Amazon Nova Canvas で画像生成してみた

近年、AIを活用した画像生成技術が飛躍的に進化しています。その中で、Re:Invent2024で発表されたAmazon Bedrockの新しい画像生成モデル「Amazon Nova Canvas」は新たな選択肢として注目を集めています。今回、Canvasを使って画像生成をしてみようと思います。

 

Amazon Nova Canvasとは?

テキストや画像からプロ級の画像を作成する最先端の画像生成モデルです。プロンプト入力や直感的なインターフェースを通じて、ユーザーが簡単に高品質なビジュアルコンテンツを作成することができます。

特徴

1. 高精度な画像生成エンジン
最先端の生成AIアルゴリズムを採用しており、プロンプトに応じてリアルかつ魅力的な画像を生成します。その結果、ユーザーはわずかな入力でプロフェッショナルな成果物を得ることが可能です。

2. 柔軟なカスタマイズ
生成された画像に対して細かい調整が可能です。テキスト入力を使用して画像を簡単に編集できる機能、色調、スタイル、細部の編集など、多様な要望に応えられる柔軟性が魅力です。

3. 高速処理
画像生成のプロセスが迅速であることが特徴です。

 

Amazon Nova Canvasを使ってみる

NOVA Canvasの利用可能な米国バージニア北部リージョンでBedrockサービスを開きます。

 

左メニューの[モデルアクセス]から「Nova Canvas」を選択します。

 

リクエストを送信すると、すぐに使えるようになります。

 

左メニューの[Image/Video]から、モデルに「Nova Canvas」を選択します。

推論では、「オンデマンド」と「推論プロファイル」を選択できます。「オンデマン」はサービスクォータまたはピーク使用時間によって制限される場合があります。「推論プロファイル」を選択すると、異なるAWSリージョンにまたがってリクエストをルーティングすることで、計画外のトラフィックバーストをシームレスに管理することができるようになります。 複数のAWSリージョンにトラフィックを分散することができるため、「オンデマンド」より高いスループットが可能になります。

今回は「オンデマンド」を選択します。

使えるようになりました!

 

画像生成を試してみる

画像を生成してみます。Actionで「画像を生成」を選択し、プロンプトにテキストを入力します。今回、英語でプロンプトを入力してますが、日本語入力も可能です。

 

「少年野球部員募集のチラシデザイン」をリクエストします。「画像サイズ」や「出力画像数」を指定することができます。

20秒程度で、1280×720サイズ、3種類の画像が生成されました。

 

 

気に入った画像があれば、そこからさらに別バリエーションで複数画像を作成できます。画像の右上からメニューを開き、「バリエーションを生成」を選択します。

 

下記の通り、3種類の画像が出力されました。

 

ユニフォームを青色に変更するよう指示すると、ユニフォームの色が変わりました。

 

もっと若い男の子に変更するよう指示すると、下記の通り出力されました。イラスト画像の出力パターンもありました。

 

画像を選択して、背景を削除したり、一部オブジェクトを指定して変更を加えることも可能です。

 

料金

今回、2時間ほどCanvasを利用し、料金は「$7.94」でした。

 

Canvasモデルのオンデマンドの料金は以下の通りです。

画像解像度 標準品質で生成された画像1枚あたりの価格
1024 x 1024 まで $0.04
2048 x 2048 まで $0.06

(2025年1月時点)

まとめ

簡単な指示だけでリアルで高画質なデザイン画像を10秒~20秒程度で出力できました。広告、ウェブサイト、プレゼンテーションなどで使用するアートデザインの画像に活用できると思います。

プロンプトの日本語入力も試しましたが、画像がアジア人になったり漢字が含まれたりと、出力結果がアジアテイストになっている気がしました。

コストは画像1枚10円程度ですが、今回プロンプトからの指示をいろいろと変えながら、繰り返し同じような画像を生成したので、料金が少し高くなってしまったかもしれません。作成したい画像のイメージある場合は、イメージ画像をインプットに生成する方がコスト面の効率はいいかもしれません。

 

最後に、Canvasで自分の証明写真を元に、手書き似顔絵風のプロフィール画像を生成してみました。どれも似てないですが、一番近いと思われる左の画像をプロフィール画像として使ってみようと思います。

  

最後までお読みいただき、ありがとうございました。

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