Flux Depth Dev एक गहराई-सचेत छवि जनरेशन मॉडल है जो आपको फोटो की सामग्री को फिर से लिखने देता है, जबकि उसकी त्रि-आयामी संरचना बरकरार रहती है। यदि आपने कभी किसी छवि को पुनः प्रॉम्प्ट किया हो और उसका परिणाम बिल्कुल अलग संरचना में बदल गया हो, तो यह मॉडल उस समस्या को हल करता है। यह आपकी छवि में स्थानिक संबंधों को स्वतः पढ़ता है, इसलिए अग्रभूमि अग्रभूमि में ही रहती है और पृष्ठभूमि उसके पीछे रहती है। आप एक कंट्रोल इमेज और एक टेक्स्ट प्रॉम्प्ट देते हैं, और मॉडल बिना किसी मैनुअल इनपुट के अपने आप एक डेप्थ मैप बनाता है। आप 1 मेगापिक्सेल पर जनरेट कर सकते हैं या तेज़ ड्राफ्ट्स के लिए 0.25 तक जा सकते हैं, और विविधताओं की तुलना के लिए एक ही पास में कई आउटपुट चला सकते हैं। आउटपुट गुणवत्ता लॉसलेस PNG से लेकर संपीड़ित WebP या JPG तक समायोज्य है, इसलिए आपको शुरुआत से ही अपने प्रोजेक्ट के अनुकूल फ़ाइल मिलती है। यह फोटो संपादन, कॉन्सेप्ट आर्ट, और उत्पाद विज़ुअलाइज़ेशन वर्कफ़्लो में स्वाभाविक रूप से फिट बैठता है। हर बार जब आप कोई प्रॉम्प्ट बदलते हैं, तो दृश्य को शून्य से पुनर्निर्मित करने के बजाय, आप अपने संदर्भ छवि में पहले से मौजूद ज्यामिति पर निर्माण करते हैं। इसे Picasso IA पर खोलें, अपनी फोटो डालें, जो आप चाहते हैं वह लिखें, और परिणाम सेकंडों में देखें।
Flux Depth Dev एक ओपन-वेट छवि जनरेशन मॉडल है जो एक विशिष्ट विचार के इर्द-गिर्द बनाया गया है: आपके संपादन मूल फोटो के भौतिक स्थान का सम्मान करें। एक संदर्भ छवि अपलोड करें, अपनी इच्छित चीज़ का वर्णन करने वाला प्रॉम्प्ट लिखें, और मॉडल कुछ भी जनरेट करने से पहले उस दृश्य की डेप्थ संरचना पढ़ता है। वह डेप्थ मैप आउटपुट की रीढ़ बन जाता है, इसलिए अग्रभूमि में मौजूद विषय अग्रभूमि में ही रहता है, पृष्ठभूमि के तत्व पीछे बने रहते हैं, और वस्तुएँ एक-दूसरे के सापेक्ष अपनी स्थिति बनाए रखती हैं। Picasso IA पर, आप Flux Depth Dev को सीधे अपने ब्राउज़र में चला सकते हैं, किसी इंस्टॉलेशन या खाते की सेटअप की आवश्यकता नहीं।
क्या इसको उपयोग करने के लिए मुझे प्रोग्रामिंग कौशल या तकनीकी ज्ञान की आवश्यकता है? नहीं, बस Picasso IA पर Flux Depth Dev खोलें, अपनी इच्छित सेटिंग्स समायोजित करें, और generate दबाएँ।
क्या इसे आज़माना मुफ़्त है? हाँ, Flux Depth Dev Picasso IA पर चलाने के लिए उपलब्ध है और शुरू करने के लिए किसी भुगतान योजना की आवश्यकता नहीं है। आप इसे सीधे अपने ब्राउज़र में परीक्षण कर सकते हैं और कुछ भी प्रतिबद्ध करने से पहले परिणाम देख सकते हैं।
परिणाम पाने में कितना समय लगता है? डिफ़ॉल्ट 28 inference steps पर, परिणाम कुछ ही सेकंड में मिल जाते हैं। 50 steps की ओर बढ़ाने से अधिक विवरण और तीक्ष्णता मिलती है, लेकिन थोड़ा अधिक समय लगता है। तेज़ पुनरावृत्तियों के लिए, कम steps एक शुरुआती बिंदु के रूप में अच्छी तरह काम करते हैं।
कौन से आउटपुट प्रारूप समर्थित हैं? आप जनरेट की गई छवियों को WebP, JPG, या PNG के रूप में डाउनलोड कर सकते हैं। WebP डिफ़ॉल्ट है और फ़ाइल आकार तथा दृश्य गुणवत्ता के बीच संतुलन बनाता है। PNG आउटपुट lossless होते हैं, इसलिए गुणवत्ता स्लाइडर का उन पर कोई प्रभाव नहीं पड़ता।
क्या मैं आउटपुट गुणवत्ता या शैली को अनुकूलित कर सकता हूँ? हाँ। गाइडेंस स्केल यह आकार देता है कि परिणाम आपके टेक्स्ट प्रॉम्प्ट का कितना करीब से अनुसरण करता है, जबकि inference steps अंतिम छवि में विवरण के स्तर को प्रभावित करते हैं। JPG और WebP के लिए, 0 से 100 तक की अलग गुणवत्ता सेटिंग निर्यात के दौरान संपीड़न को नियंत्रित करती है।
मैं मॉडल को कितनी बार चला सकता हूँ? आप एक ही रन से कई विविधताएँ जनरेट करने के लिए num_outputs सेट कर सकते हैं, और आप जितनी बार चाहें पुनः चला सकते हैं, हर प्रयास के बीच अपना प्रॉम्प्ट या सेटिंग्स समायोजित करते हुए।
मैं आउटपुट का उपयोग कहाँ कर सकता हूँ? आपके द्वारा जनरेट की गई छवियों पर कोई वॉटरमार्क नहीं होता और वे क्लाइंट कार्य, सोशल मीडिया पोस्ट, उत्पाद विज़ुअल्स, या डिज़ाइन मॉकअप में उपयोग के लिए तैयार होती हैं। उन्हें अपने पसंदीदा प्रारूप में डाउनलोड करें और जैसा उचित समझें, वैसा उपयोग करें।
यह मॉडल आपके लिए क्या कर सकता है
बिना किसी मैनुअल इनपुट या थर्ड-पार्टी सॉफ़्टवेयर के आपके कंट्रोल इमेज से एक डेप्थ मैप निकालता है।
सभी जनरेशनों में अग्रभूमि, मध्यभूमि, और पृष्ठभूमि को उनकी मूल स्थितियों में बनाए रखता है।
पूर्ण-डिटेल रेंडर्स के लिए 1 मेगापिक्सेल चुनें या तेज़ ड्राफ्ट पुनरावृत्तियों के लिए 0.25 मेगापिक्सेल।
अपनी अगली प्रक्रिया की फ़ाइल आवश्यकताओं के अनुसार परिणामों को WebP, JPG, या PNG के रूप में सहेजें।
प्रॉम्प्ट भिन्नताओं की साथ-साथ तुलना करने के लिए एक ही पास में कई आउटपुट चलाएँ।
फ़ाइल आकार और छवि तीक्ष्णता के बीच संतुलन के लिए संपीड़न को 0 से 100 तक सेट करें।
प्रॉम्प्ट निष्ठा और रचनात्मक विविधता के बीच समझौता करने के लिए गाइडेंस मान को बढ़ाएँ या घटाएँ।
