Flux Canny Dev एक ओपन-वेट इमेज जेनरेशन मॉडल है जो निर्मित छवियों की संरचना और संयोजन को नियंत्रित करने के लिए Canny एज डिटेक्शन का उपयोग करता है। आप एक संदर्भ छवि और एक टेक्स्ट प्रॉम्प्ट प्रदान करते हैं, और मॉडल उस छवि के किनारों को पढ़कर लेआउट को संरक्षित करता है, जबकि उसके चारों ओर पूरी तरह नई दृश्य सामग्री उत्पन्न करता है। परिणाम आपकी संदर्भ छवि की सटीक रूपरेखा का अनुसरण करता है, लेकिन बिल्कुल वैसा ही दिखता है जैसा आपने वर्णित किया है। मॉडल 1 मेगापिक्सल तक आउटपुट देता है और आपके इनपुट छवि के आकार से स्वतः मेल खा सकता है। आप एक ही रन में कई विविधताएँ बना सकते हैं, उन्हें WebP, JPG, या PNG के रूप में सहेज सकते हैं, और आउटपुट गुणवत्ता को 0 से 100 तक सेट कर सकते हैं। इन्फ़ेरेंस स्टेप काउंट (28 से 50) आपको प्रत्येक रन में गति और विवरण के बीच संतुलन चुनने देता है। यह उन वर्कफ़्लो में स्वाभाविक रूप से फिट बैठता है जहाँ संरचना महत्वपूर्ण होती है: किसी उत्पाद फ़ोटो के सौंदर्य को बदलते हुए विषय की सिल्हूट को बनाए रखना, किसी स्केच पर नई दृश्य शैली लागू करना, या शुरुआत से पुनर्निर्माण किए बिना किसी लेआउट पर पुनरावृत्ति करना। Picasso IA पर मॉडल खोलें, अपना संदर्भ अपलोड करें, एक प्रॉम्प्ट लिखें, और जनरेट करें।
Flux Canny Dev एक संदर्भ फ़ोटो या ड्रॉइंग की संरचनात्मक रूपरेखाओं का अनुसरण करने वाली नई छवियाँ उत्पन्न करता है, जबकि आपके टेक्स्ट प्रॉम्प्ट में वर्णित दृश्य शैली और विषय को लागू करता है। मॉडल आपके नियंत्रण छवि से स्वचालित रूप से एज रेखाएँ निकालता है, इसलिए आपकी ओर से किसी प्रीप्रोसेसिंग की आवश्यकता नहीं होती। यह तब उपयोगी है जब आपको किसी विशिष्ट संरचना को पुनः बनाना हो, किसी लेआउट को अलग कला शैली में स्थानांतरित करना हो, या आउटपुट की एक श्रृंखला में स्थानिक स्थिरता बनाए रखनी हो। Picasso IA पर उपलब्ध, यह पूरी तरह ब्राउज़र में चलता है, बिना किसी इंस्टॉलेशन या कॉन्फ़िगरेशन के।
क्या इसे उपयोग करने के लिए मुझे प्रोग्रामिंग कौशल या तकनीकी ज्ञान की आवश्यकता है? नहीं, बस Picasso IA पर Flux Canny Dev खोलें, अपनी इच्छित सेटिंग्स समायोजित करें, और generate दबाएँ।
क्या इसे आज़माना मुफ्त है? हाँ, आप बिना अग्रिम भुगतान के Flux Canny Dev चला सकते हैं। कुछ भी बदलने से पहले यह देखने के लिए डिफ़ॉल्ट सेटिंग्स से शुरू करें कि आपकी नियंत्रण छवि जनरेट किए गए परिणाम में कैसे परिवर्तित होती है।
परिणाम प्राप्त करने में कितना समय लगता है? अधिकांश जनरेशन एक मिनट से कम समय में पूरी हो जाती हैं। कम इन्फ़ेरेंस स्टेप्स उपयोग करने से गति बढ़ती है, हालांकि बहुत कम स्टेप काउंट कम विस्तृत आउटपुट देते हैं।
कौन से आउटपुट फ़ॉर्मेट समर्थित हैं? आप परिणामों को WebP, JPG, या PNG के रूप में डाउनलोड कर सकते हैं। WebP डिफ़ॉल्ट है और वेब उपयोग के लिए अच्छा काम करता है। PNG lossless है और प्रिंट या डिज़ाइन सॉफ़्टवेयर में आगे संपादन के लिए उपयुक्त है।
क्या मैं आउटपुट गुणवत्ता या शैली को अनुकूलित कर सकता हूँ? हाँ। guidance पैरामीटर नियंत्रित करता है कि छवि आपके टेक्स्ट प्रॉम्प्ट बनाम एज संरचना का कितना निकट से अनुसरण करती है। आउटपुट गुणवत्ता सेटिंग (0-100) WebP और JPG एक्सपोर्ट के लिए संपीड़न समायोजित करती है। अधिक इन्फ़ेरेंस स्टेप्स आम तौर पर अधिक तीखे, अधिक सुसंगत परिणाम उत्पन्न करते हैं।
मैं मॉडल को कितनी बार चला सकता हूँ? आप जितनी बार चाहें उतनी बार पुनरावृत्ति कर सकते हैं। यदि कोई परिणाम लगभग सही है लेकिन पूरी तरह नहीं, तो प्रॉम्प्ट समायोजित करें, guidance को बदलें, या एक अलग नियंत्रण छवि डालें और फिर से चलाएँ।
मैं आउटपुट का उपयोग कहाँ कर सकता हूँ? उत्पन्न छवियाँ आपके किसी भी प्रोजेक्ट में उपयोग के लिए आपकी हैं: सोशल मीडिया पोस्ट, क्लाइंट कार्य, कॉन्सेप्ट आर्ट, प्रिंट डिज़ाइन, या प्रोडक्ट मॉकअप। डाउनलोड पर कोई वॉटरमार्क नहीं होते।
यह मॉडल आपके लिए क्या कर सकता है
किसी भी संदर्भ छवि से Canny किनारे निकालता है, इसलिए आपको अलग एज मैप तैयार करने की आवश्यकता नहीं होती।
पूरी तरह नई विज़ुअल्स उत्पन्न करते समय आपके संदर्भ का लेआउट, आकार और संरचना बरकरार रखता है।
1 मेगापिक्सल तक छवियाँ बनाता है या एक ही सेटिंग से आपके इनपुट छवि आकार से मेल खाता है।
परिणामों को WebP, JPG, या PNG के रूप में सहेजें, आउटपुट गुणवत्ता 0 से 100 तक समायोज्य है।
जनरेट करने से पहले आउटपुट की संख्या सेट करके एक ही सत्र में कई विविधताएँ चलाएँ।
28 और 50 के बीच डिनॉइज़िंग स्टेप्स सेट करें ताकि जनरेशन गति और आउटपुट विवरण के बीच संतुलन बनाया जा सके।
सीड वैल्यू को स्थिर करें ताकि समान इनपुट के साथ फिर से चलाने पर वही परिणाम बिल्कुल पुन: उत्पन्न हो सके।
