分辨率。该服务可以将图像放大 20 到 40 倍，同时保留并经常提高质量。Creative Usplace 在高度降解的图像上效果最好，不适用于 100 万像素或以上的照片，因为它会进行大量的重新构想。 Creative Usplace 具有以下必需参数： + **prompt**：您希望在输出图像中看到的内容。清晰定义元素、颜色和主题的有效描述性提示可带来更好的结果。要控制给定单词的权重，请使用格式（word:weight），其中 word 是您要控制权重的单词，权重是一个值。值 0 和 1.0 会降低单词的权重，1.1 和 2 之间的值会增加单词的权重。例如：天空很清晰（blue:0.3）和（green:1.8），表达的意思是天空是蓝绿色的，但更偏向于绿色。最少 0 个字符，最多 10000 个字符。 + **image** −（字符串）要放大的 Base64 图像。图像的每个边都必须至少为 64 像素。总像素数必须介于 4,096 到 1,048,576 像素之间。支持的格式：jpeg、png、webp。 以下参数可选： + creativity-（数字）表示模型在放大图像时应具有多大的创造@@ **力**。值越高，则在放大期间会向图像添加更多细节。范围介于 0.1 和 0.5 之间。默认值 0.3 + **negative\$1prompt**：（字符串）描述您不希望在输出图像中看到内容的文本简介。这是一项高级功能。最多 10000 个字符。 + **seed**：（数字）用于引导生成“随机性”的特定值。（省略此参数或输入 0 以使用随机种子。） 范围：0 至 4294967294。默认值：0。 + **output\$1format**：（字符串）决定生成图像的内容类型。枚举：jpeg、png、webp。默认值：png。 + **style\$1preset** – 引导图像模型生成特定风格的内容。枚举：3d-model、analog-film、anime、cinematic、comic-book、digital-art、enhance、fantasy-art、isometric、line-art、low-poly、modeling-compound、neon-punk、origami、photographic、pixel-art、tile-texture。 ------ #### [ API ] ``` import base64 import json import requests import io import os from PIL import Image image = "./content/input.jpg" region = "us-east-1" model_id = "us.stability.stable-creative-upscale-v1:0" url = f"https://bedrock-runtime.{region}.amazonaws.com/model/{model_id}/invoke" api_key = os.getenv("AWS_BEARER_TOKEN_BEDROCK") # https://docs.aws.amazon.com/bedrock/latest/userguide/getting-started-api-keys.html headers = { "Content-Type":"application/json", "Authorization":f"Bearer {api_key}" } try: with open(image, "rb") as image_file: image_base64 = base64.b64encode(image_file.read()).decode('utf-8') params = { "image": image_base64, "prompt": "This dreamlike digital art captures a vibrant, kaleidoscopic Big Ben in London", "creativity": 0.30 } response = requests.request("POST", url, json=params, headers=headers) response.raise_for_status() model_response = json.loads(response.text) base64_image_data = model_response["images"][0] if not base64_image_data: raise ValueError("No image data found in model response.") image_data = base64.b64decode(base64_image_data) image = Image.open(io.BytesIO(image_data)) image.save("image.png") print("Successfully saved image.") except Exception as e: print(e) ``` ------ #### [ Python ] ``` import boto3 import base64 import io import json from PIL import Image image = "./content/input.jpg" region = "us-east-1" model_id = "us.stability.stable-creative-upscale-v1:0" bedrock = boto3.client("bedrock-runtime", region_name=region) try: with open(image, "rb") as image_file: image_base64 = base64.b64encode(image_file.read()).decode('utf-8') params = { "image": image_base64, "prompt": "This dreamlike digital art captures a vibrant, kaleidoscopic Big Ben in London", "creativity": 0.30 } request = json.dumps(params) response = bedrock.invoke_model(modelId=model_id, body=request) model_response = json.loads(response["body"].read()) base64_image_data = model_response["images"][0] if not base64_image_data: raise ValueError("No image data found in model response.") image_data = base64.b64decode(base64_image_data) image = Image.open(io.BytesIO(image_data)) image.save("image.png") print("Successfully saved image.") except Exception as e: print(e) ``` ------ 下表使用以下提示显示了 Creative Usplace 操作的输入和输出图像：*这幅梦幻般的数字艺术在郁郁葱葱的雨林中捕捉了一只充满活力、千变万化的鸟*。 | Input | Output | | --- | --- | | ![\[alt text not found\]](http://docs.aws.amazon.com/zh_cn/bedrock/latest/userguide/images/stable-image-services/input-creative-upscale.jpg) | ![\[alt text not found\]](http://docs.aws.amazon.com/zh_cn/bedrock/latest/userguide/images/stable-image-services/output-creative-upscale.jpg) | ### 保守高档 保守派高档拍摄的图像介于 64x64 到 100 万像素之间，然后将其放大到 4K 分辨率。该服务可以将图像放大 20 到 40 倍，同时保留所有方面。保守高档可最大限度地减少对图像的更改，不应用于重新构想图像。 保守派高档具有以下必需参数： + **prompt**：您希望在输出图像中看到的内容。清晰定义元素、颜色和主题的有效描述性提示可带来更好的结果。要控制给定单词的权重，请使用格式（word:weight），其中 word 是您要控制权重的单词，权重是一个值。值 0 和 1.0 会降低单词的权重，1.1 和 2 之间的值会增加单词的权重。例如：天空很清晰（blue:0.3）和（green:1.8），表达的意思是天空是蓝绿色的，但更偏向于绿色。最少 0 个字符，最多 10000 个字符。 + **image** −（字符串）要放大的 Base64 图像。图像的每个边都必须至少为 64 像素。总像素不能超过 9437184 个像素。宽高比必须在 1:2.5 到 2.5:1 之间。支持的格式：jpeg、png、webp。 以下参数可选： + creativity-（数字）表示模型在放大图像时应具有多大的创造@@ **力**。值越高，则在放大期间会向图像添加更多细节。范围介于 0.1 和 0.5 之间。默认值 0.35 + **negative\$1prompt**：（字符串）描述您不希望在输出图像中看到内容的文本简介。这是一项高级功能。最多 10000 个字符。 + **seed**：（数字）用于引导生成“随机性”的特定值。（省略此参数或输入 0 以使用随机种子。） 范围：0 至 4294967294。默认值：0。 + **output\$1format**：（字符串）决定生成图像的内容类型。枚举：jpeg、png、webp。默认值：png。 ------ #### [ API ] ``` import base64 import json import requests import io import os from PIL import Image image = "./content/input.jpg" region = "us-east-1" model_id = "us.stability.stable-conservative-upscale-v1:0" url = f"https://bedrock-runtime.{region}.amazonaws.com/model/{model_id}/invoke" api_key = os.getenv("AWS_BEARER_TOKEN_BEDROCK") # https://docs.aws.amazon.com/bedrock/latest/userguide/getting-started-api-keys.html headers = { "Content-Type":"application/json", "Authorization":f"Bearer {api_key}" } try: with open(image, "rb") as image_file: image_base64 = base64.b64encode(image_file.read()).decode('utf-8') params = { "image": image_base64, "prompt": "This dreamlike digital art captures a vibrant, kaleidoscopic Big Ben in London", "creativity": 0.30 } response = requests.request("POST", url, json=params, headers=headers) response.raise_for_status() model_response = json.loads(response.text) base64_image_data = model_response["images"][0] if not base64_image_data: raise ValueError("No image data found in model response.") image_data = base64.b64decode(base64_image_data) image = Image.open(io.BytesIO(image_data)) image.save("image.png") print("Successfully saved image.") except Exception as e: print(e) ``` ------ #### [ Python ] ``` import boto3 import base64 import io import json from PIL import Image image = "./content/input.jpg" region = "us-east-1" model_id = "us.stability.stable-conservative-upscale-v1:0" bedrock = boto3.client("bedrock-runtime", region_name=region) try: with open(image, "rb") as image_file: image_base64 = base64.b64encode(image_file.read()).decode('utf-8') params = { "image": image_base64, "prompt": "This dreamlike digital art captures a vibrant, kaleidoscopic Big Ben in London", "creativity": 0.30 } request = json.dumps(params) response = bedrock.invoke_model(modelId=model_id, body=request) model_response = json.loads(response["body"].read()) base64_image_data = model_response["images"][0] if not base64_image_data: raise ValueError("No image data found in model response.") image_data = base64.b64decode(base64_image_data) image = Image.open(io.BytesIO(image_data)) image.save("image.png") print("Successfully saved image.") except Exception as e: print(e) ``` ------ 下表使用以下提示显示了保守党高档操作的输入和输出图像：*森林里一只巨型鸡的照片*。 | Input | Output | | --- | --- | | ![\[alt text not found\]](http://docs.aws.amazon.com/zh_cn/bedrock/latest/userguide/images/stable-image-services/input-conservative-upscale.jpg) | ![\[alt text not found\]](http://docs.aws.amazon.com/zh_cn/bedrock/latest/userguide/images/stable-image-services/output-conservative-upscale.jpg) | ### 快速高档 Fast Uscale 使用预测性和生成式 AI 将图像分辨率提高了 4 倍。这项轻巧而快速的服务非常适合提高压缩图像的质量，使其适用于社交媒体帖子和其他应用程序。 快速升级具有以下必需参数： + **image** −（字符串）要放大的 Base64 图像。宽度必须介于 32 到 1,536 像素之间。高度必须介于 32 到 1,536 像素之间。总像素数必须介于 1,024 到 1,048,576 像素之间。支持的格式：jpeg、png、webp。 + **output\$1format**：（字符串）决定生成图像的内容类型。枚举：jpeg、png、webp。默认值：png。 ------ #### [ API ] ``` import base64 import json import requests import io import os from PIL import Image image = "./content/input.jpg" region = "us-east-1" model_id = "us.stability.stable-fast-upscale-v1:0" url = f"https://bedrock-runtime.{region}.amazonaws.com/model/{model_id}/invoke" api_key = os.getenv("AWS_BEARER_TOKEN_BEDROCK") # https://docs.aws.amazon.com/bedrock/latest/userguide/getting-started-api-keys.html headers = { "Content-Type":"application/json", "Authorization":f"Bearer {api_key}" } try: with open(image, "rb") as image_file: image_base64 = base64.b64encode(image_file.read()).decode('utf-8') params = { "image": image_base64 } response = requests.request("POST", url, json=params, headers=headers) response.raise_for_status() model_response = json.loads(response.text) base64_image_data = model_response["images"][0] if not base64_image_data: raise ValueError("No image data found in model response.") image_data = base64.b64decode(base64_image_data) image = Image.open(io.BytesIO(image_data)) image.save("image.png") print("Successfully saved image.") except Exception as e: print(e) ``` ------ #### [ Python ] ``` import boto3 import base64 import io import json from PIL import Image image = "./content/input.jpg" region = "us-east-1" model_id = "us.stability.stable-fast-upscale-v1:0" bedrock = boto3.client("bedrock-runtime", region_name=region) try: with open(image, "rb") as image_file: image_base64 = base64.b64encode(image_file.read()).decode('utf-8') params = { "image": image_base64 } request = json.dumps(params) response = bedrock.invoke_model(modelId=model_id, body=request) model_response = json.loads(response["body"].read()) base64_image_data = model_response["images"][0] if not base64_image_data: raise ValueError("No image data found in model response.") image_data = base64.b64decode(base64_image_data) image = Image.open(io.BytesIO(image_data)) image.save("image.png") print("Successfully saved image.") except Exception as e: print(e) ``` ------ 下表显示了 “快速升级” 操作的输入和输出图像。 | Input | Output | | --- | --- | | ![\[alt text not found\]](http://docs.aws.amazon.com/zh_cn/bedrock/latest/userguide/images/stable-image-services/input-fast-upscale.jpg) | ![\[alt text not found\]](http://docs.aws.amazon.com/zh_cn/bedrock/latest/userguide/images/stable-image-services/output-fast-upscale.jpg) | ## 编辑 以下部分介绍如何编辑 Stability AI 图像服务。 ### Inpaint Inpaint 可以智能地修改图像，根据蒙版图像的内容填充指定区域或用新内容替换指定区域。 Inpaint 具有以下必需参数： + **prompt**：您希望在输出图像中看到的内容。清晰定义元素、颜色和主题的有效描述性提示可带来更好的结果。要控制给定单词的权重，请使用格式（word:weight），其中 word 是您要控制权重的单词，权重是一个值。值 0 和 1.0 会降低单词的权重，1.1 和 2 之间的值会增加单词的权重。例如：天空很清晰（blue:0.3）和（green:1.8），表达的意思是天空是蓝绿色的，但更偏向于绿色。最少 0 个字符，最多 10000 个字符。 + **image**：（字符串）要补绘的 Base64 图像。图像的每个边都必须至少为 64 像素。总像素不能超过 9437184 个像素。宽高比必须在 1:2.5 到 2.5:1 之间。支持的格式：jpeg、png、webp。 以下参数可选： + **style\$1preset** –（字符串）引导图像模型生成特定风格的内容。枚举：3d-model、analog-film、anime、cinematic、comic-book、digital-art、enhance、fantasy-art、isometric、line-art、low-poly、modeling-compound、neon-punk、origami、photographic、pixel-art、tile-texture。 + **negative\$1prompt**：（字符串）描述您不希望在输出图像中看到内容的文本简介。这是一项高级功能。最多 10000 个字符。 + **seed**：（数字）用于引导生成“随机性”的特定值。（省略此参数或输入 0 以使用随机种子。） 范围：0 至 4294967294。默认值：0。 + **output\$1format**：（字符串）决定生成图像的内容类型。枚举：jpeg、png、webp。默认值：png。 + **mask**：（字符串）逐个像素控制补绘过程中的强度，可以通过第二张图像（传递到此参数）或通过图像参数的 alpha 通道。 + **在蒙版中传入**：传递给此参数的图像应为黑白图像，在像素级别，基于给定像素的明暗度表示补绘的强度。全黑像素表示没有补绘强度，而全白像素代表最大强度。如果蒙版的尺寸与图像参数的大小不同，则会自动调整其大小。 + **Alpha 通道支持**：如果您没有显式提供蒙版，则将从图像参数的 Alpha 通道派生蒙版。透明像素将会补绘，而不透明像素将会保留。在同时提供带有 Alpha 通道的图像以及蒙版时，蒙版将优先。 + **grow\$1mask**：将蒙版的边缘在所有方向上向外扩充指定的像素数。蒙版周围的扩展区域将进行模糊处理，这有助于平滑补绘的内容与原始图像之间的过渡。范围介于 0 到 20 之间。默认值：5。如果您注意到补绘内容的周围有接缝或粗糙边缘，请尝试使用此参数。请注意，过度生长可能会掩盖掩 and/or 盖附近蒙版区域的精细细节。 ------ #### [ API ] ``` import base64 import json import requests import io import os from PIL import Image image = "./content/input.png" mask = "./content/mask.png" region = "us-east-1" model_id = "us.stability.stable-image-inpaint-v1:0" url = f"https://bedrock-runtime.{region}.amazonaws.com/model/{model_id}/invoke" api_key = os.getenv("AWS_BEARER_TOKEN_BEDROCK") # https://docs.aws.amazon.com/bedrock/latest/userguide/getting-started-api-keys.html headers = { "Content-Type":"application/json", "Authorization":f"Bearer {api_key}" } try: with open(image, "rb") as image_file: image_base64 = base64.b64encode(image_file.read()).decode('utf-8') with open(mask, "rb") as mask_file: mask_base64 = base64.b64encode(mask_file.read()).decode('utf-8') params = { "image": image_base64, "mask": mask_base64, "prompt": "artificer of time and space" } response = requests.request("POST", url, json=params, headers=headers) response.raise_for_status() model_response = json.loads(response.text) base64_image_data = model_response["images"][0] if not base64_image_data: raise ValueError("No image data found in model response.") image_data = base64.b64decode(base64_image_data) image = Image.open(io.BytesIO(image_data)) image.save("image.png") print("Successfully saved image.") except Exception as e: print(e) ``` ------ #### [ Python ] ``` import boto3 import base64 import io import json from PIL import Image image = "./content/input.png" mask = "./content/mask.png" region = "us-east-1" model_id = "us.stability.stable-image-inpaint-v1:0" bedrock = boto3.client("bedrock-runtime", region_name=region) try: with open(image, "rb") as image_file: image_base64 = base64.b64encode(image_file.read()).decode('utf-8') with open(mask, "rb") as mask_file: mask_base64 = base64.b64encode(mask_file.read()).decode('utf-8') params = { "image": image_base64, "mask": mask_base64, "prompt": "artificer of time and space" } request = json.dumps(params) response = bedrock.invoke_model(modelId=model_id, body=request) model_response = json.loads(response["body"].read()) base64_image_data = model_response["images"][0] if not base64_image_data: raise ValueError("No image data found in model response.") image_data = base64.b64decode(base64_image_data) image = Image.open(io.BytesIO(image_data)) image.save("image.png") print("Successfully saved image.") except Exception as e: print(e) ``` ------ 下表显示补绘操作的输入和输出图像。 | Input | 遮罩 | Output | | --- | --- | --- | | ![\[alt text not found\]](http://docs.aws.amazon.com/zh_cn/bedrock/latest/userguide/images/stable-image-services/input-image-inpaint.jpg) | ![\[alt text not found\]](http://docs.aws.amazon.com/zh_cn/bedrock/latest/userguide/images/stable-image-services/mask-image-inpaint.png) | ![\[alt text not found\]](http://docs.aws.amazon.com/zh_cn/bedrock/latest/userguide/images/stable-image-services/output-image-inpaint.jpg) | ### Outpain Outpaint 在图像中插入其他内容，以向任何方向填充空间。与其他自动或手动尝试扩展图像内容相比，Outpaint 服务最大限度地减少了原始图像已被编辑的迹象。 Outpaint 具有以下必需的参数： + **image** −（字符串）要画出的 Base64 图像。图像的每个边都必须至少为 64 像素。总像素不能超过 9437184 个像素。宽高比必须在 1:2.5 到 2.5:1 之间。支持的格式：jpeg、png、webp。 **注意** 必须为至少一个输出方向（左、右、向上或向下）提供非零值。为了获得最佳质量的效果，请在选择绘制方向时考虑原始图像的构图和内容。 以下参数可选： + **prompt**：您希望在输出图像中看到的内容。清晰定义元素、颜色和主题的有效描述性提示可带来更好的结果。要控制给定单词的权重，请使用格式（word:weight），其中 word 是您要控制权重的单词，权重是一个值。值 0 和 1.0 会降低单词的权重，1.1 和 2 之间的值会增加单词的权重。例如：天空很清晰（blue:0.3）和（green:1.8），表达的意思是天空是蓝绿色的，但更偏向于绿色。最少 0 个字符，最多 10000 个字符。 + **style\$1preset** –（字符串）引导图像模型生成特定风格的内容。枚举：3d-model、analog-film、anime、cinematic、comic-book、digital-art、enhance、fantasy-art、isometric、line-art、low-poly、modeling-compound、neon-punk、origami、photographic、pixel-art、tile-texture。 + **seed**：（数字）用于引导生成“随机性”的特定值。（省略此参数或输入 0 以使用随机种子。） 范围：0 至 4294967294。默认值：0。 + **output\$1format**：（字符串）决定生成图像的内容类型。枚举：jpeg、png、webp。默认值：png。 + creativity-（数字）表示模型在超越图像时应具有多大的创造@@ **力**。较高的值将导致在画外画期间向图像中添加更多创意内容。范围介于 0.1 和 1.0 之间。默认值：0.5。 + **le** ft −（整数）图像左侧要绘制的像素数。必须为至少一个出色方向提供非零值。范围 0 到 2000。默认值 0。 + **ri** ght-（整数）图像右侧要绘制的像素数。必须为至少一个出色方向提供非零值。范围 0 到 2000。默认值 0。 + **up** −（整数）要在图像顶部绘制的像素数。必须为至少一个出色方向提供非零值。范围 0 到 2000。默认值 0。 + **down** −（整数）要在图像底部绘制的像素数。必须为至少一个出色方向提供非零值。范围 0 到 2000。默认值 0。 ------ #### [ API ] ``` import base64 import json import requests import io import os from PIL import Image image = "./content/input.jpg" region = "us-east-1" model_id = "us.stability.stable-outpaint-v1:0" url = f"https://bedrock-runtime.{region}.amazonaws.com/model/{model_id}/invoke" api_key = os.getenv("AWS_BEARER_TOKEN_BEDROCK") # https://docs.aws.amazon.com/bedrock/latest/userguide/getting-started-api-keys.html headers = { "Content-Type":"application/json", "Authorization":f"Bearer {api_key}" } try: with open(image, "rb") as image_file: image_base64 = base64.b64encode(image_file.read()).decode('utf-8') params = { "image": image_base64, "left": 512, "right": 512, "up": 200, "down": 100 } response = requests.request("POST", url, json=params, headers=headers) response.raise_for_status() model_response = json.loads(response.text) base64_image_data = model_response["images"][0] if not base64_image_data: raise ValueError("No image data found in model response.") image_data = base64.b64decode(base64_image_data) image = Image.open(io.BytesIO(image_data)) image.save("image.png") print("Successfully saved image.") except Exception as e: print(e) ``` ------ #### [ Python ] ``` import boto3 import base64 import io import json from PIL import Image image = "./content/input.png" region = "us-east-1" model_id = "us.stability.stable-outpaint-v1:0" bedrock = boto3.client("bedrock-runtime", region_name=region) try: with open(image, "rb") as image_file: image_base64 = base64.b64encode(image_file.read()).decode('utf-8') params = { "image": image_base64, "left": 512, "right": 512, "up": 200, "down": 100 } request = json.dumps(params) response = bedrock.invoke_model(modelId=model_id, body=request) model_response = json.loads(response["body"].read()) base64_image_data = model_response["images"][0] if not base64_image_data: raise ValueError("No image data found in model response.") image_data = base64.b64decode(base64_image_data) image = Image.open(io.BytesIO(image_data)) image.save("image.png") print("Successfully saved image.") except Exception as e: print(e) ``` ------ 下表显示了 Outpaint 操作的输入和输出图像。 | Input | Output | | --- | --- | | ![\[alt text not found\]](http://docs.aws.amazon.com/zh_cn/bedrock/latest/userguide/images/stable-image-services/input-image-outpaint.jpg) | ![\[alt text not found\]](http://docs.aws.amazon.com/zh_cn/bedrock/latest/userguide/images/stable-image-services/output-image-outpaint.jpg) | ### Search and Recolor 通过 Search and Recolor，您可以使用提示更改图像中特定对象的颜色。此服务是补绘的特定版本，不需要蒙版。服务会自动划分对象，并使用提示中要求的颜色对其进行重新着色。 Search and Recolor 具有以下必需参数： + **prompt**：您希望在输出图像中看到的内容。清晰定义元素、颜色和主题的有效描述性提示可带来更好的结果。要控制给定单词的权重，请使用格式（word:weight），其中 word 是您要控制权重的单词，权重是一个值。值 0 和 1.0 会降低单词的权重，1.1 和 2 之间的值会增加单词的权重。例如：天空很清晰（blue:0.3）和（green:1.8），表达的意思是天空是蓝绿色的，但更偏向于绿色。最少 0 个字符，最多 10000 个字符。 + **image**：（字符串）要重新着色的 Base64 图像。图像的每个边都必须至少为 64 像素。总像素不能超过 9437184 个像素。宽高比必须在 1:2.5 到 2.5:1 之间。支持的格式：jpeg、png、webp。 + **select\$1prompt**：（字符串）对要在图像中搜索的内容的简短描述。最多 10000 个字符。 以下参数可选： + **style\$1preset** –（字符串）引导图像模型生成特定风格的内容。枚举：3d-model、analog-film、anime、cinematic、comic-book、digital-art、enhance、fantasy-art、isometric、line-art、low-poly、modeling-compound、neon-punk、origami、photographic、pixel-art、tile-texture。 + **negative\$1prompt**：（字符串）描述您不希望在输出图像中看到内容的文本简介。这是一项高级功能。最多 10000 个字符。 + **seed**：（数字）用于引导生成“随机性”的特定值。（省略此参数或输入 0 以使用随机种子。） 范围：0 至 4294967294。默认值：0。 + **output\$1format**：（字符串）决定生成图像的内容类型。枚举：jpeg、png、webp。默认值：png。 + **grow\$1mask**：将蒙版的边缘在所有方向上向外扩充指定的像素数。蒙版周围的扩展区域将进行模糊处理，这有助于平滑补绘的内容与原始图像之间的过渡。范围介于 0 到 20 之间。默认值：5。如果您注意到补绘内容的周围有接缝或粗糙边缘，请尝试使用此参数。请注意，过度生长可能会掩盖掩 and/or 盖附近蒙版区域的精细细节。 ------ #### [ API ] ``` import base64 import json import requests import io import os from PIL import Image image = "./content/input.png" region = "us-east-1" model_id = "us.stability.stable-image-search-recolor-v1:0" url = f"https://bedrock-runtime.{region}.amazonaws.com/model/{model_id}/invoke" api_key = os.getenv("AWS_BEARER_TOKEN_BEDROCK") # https://docs.aws.amazon.com/bedrock/latest/userguide/getting-started-api-keys.html headers = { "Content-Type":"application/json", "Authorization":f"Bearer {api_key}" } try: with open(image, "rb") as image_file: image_base64 = base64.b64encode(image_file.read()).decode('utf-8') params = { "image": image_base64, "prompt": "pink jacket", "select_prompt": "jacket" } response = requests.request("POST", url, json=params, headers=headers) response.raise_for_status() model_response = json.loads(response.text) base64_image_data = model_response["images"][0] if not base64_image_data: raise ValueError("No image data found in model response.") image_data = base64.b64decode(base64_image_data) image = Image.open(io.BytesIO(image_data)) image.save("image.png") print("Successfully saved image.") except Exception as e: print(e) ``` ------ #### [ Python ] ``` import boto3 import base64 import io import json from PIL import Image image = "./content/input.png" region = "us-east-1" model_id = "us.stability.stable-image-search-recolor-v1:0" bedrock = boto3.client("bedrock-runtime", region_name=region) try: with open(image, "rb") as image_file: image_base64 = base64.b64encode(image_file.read()).decode('utf-8') params = { "image": image_base64, "prompt": "pink jacket", "select_prompt": "jacket" } request = json.dumps(params) response = bedrock.invoke_model(modelId=model_id, body=request) model_response = json.loads(response["body"].read()) base64_image_data = model_response["images"][0] if not base64_image_data: raise ValueError("No image data found in model response.") image_data = base64.b64decode(base64_image_data) image = Image.open(io.BytesIO(image_data)) image.save("image.png") print("Successfully saved image.") except Exception as e: print(e) ``` ------ 下表显示对输入图像，使用以下提示的 Search and Recolor 操作得到的输出图像：*pink jacket*。 | Input | Output | | --- | --- | | ![\[alt text not found\]](http://docs.aws.amazon.com/zh_cn/bedrock/latest/userguide/images/stable-image-services/input-search-recolor.jpg) | ![\[alt text not found\]](http://docs.aws.amazon.com/zh_cn/bedrock/latest/userguide/images/stable-image-services/output-search-recolor.jpg) | ### Search and Replace 通过 Search and Replace，您可以使用搜索提示，通过简单语言来标识要替换的对象。该服务将自动划分对象，并将其替换为提示中提出的对象，而无需使用蒙版。 Search and Replace 具有以下必需参数： + **prompt**：您希望在输出图像中看到的内容。清晰定义元素、颜色和主题的有效描述性提示可带来更好的结果。要控制给定单词的权重，请使用格式（word:weight），其中 word 是您要控制权重的单词，权重是一个值。值 0 和 1.0 会降低单词的权重，1.1 和 2 之间的值会增加单词的权重。例如：天空很清晰（blue:0.3）和（green:1.8），表达的意思是天空是蓝绿色的，但更偏向于绿色。最少 0 个字符，最多 10000 个字符。 + **image**：（字符串）要重新着色的 Base64 图像。图像的每个边都必须至少为 64 像素。总像素不能超过 9437184 个像素。宽高比必须在 1:2.5 到 2.5:1 之间。支持的格式：jpeg、png、webp。 + **search\$1prompt**：对要在图像中补绘的内容的简短描述。最多 10000 个字符。 以下参数可选： + **style\$1preset** –（字符串）引导图像模型生成特定风格的内容。枚举：3d-model、analog-film、anime、cinematic、comic-book、digital-art、enhance、fantasy-art、isometric、line-art、low-poly、modeling-compound、neon-punk、origami、photographic、pixel-art、tile-texture。 + **negative\$1prompt**：（字符串）描述您不希望在输出图像中看到内容的文本简介。这是一项高级功能。最多 10000 个字符。 + **seed**：（数字）用于引导生成“随机性”的特定值。（省略此参数或输入 0 以使用随机种子。） 范围：0 至 4294967294。默认值：0。 + **output\$1format**：（字符串）决定生成图像的内容类型。枚举：jpeg、png、webp。默认值：png。 + **grow\$1mask**：将蒙版的边缘在所有方向上向外扩充指定的像素数。蒙版周围的扩展区域将进行模糊处理，这有助于平滑补绘的内容与原始图像之间的过渡。范围介于 0 到 20 之间。默认值：5。如果您注意到补绘内容的周围有接缝或粗糙边缘，请尝试使用此参数。请注意，过度生长可能会掩盖掩 and/or 盖附近蒙版区域的精细细节。 ------ #### [ API ] ``` import base64 import json import requests import io import os from PIL import Image image = "./content/input.png" region = "us-east-1" model_id = "us.stability.stable-image-search-replace-v1:0" url = f"https://bedrock-runtime.{region}.amazonaws.com/model/{model_id}/invoke" api_key = os.getenv("AWS_BEARER_TOKEN_BEDROCK") # https://docs.aws.amazon.com/bedrock/latest/userguide/getting-started-api-keys.html headers = { "Content-Type":"application/json", "Authorization":f"Bearer {api_key}" } try: with open(image, "rb") as image_file: image_base64 = base64.b64encode(image_file.read()).decode('utf-8') params = { "image": image_base64, "prompt": "jacket", "search_prompt": "sweater", } response = requests.request("POST", url, json=params, headers=headers) response.raise_for_status() model_response = json.loads(response.text) base64_image_data = model_response["images"][0] if not base64_image_data: raise ValueError("No image data found in model response.") image_data = base64.b64decode(base64_image_data) image = Image.open(io.BytesIO(image_data)) image.save("image.png") print("Successfully saved image.") except Exception as e: print(e) ``` ------ #### [ Python ] ``` import boto3 import base64 import io import json from PIL import Image image = "./content/input.png" region = "us-east-1" model_id = "us.stability.stable-image-search-replace-v1:0" bedrock = boto3.client("bedrock-runtime", region_name=region) try: with open(image, "rb") as image_file: image_base64 = base64.b64encode(image_file.read()).decode('utf-8') params = { "image": image_base64, "prompt": "jacket", "search_prompt": "sweater", } request = json.dumps(params) response = bedrock.invoke_model(modelId=model_id, body=request) model_response = json.loads(response["body"].read()) base64_image_data = model_response["images"][0] if not base64_image_data: raise ValueError("No image data found in model response.") image_data = base64.b64decode(base64_image_data) image = Image.open(io.BytesIO(image_data)) image.save("image.png") print("Successfully saved image.") except Exception as e: print(e) ``` ------ 下表显示对输入图像，使用以下提示的 Search and Replace 操作得到的输出图像：*jacket*。 | Input | Output | | --- | --- | | ![\[alt text not found\]](http://docs.aws.amazon.com/zh_cn/bedrock/latest/userguide/images/stable-image-services/input-search-replace.jpg) | ![\[alt text not found\]](http://docs.aws.amazon.com/zh_cn/bedrock/latest/userguide/images/stable-image-services/output-search-replace.jpg) | ### Erase 通过 Erase，您可以使用图像蒙版移除不需要的元素，同时智能地保持背景一致性。 Erase 具有以下必需参数： + **image**：（字符串）要进行擦除的 Base64 图像。图像的每个边都必须至少为 64 像素。总像素不能超过 9437184 个像素。宽高比必须在 1:2.5 到 2.5:1 之间。支持的格式：jpeg、png、webp。 以下参数可选： + **seed**：（数字）用于引导生成“随机性”的特定值。（省略此参数或输入 0 以使用随机种子。） 范围：0 至 4294967294。默认值：0。 + **output\$1format**：（字符串）决定生成图像的内容类型。枚举：jpeg、png、webp。默认值：png。 + **mask**：（字符串）逐个像素控制补绘过程中的强度，可以通过第二张图像（传递到此参数）或通过图像参数的 alpha 通道。 + **在蒙版中传入**：传递给此参数的图像应为黑白图像，在像素级别，基于给定像素的明暗度表示补绘的强度。全黑像素表示没有补绘强度，而全白像素代表最大强度。如果蒙版的尺寸与图像参数的大小不同，则会自动调整其大小。 + **Alpha 通道支持**：如果您没有显式提供蒙版，则将从图像参数的 Alpha 通道派生蒙版。透明像素将会补绘，而不透明像素将会保留。在同时提供带有 Alpha 通道的图像以及蒙版时，蒙版将优先。 + **grow\$1mask**：将蒙版的边缘在所有方向上向外扩充指定的像素数。蒙版周围的扩展区域将进行模糊处理，这有助于平滑补绘的内容与原始图像之间的过渡。范围介于 0 到 20 之间。默认值：5。如果您注意到补绘内容的周围有接缝或粗糙边缘，请尝试使用此参数。请注意，过度生长可能会掩盖掩 and/or 盖附近蒙版区域的精细细节。 **注意** 为了获得最佳的擦除效果，请确保蒙版准确定义了要移除的区域。如果未显式提供掩码，则服务将使用输入图像的 Alpha 通道。如果同时提供两者，则蒙版将优先。 ------ #### [ API ] ``` import base64 import json import requests import io import os from PIL import Image image = "./content/input.png" mask = "./content/mask.png" region = "us-east-1" model_id = "us.stability.stable-image-erase-object-v1:0" url = f"https://bedrock-runtime.{region}.amazonaws.com/model/{model_id}/invoke" api_key = os.getenv("AWS_BEARER_TOKEN_BEDROCK") # https://docs.aws.amazon.com/bedrock/latest/userguide/getting-started-api-keys.html headers = { "Content-Type":"application/json", "Authorization":f"Bearer {api_key}" } try: with open(image, "rb") as image_file: image_base64 = base64.b64encode(image_file.read()).decode('utf-8'), with open(mask, "rb") as mask_file: mask_base64 = base64.b64encode(mask_file.read()).decode('utf-8') params = { "image": image_base64, "mask": mask_base64 } response = requests.request("POST", url, json=params, headers=headers) response.raise_for_status() model_response = json.loads(response.text) base64_image_data = model_response["images"][0] if not base64_image_data: raise ValueError("No image data found in model response.") image_data = base64.b64decode(base64_image_data) image = Image.open(io.BytesIO(image_data)) image.save("image.png") print("Successfully saved image.") except Exception as e: print(e) ``` ------ #### [ Python ] ``` import boto3 import base64 import io import json from PIL import Image image = "./content/input.png" mask = "./content/mask.png" region = "us-east-1" model_id = "us.stability.stable-image-erase-object-v1:0" bedrock = boto3.client("bedrock-runtime", region_name=region) try: with open(image, "rb") as image_file: image_base64 = base64.b64encode(image_file.read()).decode('utf-8'), with open(mask, "rb") as mask_file: mask_base64 = base64.b64encode(mask_file.read()).decode('utf-8') params = { "image": image_base64, "mask": mask_base64 } request = json.dumps(params) response = bedrock.invoke_model(modelId=model_id, body=request) model_response = json.loads(response["body"].read()) base64_image_data = model_response["images"][0] if not base64_image_data: raise ValueError("No image data found in model response.") image_data = base64.b64decode(base64_image_data) image = Image.open(io.BytesIO(image_data)) image.save("image.png") print("Successfully saved image.") except Exception as e: print(e) ``` ------ 下表显示 Erase 操作的输入和输出图像。 | Input | 遮罩 | Output | | --- | --- | --- | | ![\[alt text not found\]](http://docs.aws.amazon.com/zh_cn/bedrock/latest/userguide/images/stable-image-services/input-erase-object.jpg) | ![\[alt text not found\]](http://docs.aws.amazon.com/zh_cn/bedrock/latest/userguide/images/stable-image-services/mask-erase-object.png) | ![\[alt text not found\]](http://docs.aws.amazon.com/zh_cn/bedrock/latest/userguide/images/stable-image-services/output-erase-object.jpg) | ### Remove Background 通过 Remove Background，您可以精准地将主体与背景隔离开来。 Remove Background 具有以下必需参数： + **image**：（字符串）要移除背景的 Base64 图像。图像的每个边都必须至少为 64 像素。总像素不能超过 9437184 个像素。宽高比必须在 1:2.5 到 2.5:1 之间。支持的格式：jpeg、png、webp。 以下参数可选： + **output\$1format**：（字符串）决定生成图像的内容类型。枚举：jpeg、png、webp。默认值：png。 ------ #### [ API ] ``` import base64 import json import requests import io import os from PIL import Image image = "./content/input.png" region = "us-east-1" model_id = "us.stability.stable-image-remove-background-v1:0" url = f"https://bedrock-runtime.{region}.amazonaws.com/model/{model_id}/invoke" api_key = os.getenv("AWS_BEARER_TOKEN_BEDROCK") # https://docs.aws.amazon.com/bedrock/latest/userguide/getting-started-api-keys.html headers = { "Content-Type":"application/json", "Authorization":f"Bearer {api_key}" } try: with open(image, "rb") as image_file: image_base64 = base64.b64encode(image_file.read()).decode('utf-8') params = { "image": image_base64, } response = requests.request("POST", url, json=params, headers=headers) response.raise_for_status() model_response = json.loads(response.text) base64_image_data = model_response["images"][0] if not base64_image_data: raise ValueError("No image data found in model response.") image_data = base64.b64decode(base64_image_data) image = Image.open(io.BytesIO(image_data)) image.save("image.png") print("Successfully saved image.") except Exception as e: print(e) ``` ------ #### [ Python ] ``` import boto3 import base64 import io import json from PIL import Image image = "./content/input.png" region = "us-east-1" model_id = "us.stability.stable-image-remove-background-v1:0" bedrock = boto3.client("bedrock-runtime", region_name=region) try: with open(image, "rb") as image_file: image_base64 = base64.b64encode(image_file.read()).decode('utf-8') params = { "image": image_base64 } request = json.dumps(params) response = bedrock.invoke_model(modelId=model_id, body=request) model_response = json.loads(response["body"].read()) base64_image_data = model_response["images"][0] if not base64_image_data: raise ValueError("No image data found in model response.") image_data = base64.b64decode(base64_image_data) image = Image.open(io.BytesIO(image_data)) image.save("image.png") print("Successfully saved image.") except Exception as e: print(e) ``` ------ 下表显示 Remove Background 操作的输入和输出图像。 | Input | Output | | --- | --- | | ![\[alt text not found\]](http://docs.aws.amazon.com/zh_cn/bedrock/latest/userguide/images/stable-image-services/input-remove-background.jpg) | ![\[alt text not found\]](http://docs.aws.amazon.com/zh_cn/bedrock/latest/userguide/images/stable-image-services/output-remove-background.jpg) | ## 控件 以下部分介绍如何控制 Stability AI 图像服务。 ### Control Sketch 通过精确的控制，将粗略的手绘草图提升为精致的输出图像。对于非草图图像，Control Sketch 可以利用图像中的轮廓线和边缘，细致地处理最终外观。 Control Sketch 具有以下必需参数： + **prompt**：您希望在输出图像中看到的内容。清晰定义元素、颜色和主题的有效描述性提示可带来更好的结果。要控制给定单词的权重，请使用格式（word:weight），其中 word 是您要控制权重的单词，权重是一个值。值 0 和 1.0 会降低单词的权重，1.1 和 2 之间的值会增加单词的权重。例如：天空很清晰（blue:0.3）和（green:1.8），表达的意思是天空是蓝绿色的，但更偏向于绿色。最少 0 个字符，最多 10000 个字符。 + **image**：（字符串）草图的 Base64 图像。图像的每个边都必须至少为 64 像素。总像素不能超过 9437184 个像素。宽高比必须在 1:2.5 到 2.5:1 之间。支持的格式：jpeg、png、webp。 以下参数可选： + **control\$1strength**：（数字）图像对生成过程的影响或控制程度有多高。使用 0 和 1 之间的浮点数表示，0 表示影响最小，1 表示影响最大。默认值：0.7。 + **negative\$1prompt**：（字符串）描述您不希望在输出图像中看到内容的文本简介。这是一项高级功能。最多 10000 个字符。 + **seed**：（数字）用于引导生成“随机性”的特定值。（省略此参数或输入 0 以使用随机种子。） 范围：0 至 4294967294。默认值：0。 + **output\$1format**：（字符串）决定生成图像的内容类型。枚举：jpeg、png、webp。默认值：png。 + **style\$1preset** – 引导图像模型生成特定风格的内容。枚举：3d-model、analog-film、anime、cinematic、comic-book、digital-art、enhance、fantasy-art、isometric、line-art、low-poly、modeling-compound、neon-punk、origami、photographic、pixel-art、tile-texture。 ------ #### [ API ] ``` import base64 import json import requests import io import os from PIL import Image image = "./content/input.jpg" region = "us-east-1" model_id = "us.stability.stable-image-control-sketch-v1:0" url = f"https://bedrock-runtime.{region}.amazonaws.com/model/{model_id}/invoke" api_key = os.getenv("AWS_BEARER_TOKEN_BEDROCK") # https://docs.aws.amazon.com/bedrock/latest/userguide/getting-started-api-keys.html headers = { "Content-Type":"application/json", "Authorization":f"Bearer {api_key}" } try: with open(image, "rb") as image_file: image_base64 = base64.b64encode(image_file.read()).decode('utf-8') params = { "image": image_base64, "prompt": "a house with background of mountains and river flowing nearby" } response = requests.request("POST", url, json=params, headers=headers) response.raise_for_status() model_response = json.loads(response.text) base64_image_data = model_response["images"][0] if not base64_image_data: raise ValueError("No image data found in model response.") image_data = base64.b64decode(base64_image_data) image = Image.open(io.BytesIO(image_data)) image.save("image.png") print("Successfully saved image.") except Exception as e: print(e) ``` ------ #### [ Python ] ``` import boto3 import base64 import io import json from PIL import Image image = "./content/input.jpg" region = "us-east-1" model_id = "us.stability.stable-image-control-sketch-v1:0" bedrock = boto3.client("bedrock-runtime", region_name=region) try: with open(image, "rb") as image_file: image_base64 = base64.b64encode(image_file.read()).decode('utf-8') params = { "image": image_base64, "prompt": "a house with background of mountains and river flowing nearby" } request = json.dumps(params) response = bedrock.invoke_model(modelId=model_id, body=request) model_response = json.loads(response["body"].read()) base64_image_data = model_response["images"][0] if not base64_image_data: raise ValueError("No image data found in model response.") image_data = base64.b64decode(base64_image_data) image = Image.open(io.BytesIO(image_data)) image.save("image.png") print("Successfully saved image.") except Exception as e: print(e) ``` ------ 下表显示对输入图像，使用以下提示的 Control Sketch 调用得到的输出图像：*a house with background of mountains and river flowing nearby*。 | Input | Output | | --- | --- | | ![\[alt text not found\]](http://docs.aws.amazon.com/zh_cn/bedrock/latest/userguide/images/stable-image-services/input-control-sketch.jpg) | ![\[alt text not found\]](http://docs.aws.amazon.com/zh_cn/bedrock/latest/userguide/images/stable-image-services/output-control-sketch.jpg) | | | | ### Control Structure 通过 Control Structure，您可以在保持输入图像结构的情况下生成图像。这在高级内容创作场景中尤为有用，例如重新创建场景或渲染模型中的角色。 Control Structure 具有以下必需参数： + **prompt**：您希望在输出图像中看到的内容。清晰定义元素、颜色和主题的有效描述性提示可带来更好的结果。要控制给定单词的权重，请使用格式（word:weight），其中 word 是您要控制权重的单词，权重是一个值。值 0 和 1.0 会降低单词的权重，1.1 和 2 之间的值会增加单词的权重。例如：天空很清晰（blue:0.3）和（green:1.8），表达的意思是天空是蓝绿色的，但更偏向于绿色。最少 0 个字符，最多 10000 个字符。 + **image**：（字符串）草图的 Base64 图像。图像的每个边都必须至少为 64 像素。总像素不能超过 9437184 个像素。宽高比必须在 1:2.5 到 2.5:1 之间。支持的格式：jpeg、png、webp。 以下参数可选： + **control\$1strength**：（数字）图像对生成过程的影响或控制程度有多高。使用 0 和 1 之间的浮点数表示，0 表示影响最小，1 表示影响最大。默认值：0.7。 + **negative\$1prompt**：（字符串）描述您不希望在输出图像中看到内容的文本简介。这是一项高级功能。最多 10000 个字符。 + **seed**：（数字）用于引导生成“随机性”的特定值。（省略此参数或输入 0 以使用随机种子。） 范围：0 至 4294967294。默认值：0。 + **output\$1format**：（字符串）决定生成图像的内容类型。枚举：jpeg、png、webp。默认值：png。 + **style\$1preset** – 引导图像模型生成特定风格的内容。枚举：3d-model、analog-film、anime、cinematic、comic-book、digital-art、enhance、fantasy-art、isometric、line-art、low-poly、modeling-compound、neon-punk、origami、photographic、pixel-art、tile-texture。 ------ #### [ API ] ``` import base64 import json import requests import io import os from PIL import Image image = "./content/input.jpg" region = "us-east-1" model_id = "us.stability.stable-image-control-structure-v1:0" url = f"https://bedrock-runtime.{region}.amazonaws.com/model/{model_id}/invoke" api_key = os.getenv("AWS_BEARER_TOKEN_BEDROCK") # https://docs.aws.amazon.com/bedrock/latest/userguide/getting-started-api-keys.html headers = { "Content-Type":"application/json", "Authorization":f"Bearer {api_key}" } try: with open(image, "rb") as image_file: image_base64 = base64.b64encode(image_file.read()).decode('utf-8') params = { "image": image_base64, "prompt": "surreal structure with motion generated sparks lighting the scene" } response = requests.request("POST", url, json=params, headers=headers) response.raise_for_status() model_response = json.loads(response.text) base64_image_data = model_response["images"][0] if not base64_image_data: raise ValueError("No image data found in model response.") image_data = base64.b64decode(base64_image_data) image = Image.open(io.BytesIO(image_data)) image.save("image.png") print("Successfully saved image.") except Exception as e: print(e) ``` ------ #### [ Python ] ``` import boto3 import base64 import io import json from PIL import Image image = "./content/input.jpg" region = "us-east-1" model_id = "us.stability.stable-image-control-structure-v1:0" bedrock = boto3.client("bedrock-runtime", region_name=region) try: with open(image, "rb") as image_file: image_base64 = base64.b64encode(image_file.read()).decode('utf-8') params = { "image": image_base64, "prompt": "surreal structure with motion generated sparks lighting the scene" } request = json.dumps(params) response = bedrock.invoke_model(modelId=model_id, body=request) model_response = json.loads(response["body"].read()) base64_image_data = model_response["images"][0] if not base64_image_data: raise ValueError("No image data found in model response.") image_data = base64.b64decode(base64_image_data) image = Image.open(io.BytesIO(image_data)) image.save("image.png") print("Successfully saved image.") except Exception as e: print(e) ``` ------ 下表显示对输入图像，使用以下提示的 Control Structure 操作得到的输出图像：*surreal structure with motion generated sparks lighting the scene*。 | Input | Output | | --- | --- | | ![\[alt text not found\]](http://docs.aws.amazon.com/zh_cn/bedrock/latest/userguide/images/stable-image-services/input-control-structure.jpg) | ![\[alt text not found\]](http://docs.aws.amazon.com/zh_cn/bedrock/latest/userguide/images/stable-image-services/output-control-structure.jpg) | ### Style Guide 通过 Style Guide，您可以从输入图像中提取风格元素，用来指导根据提示创作输出图像。这会得到与输入图像具有相同风格的新图像。 Style Guide 具有以下必需参数： + **prompt**：您希望在输出图像中看到的内容。清晰定义元素、颜色和主题的有效描述性提示可带来更好的结果。要控制给定单词的权重，请使用格式（word:weight），其中 word 是您要控制权重的单词，权重是一个值。值 0 和 1.0 会降低单词的权重，1.1 和 2 之间的值会增加单词的权重。例如：天空很清晰（blue:0.3）和（green:1.8），表达的意思是天空是蓝绿色的，但更偏向于绿色。最少 0 个字符，最多 10000 个字符。 + **image**：（字符串）草图的 Base64 图像。图像的每个边都必须至少为 64 像素。总像素不能超过 9437184 个像素。宽高比必须在 1:2.5 到 2.5:1 之间。支持的格式：jpeg、png、webp。 以下参数可选： + **aspect\$1ratio**：（字符串）控制生成的图像的宽高比。此参数仅对 text-to-image请求有效。默认为 1:1。枚举：16:9、1:1、21:9、2:3、3:2、4:5、5:4、9:16、9:21。默认为 1:1。 + **negative\$1prompt**：（字符串）描述您不希望在输出图像中看到内容的文本简介。这是一项高级功能。最多 10000 个字符。 + **seed**：（数字）用于引导生成“随机性”的特定值。（省略此参数或输入 0 以使用随机种子。） 范围：0 至 4294967294。默认值：0。 + **output\$1format**：（字符串）决定生成图像的内容类型。枚举：jpeg、png、webp。默认值：png。 + **fidelity**：（数字）输出图像风格与输入图像风格的相似度。范围：0 至 1。默认值：0.5。 + **style\$1preset** – 引导图像模型生成特定风格的内容。枚举：3d-model、analog-film、anime、cinematic、comic-book、digital-art、enhance、fantasy-art、isometric、line-art、low-poly、modeling-compound、neon-punk、origami、photographic、pixel-art、tile-texture。 ------ #### [ API ] ``` import base64 import json import requests import io import os from PIL import Image image = "./content/input.jpg" region = "us-east-1" model_id = "us.stability.stable-image-style-guide-v1:0" url = f"https://bedrock-runtime.{region}.amazonaws.com/model/{model_id}/invoke" api_key = os.getenv("AWS_BEARER_TOKEN_BEDROCK") # https://docs.aws.amazon.com/bedrock/latest/userguide/getting-started-api-keys.html headers = { "Content-Type":"application/json", "Authorization":f"Bearer {api_key}" } try: with open(image, "rb") as image_file: image_base64 = base64.b64encode(image_file.read()).decode('utf-8') params = { "image": image_base64, "prompt": "wide shot of modern metropolis" } response = requests.request("POST", url, json=params, headers=headers) response.raise_for_status() model_response = json.loads(response.text) base64_image_data = model_response["images"][0] if not base64_image_data: raise ValueError("No image data found in model response.") image_data = base64.b64decode(base64_image_data) image = Image.open(io.BytesIO(image_data)) image.save("image.png") print("Successfully saved image.") except Exception as e: print(e) ``` ------ #### [ Python ] ``` import boto3 import base64 import io import json from PIL import Image image = "./content/input.jpg" region = "us-east-1" model_id = "us.stability.stable-image-style-guide-v1:0" bedrock = boto3.client("bedrock-runtime", region_name=region) try: with open(image, "rb") as image_file: image_base64 = base64.b64encode(image_file.read()).decode('utf-8') params = { "image": image_base64, "prompt": "wide shot of modern metropolis" } request = json.dumps(params) response = bedrock.invoke_model(modelId=model_id, body=request) model_response = json.loads(response["body"].read()) base64_image_data = model_response["images"][0] if not base64_image_data: raise ValueError("No image data found in model response.") image_data = base64.b64decode(base64_image_data) image = Image.open(io.BytesIO(image_data)) image.save("image.png") print("Successfully saved image.") except Exception as e: print(e) ``` ------ 下表显示对输入图像，使用以下提示的 Style Guide 调用得到的输出图像：*wide shot of modern metropolis*。 | Input | Output | | --- | --- | | ![\[alt text not found\]](http://docs.aws.amazon.com/zh_cn/bedrock/latest/userguide/images/stable-image-services/input-style-guide.jpg) | ![\[alt text not found\]](http://docs.aws.amazon.com/zh_cn/bedrock/latest/userguide/images/stable-image-services/output-style-guide.jpg) | ### Style Transfer 利用 Style Transfer，您可以将参考风格图像中的视觉特征应用于目标图像。Style Guide 服务从输入图像中提取风格元素，用来指导根据提示创建的输出图像，而 Style Transfer 则专门用于转换现有内容，同时保留原始构图。此工具可帮助在多个资产之间打造出一致风格的内容。 Style Transfer 具有以下必需参数： + **init\$1image**：（字符串）包含您想要重新塑造风格的主题的 Base64 图像。图像的每个边都必须至少为 64 像素。总像素不能超过 9437184 个像素。宽高比必须在 1:2.5 到 2.5:1 之间。支持的格式：jpeg、png、webp。 + **style\$1image**：（字符串）包含您想要重新塑造的风格的 Base64 图像。图像的每个边都必须至少为 64 像素。总像素不能超过 9437184 个像素。宽高比必须在 1:2.5 到 2.5:1 之间。支持的格式：jpeg、png、webp。 以下参数可选： + **prompt**：（字符串）您希望在输出图像中看到的内容。清晰定义元素、颜色和主题的有效描述性提示可带来更好的结果。要控制给定单词的权重，请使用格式（word:weight），其中 word 是您要控制权重的单词，权重是一个值。值 0 和 1.0 会降低单词的权重，1.1 和 2 之间的值会增加单词的权重。例如：天空很清晰（blue:0.3）和（green:1.8），表达的意思是天空是蓝绿色的，但更偏向于绿色。 + **negative\$1prompt**：（字符串）描述您不希望在输出图像中看到内容的文本简介。这是一项高级功能。最多 10000 个字符。 + **seed**：（数字）用于引导生成“随机性”的特定值。（省略此参数或输入 0 以使用随机种子。） 范围：0 至 4294967294。默认值：0。 + **output\$1format**：（字符串）决定生成图像的内容类型。枚举：jpeg、png、webp。默认值：png。 + **composition\$1fidelity**：（数字）输出图像风格与输入图像风格的相似度。范围介于 0 到 1 之间。默认值：0.9。 + **style\$1strength**：（数字）该参数有时也称为去噪，用于控制 style\$1image 参数对生成图像的影响程度。值为 0 时将生成与输入图像完全相同的图像。值为 1 时相当于您没有传入任何图像。范围介于 0 到 1 之间。默认值：1。 + **change\$1strength**：（数字）改变原始图像的程度。范围介于 0.1 到 1 之间。默认值：0.9。 ------ #### [ API ] ``` import base64 import json import requests import io import os from PIL import Image image = "./content/input.jpg" style_image = "./content/style.jpg" region = "us-east-1" model_id = "us.stability.stable-style-transfer-v1:0" url = f"https://bedrock-runtime.{region}.amazonaws.com/model/{model_id}/invoke" api_key = os.getenv("AWS_BEARER_TOKEN_BEDROCK") # https://docs.aws.amazon.com/bedrock/latest/userguide/getting-started-api-keys.html headers = { "Content-Type":"application/json", "Authorization":f"Bearer {api_key}" } try: with open(image, "rb") as image_file: image_base64 = base64.b64encode(image_file.read()).decode('utf-8') with open(style_image, "rb") as style_image_file: style_image_base64 = base64.b64encode(style_image_file.read()).decode('utf-8') params = { "init_image": image_base64, "style_image": style_image_base64, "prompt": "statue" } response = requests.request("POST", url, json=params, headers=headers) response.raise_for_status() model_response = json.loads(response.text) base64_image_data = model_response["images"][0] if not base64_image_data: raise ValueError("No image data found in model response.") image_data = base64.b64decode(base64_image_data) image = Image.open(io.BytesIO(image_data)) image.save("image.png") print("Successfully saved image.") except Exception as e: print(e) ``` ------ #### [ Python ] ``` import boto3 import base64 import io import json from PIL import Image image = "./content/cat_statue_512x512.jpg" style_image = "./content/glowbot_style.jpg" region = "us-east-1" model_id = "us.stability.stable-style-transfer-v1:0" bedrock = boto3.client("bedrock-runtime", region_name=region) try: with open(image, "rb") as image_file: image_base64 = base64.b64encode(image_file.read()).decode('utf-8') with open(style_image, "rb") as style_image_file: style_image_base64 = base64.b64encode(style_image_file.read()).decode('utf-8') params = { "init_image": image_base64, "style_image": style_image_base64, "prompt": "statue" } request = json.dumps(params) response = bedrock.invoke_model(modelId=model_id, body=request) model_response = json.loads(response["body"].read()) base64_image_data = model_response["images"][0] if not base64_image_data: raise ValueError("No image data found in model response.") image_data = base64.b64decode(base64_image_data) image = Image.open(io.BytesIO(image_data)) image.save("image.png") print("Successfully saved image.") except Exception as e: print(e) ``` ------ 下表显示 Style Transfer 调用的输入和输出图像。 | Input | 样式 | Output | | --- | --- | --- | | ![\[alt text not found\]](http://docs.aws.amazon.com/zh_cn/bedrock/latest/userguide/images/stable-image-services/input-style-transfer.jpg) | ![\[alt text not found\]](http://docs.aws.amazon.com/zh_cn/bedrock/latest/userguide/images/stable-image-services/style-style-transfer.jpg) | ![\[alt text not found\]](http://docs.aws.amazon.com/zh_cn/bedrock/latest/userguide/images/stable-image-services/output-style-transfer.jpg) |