अवलोकन
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।
यह कैसे काम करता है
- दृश्य, विषय, शैली, रंग और मनोदशा का वर्णन करने वाली एक प्रॉम्प्ट लिखें। आप जितने अधिक विशिष्ट होंगे, आउटपुट उतना ही सटीकता से आपके इरादे से मेल खाएगा।
- यदि आप शुरुआत से उत्पन्न करने के बजाय एक मौजूदा फोटो से शुरू करना चाहते हैं तो वैकल्पिक रूप से एक संदर्भ छवि अपलोड करें। मॉडल कितना मूल से विचलित होता है इसे नियंत्रित करने के लिए प्रॉम्प्ट शक्ति सेट करें।
- यदि आप इनपेंटिंग मोड का उपयोग कर रहे हैं तो एक मास्क आकर्षित करें या अपलोड करें। सफेद क्षेत्र मॉडल द्वारा प्रतिस्थापित किए जाते हैं; काले क्षेत्र बिल्कुल वैसे ही संरक्षित रहते हैं।
- एक शेड्यूलर चुनें और अनुमान चरणों की संख्या निर्धारित करें। साठ से सत्तर चरण तीक्ष्णतम विवरण का उत्पादन करते हैं; पैंतीस चरण तेजी के साथ परिणाम देता है कम परिष्कार के साथ।
- अपना परिणाम डाउनलोड करें और यदि आवश्यक हो तो आप जो आउटपुट चाहते हैं उसकी ओर पुनरावृत्ति करने के लिए मार्गदर्शन पैमाने, seed, या प्रॉम्प्ट को समायोजित करें।
अक्सर पूछे जाने वाले प्रश्न
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।
