Amazon Nova 모델 출시: 프론티어 인텔리전스 및 업계 최고의 가격 대비 성능 제공

import boto3

AWS_REGION = "us-east-1"
MODEL_ID = "amazon.nova-pro-v1:0"
VIDEO_FILE = "the-sea.mp4"

bedrock_runtime = boto3.client("bedrock-runtime", region_name=AWS_REGION)
with open(VIDEO_FILE, "rb") as f:
    video = f.read()

user_message = "Describe this video."

messages = [ { "role": "user", "content": [
    {"video": {"format": "mp4", "source": {"bytes": video}}},
    {"text": user_message}
] } ]

response = bedrock_runtime.converse(
    modelId=MODEL_ID,
    messages=messages,
    inferenceConfig={"temperature": 0.0}
 )

response_text = response["output"]["message"]["content"][0]["text"]
print(response_text)

Amazon Nova Pro는 API로 업로드되거나(이전 코드에서와 마찬가지로) Amazon Simple Storage Service(Amazon S3) 버킷에 저장된 동영상을 분석할 수 있습니다.

스크립트에서 저는 동영상을 설명하도록 요청하겠습니다. 명령줄에서 스크립트를 실행하겠습니다. 결과는 다음과 같습니다.

동영상은 바다의 바위투성이 해안을 바라보는 것으로 시작해서 모래사장에서 놓여 있는 커다란 조개껍데기를 클로즈업하는 장면으로 넘어갑니다.

좀 더 자세한 프롬프트를 사용하여 동영상에서 객체 또는 텍스트와 같은 특정 정보를 추출할 수 있습니다. 참고로 Amazon Nova는 현재 동영상의 오디오를 처리하지 않습니다.

동영상 제작에 Amazon Nova 사용
이제 Amazon Nova Reel을 사용하여 텍스트 전용 프롬프트에서 시작한 다음 참조 이미지를 제공하는 동영상을 생성해보겠습니다.

동영상 생성에는 몇 분이 걸리기 때문에 Amazon Bedrock API에는 다음과 같은 세 가지 새로운 작업이 도입되었습니다.

StartAsyncInvoke – 비동기식 간접 호출 시작

GetAsyncInvoke – 특정 비동기식 간접 호출의 현재 상태 확인

ListAsyncInvokes – 상태 또는 날짜와 같은 선택적 필터를 사용하여 모든 비동기식 간접 호출의 상태 나열

Amazon Nova Reel은 카메라 확대/축소 또는 이동과 같은 카메라 제어 작업을 지원합니다. 이 Python 스크립트는 다음 텍스트 프롬프트를 사용하여 동영상을 생성합니다.

모래 속의 큰 조개 껍질을 클로즈업한다. 껍질 주위에는 잔잔한 파도가 흐른다. 밝기는 일몰 수준이다. 아주 가깝게 카메라로 확대한다.

첫 번째 간접 호출 후 스크립트는 동영상 생성이 완료될 때까지 주기적으로 상태를 확인합니다. 코드가 실행될 때마다 다른 결과를 얻기 위해 임의의 시드를 전달합니다.

import random
import time

import boto3

AWS_REGION = "us-east-1"
MODEL_ID = "amazon.nova-reel-v1:0"
SLEEP_TIME = 30
S3_DESTINATION_BUCKET = "<BUCKET>"

video_prompt = "모래 속의 큰 조개 껍질을 클로즈업한다. 껍질 주위에는 잔잔한 파도가 흐른다. 밝기는 일몰 수준이다. 아주 가깝게 카메라로 확대한다."

bedrock_runtime = boto3.client("bedrock-runtime", region_name=AWS_REGION)
model_input = {
    "taskType": "TEXT_VIDEO",
    "textToVideoParams": {"text": video_prompt},
    "videoGenerationConfig": {
        "durationSeconds": 6,
        "fps": 24,
        "dimension": "1280x720",
        "seed": random.randint(0, 2147483648)
    }
}

invocation = bedrock_runtime.start_async_invoke(
    modelId=MODEL_ID,
    modelInput=model_input,
    outputDataConfig={"s3OutputDataConfig": {"s3Uri": f"s3://{S3_DESTINATION_BUCKET}"}}
)

invocation_arn = invocation["invocationArn"]
s3_prefix = invocation_arn.split('/')[-1]
s3_location = f"s3://{S3_DESTINATION_BUCKET}/{s3_prefix}"
print(f"\nS3 URI: {s3_location}")

while True:
    response = bedrock_runtime.get_async_invoke(
        invocationArn=invocation_arn
    )
    status = response["status"]
    print(f"Status: {status}")
    if status != "InProgress":
        break
    time.sleep(SLEEP_TIME)

if status == "Completed":
    print(f"\nVideo is ready at {s3_location}/output.mp4")
else:
    print(f"\nVideo generation status: {status}")

다음 스크립트를 실행하겠습니다.

Status: InProgress
. . .
Status: Completed

Video is ready at s3://BUCKET/PREFIX/output.mp4

몇 분 후 스크립트가 완료되고 Amazon Simple Storage Service(Amazon S3) 위치에 출력됩니다. AWS Command Line Interface(AWS CLI)를 사용하여 출력 동영상을 다운로드하겠습니다.

aws s3 cp s3://BUCKET/PREFIX/output.mp4./output-from-text.mp4

결과 동영상은 다음과 같습니다. 요청에 따라 카메라가 피사체를 확대합니다.

참조 이미지에 Amazon Nova Reel 사용
동영상 생성을 더 효과적으로 제어하기 위해 Amazon Nova Reel에 다음과 같은 참조 이미지를 제공할 수 있습니다.

이 스크립트는 참조 이미지와 카메라 동작(해안 풍경 위를 비행하는 드론의 시점)이 포함된 텍스트 프롬프트를 사용하여 동영상을 생성합니다.

import base64
import random
import time

import boto3

S3_DESTINATION_BUCKET = "<BUCKET>"
AWS_REGION = "us-east-1"
MODEL_ID = "amazon.nova-reel-v1:0"
SLEEP_TIME = 30
input_image_path = "seascape.png"
video_prompt = "drone view flying over a coastal landscape"

bedrock_runtime = boto3.client("bedrock-runtime", region_name=AWS_REGION)

#입력 이미지를 Base64 문자열로 로드합니다.
with open(input_image_path, "rb") as f:
    input_image_bytes = f.read()
    input_image_base64 = base64.b64encode(input_image_bytes).decode("utf-8")

model_input = {
    "taskType": "TEXT_VIDEO",
    "textToVideoParams": {
        "text": video_prompt,
        "images": [{ "format": "png", "source": { "bytes": input_image_base64 } }]
        },
    "videoGenerationConfig": {
        "durationSeconds": 6,
        "fps": 24,
        "dimension": "1280x720",
        "seed": random.randint(0, 2147483648)
    }
}

invocation = bedrock_runtime.start_async_invoke(
    modelId=MODEL_ID,
    modelInput=model_input,
    outputDataConfig={"s3OutputDataConfig": {"s3Uri": f"s3://{S3_DESTINATION_BUCKET}"}}
)

invocation_arn = invocation["invocationArn"]
s3_prefix = invocation_arn.split('/')[-1]
s3_location = f"s3://{S3_DESTINATION_BUCKET}/{s3_prefix}"

print(f"\nS3 URI: {s3_location}")

while True:
    response = bedrock_runtime.get_async_invoke(
        invocationArn=invocation_arn
    )
    status = response["status"]
    print(f"Status: {status}")
    if status != "InProgress":
        break
    time.sleep(SLEEP_TIME)
if status == "Completed":
    print(f"\nVideo is ready at {s3_location}/output.mp4")
else:
    print(f"\nVideo generation status: {status}")

다시 말하지만, AWS CLI를 사용하여 출력을 다운로드하겠습니다.

aws s3 cp s3://BUCKET/PREFIX/output.mp4 ./output-from-image.mp4

결과 동영상은 다음과 같습니다. 카메라가 참조 이미지에서 시작하여 앞으로 이동합니다.

책임 있게 AI 빌드
Amazon Nova 모델은 모델 개발 단계 전반에 걸쳐 고객 안전, 보안 및 신뢰에 중점을 두고 빌드되었으므로 고유한 사용 사례를 지원할 수 있도록 적절히 제어할 수 있을 뿐만 아니라 안심할 수 있습니다.

포괄적인 안전 기능과 콘텐츠 조정 기능을 내장하여 AI를 책임 있게 사용하는 데 필요한 제어 기능을 제공합니다. 생성된 모든 이미지와 동영상에는 디지털 워터마킹이 포함됩니다.

Amazon Nova 파운데이션 모델은 향상된 기능에 맞는 보호 기능을 갖추고 있습니다. Amazon Nova는 안전 조치를 확대하여 잘못된 정보, 아동 성 학대 자료(CSAM), 화학적, 생물학적, 방사학적 또는 핵(CBRN) 위험의 확산을 방지합니다.

알아야 할 사항
Amazon Nova 모델은 미국 동부(버지니아 북부) AWS 리전의 Amazon Bedrock에서 사용할 수 있습니다. Amazon Nova Micro, Lite 및 Pro는 교차 리전 추론을 통해 미국 서부(오리건) 및 미국 동부(오하이오) 리전에서도 사용할 수 있습니다. Amazon Bedrock과 마찬가지로 요금은 종량제 요금 모델을 따릅니다. 자세한 내용은 Amazon Bedrock 요금 페이지를 참조하세요.

차세대 Amazon Nova 이해 모델은 사용자의 언어를 구사합니다. 이러한 모델은 200개 이상의 언어로 콘텐츠를 이해하고 생성하며, 특히 영어, 독일어, 스페인어, 프랑스어, 이탈리아어, 일본어, 한국어, 아랍어, 중국어 간체, 러시아어, 힌디어, 포르투갈어, 네덜란드어, 터키어 및 히브리어 기능이 뛰어납니다. 즉, 언어 장벽에 대해 걱정하거나 리전별로 별도의 모델을 유지하지 않고도 진정한 글로벌 애플리케이션을 빌드할 수 있습니다. 크리에이티브 콘텐츠 생성을 위한 Amazon Nova 모델은 영어 프롬프트를 지원합니다.

Amazon Nova를 살펴보다 보면 점점 더 복잡해지는 작업을 처리할 수 있는 기능을 발견하게 될 것입니다. 이러한 모델을 사용하여 최대 300K 토큰의 긴 문서를 처리하고, 단일 요청으로 여러 이미지를 분석하고, 최대 30분 분량의 동영상 콘텐츠를 이해하고, 자연어를 기반으로 대규모 이미지 및 동영상을 생성할 수 있습니다. 따라서 이러한 모델은 빠른 고객 서비스 상호 작용부터 기업 문서의 심층 분석 및 광고, 전자 상거래 및 소셜 미디어 애플리케이션을 위한 자산 생성에 이르기까지 다양한 비즈니스 사용 사례에 적합합니다.

Amazon Bedrock과의 통합을 통해 배포 및 확장이 간편해집니다. Amazon Bedrock 지식 기반과 같은 기능을 활용하여 독점 정보로 모델을 개선하고, Amazon Bedrock Agent를 사용하여 복잡한 워크플로를 자동화하고, Amazon Bedrock Guardrails를 구현하여 책임 있는 AI 사용을 장려할 수 있습니다. 이 플랫폼은 대화형 애플리케이션을 위한 실시간 스트리밍, 대용량 워크로드의 일괄 처리, 상세한 모니터링을 지원하여 성능을 최적화합니다.

Amazon Nova로 빌드를 시작할 준비가 되셨나요? 지금 Amazon Bedrock 콘솔에서 새로운 모델을 사용해 보고, Amazon Bedrock 설명서의 Amazon Nova 모델 섹션을 방문하여 AWS re:Post for Amazon Bedrock에 피드백을 보내주세요. community.aws에서 심층적인 기술 콘텐츠와 함께 빌더 커뮤니티가 Amazon Bedrock을 어떻게 사용하고 있는지 알아볼 수 있습니다. 이러한 새로운 모델로 무엇을 빌드했는지 알려주세요!

– Danilo