Category: Artificial Intelligence

本文介绍的方案应用场景是针对电商行业，一些电商公司在日常运营工作中，需要处理大量的模特搭配服装的产品图片，这些图片需要电商公司耗费成本去准备且时间周期也比较长。本方案使用 Stable Diffusion WebUI 及相关的扩展组件应用在 Amazon EC2 (本文使用 G4dn 实例) 探索一种可以快速生成AI模特适配服装产品。

本文主要介绍了在电商广告行业下，通过 Amazon SageMaker 使用 Grounded-SAM 进行营销素材生成。我们详细介绍了，1/ 通过 ControlNet 中的 Canny 模型进行无代码图像编辑，以及2/ 通过 Grounded-SAM（Grounding DINO 和 Segment Anything）利用代码进行图像编辑。此外，针对上一版本方案，新增支持了 ControlNet 模型，并新增支持美西 2 US West（Oregon）区域。

在 AMAZON SAGEMAKER 如何训练部署 UIE 模型做关键词抽取。

如果要采用 stanford_alpaca 对 70 亿参数的 LLAMA 进行微调，对于机器的配置要求较高，不利于在行业内大规模使用。为了解决这个痛点，开源项目 alpaca_lora（https://github.com/tloen/alpaca-lora）应运而生。

本文介绍了 Amazon Rekognition 中的新功能 Face Liveness 如何进行用户真人检测并防止欺诈攻击。您可在美国东部（弗吉尼亚州北部）、美国西部（俄勒冈州）、欧洲（爱尔兰）、亚太地区（孟买）和亚太地区（东京）地区使用 Amazon Rekognition Face Liveness 功能。

我几乎可以将这篇博客文章命名为“AWS 人工智能/机器学习一周回顾”。 上周，我们宣布了几项新的创新和工具，用 […]

亚马逊云科技宣布推出生成式AI新工具

在本文中，我们探索如何在 SageMaker 进行 Alpaca supervised fine-tuning。在这篇 blog 中，我们将采用自建镜像（BYOC）的方式。本次代码来源于 https://github.com/tatsu-lab/stanford_alpaca。

本文介绍 Dreambooth 的业务需求及技术原理，通过在 Amazon SageMaker 上 BYOC 方式的 Training Job 解决方案，以及显存，模型管理，超参等的优化实践，实现了 Dreambooth fine tuning 的生产化运行，文中脚本代码及笔记本训练示例，可做为用户基于 Stable Diffusion 的 AIGC ML 平台的工程化的基础。

 今天，我很高兴地宣布，Amazon Chime SDK 呼叫分析已经上线。这是一套包含了转录、语音语调分析 […]