משרדי פרסום יכולים להשתמש במודלים של בינה מלאכותית ובסיס טקסט לתמונה כדי ליצור קריאייטיבים ותוכן חדשניים של מודעות. בפוסט זה, אנו מדגימים כיצד ניתן ליצור תמונות חדשות מתמונות בסיס קיימות באמצעות אמזון SageMaker, שירות מנוהל במלואו לבנייה, אימון ופריסה של מודלים של ML עבור בקנה מידה. עם פתרון זה, עסקים גדולים וקטנים יכולים לפתח קריאייטיבים חדשים של מודעות הרבה יותר מהר ובעלות נמוכה מאי פעם. זה מאפשר לך לפתח תוכן יצירתי מודעה מותאם אישית חדש עבור העסק שלך בעלות נמוכה ובקצב מהיר.
סקירת פתרונות
שקול את התרחיש הבא: חברת רכב גלובלית זקוקה לחומר שיווקי חדש שנוצר עבור עיצוב המכונית החדשה שלה, ושוכרת סוכנות קריאייטיב שידועה במתן פתרונות פרסום ללקוחות בעלי הון מותג חזק. יצרנית הרכב מחפשת קריאייטיבים למודעות בעלות נמוכה שמציגה את הדגם במיקומים, צבעים, תצוגות ונקודות מבט מגוונות תוך שמירה על זהות המותג של יצרן הרכב. עם הכוח של טכניקות מתקדמות, סוכנות הקריאייטיב יכולה לתמוך בלקוחות שלהם על ידי שימוש במודלים של AI מחוללים בתוך סביבת ה-AWS המאובטחת שלהם.
הפתרון פותח עם דגמי AI Generative ו-Text-to-Image באמזון SageMaker. SageMaker הוא שירות למידת מכונה מנוהלת במלואה (ML) שמאפשר לבנות, לאמן ולפרוס מודלים של ML לכל מקרה שימוש עם תשתית, כלים וזרימות עבודה מנוהלות במלואן. דיפוזיה יציבה הוא מודל בסיס טקסט לתמונה מ יציבות AI שמניע את תהליך יצירת התמונה. מפזרים הם מודלים מאומנים מראש המשתמשים ב-Stable Diffusion כדי להשתמש בתמונה קיימת כדי ליצור תמונות חדשות על סמך הנחיה. שילוב של דיפוזיה יציבה עם מפזרים כמו ControlNet יכול לקחת תוכן קיים ספציפי למותג ולפתח גרסאות מדהימות שלו. היתרונות העיקריים של פיתוח הפתרון בתוך AWS יחד עם Amazon SageMaker הם:
- פרטיות - אחסון הנתונים ב שירות אחסון פשוט של אמזון (Amazon S3) ושימוש ב- SageMaker לאירוח דגמים מאפשר לך לדבוק בשיטות עבודה מומלצות לאבטחה בחשבון AWS שלך מבלי לחשוף נכסים באופן פומבי.
- בקרת מערכות ותקשורת – מודל ה-Stable Diffusion, כאשר הוא פרוס כנקודת קצה של SageMaker, מביא לאפשרות מדרגיות בכך שהוא מאפשר לך להגדיר גדלי מופעים ומספר מופעים. לנקודות הקצה של SageMaker יש גם תכונות קנה מידה אוטומטי והן זמינות מאוד.
- גמישות - בעת יצירה ופריסה של נקודות קצה, SageMaker מספקת את הגמישות לבחירת סוגי מופעי GPU. כמו כן, ניתן לשנות מופעים מאחורי נקודות הקצה של SageMaker במינימום מאמץ כאשר הצרכים העסקיים משתנים. AWS פיתחה גם חומרה ושבבים באמצעות AWS Inferentia2 לביצועים גבוהים בעלות הנמוכה ביותר להסקת AI יצירתית.
- חדשנות מהירה - AI גנרטיבי הוא תחום המתפתח במהירות עם גישות חדשות, ומודלים מפותחים ומשוחררים ללא הרף. אמזון SageMaker JumpStart מעלה באופן קבוע דגמים חדשים יחד עם דגמי יסוד.
- אינטגרציה מקצה לקצה - AWS מאפשרת לך לשלב את התהליך היצירתי עם כל שירות AWS ולפתח תהליך מקצה לקצה באמצעות בקרת גישה דקיקה באמצעות AWS זהות וניהול גישה (IAM), הודעה דרך שירות התראה פשוט של אמזון (Amazon SNS), ופוסט-עיבוד עם שירות המחשוב מונחה אירועים AWS למבדה.
- הפצה - כאשר הקריאייטיבים החדשים נוצרים, AWS מאפשרת הפצת התוכן על פני ערוצים גלובליים במספר אזורים באמצעות אמזון CloudFront.
עבור פוסט זה, אנו משתמשים בדברים הבאים דוגמה של GitHub, אשר שימושים סטודיו SageMaker של אמזון עם מודלים בסיסיים (Stable Diffusion), הנחיות, טכניקות ראייה ממוחשבת ונקודת קצה של SageMaker ליצירת תמונות חדשות מתמונות קיימות. התרשים הבא ממחיש את ארכיטקטורת הפתרון.
זרימת העבודה מכילה את השלבים הבאים:
- אנו מאחסנים את התוכן הקיים (תמונות, סגנונות מותג וכן הלאה) בצורה מאובטחת ב-S3 buckets.
- בתוך מחברות SageMaker Studio, נתוני התמונה המקוריים עוברים טרנספורמציה לתמונות באמצעות טכניקות ראייה ממוחשבת, המשמר את צורת המוצר (דגם המכונית), מסיר צבע ורקע ומייצר תמונות ביניים מונוטוניות.
- תמונת הביניים פועלת כתמונת בקרה ל-Stable Diffusion עם ControlNet.
- אנו פורסים נקודת קצה של SageMaker עם מודל היסוד Stable Diffusion text-to-image מבית SageMaker Jumpstart ו-ControlNet בגודל מופע מועדף מבוסס GPU.
- הנחיות המתארות רקעים חדשים וצבעי מכונית יחד עם התמונה המונוטונית הבינונית משמשות להפעלת נקודת הקצה של SageMaker, ומניבות תמונות חדשות.
- תמונות חדשות מאוחסנות בדליים של S3 כשהן נוצרות.
פרוס את ControlNet בנקודות הקצה של SageMaker
כדי לפרוס את המודל לנקודות קצה של SageMaker, עלינו ליצור קובץ דחוס עבור כל חפץ מודל של טכניקה אינדיבידואלית יחד עם משקלי הדיפוזיה היציבה, סקריפט ההסקה וקובץ התצורה של NVIDIA Triton.
בקוד הבא, אנו מורידים את משקלי הדגם עבור טכניקות ControlNet השונות ו-Stable Diffusion 1.5 לספרייה המקומית כקבצי tar.gz:
כדי ליצור את צינור המודל, אנו מגדירים an inference.py
סקריפט שבו ישתמשו נקודות הקצה של SageMaker בזמן אמת כדי לטעון ולארח את הקבצים Stable Diffusion ו-ControlNet tar.gz. להלן קטע מתוך inference.py
שמראה איך הדגמים נטענים ואיך קוראים לטכניקת Canny:
אנו פורסים את נקודת הקצה של SageMaker עם גודל המופע הנדרש (סוג GPU) מה-URI של הדגם:
צור תמונות חדשות
כעת, לאחר שנקודת הקצה נפרסת בנקודות הקצה של SageMaker, אנו יכולים להעביר את ההנחיות שלנו ואת התמונה המקורית שבה אנו רוצים להשתמש בתור הבסיס שלנו.
כדי להגדיר את ההנחיה, אנו יוצרים הנחיה חיובית, p_p
, למה שאנחנו מחפשים בתמונה החדשה, וההנחיה השלילית, n_p
, למה יש להימנע:
לבסוף, אנו מפעילים את נקודת הקצה שלנו עם ההנחיה ותמונת המקור כדי ליצור את התמונה החדשה שלנו:
טכניקות שונות של ControlNet
בסעיף זה, אנו משווים בין טכניקות ControlNet השונות והשפעתן על התמונה המתקבלת. אנו משתמשים בתמונה המקורית הבאה כדי ליצור תוכן חדש באמצעות Stable Diffusion עם Control-net באמזון SageMaker.
הטבלה הבאה מראה כיצד פלט הטכניקה מכתיב במה, מהתמונה המקורית, להתמקד.
שם הטכניקה | סוג טכניקה | פלט טכניקה | הפקודה | דיפוזיה יציבה עם ControlNet |
עַרמוּמִי | תמונה מונוכרום עם קצוות לבנים על רקע שחור. | מכונית בצבע כתום מתכת, רכב שלם, צילום צבעוני, בחוץ בנוף נעים, ריאליסטי, איכותי | ||
עומק | תמונה בגווני אפור כאשר שחור מייצג אזורים עמוקים ולבן מייצג אזורים רדודים. | מכונית בצבע אדום מתכת, רכב שלם, צילום צבעוני, בחוץ בנוף נעים על החוף, ריאליסטי, באיכות גבוהה | ||
הד | תמונה מונוכרום עם קצוות לבנים רכים על רקע שחור. | רכב בצבע לבן מתכת, רכב שלם, צילום צבעוני, בעיר, בלילה, ריאלי, באיכות גבוהה | ||
קשקוש | תמונה מונוכרום מצוירת ביד עם קווי מתאר לבנים על רקע שחור. | מכונית בצבע כחול מתכת, דומה לרכב מקורי, מכונית שלמה, תמונה צבעונית, בחוץ, נוף עוצר נשימה, ריאליסטי, באיכות גבוהה, נקודת מבט שונה |
לנקות את
לאחר יצירת קריאייטיבים חדשים של מודעות עם AI יצירתי, נקה את כל המשאבים שלא ייעשה בהם שימוש. מחק את הנתונים ב-Amazon S3 ועצור כל מקרי מחברת SageMaker Studio כדי לא לגרור חיובים נוספים. אם השתמשת ב-SageMaker JumpStart כדי לפרוס את Stable Diffusion כנקודת קצה של SageMaker בזמן אמת, מחק את נקודת הקצה דרך מסוף SageMaker או SageMaker Studio.
סיכום
בפוסט הזה, השתמשנו במודלים בסיסיים ב- SageMaker כדי ליצור תמונות תוכן חדשות מתמונות קיימות המאוחסנות באמזון S3. בעזרת הטכניקות הללו, סוכנויות שיווק, פרסום ושאר סוכנויות קריאייטיב יכולות להשתמש בכלי AI גנרטיביים כדי להגביר את תהליך הקריאייטיב של המודעות שלהם. כדי לצלול עמוק יותר לתוך הפתרון והקוד המוצגים בהדגמה זו, עיין ב- GitHub ריפו.
כמו כן, עיין ב סלע אמזון למקרי שימוש ב-AI גנרטיבי, מודלים בסיסיים ומודלים של טקסט לתמונה.
על הכותבים
סוביק קומאר נאת הוא ארכיטקט פתרונות AI/ML עם AWS. יש לו ניסיון רב בתכנון פתרונות למידת מכונה וניתוחים עסקיים מקצה לקצה בפיננסים, תפעול, שיווק, בריאות, ניהול שרשרת אספקה ו-IoT. Sovik פרסם מאמרים ומחזיק בפטנט בניטור מודל ML. יש לו תואר שני כפול מאוניברסיטת דרום פלורידה, אוניברסיטת פריבורג, שוויץ, ותואר ראשון מהמכון ההודי לטכנולוגיה, חראגפור. מחוץ לעבודה, סוביק נהנה לטייל, לנסוע במעבורת ולצפות בסרטים.
סנדיפ ורמה הוא אדריכל אב טיפוס האב עם AWS. הוא נהנה לצלול לעומק אתגרי הלקוחות ולבנות אבות טיפוס ללקוחות כדי להאיץ את החדשנות. יש לו רקע ב-AI/ML, מייסד New Knowledge, ובאופן כללי נלהב מטכנולוגיה. בזמנו הפנוי הוא אוהב לטייל ולעשות סקי עם משפחתו.
אוצ'נה אגבה הוא Associate Solutions Architect ב-AWS. הוא מבלה את זמנו הפנוי במחקר על עשבי תיבול, תה, מזונות-על וכיצד לשלב אותם בתזונה היומית שלו.
מני חנוג'ה הינה מומחית לבינה מלאכותית ולמידת מכונה SA ב- Amazon Web Services (AWS). היא עוזרת ללקוחות המשתמשים בלימוד מכונה כדי לפתור את האתגרים העסקיים שלהם באמצעות ה- AWS. היא מבלה את רוב זמנה בצלילה עמוקה ובהוראת לקוחות בפרויקטים של AI / ML הקשורים בראייה ממוחשבת, עיבוד שפה טבעית, חיזוי, ML בקצה ועוד. היא נלהבת מ- ML בקצה, ולכן יצרה מעבדה משלה עם ערכת נהיגה עצמית ופס ייצור של אב-טיפוס, שם היא מבלה הרבה מזמנה הפנוי.
- הפצת תוכן ויחסי ציבור מופעל על ידי SEO. קבל הגברה היום.
- PlatoData.Network Vertical Generative Ai. העצים את עצמך. גישה כאן.
- PlatoAiStream. Web3 Intelligence. הידע מוגבר. גישה כאן.
- PlatoESG. רכב / רכבים חשמליים, פחמן, קלינטק, אנרגיה, סביבה, שמש, ניהול פסולת. גישה כאן.
- BlockOffsets. מודרניזציה של בעלות על קיזוז סביבתי. גישה כאן.
- מקור: https://aws.amazon.com/blogs/machine-learning/unlocking-creativity-how-generative-ai-and-amazon-sagemaker-help-businesses-produce-ad-creatives-for-marketing-campaigns-with-aws/
- :יש ל
- :הוא
- :לֹא
- :איפה
- $ למעלה
- 1
- 10
- 100
- 13
- 14
- 15%
- 16
- 17
- 20
- 200
- 22
- 66
- 7
- a
- אודות
- להאיץ
- גישה
- חֶשְׁבּוֹן
- לרוחב
- מעשים
- Ad
- לדבוק
- פרסומת
- פרסום
- סוכנויות
- סוכנות
- AI
- דגמי AI
- AI / ML
- מאפשר
- מאפשר
- לאורך
- גם
- אמזון בעברית
- אמזון SageMaker
- אמזון שירותי אינטרנט
- אמזון שירותי אינטרנט (AWS)
- an
- ניתוח
- אנטומיה
- ו
- כל
- גישות
- ארכיטקטורה
- ARE
- אזורים
- מאמרים
- מלאכותי
- בינה מלאכותית
- בינה מלאכותית ולמידה מכונה
- AS
- נכסים
- עמית
- At
- המכונית
- רכב
- זמין
- נמנע
- AWS
- רקע
- רקע
- רע
- בסיס
- מבוסס
- Baseline
- BE
- חוף
- לפני
- מאחור
- להיות
- הטבות
- הטוב ביותר
- שיטות עבודה מומלצות
- שחור
- כָּחוֹל
- מותג
- מביא
- לִבנוֹת
- בִּניָן
- עסקים
- עסקים
- by
- נקרא
- קמפיינים
- CAN
- מכונית
- מקרה
- מקרים
- שרשרת
- האתגרים
- שינוי
- השתנה
- ערוצים
- חיובים
- לבדוק
- שבבי
- בחרו
- עִיר
- לקוחות
- קוד
- צֶבַע
- שילוב
- חברה
- לְהַשְׁווֹת
- להשלים
- לחשב
- המחשב
- ראייה ממוחשבת
- קונסול
- תמיד
- מכיל
- תוכן
- לִשְׁלוֹט
- עלות
- לִיצוֹר
- נוצר
- יוצרים
- יְצִירָתִי
- קריאייטיבים
- יצירתיות
- מנהג
- לקוח
- לקוחות
- יומי
- נתונים
- עמוק
- עמוק יותר
- לְהַגדִיר
- תואר
- הדגמה
- להפגין
- לפרוס
- פרס
- פריסה
- עיצוב
- תכנון
- לפתח
- מפותח
- מתפתח
- מכתיב
- דִיאֵטָה
- אחר
- שידור
- לְהַצִיג
- הפצה
- שונה
- תחום
- לְהַכפִּיל
- להורדה
- כל אחד
- אדג '
- השפעה
- מאמץ
- או
- אחר
- מקצה לקצה
- נקודת קצה
- סביבה
- הון עצמי
- אי פעם
- מתפתח
- קיימים
- ניסיון
- נרחב
- ניסיון רב
- משפחה
- מהר יותר
- תכונות
- שלח
- קבצים
- לממן
- גמישות
- פלורידה
- להתמקד
- הבא
- בעד
- קרן
- מייסד
- מסגרת
- חופשי
- החל מ-
- לגמרי
- פונקציה
- נוסף
- בדרך כלל
- ליצור
- נוצר
- מייצר
- דור
- גנרטטיבית
- AI Generative
- גלוֹבָּלִי
- GPU
- גוונים אפורים
- חומרה
- יש
- he
- בריאות
- לעזור
- עוזר
- לה
- גָבוֹהַ
- מאוד
- שכר
- שֶׁלוֹ
- מחזיק
- המארח
- איך
- איך
- HTML
- http
- HTTPS
- זהות
- מזהה
- if
- מדגים
- תמונה
- תמונות
- in
- בע"מ
- הוֹדִי
- בנפרד
- תשתית
- חדשנות
- חדשני
- למשל
- מכון
- לשלב
- מוֹדִיעִין
- אל תוך
- IOT
- IT
- jpg
- מפתח
- ידע
- ידוע
- מעבדה
- נוף
- שפה
- גָדוֹל
- למידה
- כמו
- קו
- לִטעוֹן
- מקומי
- מקומות
- הסתכלות
- מגרש
- אוהב
- נמוך
- בעלות נמוכה
- להוריד
- הנמוך ביותר
- מכונה
- למידת מכונה
- שמירה
- עושה
- הצליח
- ניהול
- יַצרָן
- ייצור
- שיווק
- חוֹמֶר
- מתכת
- מינימום
- ML
- מודל
- מודלים
- ניטור
- מונוכרום
- יותר
- רוב
- סרטים
- הרבה
- מספר
- צריך
- טבעי
- עיבוד שפה טבעית
- צרכי
- שלילי
- חדש
- לילה
- מחברה
- הודעה
- מספר
- Nvidia
- of
- on
- תפעול
- or
- כָּתוֹם
- מְקוֹרִי
- אחר
- שלנו
- הַחוּצָה
- בחוץ
- קווי מתאר
- תפוקה
- בחוץ
- שֶׁלוֹ
- שלום
- לעבור
- לוהט
- פטנט
- נתיב
- ביצועים
- הרשאות
- נקודות מבט
- צילום
- מקטרת
- צינור
- אפלטון
- מודיעין אפלטון
- אפלטון נתונים
- חיובי
- הודעה
- כּוֹחַ
- כוחות
- פרקטיקות
- חיזוי
- מועדף
- תהליך
- תהליך
- לייצר
- המוצר
- הפקה
- פרויקטים
- אב טיפוס
- טיפוס
- prototyping
- מספק
- מתן
- בפומבי
- לאור
- פיתון
- איכות
- מהיר
- מהר
- זמן אמת
- מציאותי
- Red
- אזורים
- באופן קבוע
- קָשׁוּר
- שוחרר
- המייצג
- לבקש
- נדרש
- משאבים
- וכתוצאה מכך
- תפקיד
- SA
- בעל חכמים
- בקרת מערכות ותקשורת
- סולם
- דרוג
- תרחיש
- סעיף
- לבטח
- מאובטח
- אבטחה
- זרע
- נהיגה עצמית
- שרות
- שירותים
- רדוד
- צוּרָה
- היא
- הראה
- הופעות
- דומה
- פָּשׁוּט
- מידה
- גדל
- קטן
- קטע
- So
- רך
- פִּתָרוֹן
- פתרונות
- לפתור
- מָקוֹר
- דרום
- דרום פלורידה
- מומחה
- לבלות
- יציב
- מדינה-of-the-art
- צעדים
- עצור
- אחסון
- חנות
- מאוחסן
- אחסון
- פשוט
- חזק
- סטודיו
- מדהים
- לספק
- שרשרת אספקה
- ניהול שרשרת הספקה
- תמיכה
- שוויץ
- שולחן
- לקחת
- נטילת
- הוראה
- טק
- טכניקות
- טכנולוגיה
- מֵאֲשֶׁר
- זֶה
- השמיים
- שֶׁלָהֶם
- אותם
- לכן
- אלה
- זֶה
- דרך
- זמן
- ל
- כלים
- לפיד
- רכבת
- מְאוּמָן
- טרנספורמציה
- נסיעה
- טריטון
- סוג
- סוגים
- אוניברסיטה
- נעילה
- להשתמש
- במקרה להשתמש
- מְשׁוּמָשׁ
- שימושים
- באמצעות
- גרסה
- גירסאות
- לצפיה
- נופים
- חזון
- רוצה
- צופה
- we
- אינטרנט
- שירותי אינטרנט
- מה
- מה
- מתי
- אשר
- בזמן
- לבן
- יצטרך
- עם
- בתוך
- תיק עבודות
- זרימת עבודה
- זרימות עבודה
- גרוע
- מותר
- אתה
- זפירנט