Solicitando precisión con Stability AI Image Services en Amazon Bedrock

TL;DR

• Amazon Bedrock ahora incluye Stability AI Image Services, con nueve herramientas para mejorar la creación y modificación de imágenes.
• El servicio extiende los modelos Stable Diffusion y Stable Image para ofrecer control granular mediante prompts estructurados.
• Se enfatizan técnicas de prompting avanzadas (prompt modular, prompts negativos y weighting), prompting orientado a estilo y flujos de trabajo imagen-a-imagen, disponibles a través de las API de Bedrock.
• Las capacidades incluyen in-painting, transferencia de estilo, recoloración, eliminación de fondos, eliminación de objetos y guías de estilo, con control adicional a través de ControlNet, IP-Adapter y clipping-based captioning.
• El artículo comparte prácticas recomendadas, ejemplos y enfoques para maximizar la calidad de las salidas en usos empresariales como fotografía de producto y campañas de marketing. AWS ML Blog

Contexto y antecedentes

El blog de Machine Learning de AWS anuncia que Stability AI Image Services ya están disponibles como API en Amazon Bedrock. Estos servicios amplían las capacidades de los modelos de imagen de Stability AI, posibilitando un control fino sobre la generación y edición de imágenes para empresas. Este contenido se alinea con publicaciones anteriores sobre ingeniería de prompts en AWS y amplía la discusión sobre cómo las técnicas de prompting pueden optimizar la calidad y precisión para aplicaciones empresariales. El objetivo es generar visuales profesionales con consistencia de marca para fotografía de producto, conceptos visuales y campañas. AWS ML Blog

¿Qué hay de nuevo?

• Acceso a Stability AI Image Services mediante las API de Bedrock, con nueve herramientas de imagen para dar forma y editar visuales con mayor precisión.
• Extensión de los modelos Stable Diffusion y Stable Image para permitir control granular de prompts y resultados.
• Énfasis en prompts claros como dirección creativa y en el uso de prompts potentes para controlar tono, textura, iluminación y composición.
• Disponibilidad de API para in-painting, transferencia de estilo, recoloración, eliminación de fondos, eliminación de objetos y guías de estilo.
• Prácticas de prompts estructurados: tres formatos principales de enunciados, prompting modular para aislar elementos y prompts negativos para eliminar elementos indeseados.
• Introducción de la sintaxis de weighting de prompts para priorizar componentes específicos (por ejemplo, enfatizar el personaje sobre el fondo). Ejemplos con pesos ilustran cómo esta técnica dirige el modelo. AWS ML Blog
• Técnicas de coincidencia de estilo y prompts guiados por referencias, incluyendo el uso de etiquetas de estilo y referencias a géneros visuales reconocidos. AWS ML Blog
• Flujo de trabajo imagen-a-imagen y herramientas de control como ControlNet, IP-Adapter y clipping-based captioning para un control adicional cuando se combinan con los modelos Stability AI. AWS ML Blog

Por qué importa (impacto para desarrolladores/empresas)

Para desarrolladores y empresas, Stability AI Image Services en Bedrock ofrecen control visual preciso, reproducible y escalable. Prompts claros y estructurados ayudan a mantener la coherencia de marca en fotografía de producto, conceptos visuales y campañas de marketing. La combinación de prompting modular, prompts negativos y weighting reduce la ambigüedad, permitiendo resultados más predecibles y ciclos de iteración más rápidos. Los flujos imagen-a-imagen, junto con prompts guiados por referencias y directrices de estilo, permiten a los equipos traducir activos existentes a nuevos con fidelidad. Cuando se accede a través de las API de Bedrock, estas capacidades apoyan pipelines de producción a gran escala con la flexibilidad creativa necesaria. AWS ML Blog

Detalles técnicos o Implementación

Estructura de prompts y formatos

Para aprovechar al máximo las capacidades, se recomienda construir prompts bien estructurados que permitan control fino. El artículo señala que la estructura del prompt afecta los resultados y que prompts más estructurados tienden a producir salidas más consistentes y manejables. Existen tres formatos principales de prompts que ofrecen distintos niveles de control y legibilidad, adecuados para diferentes interfaces y objetivos. Elegir el formato correcto ayuda al modelo a entender la intención y lograr el resultado deseado. AWS ML Blog

Prompting modular

El prompting modular divide prompts en componentes distintos, cada uno especificando qué dibujar y cómo debe aparecer. Los beneficios incluyen evitar instrucciones conflictivas, permitir control preciso de la salida y facilitar la depuración. Al aislar elementos, se pueden identificar rápidamente las partes efectivas o inefectivas. Los ejemplos muestran que el orden del prompting puede influir en el peso visual. AWS ML Blog

Prompts negativos y weighting de prompts

Los prompts negativos guían al modelo para evitar rasgos indeseables y funcionan como una lista de verificación de retoque profesional. Un prompt negativo bien estructurado puede reforzar el realismo y reducir distracciones. El artículo ofrece ejemplos concretos, como “No cartoon, No watermarks, No blurry edges” y ilustra la aplicación de pesos para priorizar ciertos componentes (por ejemplo, character:1.8, background:1.1). Un ejemplo de prompt con pesos se muestra para dirigir la salida final: editorial product photo of (a translucent gel moisturizer jar:1.4) placed on a (frosted glass pedestal:1.2), surrounded by (dewy pink flower petals:1.1), with soft (diffused lighting:1.3), shallow depth of field. AWS ML Blog

Estilo y prompting guiado por referencias

Prompts bien enfocados en estilo pueden combinar descriptores de estilo conocidos con vocabulario de marca para guiar la estética. El artículo señala el uso de etiquetas de estilo para anclar prompts en lenguajes visuales reconocibles (del fotolibre editorial a temas de anime, cyberpunk, brutalismo, etc.), así como la utilidad de referencias artísticas de artistas conocidos. Las referencias pueden ser utilizadas para guiar pose, paleta de colores o iluminación en flujos image-to-image (Structure, Sketch, Style). AWS ML Blog

Flujos de trabajo image-to-image y herramientas de control

Los Stability AI Image Services soportan flujos image-to-image que emplean una imagen de control para guiar la salida (Structure, Sketch y Style). Además, herramientas como ControlNet, IP-Adapter y clip-based captioning permiten un control adicional cuando se combinan con los modelos Stability AI. Estas capacidades amplían los casos de uso empresariales, desde retoque de fotografía de producto hasta adaptar activos para campañas. AWS ML Blog

Cómo empezar con la API

Para comenzar con Stability AI Image Services en Amazon Bedrock, siga las instrucciones en Getting started with the API para completar los prerrequisitos. Este artículo describe buenas prácticas de prompts y muestra cómo la estructura del prompt, prompting modular, prompts negativos y pesos conducen a resultados consistentes. AWS ML Blog

Puntos clave

• Stability AI Image Services están disponibles en Amazon Bedrock como APIs, con nueve herramientas de imagen.
• Ofrecen control preciso y reproducible sobre los visuales, facilitando la coherencia de marca en campañas y productos.
• Técnicas como prompting modular, prompts negativos y weighting permiten influencia detallada sobre las salidas.
• El prompting orientado a estilo, uso de referencias visuales y flujos image-to-image habilitan capacidades avanzadas para fotografía de producto y marketing.
• Herramientas de control como ControlNet, IP-Adapter y clipping-based captioning amplían el control en pipelines de producción. AWS ML Blog

Referencias

• https://aws.amazon.com/blogs/machine-learning/prompting-for-precision-with-stability-ai-image-services-in-amazon-bedrock/