AWS mostra come trasformare un prompt in immagine e poi in video su SageMaker AI
Testo scritto con l’intelligenza artificiale a partire da una fonte citata, senza revisione umana prima della pubblicazione.
La guida usa vLLM-Omni su Amazon SageMaker AI con due endpoint separati per generazione real‑time di immagini e asincrona di video.
AWS pubblica una guida che parte da un prompt testuale, genera un’immagine e la anima in un breve video su Amazon SageMaker AI, usando due endpoint distinti creati dallo stesso container vLLM‑Omni.1
La procedura impiega due endpoint deployati dal medesimo AWS vLLM‑Omni Deep Learning Container: uno real‑time per generare immagini con il modello FLUX.2‑klein‑4B e uno asincrono per creare video con il modello Wan2.1‑VACE‑1.3B.1
Il flusso operativo è lineare: si invia un prompt testuale all’endpoint di generazione immagini e si ottiene uno still; poi si passa quell’immagine, insieme a un motion prompt, all’endpoint video asincrono. Il sistema produce un file MP4 e lo archivia su Amazon Simple Storage Service (Amazon S3), da cui lo si recupera. La guida fornisce anche un’interfaccia opzionale in Streamlit per seguire e provare il percorso end‑to‑end.1
La base è il catalogo di AWS Deep Learning Containers, che fornisce pacchetti con framework e dipendenze per training e inference su AWS. L’AWS vLLM‑Omni Deep Learning Container include release tracciate di vLLM‑Omni e aggiunge un middleware di routing per SageMaker AI.1
vLLM‑Omni estende vLLM oltre la generazione di testo e supporta modelli che elaborano o generano testo, audio, immagini e video. L’accesso avviene tramite API compatibili con OpenAI.1
L’esempio resta focalizzato sull’inference: la parte real‑time copre la generazione dell’immagine; la parte asincrona usa l’immagine prodotta e un motion prompt per generare il video, quindi recupera l’MP4 da S3. Tra i due passaggi, l’applicazione trasferisce in modo esplicito l’output dell’immagine all’endpoint video, chiudendo il ciclo da testo a immagine a video.1
Il post fa parte di una serie sui DLC specializzati: la Parte 1 usa vLLM‑Omni e lo streaming bidirezionale di SageMaker AI per parlato in tempo reale; questa Parte 2 copre inference real‑time e asincrona.1
Fonti
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