AI ポートレートサービスは、カスタムデジタルアバターを作成するためのアルゴリズムを提供します。5 枚から 20 枚の写真をアップロードして、カスタムデジタルアバターモデルをトレーニングできます。その後、API 操作を使用してモデルを呼び出し、さまざまなテンプレートを選択して、さまざまなスタイルのプロ品質の AI ポートレートを生成できます。
特徴の説明
AI ポートレートサービスの使用には、次の操作が含まれます。
画像品質チェック: アップロードされた画像を分析および評価して、AI ポートレートのトレーニング要件を満たしていることを確認します。
AI ポートレートのトレーニング: 5 枚から 20 枚の写真をアップロードして、カスタムデジタルアバターモデルをトレーニングします。
AI ポートレートの作成: API 操作を使用してカスタムデジタルアバターモデルを呼び出し、さまざまなテンプレートを選択してプロ品質の AI ポートレートを生成します。
顔属性分析 (オプション): これは、マルチメディア分析の一般的な画像分析機能です。顔画像を分析および認識することにより、顔の向き、性別、顔の形など、さまざまな顔の属性を検出します。
サービスタイプ
AI ポートレートサービスは、次のいずれかの方法で実装できます。
方法 1: AI ポートレート API 操作を呼び出します。詳細については、「SDK の使用上の注意」をご参照ください。
方法 2: Elastic Algorithm Service (EAS) を使用してサービスをデプロイします。詳細については、「ポートレートカメラソリューション」をご参照ください。
課金
API 操作の課金:
無料トライアルクォータ: 5 回の無料ポートレートトレーニング呼び出しと 200 回の無料ポートレート作成呼び出しを含む無料トライアルクォータが利用可能です。クォータを超えた使用量は、リスト価格で課金されます。
AI ポートレートは、従量課金とサブスクリプション (リソースプラン) の 2 つの課金方法をサポートしています。詳細については、「AI ポートレートの課金」をご参照ください。
AI ポートレート機能を使用するための EAS サービスのデプロイ料金:
EAS サービスのデプロイ料金の詳細については、「Elastic Algorithm Service (EAS) の課金の詳細」をご参照ください。
デモ体験
詳細については、「GitHub のオープンソース WebUI」をご参照ください。
デモの使用中に問題が発生した場合は、DingTalk でグループ番号 38250008552 を検索し、公式の PAI AI ポートレートパートナーグループに参加してサポートを受けてください。
AI ポートレートのアクティブ化と使用資格の申請
AI ポートレートサービスをアクティブ化する
AI ポートレートを使用する前に、サービスをアクティブ化する必要があります。
PAI コンソールにログインします。
左側のナビゲーションウィンドウで、[シナリオベースのソリューション] > [AI ポートレート] をクリックします。
[AI ポートレート] ページで、[今すぐアクティブ化] をクリックします。ページは自動的に [従量課金モデルサービス] ページにリダイレクトされます。このページで、[今すぐアクティブ化] をクリックします。
AI ポートレートをアクティブ化した後、リソースプランを購入できます。一括払いはより良い価格を提供します。リソースプランを購入しない場合、サービス呼び出しごとに従量課金で課金されます。
[AI ポートレート] ページで、[ポイントパッケージの購入] をクリックします。
[サブスクリプションモデルサービス] ページで、パラメーターを設定し、[今すぐ購入] をクリックします。画面の指示に従って注文を確認し、支払いを完了します。
使用資格の申請
グループへの参加申請
API 操作を呼び出す前に、AI ポートレートビジネスグループに参加する必要があります。申請するには、コンソールに表示される DingTalk の連絡先 tdaj393 を追加するか、QR コードをスキャンし、AI ポートレートアプリケーションというメモを含めてください。次に、準備したユーザー同意書を AI ポートレートビジネスグループに送信してレビューとアーカイブを行い、API の呼び出し権限をリクエストします。
SDK の使用上の注意
API 呼び出しフローは次のとおりです。
次の点にご注意ください。
画像生成アプリケーションは、法律および規制の対象となります。Alibaba Cloud コンテンツモデレーションサービスは、ポートレートのトレーニングと作成のために送信された画像とテンプレートをレビューします。このフィルタリングの精度は、コンテンツモデレーションのレビューに依存し、一部のコンテンツが誤ってフィルタリングされる場合があります。
モデルトレーニングの前に、
aigc_images_check操作を呼び出して画像品質を確認します。送信した画像の数と
aigc_images_check操作によって返された数を比較して、コンテンツモデレーションサービスによってフィルタリングされた画像の数を確認します。これにより、トレーニングを続行するか、新しい画像をアップロードするかを決定できます。コンテンツモデレーションサービスがすべての画像をフィルタリングし、それらを無効と見なした場合、サーバーはエラーメッセージ
all images are invalidを返します。少なくとも 1 つの画像が有効な場合にのみ、API 操作を呼び出してポートレートモデルのトレーニングを実行できます。aigc_images_check操作からの応答で、有効な画像に顔、デコード、またはその他のビジネスロジックに関連する問題がないか確認できます。
次の呼び出しメソッドがサポートされています。
Python SDK を使用して API 操作を呼び出す方法については、「AI ポートレート: Python SDK の使用上の注意」をご参照ください。
Java SDK を使用して API 操作を呼び出す方法については、「AI ポートレート: Java SDK の使用上の注意」をご参照ください。
API SLA
API 呼び出しの応答時間は、リソースの可用性によって異なります。保証されたサービスレベルについては、営業担当者にお問い合わせいただくか、AI ポートレートコンソールの QR コードをスキャンしてグループに参加し、ソリューションのアップグレードをリクエストしてください。
API
1 秒あたりのクエリ数 (QPS)
応答速度
ポートレートトレーニング (aigc_images_train)
2
10 分～24 時間。
ポートレートトレーニングクエリ (get_async_job)
20
1 秒。
個人ポートレート作成 (aigc_images_create)
10
15 秒～5 分。
複数人ポートレート作成 (aigc_images_create_by_multi_model_ids)
5
15 × N 秒～5 × N 分 (N は人数)。