Material Diffusion एक पाठ-से-छवि मॉडल है जो टाइलेबल बनावटें उत्पन्न करने के लिए विशेष रूप से निर्मित है। मानक छवि जनरेटर के विपरीत, यह ऐसे आउटपुट उत्पन्न करता है जो दृश्यमान सीम के बिना टाइल करते हैं, जो इसे किसी के लिए सही विकल्प बनाता है जिसे वेब पृष्ठभूमि, गेम संपत्ति, कपड़े डिजाइन, या मुद्रित सामग्री के लिए दोहराए गए पैटर्न की आवश्यकता है। मॉडल एक सादे पाठ संकेत को स्वीकार करता है और एक छवि लौटाता है जिसे आप किसी भी सतह पर टाइल कर सकते हैं। आप इसे एक मौजूदा छवि भी दे सकते हैं एक ही शैली में भिन्नताएं उत्पन्न करने के लिए, या एक मुखौटा का उपयोग करके विशिष्ट क्षेत्रों में पेंट कर सकते हैं जबकि बाकी सब कुछ बरकरार रहता है। रिज़ॉल्यूशन विकल्प 128 से 1024 पिक्सल तक चलते हैं, और शेड्यूलर और मार्गदर्शन पैमाने नियंत्रण आपको यह निर्देशित करने देते हैं कि आउटपुट आपके संकेत का कितनी निकटता से अनुसरण करता है। व्यावहारिक रूप से, Material Diffusion उन कार्यप्रवाहों में अच्छी तरह से फिट बैठता है जहां आपको तेजी से बनावट पुस्तकालयें चाहिए। एक संकेत लिखें, कुछ भिन्नताएं उत्पन्न करें, परिणाम डाउनलोड करें, और इसे अतिरिक्त संपादन के बिना अपने डिजाइन टूल या गेम इंजन में सीधे लागू करें। Picasso IA पर इसे अभी कोशिश करें कोई खाता आवश्यक नहीं।
Material Diffusion एक पाठ-से-छवि मॉडल है जो विशेष रूप से टाइलेबल आउटपुट, बनावट और पैटर्न उत्पन्न करने के लिए बनाया गया है जो दृश्यमान किनारे के टूटन के बिना एक सतह पर दोहराते हैं। मानक छवि जनरेटर एकल रचनाएं उत्पन्न करते हैं; यह एक ऐसा है जो आप किसी भी दोहराई जाने वाली सतह पर सीधे लागू कर सकते हैं। Picasso IA पर, आप एक संकेत लिखते हैं जैसे "mossy cobblestone path" या "art deco bronze grid," उत्पन्न करें दबाएं, और एक मिनट के तहत एक टाइलिंग-तैयार छवि प्राप्त करें। यह किसी के लिए एक व्यावहारिक शॉर्टकट है जो बनावट पुस्तकालय बनाता है, फोटो संपादक में किनारों को सिलाई करने का मैनुअल काम हटाता है।
क्या मुझे इसका उपयोग करने के लिए प्रोग्रामिंग कौशल या तकनीकी ज्ञान की आवश्यकता है? नहीं, बस Picasso IA पर Material Diffusion खोलें, जो सेटिंग्स आप चाहते हैं उन्हें समायोजित करें, और उत्पन्न करें दबाएं।
क्या इसे आजमाना मुफ्त है? हाँ, Material Diffusion को Picasso IA पर बिना सदस्यता के आजमाने के लिए उपलब्ध है। आप भुगतान विवरण दर्ज किए बिना या कुछ भी स्थापित किए बिना तुरंत छवियां उत्पन्न कर सकते हैं।
पीढ़ी में कितना समय लगता है? अधिकांश आउटपुट 60 सेकंड के तहत आते हैं। सटीक समय आप जो रिज़ॉल्यूशन चुनते हैं और आप नियंत्रणों में कितने denoising चरण सेट करते हैं इस पर निर्भर करता है।
मॉडल किस फाइल प्रारूप को आउटपुट करता है? मॉडल एक मानक PNG फाइल लौटाता है। आप इसे सीधे परिणाम पैनल से डाउनलोड कर सकते हैं और इसे किसी भी डिजाइन टूल, गेम इंजन, या 3D एप्लिकेशन में आयात कर सकते हैं जो छवि फाइलों को स्वीकार करता है।
क्या मैं एक शुरुआती बिंदु के रूप में एक मौजूदा छवि का उपयोग कर सकता हूं? हाँ। किसी भी छवि को अपने प्रारंभिक संदर्भ के रूप में अपलोड करें और नियंत्रित करने के लिए संकेत शक्ति सेट करें कि मॉडल इसे कितना बदलता है। कम मान मूल विवरण का अधिक रखता है; एक उच्च मान आउटपुट को आपके संकेत की ओर काफी हद तक बदल देता है।
क्या मैं inpainting के लिए एक मुखौटा का उपयोग कर सकता हूं? हाँ। अपनी छवि पर एक काले-सफेद मुखौटा को पेंट करें, जहां काले क्षेत्र प्रतिस्थापित हो जाते हैं और सफेद क्षेत्र जैसे हैं वैसे ही रहते हैं। 0.5 और 0.7 के बीच एक संकेत शक्ति सबसे प्राकृतिक दिखने वाले परिणाम देने के लिए करती है।
मैं जो बनावट उत्पन्न करता हूं उन्हें कहां उपयोग कर सकता हूं? आउटपुट पर कोई वॉटरमार्क नहीं है, इसलिए आप गेम इंजन, वेबसाइट, प्रिंट डिज़ाइन, या 3D दृश्यों में फाइलों का उपयोग कर सकते हैं। क्योंकि छवियां दृश्यमान किनारे के टूटन के बिना टाइल करती हैं, वे दोहराए गए पृष्ठभूमि या सामग्री मानचित्र के रूप में काम करती हैं सही।
यह मॉडल आपके लिए क्या कर सकता है
प्रत्येक उत्पन्न छवि दृश्यमान किनारों के बिना दोहराती है, किसी भी सतह पर लागू करने के लिए तैयार है।
एक मौजूदा बनावट को इनपुट के रूप में दें और एक ही दोहराए गए प्रारूप में शैलीबद्ध विकल्प प्राप्त करें।
किसी छवि के विशिष्ट क्षेत्रों को मास्क करें और उन्हें अपने संकेत में वर्णित नई सामग्री से भरें।
अपने प्रोजेक्ट की सटीक आवश्यकताओं से मेल खाने के लिए 128 से 1024 पिक्सल तक आउटपुट आकार चुनें।
पीढ़ी शैली और गति को नियंत्रित करने के लिए DDIM, K-LMS, और PNDM शेड्यूलर्स के बीच स्विच करें।
सेट करें कि संकेत एक इनपुट छवि को कितना ओवरराइड करता है, सूक्ष्म भिन्नता से पूर्ण प्रतिस्थापन तक।
कई सत्रों में सटीक एक ही बनावट को पुन: उत्पन्न करने के लिए अपना बीज सहेजें।
रैंडम सीड या निर्धारक परिणामों के साथ फाइन-ट्यून करें
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