# Amazon Nova Canvas を使用した画像の生成 Amazon Nova Canvas モデルを使用すると、テキストプロンプトを使用してリアルでスタジオ品質の画像を生成できます。Amazon Nova Canvas は、テキストから画像への変換や画像編集アプリケーションに使用できます。 Amazon Nova Canvas は次の機能をサポートしています。 + テキストから画像 (T2I) 生成 – テキストプロンプトを入力し、出力として新しい画像を生成します。生成された画像には、テキストプロンプトで説明されている概念が取り込まれています。 + 画像の条件付け – 入力リファレンス画像を使用して画像生成を導きます。モデルは、テキストプロンプトに従いながら、参照画像のレイアウトと構図と一致する出力画像を生成します。 + カラーガイド付きコンテンツ – プロンプトとともに 16 進数カラーコードのリストを指定することができます。1～10 の 16 進数カラーコードを指定できます。返される画像には、ユーザーが指定したカラーパレットが組み込まれます。 + 画像バリエーション – 1～5 個の画像とオプションのプロンプトを入力として使用します。スタイル、カラーパレット、被写体など、リファレンス画像の特性を取り入れた新しい画像を生成します。 + インペインティング — 画像とセグメンテーションマスクを入力 (ユーザーからの入力またはモデルによって推定された入力) として使用し、マスクで定義された領域を再構成します。インペインティングは、マスクされたピクセルを新しく生成されたコンテンツに置き換えるために使用します。 + アウトペインティング — 画像とセグメンテーションマスクを入力 (ユーザーからの入力またはモデルによって推定された入力) として使用し、マスクされた領域をシームレスに拡張する新しいコンテンツを生成します。また、画像の背景を効果的に置き換えます。 + 背景の削除 – 入力画像内の複数オブジェクトを自動的に識別し、背景を削除します。出力画像の背景は透明です。 + 被写体の一貫性 — 被写体の一貫性は、リファレンス画像を使用してモデルをファインチューニングし、生成された画像で選択した被写体 (ペット、靴、ハンドバッグなど) を保持することによって実現されます。 + コンテンツの出典 —「[Content Credentials Verify](https://contentcredentials.org/verify)」などの一般的に利用可能なツールを使用して、画像が Amazon Nova Canvas によって生成されたかどうかを確認します。これは、メタデータが削除されていない限り、画像が生成されたことを示します。 + ウォーターマーキング — 生成されたすべての画像に目に見えないウォーターマークを追加して、誤った情報の拡散を防ぎ、著作権保護を支援し、コンテンツの使用状況を追跡します。Amazon Nova モデルで生成された画像かどうかを確認するために、このウォーターマークの有無を確認するウォーターマーク検出が利用できます。 | | Amazon Nova Canvas | | --- |--- | | モデル ID | amazon.nova-canvas-v1:0 | | 入力モダリティ | テキスト、イメージ | | 出力モダリティ | 画像 | | プロンプトの最大長さ | 1024 文字 | | 最大出力の解像度 (生成タスク) | 419 万ピクセル (2048x2048、2816x1536) | | 最大出力解像度 (編集タスク) | 以下のすべての要件を満たす必要があります。 最長辺で 4096 ピクセル 1:4 と 4:1 の間のアスペクト比 合計ピクセル数が 419 万以下 | | 入力画像タイプのサポート | PNG、JPEG | | サポートされている言語 | 英語 | | リージョン | 米国東部 (バージニア北部)、欧州 (アイルランド)、アジアパシフィック (東京) | | Invoke Model API | はい | | ファインチューニング | はい | | プロビジョニングされたスループット | いいえ | **Topics** + [画像の生成と編集](image-gen-access.md) + [仮想試着](image-gen-vto.md) + [ビジュアルスタイル](image-gen-styles.md) + [画像生成のリクエストとレスポンス構造](image-gen-req-resp-structure.md) + [エラー処理](image-gen-errors.md) + [コードの例](image-gen-code-examples.md)