As traduções são geradas por tradução automática. Em caso de conflito entre o conteúdo da tradução e da versão original em inglês, a versão em inglês prevalecerá. # Solicitação e resposta do Stable Image Ultra O corpo da solicitação é passado no `body` campo de uma solicitação para [InvokeModel](https://docs.aws.amazon.com/bedrock/latest/APIReference/API_runtime_InvokeModel.html)operação. **Campo do corpo da solicitação de invocação do modelo** Ao fazer uma InvokeModel chamada usando um modelo Stable Image Ultra, preencha o campo body com um objeto JSON parecido com o seguinte. + **prompt**: (string) o que você deseja ver na imagem de saída. Um prompt forte e descritivo que define claramente os elementos, as cores e os assuntos proporcionará melhores resultados. [See the AWS documentation website for more details](http://docs.aws.amazon.com/pt_br/bedrock/latest/userguide/model-parameters-diffusion-stable-ultra-text-image-request-response.html) **Campo de corpo de respostas de invocação do modelo** Quando você faz uma `InvokeModel` chamada usando um modelo Stable Image Ultra, a resposta é semelhante à seguinte ``` { 'seeds': [2130420379], "finish_reasons":[null], "images":["..."] } ``` Uma resposta com um motivo final que não seja`null`, terá a seguinte aparência: ``` { "finish_reasons":["Filter reason: prompt"] } ``` + **seeds**: (string) lista de propagações usadas para gerar imagens para o modelo. + **finish\_reasons**: enumeração indicando se a solicitação foi filtrada ou não. `null` indicará que a solicitação foi bem-sucedida. Valores atuais possíveis: `"Filter reason: prompt", "Filter reason: output image", "Filter reason: input image", "Inference error", null`. + **images**: uma lista de imagens geradas no formato de string base64. Para obter mais informações, consulte [https://platform.us.stability.ai/docs/api-reference\# tag/v1generation](https://platform.us.stability.ai/docs/api-reference#tag/v1generation). ------ #### [ Text to image ] O modelo Stability.ai Stable Image Ultra tem os seguintes parâmetros de inferência para uma chamada de inferência de texto para imagem. + **prompt**: (string) o que você deseja ver na imagem de saída. Um prompt forte e descritivo que define claramente os elementos, as cores e os assuntos proporcionará melhores resultados. [See the AWS documentation website for more details](http://docs.aws.amazon.com/pt_br/bedrock/latest/userguide/model-parameters-diffusion-stable-ultra-text-image-request-response.html) **Campos opcionais** + **aspect\_ratio**: (string) controla a proporção da imagem gerada. Esse parâmetro só é válido para solicitações de texto para imagem. Padrão 1:1. Enumeração: 16:9, 1:1, 21:9, 2:3, 3:2, 4:5, 5:4, 9:16, 9:21. + **mode**: defina como texto para imagem. Padrão: texto para imagem. Enum: `text-to-image`. + **output\_format**: especifica o formato da imagem de saída. Formatos compatíveis: JPEG, PNG. Dimensões compatíveis: altura de 640 px a 1.536px, largura de 640 px a 1.536 px. + **seed**: (número) um valor específico que é usado para orientar a “aleatoriedade” da geração. (Omita esse parâmetro ou passe 0 para usar uma propagação aleatória.) Intervalo: de 0 a 4294967295. + **negative\_prompt**: palavras-chave do que você não deseja ver na imagem de saída. Máximo: 10.000 caracteres. ``` 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") ``` ------ #### [ Image to image ] O modelo Stability.ai Stable Image Ultra tem os seguintes parâmetros de inferência para uma chamada de inferência de imagem para imagem. + **prompt**: (string) o que você deseja ver na imagem de saída. Um prompt forte e descritivo que define claramente os elementos, as cores e os assuntos proporcionará melhores resultados. [See the AWS documentation website for more details](http://docs.aws.amazon.com/pt_br/bedrock/latest/userguide/model-parameters-diffusion-stable-ultra-text-image-request-response.html) **Campos opcionais** + **image**: (string) a imagem em base64 a ser usada como ponto de partida para a geração. Formatos compatíveis: JPEG, PNG e WebP. + **strength**: (número) nível de influência do parâmetro de imagem sobre a imagem gerada. Imagens com valores de intensidade mais baixos serão mais parecidas com a imagem original. Intervalo: de 0,0 a 1,0. Padrão: 0,35. + **aspect\_ratio**: (string) controla a proporção da imagem gerada. Esse parâmetro só é válido para solicitações de texto para imagem. Padrão 1:1. Enumeração: 16:9, 1:1, 21:9, 2:3, 3:2, 4:5, 5:4, 9:16, 9:21. + **output\_format**: especifica o formato da imagem de saída. Formatos compatíveis: JPEG, PNG. Dimensões compatíveis: altura de 640 px a 1.536px, largura de 640 px a 1.536 px. + **seed**: (número) um valor específico que é usado para orientar a “aleatoriedade” da geração. (Omita esse parâmetro ou passe 0 para usar uma propagação aleatória.) Intervalo: de 0 a 4294967295. + **negative\_prompt**: palavras-chave do que você não deseja ver na imagem de saída. Máximo: 10.000 caracteres. ``` 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") ``` ------