Amazon presenta la segunda versión de Titan Image Generator, su IA de generación de imágenes

Amazon ha presentado su modelo actualizado de inteligencia artificial para la generación de imágenes, conocido como Titan Image Generator v2. Anunciado el martes, el nuevo modelo de la compañía busca mejorar la oferta de herramientas dirigidas a sus clientes empresariales, tras el debut del primer modelo, Titan Image Generator v1, el año pasado. La nueva versión introduce una serie de funcionalidades avanzadas que permiten generar imágenes a partir de referencias visuales, editar imágenes existentes, eliminar fondos y personalizar elementos visuales para mantener la coherencia de la marca.

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Actualmente, Titan Image Generator v2 se encuentra disponible de manera limitada en algunas regiones del este y el oeste de Estados Unidos, aunque el acceso se ampliará a más regiones y mercados en el futuro, según Amazon. Los usuarios elegibles deben acceder a la consola de Amazon Bedrock para verificar si tienen acceso al modelo en el panel inferior izquierdo, desde donde podrán solicitar el uso del Titan Image Generator G1 v2 AI.

El nuevo modelo destaca por su capacidad mejorada en el acondicionamiento de imágenes, una función que permite generar nuevas imágenes utilizando una referencia visual junto con instrucciones de texto. Según Amazon, este proceso puede centrarse en características visuales específicas, como bordes o elementos estructurales. Existen dos tipos de acondicionamiento disponibles: “Canny edge”, que extrae los bordes prominentes de la imagen de referencia para guiar la generación, y “segmentación”, que permite un control más preciso sobre áreas específicas dentro de la imagen.

Además, para empresas que requieren mantener la coherencia visual con su identidad de marca, Titan Image Generator v2 incluye una función de condicionamiento del color. Esta herramienta permite especificar una paleta de colores concreta, asegurando que las imágenes generadas respeten los colores y estilos definidos por el usuario. También se ha optimizado la capacidad para eliminar fondos de manera más precisa, incluso en escenas complejas con objetos superpuestos.

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