引言:

在當今數位化時代，視覺傳播已成為我們日常生活的重要組成部分。Canva作為全球視覺傳播平臺，一直致力於幫助使用者輕鬆創建引人注目的內容。為了進一步提升其服務，Canva希望將機器學習（ML）和人工智慧（AI）能力融入其平臺，使使用者能夠通過文本輸入生成圖像。然而，以高效和及時的方式實現這一目標面臨著巨大的挑戰。這就是Amazon SageMaker的價值所在，它是亞馬遜網路服務（AWS）提供的強大的ML服務。

擴展文字轉圖像功能：

Canva的願景是為每月10億活躍使用者提供AI生成的圖像，無論使用者身在何處或使用哪種設備。從零開始實現這個功能將需要至少六個月的專門工程工作和大量的GPU資源。通過利用Amazon SageMaker的即時推斷功能，Canva僅用了三個星期就能將這一新功能帶給用戶。Amazon SageMaker提供了全面託管的基礎設施、工具和工作流程，適用於幾乎任何用例的ML模型構建、訓練和部署。

加速創新：

通過將Amazon SageMaker集成到其ML環境中，Canva極大地加速了其ML創新。以前，AI生成的圖像局限於簡單的設計，但現在已成為創意設計過程的一部分。Canva的ML總監Glen Pink指出，內容生成的爆炸式增長需要一個可擴展的解決方案。借助AWS，Canva能夠高效地擴展其ML環境，為大量使用者提供服務。

提高生產效率：

將Amazon SageMaker整合到Canva平臺的一個關鍵好處是提高了生產效率。通過添加內容審核功能，Canva能夠優化內容創作流程並提高生產力。這使用戶能夠專注於設計，而由AI驅動的演算法確保生成的內容符合品質和安全標準。

建立信任和安全：

隨著AI生成內容的興起，確保使用者的信任和安全成為Canva的首要任務。為了解決這個問題，Canva採用了AWS提供的AI服務Amazon Rekognition，用於從圖像和視頻中提取資訊和洞察力。Amazon Rekognition的預訓練和可定制的電腦視覺能力使Canva能夠識別和過濾潛在的不安全或不適宜的內容。這有助於Canva保持高水準的內容品質，並保護使用者免受不良材料的侵害。

結論：

Canva與Amazon SageMaker的成功合作展示了利用先進的ML和AI技術增強用戶體驗和推動創新的能力。通過利用AWS服務，Canva能夠迅速將文字轉圖像功能部署到其龐大的用戶群體中，覆蓋了十億每月活躍用戶。集成Amazon SageMaker和Amazon Rekognition不僅加速了Canva的ML專案，還確保了內容品質和使用者安全。Canva與AWS的合作經驗是一個鼓舞人心的例子，展示了組織如何利用基於雲的ML服務來擴展其服務，並為使用者提供卓越價值。

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