이점
Amazon Titan 소개
Amazon Bedrock에서만 독점적으로 제공되는 Amazon Titan 모델 제품군에는 비즈니스 전반에 걸쳐 AI 및 기계 학습을 사용하여 혁신해 온 Amazon의 25년 경험이 담겨 있습니다. Amazon Titan 파운데이션 모델(FM)은 완전 관리형 API를 통해 고객에게 다양한 고성능 이미지, 멀티 모달 및 텍스트 모델을 제공합니다. Amazon Titan 모델은 AWS에서 만들고 대규모 데이터 세트를 대상으로 사전 훈련되므로 다양한 사용 사례를 지원하면서 동시에 AI의 책임 있는 사용도 지원하도록 구축된 강력한 범용 모델입니다. 그대로 사용하거나 자체 데이터로 비공개로 사용자 지정할 수 있습니다.
사용 사례
모델 버전
Amazon Titan Text Premier
Amazon Titan Text Premier는 Amazon Titan Text 패밀리에 속하는 강력한 고급 대규모 언어 모델(LLM)입니다. 광범위한 엔터프라이즈 애플리케이션에서 뛰어난 성능을 제공하도록 설계되었습니다. 이 모델은 Amazon Bedrock용 에이전트 및 기술 자료와의 통합에 최적화되었기 때문에 API를 사용하고 데이터와 상호 작용할 수 있는 대화형 생성형 AI 애플리케이션을 구축하기에 적합한 옵션입니다.
최대 토큰 수: 3만 2,000개
언어: 영어
미세 조정 지원: 지원(평가판)
지원되는 사용 사례: 채팅, 연쇄적 사고 추론, 개방형 텍스트 생성, 브레인스토밍, 요약, 코드 생성, 테이블 생성, 데이터 형식 지정, 바꿔쓰기, 다시 쓰기, 추출 및 Q&A.
Amazon Titan Text Express
LLM은 가격과 성능의 균형을 제공합니다.
최대 토큰 수: 8,000개
언어: 영어(GA), 100개 이상의 언어 사용 가능(평가판)
미세 조정 지원: 지원
지원되는 사용 사례: 개방형 텍스트 생성, 브레인스토밍, 요약, 코드 생성, 테이블 생성, 데이터 형식 지정, 바꿔쓰기, 생각의 연결 고리, 다시 쓰기, 추출, Q&A, 채팅.
Amazon Titan Text Lite
비용 효율적이고 고도로 사용자 정의가 가능한 LLM입니다. 특정 사용 사례에 적합한 크기로 텍스트 생성 작업 및 미세 조정에 적합합니다.
최대 토큰 수: 4,000개
언어: 영어
미세 조정 지원: 지원
지원되는 사용 사례: 요약 및 카피라이팅.
Amazon Titan Text Embeddings
텍스트를 벡터 표현(임베딩)으로 변환하는 모델입니다.
최대 토큰 수: 8,000개
언어: 25개 이상의 언어
미세 조정 지원: 지원 안 함
임베딩: 1,536개
지원되는 사용 사례: 텍스트 검색, 의미론적 유사성, 클러스터링.
Amazon Titan Text Embeddings V2
Amazon Titan Multimodal Embeddings
정확한 멀티모달 검색 및 추천 경험을 제공합니다.
최대 토큰 수: 128개
최대 이미지 크기: 25MB
언어: 영어
미세 조정 지원: 가능
Embeddings: 1,024개(기본값), 384개, 256개
지원되는 사용 사례: 검색, 추천 및 개인화.
Amazon Titan Image Generator
텍스트 프롬프트를 사용하여 사실적인 스튜디오 품질의 이미지를 생성합니다.
최대 문자 수: 512자
언어: 영어
미세 조정 지원: 지원
지원되는 사용 사례: 텍스트를 이미지로 생성, 이미지 편집 및 이미지 변형.
블로그 읽기
Amazon Titan Image Generator v2
이미지 컨디셔닝, 피사체 일관성, 즉각적인 사용자 지정 및 배경 제거를 지원하여 사실적인 이미지를 생성합니다.
최대 문자 수: 512자
지원되는 입력/출력 이미지 형식: PNG, JPEG
언어: 영어
미세 조정 지원: 지원
지원되는 사용 사례: 텍스트를 이미지로 생성, 이미지 편집, 이미지 변형, 참조 이미지를 사용한 이미지 컨디셔닝, 미세 조정을 사용한 피사체 일관성(생성된 이미지에서 특정 피사체 보존), 자동 배경 제거.
동영상
동영상
Amazon Titan Image Generator 기능
Amazon Titan Image Generator를 사용하면 콘텐츠 제작자가 아이디어 구상과 반복 작업을 빠르게 진행하여 이미지 생성 효율성을 높일 수 있습니다. 사용자는 참조 이미지를 사용하여 이미지 생성을 안내하고, 기존 시각 자료를 편집하고, 배경을 제거하고, 이미지 변형을 생성할 수 있습니다. 동시에 모델을 안전하게 사용자 지정하여 브랜드 스타일과 주제 일관성을 유지할 수 있습니다. 이 강력한 도구는 워크플로를 간소화하고 생산성을 높이며 창의적인 비전을 실현합니다.
Amazon Titan Image Generator 기능
ControlNet을 참조 이미지와 함께 사용하여 주요 엣지와 영역을 보존하는 일관되고 매력적인 이미지를 생성할 수 있습니다.
입력 텍스트 프롬프트: 요정 세계의 사슴, 양쪽에 있는 작은 오두막, 눈 덮인 겨울 시즌, 일출, 만화 스타일
참조 이미지:
출력 이미지:
사용자 입력 없이 여러 개체가 포함된 이미지에서 배경을 자동으로 제거합니다.
입력 이미지:
출력 이미지:
모델을 미세 조정하여 생성된 시각적 객체에 주제를 손쉽게 통합할 수 있습니다.
입력 텍스트 프롬프트: 달 위의 강아지 론
모델 미세 조정을 위한 참조 이미지:
강아지 론
출력 이미지:
새 장면에서 좋아하는 주제를 생성하고, 참조 이미지를 사용하여 스타일을 전송하거나, 미세 조정 없이 여러 참조 이미지를 사용하여 스타일을 혼합할 수 있습니다.
입력 텍스트 프롬프트: 야구 모자를 쓴 개
참조 이미지:
출력 이미지:
생성된 이미지의 색상 팔레트를 정밀하게 제어하여 브랜드의 시각적 아이덴티티를 보존할 수 있습니다. 미세 조정이 필요하지 않습니다.
입력 텍스트 프롬프트: 소박한 주방에서 스튜디오 조명 아래에 신선한 채소로 둘러싸인 샐러드 드레싱 한 병
입력 16진수 코드: ['#ff8080', '#ffb280', '#ffe680', '#e5ff80']
색상 제어 출력 이미지:
