Canva transforma texto em imagem para 100 milhões de usuários rapidamente usando o Amazon SageMaker

O Canva é uma plataforma online para criar e editar tudo, desde apresentações até postagens em mídias sociais, vídeos, documentos e até mesmo sites. A empresa tem como objetivo democratizar a criação de conteúdo para que todos, desde empresas até blogueiros de menor escala, tenham acesso a ferramentas avançadas de comunicação visual. Com o desenvolvimento de programas que usam ML e IA para criar imagens com base em entrada de texto, a criação de uma função de conversão de texto em imagem no Canva alinhou-se ao objetivo da organização de fortalecer a criatividade e simplificar ao máximo o design. "Houve uma grande explosão no conteúdo gerado", diz Glen Pink, diretor de ML da Canva. "As imagens geradas por IA apenas recentemente se tornaram mais do que um brinquedo. Elas se transformaram em algo que pode realmente ser usado como parte do processo de design criativo."

Quando um engenheiro da Canva criou uma demonstração da conversão de texto em imagem com base no Stable Diffusion (um modelo de ML de conversão de texto em imagem de código aberto e aprendizado profundo lançado em 2022), a empresa investiu na sua integração com o Canva. A primeira etapa de Pink na criação dessa ferramenta foi recorrer à AWS, porque a Canva usa serviços da AWS por quase toda sua existência. "Provavelmente, levaria 6 meses para implementarmos sozinhos", diz Pink. "Eu nem saberia como abordar o ajuste de escala do ponto de vista do hardware." Na verdade, teria sido impossível para a Canva configurar GPUs suficientes para tornar sua função de conversão de texto em imagem uma realidade a tempo de atender às necessidades comerciais.

Ao usar o Amazon SageMaker, a Canva foi capaz de disponibilizar o novo recurso de conversão de texto em imagem para os usuários em um período de três semanas. "Esse é um tempo de resposta normal para alguns modelos", diz Pink, "mas é um trabalho pesado e inovador. Antes da AWS, a Canva não era capaz de disponibilizar modelos grandes, modernos e de ponta com rapidez, mas agora isso é possível."

Não era apenas a velocidade de lançamento no mercado que era uma preocupação para a Canva, mas, mais importante ainda, a confiança e a segurança dos usuários. O advento da arte gerada por IA trouxe novas maneiras para os usuários criarem conteúdo problemático. Em alguns casos, essas IAs podem até mesmo criar imagens ofensivas por conta própria. A moderação manual de cada imagem exigiria que a Canva contratasse centenas de moderadores trabalhando 24 horas por dia. Em vez disso, ela recorreu ao Amazon Rekognition, que oferece recursos de visão computacional pré-treinados e personalizáveis para extrair informações e insights de imagens e vídeos. "O Amazon Rekognition foi muito útil", diz Pink. "Não estamos permitindo que os usuários insiram prompts que possam gerar conteúdo mal-intencionado e estamos usando o Amazon Rekognition para identificar imagens não seguras para o trabalho que são geradas pelo modelo." Se um usuário inserir um prompt de imagem ofensivo, o Canva simplesmente não retornará resultados para esse usuário. Também existe a opção de os usuários denunciarem imagens geradas que considerem ofensivas.

O Canva configura sua sequência de criação de imagens de forma que, após o usuário inserir um prompt de texto, um endpoint de inferência em tempo real do Amazon SageMaker é usado para gerar uma imagem. Quando as imagens são geradas, o sistema as filtra por meio do modelo do Amazon Rekognition. No final do pipeline, o Canva exibe uma seleção de imagens para o usuário final. Com essa tecnologia de ponta para conversão de texto em imagem, os usuários podem criar imagens exclusivas e de alta qualidade em segundos, em vez de horas ou dias.

A Canva agora usa o Amazon SageMaker para mais de 60 modelos de ML, afetando quase todas as etapas da criação de imagens no serviço. "É muito importante disponibilizar modelos para os clientes e, em seguida, criar uma dinâmica em torno disso. A AWS tem sido absolutamente essencial para que possamos fazer tudo isso", diz Pink. A Canva lançou esse novo recurso inovador para seus usuários com tanta rapidez em grande parte devido ao tempo dos funcionários que a empresa é capaz de poupar usando a AWS. O uso da AWS também reduziu os custos ao economizar um investimento inicial caro em hardware para a Canva. "A AWS é uma escolha muito boa para ajuste de escala sólido em termos de retorno sobre o investimento, pois podemos implantar de maneira eficaz e rápida", diz Pink.

Com mais de 100 milhões de usuários ativos mensais, a Canva busca expandir os serviços inteligentes que oferece junto com sua base global de usuários. A empresa planeja continuar usando a AWS para criar essas ferramentas na escala necessária para atender ao número cada vez maior de usuários do Canva for Teams. O uso do Amazon SageMaker simplifica para os engenheiros de ML da Canva inovar rapidamente e moldar o futuro da colaboração em equipe. "É aqui que a AWS está ativamente envolvida no fornecimento do ambiente de base para dar suporte a modelos de ML realmente pesados", diz Pink.

"Usando a AWS, o ambiente de ML do Canva se sai muito bem no ajuste de escala para um grande número de usuários", diz ele. "Podemos ter certeza de que tudo o que construirmos com base na AWS será escalável."