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Titan Image Generator G1 v2

Amazon — Titan Image Generator G1 v2

模型詳細資訊

Titan Image Generator G1 v2 是 Amazon 的映像產生模型，可從內建浮水印的文字提示建立和編輯逼真的映像。如需模型開發和效能的詳細資訊，請參閱模型/服務卡。

定價

如需定價資訊，請參閱 Amazon Bedrock 定價頁面。

程式設計存取

使用以下模型 IDs和端點 URLs以程式設計方式存取此模型。如需可用 APIs和端點的詳細資訊，請參閱支援的 APIs和支援的端點。

例如，如果 region 是 us-east-1 （維吉尼亞北部），則 bedrock-runtime 端點 URL 將為 "https://bedrock-runtime.us-east-1.amazonaws.com"，bedrock-mantle 則為 "https://bedrock-mantle.us-east-1.api.aws/v1"。

服務層

Amazon Bedrock 提供多種服務層，以符合您的工作負載需求。Standard 提供pay-per-token存取 （設定"service_tier": "default"或省略 欄位）。Priority 提供價格溢價最快的回應時間 （設定 "service_tier": "priority")。Flex 為彈性、non-time-sensitive的工作負載提供較低成本的存取 （設定 "service_tier": "flex")。預留會提供專用輸送量與可預測工作負載的期限承諾；它會在帳戶層級設定，而不是根據請求設定 （請聯絡您的 AWS 帳戶團隊啟用）。如需詳細資訊，請參閱 服務方案。

區域可用性

區域可用性一目了然

Amazon Bedrock 提供三種推論選項：為嚴格合規，區域內將請求保留在單一區域內、在遵守資料駐留時跨區域 （例如美國、歐洲和亞太區域） 的地理跨區域路由，以及在沒有駐留限制的情況下在全球任何地方進行全球跨區域路由。如需詳細資訊，請參閱 依模型的區域可用性頁面。

配額和限制

AWS 您的帳戶具有預設配額來維持服務的效能，並確保適當使用 Amazon Bedrock。指派給帳戶的預設配額可能會根據區域因素、付款歷史記錄、詐騙使用量和/或配額增加請求的核准而更新。如需詳細資訊，請參閱 Amazon Bedrock 的配額 文件並參閱模型的限制。

範例程式碼

步驟 1 - AWS 帳戶：如果您已經有 AWS 帳戶，請略過此步驟。如果您是新手 AWS，請註冊 AWS 帳戶。

步驟 2 - API 金鑰：前往 Amazon Bedrock 主控台並產生長期 API 金鑰。

步驟 3 - 取得 SDK：若要使用此入門指南，您必須已安裝 Python。然後，根據您使用的 APIs相關軟體。

pip install boto3

步驟 4 - 設定環境變數：設定您的環境以使用 API 金鑰進行身分驗證。

AWS_BEARER_TOKEN_BEDROCK="<provide your Bedrock API key>"

步驟 5 - 執行您的第一個推論請求：將檔案儲存為 bedrock-first-request.py

Invoke API

import json
import base64
import boto3

client = boto3.client('bedrock-runtime', region_name='us-east-1')
response = client.invoke_model(
    modelId='amazon.titan-image-generator-v2:0',
    body=json.dumps({
            'taskType': 'TEXT_IMAGE',
            'textToImageParams': {
                'text': 'A photograph of a cup of coffee'
            },
            'imageGenerationConfig': {
                'numberOfImages': 1,
                'height': 1024,
                'width': 1024
            }
    })
)
response_body = json.loads(response['body'].read())
base64_image = response_body['images'][0]
print(f'Image generated: {len(base64_image)} bytes (base64)')