Canva は Amazon SageMaker を使用しテキストからの画像生成を 1 億人のユーザーにすばやくスケール

Canva は、プレゼンテーションからソーシャルメディアの投稿、動画、ドキュメント、さらにはウェブサイトまで、あらゆるものを作成および編集できるオンラインプラットフォームです。同社は、企業から小規模なブロガーまで、誰もが高度なビジュアルコミュニケーションツールを利用できるように、コンテンツ制作を民主化することを目指しています。ML と AI を使用してテキスト入力に基づいて画像を作成するプログラムを開発したことと相まって、Canva でテキストから画像を生成する機能を構築することは、創造性を高め、デザインをできるだけシンプルにするという組織の目標に合致するものでした。「生成されたコンテンツは爆発的に増加しています」と、Canva の機械学習担当ディレクター、Glen Pink 氏は言います。「人工知能が生成した画像が、単なるおもちゃ以上のものになったのはつい最近のことです。クリエイティブなデザインプロセスの一部として実際に使用できるものになりました」。

Canva のエンジニアが、2022 年にリリースされたオープンソースの深層学習でテキストから画像を生成する機械学習モデルである Stable Diffusion を基にテキストから画像を生成するデモを作成した際、同社はそのデモを Canva と統合することに投資しました。Pink がこのツールを作成した第一歩は、AWS に目を向けることでした。Canva はほぼ設立当初から AWS のサービスを利用してきたからです。「自分たちだけで実装するにはおそらく 6 か月かかったことでしょう」と Pink 氏は言います。「ハードウェアの観点からスケーリングにどうアプローチしたらいいのかさえわからなかったでしょう」。 実際、Canva が十分な数の GPU をセットアップして、テキストから画像を生成する機能をビジネスニーズに間に合うように実現することは不可能だったことでしょう。

Amazon SageMaker を使用することで、Canva は新しいテキスト画像生成機能を 3 週間でユーザーに提供することができました。「一部のモデルでは通常のターンアラウンドタイムですが、これは手間のかかる作業であり、最先端のモデルです。AWS を利用する前は、Canva は大規模でモダンな最先端モデルを迅速に提供できませんでしたが、今なら可能です」と Pink 氏は言います。

Canva が懸念していたのは市場投入までのスピードだけではなく、さらに重要なのはユーザーの信頼と安全性でした。AI 生成技術の出現により、ユーザーが問題のあるコンテンツを作成するための新しい方法が生まれました。場合によっては、AI が勝手に攻撃的な画像を作成することさえあるでしょう。各画像を手動でモデレートするには、Canva は 24 時間体制で働くモデレーターを何百人も雇う必要があったことでしょう。そうする代わりに、Amazon Rekognition に目を向けました。Amazon Rekognition は事前トレーニングされたカスタマイズ可能なコンピュータビジョン機能を提供して、画像と動画から情報とインサイトを抽出します。「Amazon Rekognition は本当に役に立ちました」と Pink 氏は言います。「当社は悪意のあるコンテンツを生成する可能性のあるプロンプトをユーザーに入力させないようにしており、Amazon Rekognition を使用して、作業を行うのに安全でない画像をモデルが生成していないかを識別しています。 ユーザーが不快な画像プロンプトを入力しても、Canva はユーザーに結果を返しません。また、ユーザーが不快だと考えた生成画像を報告するオプションもあります。

Canva は、ユーザーがテキストプロンプトを入力した後、Amazon SageMaker リアルタイム推論エンドポイントを使用して画像を生成するように画像作成順序を設定しています。画像が生成されると、システムは Amazon Rekognition モデルを使用して画像をフィルタリングします。パイプラインの最後に、Canva は選別された画像をエンドユーザーに表示します。この最先端のテキスト画像生成技術により、ユーザーは数時間や数日ではなく、数秒でユニークで高品質の画像を作成できます。

Canva は現在、60 以上の ML モデルに Amazon SageMaker を使用しており、サービス中の画像作成のほぼすべての段階で影響を受けています。「モデルをお客様の手に届け、それを軸に勢いをつけることは非常に重要です。そのためには、AWS が絶対不可欠でした」と Pink 氏は言います。Canva はこの革新的な新機能を非常に迅速にユーザーに公開しました。これはひとえに、AWS を利用して従業員の時間を節約できたためです。また、AWS を利用することで、Canva は高額なハードウェアへの初期投資を省くことができ、コスト削減にもつながりました。「AWS は、効果的かつ迅速にデプロイできるため、投資収益率の点で堅牢なスケーリングを行うのに非常に良い選択肢です。」と Pink 氏は言います。

月間アクティブユーザー数が1億人を超える Canva は、グローバルなユーザーベースとともに、提供するインテリジェントサービスを拡大することを目指しています。同社は引き続き AWS を利用して、増え続ける Canva for Teams ユーザーに対応するのに必要な規模でこれらのツールを構築していく予定です。Amazon SageMaker を使用すると、Canva の ML エンジニアは迅速にイノベーションを起こし、チームコラボレーションの未来を形作ることが容易になります。「そこで AWS は、非常に手間のかかる ML モデルをサポートする基盤環境の提供に積極的に関わっています」と Pink 氏は言います。

「AWS を利用する Canva ML 環境は多数のユーザーへスケーリングするのに非常に適しています」と同氏は言います。「AWS 上で構築するものは何であってもスケールできると確信できます」。