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# Stable Image Ultra 요청 및 응답
<a name="model-parameters-diffusion-stable-ultra-text-image-request-response"></a>

요청 본문은 [InvokeModel](https://docs.aws.amazon.com/bedrock/latest/APIReference/API_runtime_InvokeModel.html) 작업 요청의 `body` 필드에 전달됩니다.

**모델 간접 호출 요청 본문 필드**

Stable Image Ultra 모델을 사용하여 InvokeModel 직접 호출을 수행할 경우, 아래와 같은 모습의 JSON 객체로 본문 필드를 채웁니다.
+ **prompt** - (문자열) 출력 이미지에서 확인하려는 내용입니다. 요소, 색상 및 주제를 명확하게 정의하는 강력하고 설명적인 프롬프트를 사용하면 더 나은 결과를 얻을 수 있습니다.    
[\[See the AWS documentation website for more details\]](http://docs.aws.amazon.com/ko_kr/bedrock/latest/userguide/model-parameters-diffusion-stable-ultra-text-image-request-response.html)

**모델 간접 호출 응답 본문 필드**

Stable Image Ultra 모델을 사용하여 `InvokeModel` 직접 호출을 수행할 경우, 응답은 다음과 같습니다.

```
{
         'seeds': [2130420379], 
         "finish_reasons":[null], 
         "images":["..."]
     }
```

종료 이유가 `null`이 아닌 응답은 다음과 같은 모습입니다.

```
{
         "finish_reasons":["Filter reason: prompt"]
     }
```
+ **seeds** - (문자열) 모델의 이미지를 생성하는 데 사용되는 시드 목록입니다.
+ **finish\$1reasons** – 요청이 필터링되었는지 여부를 나타내는 열거형입니다. `null`은 요청이 성공했음을 나타냅니다. 현재 가능한 값: `"Filter reason: prompt", "Filter reason: output image", "Filter reason: input image", "Inference error", null`.
+ **images** - base64 문자열 형식으로 생성된 이미지 목록입니다.

자세한 내용은 [https://platform.us.stability.ai/docs/api-reference\$1tag/v1generation](https://platform.us.stability.ai/docs/api-reference#tag/v1generation) 참조하십시오.

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#### [ Text to image ]

Stability.ai Stable Image Ultra 모델에는 텍스트 투 이미지 추론 직접 호출을 생성하기 위한 다음의 추론 파라미터가 포함되어 있습니다.
+ **prompt** - (문자열) 출력 이미지에서 확인하려는 내용입니다. 요소, 색상 및 주제를 명확하게 정의하는 강력하고 설명적인 프롬프트를 사용하면 더 나은 결과를 얻을 수 있습니다.    
[\[See the AWS documentation website for more details\]](http://docs.aws.amazon.com/ko_kr/bedrock/latest/userguide/model-parameters-diffusion-stable-ultra-text-image-request-response.html)

**선택 필드**
+ **aspect\$1ratio** – (문자열) 생성된 이미지의 종횡비를 제어합니다. 이 파라미터는 텍스트 투 이미지 요청에만 유효합니다. 기본값은 1:1입니다. 열거형: 16:9, 1:1, 21:9, 2:3, 3:2, 4:5, 5:4, 9:16, 9:21.
+ **mode** - text-to-image로 설정합니다. 기본값: text-to-image. 열거형: `text-to-image`
+ **output\$1format** – 출력 이미지의 형식을 지정합니다. 지원되는 형식: JPEG, PNG. 지원되는 크기: 높이 640\$11,536픽셀, 너비 640\$11,536픽셀.
+ **seed** – (숫자) 생성의 '무작위성'을 안내하는 데 사용되는 특정 값입니다. (임의 시드를 사용하려면 이 파라미터를 생략하거나 0을 전달합니다.) 범위: 0\$14294967295.
+ **negative\$1prompt** – 출력 이미지에서 보고 싶지 않은 항목의 키워드입니다. 최대: 10,000자.

```
import boto3
       import json
       import base64
       import io
       from PIL import Image
       
       bedrock = boto3.client('bedrock-runtime', region_name='us-west-2')
       response = bedrock.invoke_model(
           modelId='stability.sd3-ultra-v1:1',
           body=json.dumps({
               'prompt': 'A car made out of vegetables.'
           })
       )
       output_body = json.loads(response["body"].read().decode("utf-8"))
       base64_output_image = output_body["images"][0]
       image_data = base64.b64decode(base64_output_image)
       image = Image.open(io.BytesIO(image_data))
       image.save("image.png")
```

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#### [ Image to image ]

Stability.ai Stable Image Ultra 모델에는 image-to-image 추론 직접 호출을 생성하기 위한 다음의 추론 파라미터가 포함되어 있습니다.
+ **prompt** - (문자열) 출력 이미지에서 확인하려는 내용입니다. 요소, 색상 및 주제를 명확하게 정의하는 강력하고 설명적인 프롬프트를 사용하면 더 나은 결과를 얻을 수 있습니다.    
[\[See the AWS documentation website for more details\]](http://docs.aws.amazon.com/ko_kr/bedrock/latest/userguide/model-parameters-diffusion-stable-ultra-text-image-request-response.html)

**선택 필드**
+ **image** – (문자열) 생성의 시작점으로 사용할 Base64 이미지입니다. 지원되는 형식: JPEG, PNG, WebP.
+ **strength** – (숫자) 이미지 파라미터가 생성된 이미지에 미치는 영향입니다. 강도 값이 낮은 이미지는 원본 이미지와 비슷합니다. 범위: 0.0\$11.0. 기본값은 0.35입니다.
+ **aspect\$1ratio** – (문자열) 생성된 이미지의 종횡비를 제어합니다. 이 파라미터는 텍스트 투 이미지 요청에만 유효합니다. 기본값은 1:1입니다. 열거형: 16:9, 1:1, 21:9, 2:3, 3:2, 4:5, 5:4, 9:16, 9:21.
+ **output\$1format** – 출력 이미지의 형식을 지정합니다. 지원되는 형식: JPEG, PNG. 지원되는 크기: 높이 640\$11,536픽셀, 너비 640\$11,536픽셀.
+ **seed** – (숫자) 생성의 '무작위성'을 안내하는 데 사용되는 특정 값입니다. (임의 시드를 사용하려면 이 파라미터를 생략하거나 0을 전달합니다.) 범위: 0\$14294967295.
+ **negative\$1prompt** – 출력 이미지에서 보고 싶지 않은 항목의 키워드입니다. 최대: 10,000자.

```
import boto3
       import json
       import base64
       import io
       from PIL import Image
       
       bedrock = boto3.client('bedrock-runtime', region_name='us-west-2')
       response = bedrock.invoke_model(
           modelId='stability.sd3-ultra-v1:1',
           body=json.dumps({
               'prompt': 'A car made out of vegetables.'
           })
       )
       output_body = json.loads(response["body"].read().decode("utf-8"))
       base64_output_image = output_body["images"][0]
       image_data = base64.b64decode(base64_output_image)
       image = Image.open(io.BytesIO(image_data))
       image.save("image.png")
```

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