Amazon Bedrock기반 Agentic Text-to-Image로 사용자 의도를 정확히 반영하기 (프롬프트 분해에서 검증까지)

간단 소개

Amazon Bedrock 기반 Agentic Text-to-Image 시스템은 프롬프트 분해 및 검증을 통해 사용자 의도를 정확히 반영합니다.

AI Summary

텍스트 기반 이미지 생성의 한계와 Agentic 접근법
- 텍스트 기반 이미지 생성 기술은 발전했지만, 프롬프트와 생성된 이미지 간의 불일치 문제가 존재
- Agentic 접근법은 기존 모델을 수정하지 않고, 복잡한 프롬프트 분해, 단계적 이미지 생성, 검증 및 수정 과정을 통해 불일치 문제 해결
Agentic Text-to-Image 시스템의 핵심 구성 요소 및 작동 방식
- 프롬프트 분해, 단계적 이미지 생성, 검증 및 반영, 반복적 개선, 도구 활용이 핵심 구성 요소
- LangGraph를 이용한 오케스트레이션 통해 프롬프트 분해, 이미지 생성, 검증 및 개선을 효율적으로 관리
Agentic Text-to-Image 시스템의 활용 예시 및 결론
- Agentic Text-to-Image 시스템은 복잡한 프롬프트에서 요구하는 다양한 요소들을 정확하게 반영한 이미지 생성 가능
- Amazon Nova Canvas를 활용한 텍스트/마스크 기반 인페인팅/아웃페인팅 기능으로 이미지 편집 작업 가능
- Agentic Text2Image 접근법은 기존 모델의 한계를 극복하고 사용자 의도를 정확히 반영하는 이미지 생성 시스템 구축 가능