Open Dalle v1.1 एक टेक्स्ट-टू-इमेज मॉडल है जो लिखित प्रॉम्प्ट को असाधारण रूप से उच्च निष्ठा के साथ विस्तृत दृश्य आउटपुट में अनुवाद करता है। जहां अधिकांश छवि जनरेटर आपको जटिल विवरणों को सरल बनाने की आवश्यकता होती है, यह मॉडल बहु-भाग वाले प्रॉम्प्ट को पार्स करता है और उनके प्रत्येक तत्व का सम्मान करता है। यह आम निराशा को हल करता है कि जो आप वास्तव में वर्णित करते हैं उससे केवल ढीले से मिलती-जुलती परिणाम प्राप्त करना। यह मॉडल टेक्स्ट-टू-इमेज जनरेशन, इमेज-टू-इमेज वर्कफ़्लो और इनपेंटिंग का समर्थन करता है। इमेज-टू-इमेज मोड में, आप एक संदर्भ फोटो प्रदान करते हैं और बताते हैं कि क्या बदलना चाहिए, और मॉडल इसे आपके निर्देशों के अनुसार पुनर्गठित करता है। इनपेंटिंग आपको किसी छवि के विशिष्ट क्षेत्रों को मास्क करने और उन्हें नई सामग्री से भरने देता है, बाकी संरचना को बरकरार रखता है। आउटपुट डिफ़ॉल्ट रूप से 1024 x 1024 पिक्सेल है, और आप अनुमान चरणों को समायोजित करके और सात शेड्यूलिंग एल्गोरिदम में से चुनकर विवरण स्तरों को ट्यून कर सकते हैं। Open Dalle v1.1 संदर्भ छवियों, अवधारणा कला, संपादकीय चित्रण, या उत्पाद फोटोग्राफी शामिल रचनात्मक वर्कफ़्लो में स्वाभाविक रूप से फिट बैठता है। इसे एक ड्राफ्ट छवि और आप जो चाहते हैं उसके सटीक विवरण के साथ खिलाएं, और एक पास में परिष्कृत परिणाम प्राप्त करें। कोई तकनीकी सेटअप आवश्यक नहीं है।
Open Dalle v1.1 एक टेक्स्ट-टू-इमेज मॉडल है जो उन निर्माताओं के लिए बनाया गया है जो विस्तृत, विशिष्ट प्रॉम्प्ट लिखते हैं और चाहते हैं कि आउटपुट वास्तव में उनसे मेल खाए। यह जटिल बहु-तत्व विवरणों को अर्थ सटीकता के एक स्तर के साथ संभालता है कि कुछ खुले मॉडल पहुंचते हैं, एक प्रॉम्प्ट के प्रत्येक घटक को ट्रैकिंग और प्रस्तुत करते हुए बजाय इसे अनुमानित करने के। Picasso IA पर उपलब्ध, यह तीन अलग वर्कफ़्लो का समर्थन करता है: एक पाठ प्रॉम्प्ट से छवियां उत्पन्न करना, इमेज-टू-इमेज मोड का उपयोग करके एक मौजूदा फोटो को संशोधित करना, और इनपेंटिंग के साथ एक छवि के मुखौटे वाले अनुभागों को भरना। चाहे आप अवधारणा कला बना रहे हों, उत्पाद फोटोग्राफी को परिष्कृत कर रहे हों, या शुरुआत से चित्र बना रहे हों, यह मॉडल काम करने के लिए पर्याप्त सटीक है।
क्या मुझे इसका उपयोग करने के लिए प्रोग्रामिंग कौशल या तकनीकी ज्ञान की आवश्यकता है? नहीं, बस Open Dalle v1.1 को Picasso IA पर खोलें, आप जो सेटिंग चाहते हैं उसे समायोजित करें, और उत्पन्न करें।
क्या यह आजमाने के लिए निःशुल्क है? हाँ, आप Open Dalle v1.1 को मुफ्त में चला सकते हैं। जनरेशन सीमा और उपलब्ध योजनाओं पर विवरण के लिए मूल्य निर्धारण पृष्ठ देखें।
परिणाम प्राप्त करने में कितना समय लगता है? अधिकांश जनरेशन 30 सेकंड से कम में समाप्त हो जाते हैं। 60 से 70 अनुमान चरणों का उपयोग करने से तीक्ष्णतम परिणाम मिलते हैं; 35 चरणों तक गिरने से जनरेशन समय में स्पष्ट रूप से कटौती होती है।
कौन से आउटपुट प्रारूप समर्थित हैं? मॉडल मानक छवि फ़ाइलें तैयार करता है जिन्हें आप तुरंत डाउनलोड कर सकते हैं। डिफ़ॉल्ट रिज़ॉल्यूशन 1024x1024 पिक्सेल है, और आप अपनी परियोजना के अनुरूप चौड़ाई और ऊंचाई को समायोजित कर सकते हैं।
क्या मैं आउटपुट गुणवत्ता या शैली को अनुकूलित कर सकता हूं? हाँ। मार्गदर्शन पैमाना नियंत्रित करता है कि मॉडल आपकी प्रॉम्प्ट का कितनी कठोरता से पालन करता है बनाम इसे ढीले से व्याख्या करना। शेड्यूलर को स्वैप करने से आउटपुट के दृश्य चरित्र में परिवर्तन होता है, और अनुमान चरणों को बढ़ाने या कम करने से विवरण संतुलन गति के विरुद्ध होता है।
अगर मुझे परिणाम से खुशी नहीं है तो क्या होगा? एक बार में एक चर बदलें: प्रॉम्प्ट को परिष्कृत करें, एक अलग seed आजमाएं, या मार्गदर्शन पैमाने को ऊपर या नीचे स्थानांतरित करें। छोटे परिवर्तन अक्सर ध्यान से अलग परिणाम का उत्पादन करते हैं, इसलिए पुनरावृत्ति आमतौर पर शुरुआत से तेजी होती है।
मैं आउटपुट का उपयोग कहां कर सकता हूं? आप छवियों को व्यक्तिगत परियोजनाओं, क्लाइंट कार्य, या वाणिज्यिक अनुप्रयोगों में उपयोग कर सकते हैं।
यह मॉडल आपके लिए क्या कर सकता है
बहु-भाग, जटिल विवरणों का बारीकी से पालन करता है और आउटपुट में प्रत्येक निर्दिष्ट तत्व को प्रस्तुत करता है।
एक अपलोड की गई छवि के विशिष्ट क्षेत्रों को मास्क करें और उन्हें आसपास के क्षेत्रों को छुए बिना नई सामग्री से भरें।
एक प्रारंभिक बिंदु के रूप में एक मौजूदा फोटो खिलाएं और इसे एक प्रॉम्प्ट और एक समायोज्य शक्ति सेटिंग के साथ पुनर्गठित करें।
सात शेड्यूलिंग एल्गोरिदम में से चुनें कि कैसे विवरण और तीक्ष्णता अनुमान चरणों के आसपास बनाई जाती है।
डिफ़ॉल्ट रूप से 1024x1024 पिक्सेल पर छवियां उत्पन्न करता है जो तेज डिजिटल या प्रिंट-तैयार परिणामों के लिए।
आउटपुट से अवांछित कलाकृतियों या दृश्य शैलियों से दूर परिणामों को स्टीयर करने के लिए क्या बाहर करना है इसे निर्दिष्ट करें।
एक विशिष्ट seed मान को पुनः उपयोग करें अलग-अलग रन में एक पिछले परिणाम को पुनः उत्पादित या बारीकी से Picasso IA करने के लिए।
विभिन्न आस्पेक्ट रेशियो और प्रॉम्प्ट स्ट्रेंथ का समर्थन करता है
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