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패션 디자이너에게 Generative AI를 이용한 작업 혁신 알려주기- Part 2

패션 디자이너에게 Generative AI를 이용한 작업 혁신 알려주기- Part 2

디자이너 친구에게 Bedrock Image ground 사용법을 알려주는 과정입니다

Published Jan 28, 2024
지난 Part 1 에서 친구에게 SageMaker JumpStart를 이용해서 이미지 생성 하는 것을 알려주려 했습니다만... 전혀 예상하지 못한 파이썬 문제 때문에 실패하였습니다.
그러나 저는 멈추지 않을 것입니다. 실패로부터 더 많은 것을 배울수도 있기 때문입니다. 친구에게 다른 방법을 알려주기 위해 찾아보던 도중에, 지난번에 봤던 re:Invent 2023 AI/ML 영상들을 다시 살펴봤습니다. "Bedrock" 이라는 단어가 여러번 보입니다. 생성형 AI를 API 형태로 사용 가능하다고 하네요. 혹시 이미지 생성도 가능한지 조사해보니 몇가지 모델이 가능했는데,
  • Amazon Titan Image Generator G1이 Preview 되었고
  • SDXL 0.8, SDXL 1.0 이 가능하더군요. 요건 이름만 봐도 Stable Diffusion을 만드는 Stability AI 에서 나온 것이겠네요. 그럼 Bedrock을 이용하면 지난번 같은 파이썬 문제는 없을거 같아 이용해보려 합니다. 그러나 아쉽게 서울 리전은 아직 지원하지 않는군요. 괜찮습니다. 다른 리전을 사용하면 됩니다.
다시 버지니어 리전으로 이동하여 Bedrock 으로 이동합니다.
원하는 모델을 사용하려면 신청(?)을 해야 한다고 들은 기억이 있습니다. Model Access를 클릭 합니다.
사용 가능한 모델 목록이 나옵니다. 일단 5개를 선택해봤습니다.
그중에 Anthropic의 모델은 "use case" 를 작성해야 하네요.
"use case" 는 아래 항목들이 있습니다. Anthropic의 Claude 모델이 한국어를 지원한다고 하여 신청해 봅니다.
모델 사용을 신청하면 신청 상태가 나타납니다. Amazon Titan Image Generator 가 가장 빨리 사용 가능하군요 ^^
잠시 후 모든 모델들이 사용 가능해지고 갑자기 여러 통의 메일이 왔습니다.

앗! 이거 왠지 비용이 많이 나올것 같은 예감이 들었습니다. 아직은 여러 모델을 사용하지 않을거 같아 Titan Image Generator와 SDXL 0.8를 제외한 나머지 모델은 모두 취소했습니다. 소중한 내 돈!
메뉴가 많이 있지만 친구가 기다리고 있습니다. 빨리 뭔가를 보여주고 싶어서
Playgrounds-Image 를 클릭합니다.
오! 콘솔에서 바로 뭔가 할수 있을거로 보입니다. 모델을 선택하러 갑니다.
우선 Titan Image Generator 를 먼저 선택하고 Apply를 클릭합니다.
드디어 이미지 생성하는 화면이 나온거 같습니다. 옆에서 지켜 보는 친구도 점점 흥미를 보입니다. 아직 자세한 사용법을 모르니 Load examples 를 클릭합니다.
우선 텍스트를 입력하여 이미지를 생성하는 예제를 선택합니다.
잉? 뭐가 달라진거지? 아~! 찾았습니다. 하단의 텍스트(프롬프트)가 입력 되어 있고, Run 할 수 있습니다.
바로 Run 해봅니다. 두근두근~ 30초 정도가 지나서... 드디어 이미지 3개가 나왔습니다!
가방 이미지 하나를 클릭하면 상세 화면도 나옵니다.
저랑 친구는 너무 기뻐서 소리쳤습니다. 친구는 너무나 신기해 하면서 자기도 직접 해보겠다고 합니다. 지난번 Stable Diffusion 책에서 본 내용들중 일부를 설명해주었고, 친구는 화면의 설정도 몇가지 바꿔보고 프롬프트도 바꿔봅니다. 친구는 강렬한 빨간 가방이 좋다고 합니다. 좀 더 빠른 응답을 위해 이미지 사이즈를 512*512로 줄이고, 이미지 갯수는 4로 설정합니다. 결과가 아래처럼 나왔습니다.
친구는 급하게 프롬프트를 입력하다가 "model" 을 "medel" 이라고 잘못 입력했습니다. 그러나 결과는 정상적으로 나왔습니다. 친구는 재미 있다며 한참을 가지고 놀았습니다. 그리고 주말 동안 사용하게 해달라며 제게 고마움의 표시로 엄지척을 보여주며 집으로 향했습니다.
과연 주말 이후에 친구는 어떤 피드백을 줄까요? 이후의 내용은 Part 3로 돌아오겠습니다.