Latent Consistency Model एक चीज़ के लिए डिज़ाइन किया गया है: गति। जहां अधिकांश इमेज जेनरेशन पाइपलाइन आपको एक परिणाम के लिए 10-30 सेकंड प्रतीक्षा करने के लिए कहते हैं, यह मॉडल इसे लगभग 0.6 सेकंड प्रति इमेज तक कम करता है। वह समय अंतर बदलता है कि आप कैसे काम करते हैं। एक प्रॉम्प्ट के लिए प्रतिबद्ध होने और प्रतीक्षा करने के बजाय, आप उतनी तेज़ी से भिन्नताओं का परीक्षण कर सकते हैं जितनी तेज़ी से आप उन्हें टाइप कर सकते हैं, जिससे यह अवधारणा कला, विज्ञापन मॉकअप, या दृश्य विचार-मंथन जैसे पुनरावृत्ति-भारी कार्यों के लिए व्यावहारिक बन जाता है। मॉडल एक सादे पाठ प्रॉम्प्ट को स्वीकार करता है, या यदि आपके पास पहले से शुरू करने के लिए एक फोटो है, तो यह img2img मोड का उपयोग करके आपके विवरण के आधार पर उस इमेज को पुनः स्टाइल कर सकता है। एक canny edge ControlNet इनपुट आपको एक किनारे-पहचाने गए इमेज को फीड करके आउटपुट की संरचनात्मक संरचना को परिभाषित करने देता है, इसलिए मॉडल आपके द्वारा चाहे जाने वाली आकृतियों से मेल खाते हुए शैली और रंग को भरता है। आप एक ही अनुरोध में कई इमेज के बैच भी चला सकते हैं, जिसका अर्थ है कि आप उन्हें एक-एक करके चलाए बिना एक ही विचार के विभिन्न वाक्यांशों की तुलना कर सकते हैं। एक विशिष्ट वर्कफ़्लो में, आप एक सामान्य प्रॉम्प्ट से शुरू कर सकते हैं, बैच मोड में पाँच भिन्नताएं जेनरेट कर सकते हैं, जो आपके सबसे करीब है उसे चुन सकते हैं, और फिर अधिक विशिष्ट प्रॉम्प्ट के साथ या चयनित इमेज से एक img2img पास के साथ इसे परिष्कृत कर सकते हैं। पूरा चक्र एक मिनट से कम समय में हो सकता है। यदि आप बाद में एक विशिष्ट परिणाम को पुनः बनाना चाहते हैं, तो उस रन से बीज को सहेजें। गति और लचीलापन इसे किसी भी प्रकल्प के लिए एक व्यावहारिक उपकरण बनाता है जहां समय और पुनरावृत्ति महत्वपूर्ण हैं।
Latent Consistency Model एक टेक्स्ट-टू-इमेज AI है जो लगभग 0.6 सेकंड में पूर्ण इमेज प्रदान करता है, जिससे लंबी प्रतीक्षा समाप्त हो जाती है जो मानक विसरण मॉडल को तेज़ पुनरावृत्ति के लिए अव्यावहारिक बनाती है। Picasso IA पर, आप एक प्रॉम्प्ट टाइप कर सकते हैं और लगभग तुरंत एक परिणाम देख सकते हैं, जो पूरी कार्य लय को बदलता है। मॉडल एक मौजूदा फोटो को इनपुट के रूप में भी स्वीकार करता है, जिससे आप एक खाली कैनवास से शुरू करने के बजाय इसे पुनः स्टाइल कर सकते हैं। इसमें canny edge ControlNet समर्थन शामिल है, इसलिए आप एक संरचना की संरचनात्मक रूपरेखा को परिभाषित कर सकते हैं और मॉडल को चारों ओर रंग, शैली और विवरण भरने दे सकते हैं।
क्या मुझे इसका उपयोग करने के लिए प्रोग्रामिंग कौशल या तकनीकी ज्ञान की आवश्यकता है? नहीं, बस Picasso IA पर Latent Consistency Model खोलें, अपनी इच्छित सेटिंग समायोजित करें, और जेनरेट दबाएं।
क्या इसे आजमाने के लिए मुफ्त है? हाँ, आप Latent Consistency Model को बिना किसी अग्रिम लागत के चला सकते हैं। मुफ्त क्रेडिट उपलब्ध हैं ताकि आप भुगतान विवरण दर्ज किए बिना तुरंत अपनी स्वयं की प्रॉम्प्ट के साथ इसका परीक्षण कर सकें।
परिणाम प्राप्त करने में कितना समय लगता है? प्रत्येक इमेज को लगभग 0.6 सेकंड लगते हैं। कई इमेजों के साथ बैच आनुपातिक रूप से लंबे समय लगते हैं, लेकिन कुल समय अभी भी मानक विसरण पाइपलाइन के साथ प्रतीक्षा की तुलना में बहुत कम है।
कौन से आउटपुट प्रारूप समर्थित हैं? मॉडल डाउनलोड के लिए तैयार मानक इमेज फाइलें प्रदान करता है। सभी आउटपुट बिना वाटरमार्क की स्वच्छ फाइलें हैं, इसलिए आप उन्हें सीधे किसी भी प्रकल्प में उपयोग कर सकते हैं।
क्या मैं आउटपुट गुणवत्ता या शैली को अनुकूलित कर सकता हूं? हाँ। मार्गदर्शन स्केल नियंत्रित करता है कि आउटपुट आपकी टेक्स्ट प्रॉम्प्ट का कितनी बारीकी से अनुसरण करता है। प्रॉम्प्ट शक्ति समायोजित करती है कि आपकी संदर्भ इमेज img2img मोड में कितनी है। अनुमान चरणों (1 से 8) की संख्या गति के लिए विस्तार का व्यापार करती है: कम चरण तेज़ होते हैं, अधिक चरण तीक्ष्ण परिणाम देते हैं।
मैं मॉडल को कितनी बार चला सकता हूं? आप जितनी बार चाहें उतनी बार पुनरावृत्ति कर सकते हैं। व्यक्तिगत जेनरेशन रन पर कोई कठोर सीमा नहीं है, इसलिए आप अपने परिणाम को तब तक परिष्कृत करते रह सकते हैं जब तक आप संतुष्ट न हों।
मैं आउटपुट का उपयोग कहाँ कर सकता हूं? आप जो इमेज जेनरेट करते हैं वे आपके हैं उन्हें जो चाहें उपयोग करने के लिए। वे सोशल मीडिया, क्लाइंट मॉकअप, उत्पाद दृश्य, या किसी अन्य रचनात्मक प्रकल्प के लिए काम करते हैं।
यह मॉडल आपके लिए क्या कर सकता है
लगभग 0.6 सेकंड प्रति चरण में एक 768×768 इमेज का उत्पादन करें।
एक मौजूदा फोटो से शुरू करें और एक टेक्स्ट प्रॉम्प्ट के साथ परिणाम को निर्देशित करें।
मॉडल शैली और विवरण भरने से पहले संरचना को लॉक करने के लिए एक किनारे का नक्शा फीड करें।
एक ही अनुरोध में एक ही प्रॉम्प्ट से कई इमेज जेनरेट करें।
नियंत्रित करें कि आउटपुट आपकी टेक्स्ट प्रॉम्प्ट का कितनी सख्ती से अनुसरण करता है।
विभिन्न सत्रों में समान परिणाम पुनः बनाने के लिए एक बीज का पुनः उपयोग करें।
आउटपुट आयामों को मैन्युअल रूप से सेट करें या स्वचालित रूप से अपनी इनपुट इमेज से मेल खाएं।
जिम्मेदार सामग्री के लिए सुरक्षा परीक्षक
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A landscape painting
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