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I2VGen XL के साथ किसी भी इमेज को वीडियो में बदलें

I2VGen XL एक स्थिर इमेज और एक छोटा टेक्स्ट प्रॉम्प्ट लेता है, फिर एक सुगम वीडियो क्लिप उत्पन्न करता है जो आपके द्वारा वर्णित गति को दिखाता है। यह उन क्रिएटर्स के लिए एक वास्तविक समस्या को हल करता है जिनके पास इमेज हैं जिन्हें वे एनिमेट करना चाहते हैं लेकिन वीडियो उत्पादन उपकरण या 3D सॉफ़्टवेयर तक पहुंच नहीं है। कास्केडेड विसरण प्रक्रिया का उपयोग करते हुए, मॉडल आपकी मूल इमेज की दृश्य पहचान को बरकरार रखते हुए 16 तक फ्रेम का तरल एनिमेशन उत्पन्न करता है। आप गाइडेंस स्केल को समायोजित कर सकते हैं ताकि आउटपुट आपके टेक्स्ट प्रॉम्प्ट का कितनी बारीकी से पालन करता है, और गति और आउटपुट गुणवत्ता को संतुलित करने के लिए विनिवेशन चरणों की संख्या को ट्यून कर सकते हैं। परिणाम एक छोटी वीडियो क्लिप है जो डाउनलोड और उपयोग के लिए तैयार है। मॉडल उन वर्कफ़्लो में स्वाभाविक रूप से फिट बैठता है जहां आपके पास पहले से स्थिर इमेज हैं और गति की आवश्यकता है। एक उत्पाद फोटो डालें और धीमी कैमरा पुल का वर्णन करें, या इसे एक पोर्ट्रेट दें और सूक्ष्म सिर की गति का वर्णन करें। इसे सीधे ब्राउज़र में चलाएं और कुछ ही मिनटों में परिणाम प्राप्त करें।

Ali Vilab

128k रन

I2vgen Xl

2023-08-28

व्यावसायिक उपयोग

I2VGen XL के साथ किसी भी इमेज को वीडियो में बदलें

विषय-सूची

  • सारांश
  • यह कैसे काम करता है
  • अक्सर पूछे जाने वाले प्रश्न
  • क्रेडिट लागत
  • विशेषताएँ
  • उपयोग के मामले
  • उदाहरण
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सारांश

I2VGen XL एक इमेज-टू-वीडियो मॉडल है जो एक स्थिर फोटो या इलस्ट्रेशन को एक छोटी, तरल वीडियो क्लिप में बदल देता है जो आप प्रदान करते हैं एक टेक्स्ट विवरण के आधार पर। Picasso IA पर, पूरी प्रक्रिया एक ब्राउज़र टैब में चलती है: अपनी इमेज अपलोड करें, गति का वर्णन करें, कुछ वैकल्पिक सेटिंग समायोजित करें, और सबमिट करें। यह क्रिएटर्स, मार्केटर्स और कंटेंट टीमों के लिए बनाया गया है जिन्हें बिना वीडियो स्टूडियो या 3D सॉफ़्टवेयर के मौजूदा स्थिर इमेज से एनिमेटेड विजुअल की आवश्यकता है। मॉडल आपकी मूल इमेज की दृश्य शैली और संरचना को संरक्षित करता है जबकि आपके द्वारा वर्णित गति को पेश करता है, एक परिणाम उत्पन्न करता है जो मूल का एक प्राकृतिक विस्तार दिखता है न कि एक उत्पन्न कलाकृति। चाहे आप उत्पाद फोटोग्राफी, अवधारणा कला, या व्यक्तिगत पोर्ट्रेट के साथ काम कर रहे हों, I2VGen XL आपको बिना उत्पादन ओवरहेड के गति देता है।

यह कैसे काम करता है

  • एक स्थिर इमेज अपलोड करें (एक फोटो, इलस्ट्रेशन, आर्किटेक्चरल रेंडर, या कोई अन्य विजुअल) प्राथमिक इनपुट के रूप में
  • एक टेक्स्ट प्रॉम्प्ट लिखें जो उस गति या दृश्य सामग्री का वर्णन करता है जो आप वीडियो को दिखाना चाहते हैं, गति के प्रकार के बारे में जितना संभव हो सके विशिष्ट बनें
  • वैकल्पिक रूप से आउटपुट फ्रेम की संख्या सेट करें (16 तक), गाइडेंस स्केल को समायोजित करें ताकि मॉडल आपके टेक्स्ट का कितनी बारीकी से पालन करता है, और गति के विरुद्ध गुणवत्ता को संतुलित करने के लिए विनिवेशन चरणों की संख्या चुनें
  • अनुरोध सबमिट करें; मॉडल प्रत्येक फ्रेम को कास्केडेड विसरण पाइपलाइन के माध्यम से संसाधित करके एनिमेशन को क्रमिक रूप से बनाता है
  • एक बार जनरेशन पूरा होने के बाद परिणाम पैनल से तैयार वीडियो क्लिप डाउनलोड करें

अक्सर पूछे जाने वाले प्रश्न

क्या मुझे इसका उपयोग करने के लिए प्रोग्रामिंग कौशल या तकनीकी ज्ञान की आवश्यकता है? नहीं, बस Picasso IA पर I2VGen XL खोलें, जो सेटिंग्स आप चाहते हैं उन्हें समायोजित करें, और जनरेट दबाएं। इंटरफेस स्लाइडर और टेक्स्ट फील्ड का उपयोग करता है, कोई कोड या कमांड लाइन की आवश्यकता नहीं है।

क्या इसे आजमाने के लिए यह मुफ्त है? आप Picasso IA पर I2VGen XL को बिना किसी अग्रिम भुगतान के चला सकते हैं। मॉडल पेज पर वर्तमान क्रेडिट विवरण देखें ताकि पता चले कि कितने जनरेशन उपलब्ध हैं और क्या एक भुगतान योजना आपको अतिरिक्त रन देती है।

परिणाम प्राप्त करने में कितना समय लगता है? जनरेशन समय इस बात पर निर्भर करता है कि आप कितने फ्रेम और विनिवेशन चरणों का चयन करते हैं। 50 विनिवेशन चरणों पर एक मानक 16-फ्रेम क्लिप आमतौर पर दो मिनट से कम समय में पूरा हो जाता है, हालांकि यह आपके द्वारा चलाते समय सर्वर लोड के आधार पर भिन्न हो सकता है।

कौन से आउटपुट प्रारूप समर्थित हैं? मॉडल एक डाउनलोड योग्य वीडियो फ़ाइल लौटाता है। विशिष्ट प्रारूप वीडियो तैयार होने के बाद परिणाम पैनल में प्रदर्शित होता है, और आप इसे वहां से सीधे अपने डिवाइस में सहेज सकते हैं।

क्या मैं आउटपुट गुणवत्ता या शैली को अनुकूलित कर सकता हूं? हाँ। गाइडेंस स्केल को बढ़ाने से एनिमेशन आपके टेक्स्ट प्रॉम्प्ट का अधिक कठोरता से पालन करता है। विनिवेशन चरणों को बढ़ाने से प्रत्येक फ्रेम में तीक्ष्णता और विस्तार जोड़े जाते हैं। आप एक ही इनपुट पर एक भिन्न भिन्नता प्राप्त करने के लिए सीड को भी बदल सकते हैं।

I2VGen XL के साथ किस प्रकार की इमेज सबसे अच्छी तरह काम करती है? स्पष्ट, अच्छी तरह से रचित इमेज जिनमें एक परिभाषित विषय है सबसे अधिक अनुमानित रूप से एनिमेट होते हैं। पोर्ट्रेट, उत्पाद शॉट, और परिदृश्य दृश्य जिनमें एक स्पष्ट फोकल बिंदु है आमतौर पर अत्यधिक अमूर्त या अव्यवस्थित संरचना की तुलना में अधिक नियंत्रित गति उत्पन्न करते हैं।

अगर मुझे परिणाम पसंद नहीं है तो क्या होगा? प्रॉम्प्ट को गति के बारे में अधिक विशिष्ट होने के लिए फिर से लिखें, गाइडेंस स्केल को समायोजित करें, या एक भिन्न सीड मान आजमाएं और फिर से चलाएं। प्रत्येक जनरेशन स्वतंत्र है, इसलिए आप जब तक क्लिप वह न हो जो आपको लगता है कि बिना किसी दंड के पुनरावृत्ति कर सकते हैं।

क्रेडिट लागत

प्रत्येक जेनरेशन 10 क्रेडिट्स का उपयोग करता है

10 क्रेडिट्स

या 50 क्रेडिट्स 5 जेनेरेशन के लिए

विशेषताएँ

यह मॉडल आपके लिए क्या कर सकता है

इमेज-टू-वीडियो संश्लेषण

किसी भी स्थिर इमेज को एक टेक्स्ट-निर्देशित विसरण प्रक्रिया का उपयोग करके एक बहु-फ्रेम वीडियो क्लिप में परिवर्तित करता है।

टेक्स्ट-निर्देशित गति नियंत्रण

गति को सादी भाषा में वर्णित करें और मॉडल आपकी इमेज को तदनुसार एनिमेट करता है।

समायोज्य फ्रेम गणना

क्लिप की लंबाई और गति को नियंत्रित करने के लिए आउटपुट फ्रेम की संख्या 16 तक सेट करें।

गाइडेंस स्केल ट्यूनिंग

गाइडेंस स्केल को बढ़ाएं या घटाएं ताकि वीडियो आपके प्रॉम्प्ट बनाम मूल इमेज का कितनी बारीकी से पालन करता है यह संतुलित करें।

विनिवेशन चरण नियंत्रण

तीव्र, अधिक विस्तृत आउटपुट के लिए अनुमान चरणों को बढ़ाएं या तेजी से जनरेशन के लिए उन्हें कम करें।

सीड-आधारित पुनरुत्पादनीयता

एक ही एनिमेशन परिणाम को अलग-अलग रन में पुनः उत्पन्न करने के लिए एक सीड मान लॉक करें।

ब्राउज़र-आधारित पहुंच

Picasso IA पर मॉडल को सीधे चलाएं बिना किसी सॉफ़्टवेयर को इंस्टॉल किए या कोई कोड लिखे।

किसी भी इनपुट छवि के साथ काम करता है

उपयोग के मामले

एक उत्पाद फोटो को एक गति विवरण लिखकर एक छोटी वीडियो क्लिप में एनिमेट करें, फिर आउटपुट को सोशल विज्ञापन या ई-कॉमर्स सूचियों के लिए उपयोग करें

एक स्थिर परिदृश्य इलस्ट्रेशन या पेंटिंग को एक गतिशील दृश्य में बदलें जिसमें प्राकृतिक पर्यावरणीय गति हो जैसे बहती बादलें या लहरदार पानी

एक पोर्ट्रेट फोटो को आपके टेक्स्ट प्रॉम्प्ट में वर्णित जीवंत चेहरे या शरीर की गति के साथ एक छोटी एनिमेटेड वीडियो में बदलें

एक आर्किटेक्चरल रेंडर को अपने टेक्स्ट इनपुट में कैमरा गति या परिवेश गति का वर्णन करके जीवन में लाएं

लुकबुक स्लाइड या सोशल मीडिया रील्स के लिए फैशन फोटोग्राफी से छोटी वीडियो लूप जनरेट करें

अंतिम वीडियो दिशा के लिए प्रतिबद्ध होने से पहले विभिन्न गति विवरण एक ही बेस इमेज को कैसे बदलते हैं यह परीक्षण करें

पिच डेक या प्रचारात्मक रील्स के लिए अवधारणा कला या डिजिटल इलस्ट्रेशन से एनिमेटेड सामग्री बनाएं

रचनात्मक गति डिजाइन विचारों का अन्वेषण

उदाहरण

4m 42s
Max Frames: 24
Guidance Scale: 9
Num Inference Steps: 50

A dog in a suit and tie faces the camera

1m 56s
Max Frames: 16
Guidance Scale: 9
Num Inference Steps: 50

Chinese ink painting, two boats and two coconut trees by the sea

4m 46s
Max Frames: 24
Guidance Scale: 9
Num Inference Steps: 50

A red woodcut bird

3m 31s
Max Frames: 16
Guidance Scale: 9
Num Inference Steps: 50

A green frog floats on the surface of the water on green lotus leaves, with several pink lotus flowers, in a Chinese painting style.

1m 56s
Max Frames: 16
Guidance Scale: 9
Num Inference Steps: 50

Papers were floating in the air on a table in the library

2m 53s
Max Frames: 24
Guidance Scale: 9
Num Inference Steps: 50

a painting of a city street with a giant monster

2m 10s
Max Frames: 16
Guidance Scale: 9
Num Inference Steps: 50

a girl standing in a field of wheat under a storm cloud

4m 10s
Max Frames: 32
Guidance Scale: 9
Num Inference Steps: 50

A bustling space habitat

4m 43s
Max Frames: 16
Guidance Scale: 9
Num Inference Steps: 50

A girl with yellow hair and black clothes stood in front of the camera

1m 56s
Max Frames: 16
Guidance Scale: 9
Num Inference Steps: 50

A blonde girl in jeans

2m 1s
Max Frames: 16
Guidance Scale: 9
Num Inference Steps: 50

Several statues made of porcelain chunks and gold mendings, the face of the statues have lips and eyes, the eyes are blinking, the lips are opening like the statues are talking, the head of the statues are turning towards the camera

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इफेक्ट्स

टेक्स्ट से इमेज

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टेक्स्ट से वीडियो

बड़े भाषा मॉडल

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