RealVisXL v3 Multi Controlnet LoRA एक फोटोरिअलिस्टिक छवि जनरेटर है जो रचनाकारों, डिजाइनरों और रिटचर्स को यह नियंत्रण देता है कि हर छवि कैसे बनाई जाए। बुनियादी टेक्स्ट-टू-इमेज टूल्स के विपरीत, यह आपको संदर्भ डेटा जोड़ने देता है, जैसे कि एक पोज कंकाल, एक गहराई नक्शा, या एक किनारा रूपरेखा, आउटपुट को एक विशिष्ट दृश्य संरचना की ओर निर्देशित करने के लिए। आप अपने प्रॉम्प्ट में यह वर्णन कर सकते हैं कि आप क्या चाहते हैं और मॉडल को यह भी दिखा सकते हैं कि इसे स्थानिक रूप से कैसे व्यवस्थित किया जाना चाहिए, इसलिए परिणाम जानबूझकर दिखता है, न कि आकस्मिक। आप एक बार में तीन तक ControlNets को स्टैक कर सकते हैं, प्रत्येक छवि के एक अलग पहलू को लक्ष्य करता है। किनारे की पहचान के लिए एक चुनें, मानव पोज के लिए एक और, और गहराई के लिए एक तीसरा। एक LoRA फ़ाइल लोड करें जो हर पीढ़ी में एक विशिष्ट कला शैली या चरित्र डिज़ाइन को इंजेक्ट करे। मॉडल img2img और इनपेंटिंग को भी सपोर्ट करता है, इसलिए आप मौजूदा फ़ोटो को संपादित कर सकते हैं या विशिष्ट क्षेत्रों को भर सकते हैं बिना पूरी छवि को शुरुआत से फिर से पेंट किए। यदि आप विजुअल डिज़ाइन, फोटोग्राफी रिटचिंग, या चरित्र कला में काम करते हैं, तो यह मॉडल आपकी मौजूदा प्रक्रिया में फिट बैठता है इसे बदले बिना। एक संदर्भ छवि से शुरू करें, आपको जिन नियंत्रणों की आवश्यकता है उन्हें लेयर करें, और सेकंड में एक पॉलिश किया हुआ परिणाम प्राप्त करें। Picasso IA बिना घंटों के मैनुअल सुधार खर्च किए जल्दी से पुनरावृत्ति करना आसान बनाता है।
RealVisXL v3 Multi Controlnet LoRA एक फोटोरिअलिस्टिक छवि जनरेटर है जो Picasso IA पर उपलब्ध है जो रचनाकारों और डिजाइनरों को हर आउटपुट कैसे बनाया जाए इस पर हाथ से नियंत्रण देता है। बुनियादी टेक्स्ट-टू-इमेज टूल्स के विपरीत, यह आपको संदर्भ डेटा जोड़ने देता है, जैसे कि एक पोज कंकाल, एक गहराई नक्शा, या एक किनारा रूपरेखा, आउटपुट को एक विशिष्ट दृश्य संरचना की ओर निर्देशित करने के लिए। अपने प्रॉम्प्ट में यह वर्णन करें कि आप क्या चाहते हैं और मॉडल को यह भी दिखाएं कि छवि को स्थानिक रूप से कैसे व्यवस्थित किया जाना चाहिए। परिणाम एक छवि है जो इरादेमंद दिखती है, न कि संयोग को छोड़ दिया गया।
क्या मुझे इसका उपयोग करने के लिए प्रोग्रामिंग कौशल या तकनीकी ज्ञान की आवश्यकता है? नहीं, बस RealVisXL v3 Multi Controlnet LoRA को Picasso IA पर खोलें, जो सेटिंग्स आप चाहते हैं उन्हें समायोजित करें, और जनरेट करें।
क्या यह आजमाने के लिए मुफ़्त है? हां, आप Picasso IA पर बिना किसी अग्रिम भुगतान के मॉडल चला सकते हैं। पहली छवि बिना किसी सशुल्क योजना के साइन अप किए तुरंत उत्पन्न की जा सकती है।
एक छवि उत्पन्न करने में कितना समय लगता है? अधिकांश आउटपुट 30 अनुमान चरणों के साथ डिफ़ॉल्ट सेटिंग्स पर 20 सेकंड से कम में तैयार होते हैं। चरण संख्या या आउटपुट आयाम को कम करने से चीजें और भी तेजी से होती हैं।
क्या मैं नियंत्रित कर सकता हूं कि एक मौजूदा छवि के कौन से हिस्से बदल जाते हैं? हां। अपनी आधार छवि के साथ एक काली और सफ़ेद मुखौटा अपलोड करें। काले क्षेत्र बिल्कुल जैसे हैं रहते हैं, जबकि सफ़ेद क्षेत्रों को आपके टेक्स्ट प्रॉम्प्ट का उपयोग करके पुनर्जन्म दिया जाता है।
कौन से ControlNet प्रकार समर्थित हैं? मॉडल में Canny किनारे की पहचान, दो गहराई विकल्प (LReS और MiDaS), दो नरम-किनारे विकल्प (PIDI और HED), लाइनार्ट, एनिमे लाइनार्ट, शरीर की स्थिति के लिए OpenPose, और एक भ्रम मोड शामिल है। आप एक बार में किसी भी संयोजन की तीन चला सकते हैं।
क्या मैं अपने स्वयं के LoRA वजन लोड कर सकता हूं? हां। संबंधित LoRA वजन के लिए एक लिंक दर्ज करें और lora_scale स्लाइडर का उपयोग करके समायोजित करें कि शैली आउटपुट पर कितनी दृढ़ता से लागू की जाती है।
मैं उत्पन्न छवियों का कहां उपयोग कर सकता हूं? आउटपुट फ़ाइलें डिफ़ॉल्ट रूप से वाटरमार्क के बिना PNG या JPEG छवियां हैं। आप उन्हें किसी भी डिज़ाइन टूल में, किसी वेबसाइट पर, या प्रिंट प्रोजेक्ट में उपयोग कर सकते हैं।
यह मॉडल आपके लिए क्या कर सकता है
एक ही पीढ़ी में पोज, गहराई, और किनारों को नियंत्रित करने के लिए तीन तक ControlNets को एक साथ लागू करें।
उत्पन्न करने से पहले बाहरी LoRA वजन लोड करके एक कस्टम कला शैली या चरित्र डिज़ाइन को इंजेक्ट करें।
किसी भी छवि के एक विशिष्ट क्षेत्र पर पेंट करें और बाकी को संरक्षित करते हुए केवल उस क्षेत्र को पुनर्जन्म दें।
एक मौजूदा फोटो को शुरुआती बिंदु के रूप में उपयोग करें और एक टेक्स्ट प्रॉम्प्ट और एक समायोज्य प्रॉम्प्ट शक्ति स्लाइडर के साथ इसे संशोधित करें।
पीढ़ी की गति के विरुद्ध आउटपुट तीक्ष्णता को संतुलित करने के लिए सात नमूना शेड्यूलर्स में से चुनें।
1024x1024 पिक्सल तक सटीक बनावट और प्राकृतिक प्रकाश के साथ विस्तृत, यथार्थवादी छवियां उत्पन्न करता है।
एक समान परिणाम को पुनर्उत्पादन करने के लिए या एक नियंत्रित आधार से छोटी भिन्नताओं का परीक्षण करने के लिए एक ही बीज का पुन: उपयोग करें।
सटीक आउटपुट के लिए मार्गदर्शन स्केल और अनुमान चरण नियंत्रण
A detailed photo of an astronaut riding a unicorn through a field of flowers
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A portrait photo
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