Lambda x Bedrock Drawing

Stable Diffusion Model (text-to-image)

이번 실습에서는 Stable Diffusion 모델을 활용하여 입력한 값을 기반으로 이미지를 생성하는 챗봇을 만듭니다.

1. callback 함수 수정

이번 실습에서는 Amazon Bedrock을 이용해 손쉽게 생성형 AI 애플리케이션을 구축합니다.

Amazon Bedrock에 접속한 뒤, 이번 실습에서 사용할 AI 모델 SD3 Large 1.0을 현재 리전에서 사용할 수 있도록 활성화합니다.

이제 다시 AWS Lambda 콘솔로 돌아가서, [함수] -> [callback-lambda]를 선택합니다.

코드 소스에서 callback.py 함수를 아래와 같이 수정하고 Deploy를 선택합니다.

• [bedrock-drawing] callback.py

import requests
import boto3
import os
from datetime import datetime
import base64
import json

TEXT_TO_IMAGE_S3_BUCKET_NAME = os.getenv('TEXT_TO_IMAGE_S3_BUCKET_NAME')
AWS_REGION_NAME = os.getenv('AWS_REGION_NAME')

def lambda_handler(event, context):
    text_input = event['text_input']
    callback_url = event['callback_url']

    # https://docs.aws.amazon.com/ko_kr/translate/latest/dg/examples-ct.html
    english_text = boto3.client('translate').translate_text(
        Text=text_input, 
        SourceLanguageCode='ko', 
        TargetLanguageCode='en'
    )['TranslatedText']

    # https://docs.aws.amazon.com/ko_kr/bedrock/latest/userguide/bedrock-runtime_example_bedrock-runtime_InvokeModel_StableDiffusion_section.html
    response = boto3.client('bedrock-runtime').invoke_model(
        modelId='stability.sd3-large-v1:0',
        # https://docs.aws.amazon.com/ko_kr/bedrock/latest/userguide/model-parameters-diffusion-3-text-image.html
        body=json.dumps({
        'prompt': english_text,
        'negative_prompt': '(worst quality), (low quality:1.3), (text:1.8), (logo:1.8), (nsfw), low resolution, deformed, blurred, bad anatomy, disfigured, badly drawn face, mutation, mutated, extra limb, missing limb, blurred, floating limbs, detached limbs, blurred, watermark, bad proportion, cropped image'
        })
    )
    image_data = base64.b64decode(json.loads(response['body'].read().decode('utf-8'))['images'][0])
    image_path = os.path.join('/tmp', 'stability.png')
    with open(image_path, 'wb') as file:
        file.write(image_data)

    image_name = f'{datetime.now().strftime('%Y%m%d%H%M%S')}.png'
    boto3.client('s3').upload_file(image_path, TEXT_TO_IMAGE_S3_BUCKET_NAME, image_name)
    image_url = f'https://{TEXT_TO_IMAGE_S3_BUCKET_NAME}.s3.{AWS_REGION_NAME}.amazonaws.com/{image_name}'

    # https://kakaobusiness.gitbook.io/main/tool/chatbot/skill_guide/ai_chatbot_callback_guide#skillresponse
    requests.post(callback_url, json={
        'version': '2.0',
        'useCallback': False,
        'template': { 'outputs': [ { 'simpleImage': { 'imageUrl': image_url, 'altText' : 'text-to-image' } } ] }
    })

    os.remove(image_path)
    return True

2. 배포 및 테스트

함수 수정이 완료되었다면, Lambda 함수와 챗봇을 배포합니다.