使用 Amazon Nova Canvas 產生影像

產生文字轉影像 (T2I) – 輸入文字提示詞並產生新影像作為輸出。產生的影像會擷取文字提示詞描述的概念。

影像條件化 – 使用輸入參考影像來引導影像產生。模型會產生符合參考影像佈局和構圖的輸出影像，同時仍遵循文字提示詞。

顏色引導式內容 – 您可以提供十六進位顏色代碼清單以及提示詞。可提供 1 到 10 個十六進位代碼的範圍。傳回的影像將納入使用者提供的調色盤。

影像變體 – 使用 1 到 5 個影像和選用的提示詞作為輸入。它會產生新影像，借用參考影像的特性，包括風格、調色盤和主題。

修繪 — 使用影像和分割遮罩作為輸入 (來自使用者或模型估計)，並重建遮罩定義的區域。使用修繪將遮罩像素取代為新產生的內容。

擴繪 — 使用影像和分割遮罩作為輸入 (來自使用者或由模型估算)，並產生無縫延伸遮罩區域的新內容，有效地取代了影像背景。

背景移除 – 自動識別輸入影像中的多個物件並移除背景。輸出影像的背景是透明的。

主體一致性 – 主體一致性是透過使用參考影像微調模型實現的，以在產生的影像中保留所選的主體 (例如寵物、鞋子或包包)。

內容來源 – 使用公開可用的工具，例如 Content Credentials Verify，以檢查影像是否由 Amazon Nova Canvas 產生。除非中繼資料已移除，否則這應該表示影像已產生。

浮水印 – 新增隱藏浮水印至所有產生的影像，以減少散播錯誤資訊，並協助保護著作權並追蹤內容使用情形。浮水印偵測可協助您確認影像是否由 Amazon Nova 模型產生，這會檢查此浮水印是否存在。