【云上探索实验室】使用 Amazon Bedrock 体验构建 Stable Diffusion-文本生成图像生成式 AI 应用

生成式人工智能（AI）正以惊人的速度蓬勃发展，不断推动着科技创新的边界。在前不久的 re:Invent 2023大会上，Selipsky 为我们重点介绍了全托管式生成式 AI 服务 [Amazon Bedrock](https://aws.amazon.com/cn/bedrock/?trk=cndc-detail)，并表示[Amazon Bedrock](https://aws.amazon.com/cn/bedrock/?trk=cndc-detail) 极大地降低了客户从基础模型到构建生成式 AI 应用的门槛，用户仅需通过简单的几个步骤创建和部署完全托管式的 Agent，通过动态调用 API 来执行复杂的业务任务。这一全新的服务范式不仅可以加速生成式 AI 应用的推广和采用，也可以为各行业在人工智能革命中找到更为便捷的落地途径。  本文将展示 [Amazon Bedrock](https://aws.amazon.com/cn/bedrock/?trk=cndc-detail) 的基本使用方法，并构建 [Amazon Bedrock](https://aws.amazon.com/cn/bedrock/?trk=cndc-detail) - Image 模式体验文字生成图像功能，完成文本生成图像生成式 AI 应用初体验。 一、访问 [Amazon Bedrock](https://aws.amazon.com/cn/bedrock/?trk=cndc-detail) 首先完成亚马逊云科技账号登陆，然后通过控制台访问 [Amazon Bedrock](https://aws.amazon.com/cn/bedrock/?trk=cndc-detail) 的 UI：https://aws.amazon.com/cn/bedrock/?trk=d663ea2c-78d3-497f-a8c5-4bf7949cc694&sc_channel=el?trk=cndc-detail  在这里我们可以看到 [Amazon Bedrock](https://aws.amazon.com/cn/bedrock/?trk=cndc-detail) 支持多个基础模型（foundation model）,其中包括 Amazon Titan，Claude，Jurassic，Command，Stable Diffusion 以及 Llama2。 ### 二、授权 Model Access 登录后，还需要对 [Amazon Bedrock](https://aws.amazon.com/cn/bedrock/?trk=cndc-detail) 中的模型进行授权，对于某些模型，可能首先需要提交用例详细信息，然后才能请求访问。 点击左侧导航栏-Model access，进入模型管理页面，在这里可以看到点击Manage model access，  勾选需要的模型，如果要体验 GPT-对话功能，必须要勾选任意一项 Text 标签的模型，如果需要体验 Stable Diffusion-文本生成图像功能，必须要勾选带Image 标签的模型，这里推荐 SDXL 1.0 版本，当然也可以使用 Titan Image Generator ，然后点击 Request model access 完成授权。  稍等片刻并刷新页面，确认如下Model都已经是Access granted状态，即授权成功！ ### 三、构建 Stable Diffusion-文本生成图像 展开左侧导航栏的Playgrounds栏，可以看到其为我们提供了多项Large Language Model应用及文本生成图像应用，包括三种模式： 1. Chat 模式：支持文字交互和代码生成，还可以比较不同模型之间的结果，深入了解生成式 AI 在不同情境下的表现。 2. Text 模式：支持文字处理的简便流程，具备先进算法，能够高效地处理和分析大量文本数据。 3. Image 模式：支持将文字描述迅速转化为图像，实现即时的创意呈现，能够在几秒钟内生成用户所描述的图片，提供了更直观、高效的方式来将想法转化为视觉形式。 点击 Playgrounds-Image 选项，进入 Image 模式：  然后点击 Select model，选择需要使用的模型，这里选择 SDXL 1.0 版本进行体验：  之后我们可以输入如下 prompt 来让 [Amazon Bedrock](https://aws.amazon.com/cn/bedrock/?trk=cndc-detail) 为我们生成图片，点击 Run，这里我们使用：1girl, masterpiece, best quality, high resolution, 8K , HDR, cinematic lighting, bloom, sun light, looking at viewer, outdoor, detailed shadows, intricate tree shadows, raytracing 作为提示词，进行生成：  等待十几秒后，可以看到 SDXL 1.0 模型成功为我们生成了一张图片，在右侧还可以为其进行编辑、负提示词、修改尺寸、调整权重等等一系列操作。点击打开图片后，可以下载此图片或者继续编辑，还可以将其作为参考图像继续进行下一轮的生成，效果也是非常好。  ### 四、Amazon Bedrock 体验感受  [Amazon Bedrock](https://aws.amazon.com/cn/bedrock/?trk=cndc-detail) 是一项完全托管的服务，其提供了来自众多领先 AI 公司（包括 AI21 Labs、Anthropic、Cohere、Meta、Stability AI 和亚马逊）面向海外业务的的高性能基础模型，客户无需管理任何基础设施，即可通过 [Amazon Bedrock](https://aws.amazon.com/cn/bedrock/?trk=cndc-detail) 在安全的环境中利用简单的 API 接口访问 Meta Llama2、Anthropic Claude、Titan、Stability AI、AI21 Labs、Cohere 等领先的基础模型，以构建和扩展其生成式 AI 应用程序。  [Amazon Bedrock](https://aws.amazon.com/cn/bedrock/?trk=cndc-detail) 提供易于使用的开发者体验，无论选择哪种模型，您都可以快速尝试灵活使用，并且只需最少的代码更改即可保持最新的模型版本。借助 [Amazon Bedrock](https://aws.amazon.com/cn/bedrock/?trk=cndc-detail) 知识库，可以安全地将基础模型连接到数据来源，以便在托管服务中增强检索，从而扩展基础模型已有功能，使其更了解特定领域和组织，越用越好，才是王道。  想要快速学习使用[Amazon Bedrock](https://aws.amazon.com/cn/bedrock/?trk=cndc-detail) 吗？《[Amazon Bedrock](https://aws.amazon.com/cn/bedrock/?trk=cndc-detail) 入门》带你免费、快速、简单上手 [Amazon Bedrock](https://aws.amazon.com/cn/bedrock/?trk=cndc-detail)！ 在本入门课程中，你将了解 [Amazon Bedrock](https://aws.amazon.com/cn/bedrock/?trk=cndc-detail) 的优势、功能、典型使用案例、技术概念和成本。 https://study.163.com/course/introduction/1213665810.htm?from=AWS-social-FY24-KOC-HJS&trk=cndc-detail  在此课程中，你还将回顾使用 [Amazon Bedrock](https://aws.amazon.com/cn/bedrock/?trk=cndc-detail) 以及其他 Amazon Web Services 产品构建 Chatbot 解决方案的架构。无论您是初学者还是经验丰富的开发者，这个课程将为您提供一个全面的学习体验，并在这个充满创造力的旅程中取得丰硕的成果！ ### 最后 💖 个人简介：人工智能领域研究生，目前主攻文本生成图像（text to image）方向 📝 个人主页：中杯可乐多加冰 🔥 限时免费订阅：文本生成图像T2I专栏 🎉 支持我：点赞👍+收藏⭐️+留言📝 另外，我们已经建立了研学交流群，如果你也是大模型、T2I方面的爱好者或研究者可以私信我加入。