Amazon「Nova」って?

引用

2025.04.14

私には…ハードルが高そうですが…

触らずのままの…Amazon「Nova」について…勉強!です。

Amazon「Nova」:https://aws.amazon.com/jp/ai/generative-ai/nova

Amazon Bedrock 生成AI:https://aws.amazon.com/jp/ai/generative-ai

Midjourneyにて生成

Amazon Novaとは?

Amazon Novaは、Amazonが開発した最先端の生成AI基盤モデル(Foundation Model)です。このモデルは、テキスト、画像、動画などの多様な入力を処理し、生成AIタスクを効率的かつ低コストで実行することを目的としています。Amazon Novaは、Amazon Bedrockプラットフォームを通じて提供され、企業や開発者がカスタマイズ可能なAIアプリケーションを構築できるよう設計されています。

主な特徴

  • 多モーダル対応: テキスト、画像、動画を入力として受け取り、それに基づいて出力を生成します。
  • 低コスト・高性能: 他の競合モデルと比較して、最大75%のコスト削減を実現しながら、高速かつ正確な応答を提供します。
  • カスタマイズ性: ユーザーは独自のデータを使用してモデルを微調整し、特定のニーズに最適化できます。
  • 安全性: 生成されたコンテンツにはデジタルウォーターマークが付与され、責任あるAI利用を促進します。

モデルの種類

Amazon Novaには、以下のような複数のモデルが含まれています。それぞれ異なる用途に特化しています。

理解モデル

  • Amazon Nova Micro: テキストのみを処理するモデルで、低コストかつ低レイテンシーの応答を提供します。
  • Amazon Nova Lite: テキスト、画像、動画を高速に処理するマルチモーダルモデル。
  • Amazon Nova Pro: 高精度で幅広いタスクに対応するマルチモーダルモデル。

生成モデル

  • Amazon Nova Canvas: テキストや画像を入力として受け取り、プロ品質の画像を生成します。広告やマーケティングに適しています。
  • Amazon Nova Reel: テキストや画像を基に短い動画を生成するモデル。動画のスタイルやペースを自然言語で制御可能です。

音声モデル

  • Amazon Nova Sonic: 音声入力を処理し、自然な会話を生成するモデル。音声認識と生成において高い精度を誇ります。

主なユースケース

Amazon Novaは、以下のような幅広い用途に利用されています:

  • ドキュメント分析: 複雑な文書やデータの解析。
  • 広告・マーケティング: 高品質な画像や動画コンテンツの生成。
  • カスタマーサービス: 自然言語による応答や会話の生成。
  • 音声アプリケーション: 音声認識と生成を活用した対話型エージェントの構築。

Amazon Bedrockとの統合

Amazon Novaは、Amazon Bedrockプラットフォームと統合されており、モデルの選択、カスタマイズ、トレーニング、デプロイ、スケーリングを一元的に管理できます。この統合により、開発者は効率的に生成AIアプリケーションを構築できます。

今後の展望

Amazon Novaは、現在も進化を続けており、より複雑なタスクや多言語対応を強化する予定です。また、Amazon AGI Labsによる新しいモデルや機能の追加が期待されています。

Amazon Novaは、生成AIの分野で革新的な技術を提供し、企業や開発者が多様なニーズに応えるAIソリューションを構築するための強力なツールとなっています。

Amazon 画像生成AI「Nova Canvas」の概要

主な機能

Amazon Nova Canvasは以下の機能を提供します:

  • テキストから画像生成(Text-to-Image, T2I)
    テキストプロンプトを入力することで、その内容を反映した新しい画像を生成します。生成される画像は、プロンプトで記述された概念を忠実に表現します。
  • 画像編集
    • インペインティング(Inpainting): 画像の特定部分をマスクし、その領域を背景や新しい内容で置き換える機能。
    • アウトペインティング(Outpainting): 画像の境界を拡張し、新しいピクセルを生成して画像をシームレスに拡張。
    • 画像バリエーション生成: 複数の画像を入力し、それらの内容を保持しつつスタイルや背景を変更した新しい画像を生成。
    • 背景除去: 画像内のオブジェクトを自動的に識別し、背景を透明にする。
  • 色指定による生成
    ユーザーが指定した1~10個のHEXカラーコードを基に、特定の色調を反映した画像を生成します。
  • 画像条件付け(Image Conditioning)
    参照画像を使用して、レイアウトや構図を維持しながら、テキストプロンプトに基づいた画像を生成します。
  • 被写体の一貫性(Subject Consistency)
    特定の被写体(例: ペット、靴、バッグなど)を参照画像を用いてモデルを微調整し、生成画像内でその被写体を一貫して保持します。

技術仕様

  • 入力形式: テキスト、画像(PNG、JPEG形式対応)
  • 最大プロンプト長: 1024文字
  • 最大出力解像度: 生成タスクでは419万ピクセル(例: 2048×2048、2816×1536)
  • 編集タスクの最大解像度: 長辺が4096ピクセル以下、アスペクト比が1:4~4:1の範囲内で、総ピクセル数が419万以下。

利用方法

Amazon Nova Canvasは、AWSのBedrockプラットフォームを通じて提供されており、APIを使用してモデルを呼び出すことが可能です。これにより、画像生成や編集タスクをプログラム的に実行できます。

応用例

  • 広告・マーケティング: 高品質な画像を迅速に生成し、キャンペーンやプロモーションに活用。
  • デザイン・ビジュアル化: 製品デザインやコンセプトの視覚化。
  • エンターテインメント: 映画やゲームのビジュアルコンテンツ制作。

Amazon Nova Canvasは、生成AIの最先端技術を活用し、クリエイティブな画像生成と編集を効率的に行うための強力なツールです。

Amazon 動画生成AI「Nova Reel」の概要

Nova Reelの概要

Nova Reelは、テキストや画像を入力として受け取り、短尺から最大2分間の動画を生成することができる最先端の動画生成モデルです。以下はその主な特徴です:

  • 入力形式: テキストのみ、またはテキストと画像の組み合わせをサポート。
  • 出力形式: 動画(最大解像度1280×720、24フレーム/秒)。
  • 生成モード:
    • Multishot Automated: 最大4,000文字の単一プロンプトを使用して、複数ショットの動画を自動生成。
    • Multishot Manual: 各ショットごとに最大512文字のプロンプトを指定し、最大20ショットまで生成可能。ショット開始時点の画像を入力することも可能。

Nova Reel 1.1の新機能

Nova Reelの最新バージョンである「Nova Reel 1.1」では、以下の改善が行われています:

  • 動画の長尺化: 最大2分間の動画生成が可能になり、従来の6秒単位の動画生成を超える柔軟性を提供。
  • 品質とレイテンシの向上: 6秒間のシングルショット動画生成において、画質と生成速度が改善。
  • スタイルの一貫性: 複数ショット間でビジュアルスタイルの統一性を維持。

利用方法

Nova Reelは、Amazon Bedrockプラットフォームを通じて利用可能です。以下の手順でアクセスできます:

  1. リージョン設定: 現時点では、米国東部(北バージニア)リージョンで利用可能。
  2. モデル選択: Amazon Bedrockコンソール、AWS SDK、またはAWS CLIを使用してモデルにアクセス。
  3. 出力先: 完成した動画は指定したAmazon S3バケットに保存されます。

活用例

Nova Reelは、以下のような用途で活用されています:

  • 広告・マーケティング: 高品質な動画広告の制作。
  • エンターテインメント: 映画やゲームのプロモーション動画。
  • ソーシャルメディア: 魅力的な短尺動画コンテンツの作成。

安全性と責任ある使用

Nova Reelには、以下の安全機能が組み込まれています:

  • ウォーターマーク: 生成コンテンツのトレーサビリティを確保。
  • コンテンツモデレーション: 不適切な内容の生成を防止。

Amazon Nova Reelは、生成AIを活用した動画制作の効率化と創造性の向上を実現するツールとして注目されています。

by Felo


PROPMAN DESIGN LLC. 生成AIラボ

引用

2025.04.12

オフィシャルサイトで展開中の…「生成AIラボ

デザインに役立つ?かもしれない…画像・動画・3D生成AIを中心に…
節操も無く!?様々いじっています!
日々更新中…。

生成AIラボ
Generative AI Lab

生成AIを積極的に活用したデザイン制作に取り組んでいます。
We are working on design production that actively utilizes generative AI.


「Tripo」…3D生成AIのスタンダードになるのか!?

引用

2025.04.10

3Dモデル生成AI「TripoSG」と「TripoSF」が…
オープンソースとして公開された…

Tripo」と言えば…Blenderのアドオンも公開したばかり…

3D生成AIのスタンダードになっていくのかな?

GitHubHugging Faceで公開中…↓↓↓

TripoSG」GitHub TripoSG」Hugging Face

TripoSF」GitHub TripoSF」Hugging Face

TripoSG」無料デモ…Hugging Face

Tripo」オフィシャルサイト: https://www.tripo3d.ai

Fluxにて生成

TripoSGTripoSFは、VAST-AIによって開発された最新の3Dモデル生成AI技術です。これらのモデルは、単一の画像から高品質な3Dメッシュを生成する能力を持ち、クリエイティブなアプリケーションやゲーム開発、プロトタイピングに利用されています。

TripoSGの特徴

  • 高忠実度生成: TripoSGは、シャープな幾何学的特徴や細かい表面のディテールを持つメッシュを生成します。入力画像のセマンティクスを正確に反映し、さまざまなスタイル(フォトリアル、漫画、スケッチなど)に対応可能です。
  • アーキテクチャ: このモデルは、1.5Bパラメータを持つ補正フロートランスフォーマーを基盤にしており、安定したトレーニングを実現しています。また、変分オートエンコーダー(VAE)を使用し、符号付き距離関数(SDF)を用いたハイブリッド監視を行っています。
  • データセット: TripoSGは、200万枚の厳選された画像-SDFペアで訓練されており、これにより高品質な出力が保証されています。

TripoSFの特徴

  • 高解像度対応: TripoSFは、最大1024³の解像度での3Dモデル生成をサポートし、複雑なトポロジーを扱う能力があります。SparseFlexと呼ばれる新しい表現技術を採用しており、メモリ使用量を削減しつつ高解像度のモデルを生成します。
  • 汎用性: TripoSFは、さまざまな入力スタイルに対して強力な汎化能力を持ち、特に複雑な形状の生成に適しています。これにより、デザインやゲーム開発において多様な用途が期待されています。

オープンソース化

両モデルはMITライセンスのもとでオープンソースとして公開されており、誰でも自由に利用できるようになっています。これにより、3Dモデリングのプロセスが大幅に簡素化され、クリエイターや開発者が新しいアイデアを迅速に具現化できる環境が整っています。

これらの技術は、3D生成の未来を切り開く重要なステップであり、さまざまな分野での応用が期待されています。

by Felo


曲に合わせ画像が唄う!?…動画生成AI「OmniHuman-1」

引用

2025.02.16

ByteDanceが開発した…「OmniHuman-1

https://omnihuman-lab.github.io

画像やキャラクターを…唄わせたり…喋らせたり…できるらしい…。

https://omnihuman-lab.github.io
https://omnihuman-lab.github.io

Omni=全ての・全能の Human=人・人類 とは….

フェイクが…溢れる世の中かぁ…

ちなみに…「OmniHuman」でFluxで画像生成してみたら…

Fluxにて生成

OmniHuman-1の概要

OmniHuman-1は、ByteDanceが開発した先進的なAIフレームワークで、単一の画像から非常にリアルな人間の動画を生成することができます。この技術は、音声や他の動画信号を組み合わせることで、自然な動きや表情を持つ動画をリアルタイムで生成することが可能です。

主な機能と特徴

  • マルチモーダル入力: OmniHuman-1は、画像と音声などの異なる入力を組み合わせて、リアルな動画を生成します。これにより、ユーザーは単一の画像を提供するだけで、動きや口の動きが同期した動画を得ることができます。
  • 高品質な出力: このモデルは、非常に高い解像度と少ないグリッチで動画を生成する能力を持ち、特に音声に基づく生成において優れたパフォーマンスを発揮します。
  • リアルな表現: OmniHuman-1は、18,700時間以上の人間の動画データで訓練されており、非常にリアルな動きや表情を再現することができます。これにより、政治的なディープフェイクや偽情報の生成に対する懸念も高まっています。

技術的進化と影響

OmniHuman-1は、従来のモデルが数百または数千の画像を必要とするのに対し、たった一枚の画像からリアルな動画を生成できる点で革新的です。この技術の進展は、コンテンツ制作のハードルを大幅に下げる可能性があり、特にTikTokのクリエイターが自身のバーチャルアバターを生成して使用することで、より多様なコンテンツを生み出すことが期待されています。

倫理的懸念

この技術の進展には、ディープフェイク技術の悪用に関する懸念も伴います。専門家は、政治的な偽情報やアイデンティティの盗用など、悪用のリスクが高まると警告しています。ByteDanceは、技術が一般公開される際には、悪影響を防ぐための厳格な安全策を講じるとしています。

OmniHuman-1は、AIによる動画生成の新たな可能性を切り開く一方で、その利用に関する倫理的な議論も引き起こしています。

by Felo

Fluxにて生成

スケッチで画像を編集できる!?「FramePainter」

引用

2025.02.06

スケッチ感覚で直感的に画像を編集できる画像編集AIツール「FramePainter

GitHubを見ると…

https://github.com/YBYBZhang/FramePainter

https://github.com/YBYBZhang/FramePainter より
https://github.com/YBYBZhang/FramePainter より

こりゃぁ…便利である!!!

Photoshopに搭載されないかしら!?

Paper https://arxiv.org/abs/2501.08225

Fluxにて生成

FramePainterの概要

FramePainterは、最新のAI技術を活用した画像編集ツールで、特にスケッチベースの操作を通じてユーザーが直感的に画像を編集できることを目的としています。このツールは、ビデオ拡散技術を利用しており、ユーザーの意図を理解し、プロフェッショナルな編集結果を提供します。

主な機能

  • 直感的なスケッチコントロール: ユーザーは画像上に直接スケッチを描くことで、編集したい内容を表現できます。FramePainterはこのスケッチを解析し、具体的な編集を実行します。
  • リアルタイムプレビュー: 編集の結果をリアルタイムで確認できる機能があり、ユーザーは変更を即座に視覚化できます。
  • 多様な応用シナリオ: FramePainterは、クリエイティブデザイン、広告画像編集、ソーシャルメディアコンテンツ制作、映画のポストプロダクション、ゲームアートデザインなど、さまざまな分野で利用可能です。

技術的な特徴

FramePainterは、ビデオ拡散モデルを基にした強力なAI技術を採用しており、これにより従来の編集ツールに比べて高い編集能力を実現しています。特に、ユーザーが描いたスケッチを基にした編集が可能で、複雑な変換も簡単に行えます。

オープンソースプロジェクト

FramePainterは現在オープンソースプロジェクトとして開発されており、GitHubで最新の更新やリリース情報を確認することができます。ユーザーは、ツールをインストールして自分の画像編集プロジェクトに活用することができます。

結論

FramePainterは、AIを活用した革新的な画像編集ツールであり、ユーザーが直感的に操作できるスケッチベースのインターフェースを提供します。これにより、従来の編集ツールでは難しかった複雑な編集も簡単に行えるようになっています。

by Felo

Fluxにて生成