Amazon Web Services ブログ

Category: Artificial Intelligence

Stable Diffusion で画像の部分的な差し替えを行う環境を、 Amazon SageMaker JumpStart で簡単に構築する

2022 年 11 月、AWS のお客様が Amazon SageMaker JumpStart を使用して Stable Diffusion モデルでテキストから画像を生成できることを発表しました。本日、Stable Diffusion モデルで画像をインペイントすることができる新機能をご紹介します。本記事でのインペイントとは、テキストによる指示に基づいて、画像の一部を別の画像に置き換えるプロセスを指します。オリジナル画像、置き換えられる部分の輪郭を示すマスク画像、およびテキストプロンプトを提供することで、Stable Diffusion モデルは、マスクされた領域をテキストプロンプトに記述されたオブジェクト、被写体、または風景に置き換える新しい画像を作成することができます。

インペインティングを利用することで、劣化した画像の修復や、画像の一部だけ新しい画像やスタイルに差し替えたりすることができます。写真やイラストの一部を修正したり、モデルの服装のデザインを複数パターン作成しアイデア出しに使ったりすることが可能です。
この記事では、SageMaker JumpStart から Stable Diffusion のモデルを使いインペイントを行う方法について、Amazon SageMaker Studio の画面から行う方法と、 SageMaker Python SDK から行う方法の2つを解説します。

日本語大規模言語モデル OpenCALM の知識でクイズ王に挑戦する

数十億を超えるパラメーターを持つ大規模言語モデルは、追加学習なしに人間も驚く知識を披露します。その知識で、クイズ王に輝くことはできるのでしょうか? 本記事では、株式会社サイバーエージェント様が公開した OpenCALM を用いてクイズを題材にした日本語 QA データセット JAQKET にどこまで正確できるか検証します。

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Amazon Rekognition Custom Labels でモデル精度を向上するための Tips

Amazon Rekognition Custom Labels のモデル精度を向上するためのベストプラクティスを紹介します。Rekognition Custom Labels は、画像分類や物体検出などをユースケースとして、カスタムコンピュータービジョンモデルを構築するフルマネージドサービスです。

Canva が Amazon SageMaker と Amazon Rekognition を使用し 1 億ユーザーにテキストから画像を生成する AI を提供した方法

Canva はあらゆるデザイン業務を支援するツールを提供している企業です。プレゼンテーションやソーシャルメディア投稿など、様々な場面で利用されています。 1 億人以上の月間アクティブユーザーのデザインプロセスをさらに改善するため、テキストから画像を生成する AI をはじめ機械学習を用いた機能の開発に積極的に投資しています。安全かつスケーラブルに画像生成 AI を提供するため Amazon SageMaker と Amazon Rekognition を活用しており、この先進的な機能のリリースをたった 3 週間で実現しています。