亚马逊AWS官方博客
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使用 Amazon 人工智能内容审核服务，打造安全的图像生成和扩散模型
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原文中文，约6900字，阅读约需17分钟。
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内容提要
生成式人工智能技术发展迅速，现在可以根据文本生成图像。Stable Diffusion是一种文本转图像模型，可通过Amazon SageMaker JumpStart使用。本文介绍了使用Amazon Rekognition和Amazon Comprehend等技术进行实时审核的方法，包括负向提示列表、基于规则的审核条件和自定义分类器。同时讨论了审核的延迟和成本问题。
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关键要点
- 生成式人工智能技术能够根据文本生成图像，Stable Diffusion是一个文本转图像模型。
- 使用Amazon SageMaker JumpStart可以轻松生成图像。
- 生成式人工智能容易被操纵，需实施严格的内容审核程序以保护用户和品牌。
- Amazon Rekognition和Amazon Comprehend可用于近乎实时地审核生成的内容。
- 解决方案使用负向提示、文本审核和基于规则的条件来审核输入提示。
- 用户发送提示生成图像，AWS Lambda函数协调生成和审核过程。
- Stable Diffusion支持负向提示列表以避免生成不安全的图像。
- 文本审核常用基于规则的方法，但需结合机器学习以提高准确性。
- 审核输出图像同样重要，使用Amazon Rekognition检测不当内容。
- 微调Stable Diffusion模型以防止生成不当图像，需审查训练数据。
- 审核过程可能增加延迟和成本，但整体影响较小。
- Amazon Rekognition和Comprehend提供高可用性和近实时推理。
- 使用JumpStart可快速启动和部署Stable Diffusion模型。
- 通过多层审核降低生成不安全内容的风险，确保用户体验安全可靠。
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