SDXL एक text-to-image मॉडल है जो लिखित प्रॉम्प्ट को 1024×1024 पिक्सल में उच्च-रिज़ॉल्यूशन विजुअल में बदलता है। चाहे आपको किसी उत्पाद का मॉकअप, सोशल मीडिया ग्राफिक, या एक अवधारणा चित्र की आवश्यकता हो, आप वर्णन करते हैं कि आप क्या चाहते हैं और मॉडल बाकी को संभालता है। यह पुनरावृत्ति के लिए बनाया गया है, केवल एकल आउटपुट नहीं। मॉडल टेक्स्ट और इमेज दोनों इनपुट को स्वीकार करता है, इसलिए आप एक प्रॉम्प्ट के साथ स्क्रैच से शुरू कर सकते हैं या img2img या inpainting का उपयोग करके मौजूदा इमेज को परिष्कृत कर सकते हैं। आप CFG स्केल, नकारात्मक प्रॉम्प्ट, और कई शेड्यूलर जैसे पैरामीटर का उपयोग करके शैली, विवरण, और संरचना को आकार दे सकते हैं। एक अंतर्निहित refiner पाइपलाइन आउटपुट को तेज करता है जब आप उच्च-विवरण परिणाम चाहते हैं। Picasso IA पर, SDXL उपयोग कोटा या क्रेडिट काउंटर के बिना चलता है, इसलिए आप स्वतंत्र रूप से पुनरावृत्ति कर सकते हैं जब तक परिणाम बिल्कुल सही न हो। अपना प्रॉम्प्ट पेस्ट करें, सेटिंग्स को ट्वीक करें, और किसी भी प्रॉजेक्ट के लिए तैयार एक स्वच्छ इमेज डाउनलोड करें। कोई इंस्टॉलेशन नहीं, कोई API क्रेडेंशियल नहीं, कोई कतार का इंतज़ार नहीं।
SDXL एक text-to-image मॉडल है जो लिखित विवरणों से सीधे उच्च-रिज़ॉल्यूशन विजुअल तैयार करता है। Picasso IA पर, आप बिना किसी सेटअप, इंस्टॉलेशन, या API कॉन्फ़िगरेशन के इसे एक्सेस करते हैं। एक विवरण टाइप करें, अपनी सेटिंग्स चुनें, और सेकंड के भीतर एक तीव्र 1024×1024 इमेज प्राप्त करें। यह फोटोरिअलिस्टिक उत्पाद शॉट से लेकर स्टाइलाइज्ड इलस्ट्रेशन तक सब कुछ संभालता है, जिससे यह रचनाकारों के लिए व्यावहारिक है जिन्हें तेजी से परिणाम चाहिए।
क्या मुझे इसका उपयोग करने के लिए प्रोग्रामिंग कौशल या तकनीकी ज्ञान की आवश्यकता है? नहीं, बस Picasso IA पर SDXL खोलें, अपनी वांछित सेटिंग्स को समायोजित करें, और generate को हिट करें।
क्या SDXL आजमाने के लिए मुफ्त है? हां, आप बिना भुगतान किए या प्रीमियम टियर के लिए साइन अप किए SDXL चला सकते हैं। जितनी इमेजें आप चाहें उतनी जेनरेट करें, कोई क्रेडिट सिस्टम आपके आउटपुट को सीमित नहीं करता है।
परिणाम प्राप्त करने में कितना समय लगता है? अधिकांश पीढ़ियां 10 से 30 सेकंड में पूरी हो जाती हैं, यह inference steps की संख्या और refiner सक्रिय है या नहीं, इस पर निर्भर करता है। कदमों को कम करने से चीजें तेज हो जाती हैं जब आप किसी अवधारणा पर तेजी से पुनरावृत्ति कर रहे हों।
क्या मैं एक शुरुआती बिंदु के रूप में अपनी खुद की इमेजों का उपयोग कर सकता हूं? हां। SDXL img2img मोड का समर्थन करता है, जहां आप एक संदर्भ इमेज अपलोड करते हैं और अपनी वांछित परिवर्तनों का वर्णन करते हैं। Inpainting आपको एक विशिष्ट क्षेत्र को मास्क करने देता है और केवल उस क्षेत्र को बदलता है जबकि बाकी को बरकरार रखता है।
SDXL क्या इमेज साइज आउटपुट करता है? डिफ़ॉल्ट आउटपुट 1024×1024 पिक्सल है। आप चित्र, परिदृश्य, या कस्टम-अनुपात आउटपुट तैयार करने के लिए चौड़ाई और ऊंचाई को स्वतंत्र रूप से समायोजित कर सकते हैं।
कितनी इमेजें मैं जेनरेट कर सकता हूं इस पर कोई सीमा है? नहीं। Picasso IA पर, SDXL में असीमित पीढ़ी सक्षम है। कोई क्रेडिट कैप, सत्र कोटा, या दैनिक सीमा नहीं है।
अगर मैं परिणाम से खुश नहीं हूं तो मैं क्या कर सकता हूं? प्रॉम्प्ट को समायोजित करें, seed को बदलें, या CFG स्केल को ट्वीक करें और फिर से कोशिश करें। क्योंकि कोई उपयोग सीमा नहीं है, जब तक आप वह नहीं पाते जो आपको चाहिए तब तक पुनरावृत्ति करने में कोई अतिरिक्त खर्च नहीं होता है।
प्रत्येक जेनरेशन 1 क्रेडिट का उपयोग करता है
1 क्रेडिट
या 5 क्रेडिट्स 5 जेनेरेशन के लिए
एलीट या इनफिनिट योजनाओं के साथ, बिना किसी अतिरिक्त लागत के इस मॉडल के साथ असीमित जेनरेशन का आनंद लें।
यह मॉडल आपके लिए क्या कर सकता है
एक सादे टेक्स्ट प्रॉम्प्ट को लगभग 10-30 सेकंड में 1024×1024 इमेज में बदल देता है।
स्क्रैच से फिर से खींचे बिना एक इनपुट इमेज को स्वीकार करता है जो विशिष्ट क्षेत्रों को फिर से स्टाइल करने, विस्तारित करने, या ठीक करने के लिए।
एक दूसरे-पास refiner उन इमेजों के विवरण और बनावट को तीव्र करता है जिन्हें उच्च-विवरण आउटपुट की आवश्यकता होती है।
परिणामों की गति, विविधता, और तीक्ष्णता को नियंत्रित करने के लिए सात शेड्यूलिंग एल्गोरिदम में से चुनें।
प्रत्येक पीढ़ी में एक सुसंगत कलात्मक शैली लागू करने के लिए कस्टम LoRA वजन लोड करें।
निर्दिष्ट करें कि क्या बाहर रखना है, आपको संरचना और सामग्री पर कड़ा नियंत्रण देता है।
Picasso IA पर जितनी इमेजें आप चाहें उतनी जेनरेट करें, कोई क्रेडिट कैप या उपयोग कोटा नहीं।
रन में समान seed का पुन: उपयोग करके किसी भी परिणाम को बिल्कुल पुन: उत्पन्न करें।
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