एक मॉडल की फोटो और कपड़े की फोटो अपलोड करें, और दोनों को एक विश्वसनीय तस्वीर में मिला हुआ पाएं, न कोई फोटो स्टूडियो, न लाइव मॉडल बुक करना, न हर रंग के लिए दोबारा शूट। चेहरा, पोज़ और शरीर वही रहते हैं, सिर्फ पहनावा बदलता है।
एक फैशन ब्रांड असल में कपड़ा नहीं बेचता, वह उसे पहनने का विचार बेचता है, और इस विचार को साबित करने के लिए हमेशा एक मॉडल, एक स्टूडियो और शूटिंग का पूरा दिन चाहिए होता था। AI गारमेंट ट्राई-ऑन टूल इस सबसे ज्यादातर हिस्से को छोड़ देते हैं। किसी व्यक्ति की एक फोटो रखें, मॉडल को अपने प्रोडक्ट की फोटो दें, और सेकंडों में पहना हुआ नतीजा देखें, हर रंग, साइज या सीन के लिए अलग शूट बुक किए बिना।
एक ही कपड़े के तीन रंग और दो क्रॉप का मतलब पहले से ही छह फोटो वैरिएंट है, और एक छोटा कैटलॉग इसे सैकड़ों में बदल देता है। इन सभी वैरिएंट के लिए हर बार स्टूडियो, मॉडल और स्टाइलिस्ट बुक करना ज्यादातर विक्रेताओं या छोटे ब्रांड्स के बस की बात नहीं है, इसलिए बहुत सारे प्रोडक्ट पेज पर सिर्फ फ्लैट लेट कपड़े की फोटो लगती है, ऐसी फोटो नहीं जिसे पहनकर कोई खुद को देख पाए।
वर्चुअल ट्राई-ऑन यह कमी पूरी प्रोडक्शन होने का दिखावा किए बिना भरता है। आप मॉडल फोटो और कपड़े की फोटो देते हैं, और मॉडल वह हिस्सा संभालता है जिसके लिए पहले फिटिंग रूम चाहिए होता था, कपड़े को शरीर पर ड्रेप करना, पोज़ मैच करना, लाइटिंग को विश्वसनीय रखना। Picasso IA इसे 488 और मॉडल के साथ चलाता है, इसलिए सीन बदलना, अपस्केल करना या बैकग्राउंड हटाना उसी Toolkit सेशन में होता है, अलग सॉफ्टवेयर में नहीं। नए अकाउंट को मुफ्त क्रेडिट मिलते हैं, जो यह जांचने के लिए काफी हैं कि कोई कपड़ा किसी खास मॉडल पर कैसा दिखता है, इससे पहले कि आप शूट की पूरी लिस्ट पर पैसा लगाएं।
हर फैशन इमेज को एक जैसी चीज नहीं चाहिए होती। कैटलॉग थंबनेल और एडिटोरियल बैनर एक ही कपड़े की फोटो से अलग-अलग चीजें मांगते हैं, और शॉट टाइप को उससे मैच करना जो आप वाकई मॉडल को दे रहे हैं, बहुत सारी बेकार जनरेशन बचाता है।
| शॉट टाइप | आप क्या देते हैं | किसके लिए सबसे अच्छा |
|---|---|---|
| स्टूडियो कैटलॉग स्वैप | फ्लैट कपड़े की फोटो और प्लेन बैकग्राउंड वाली मॉडल फोटो | साफ प्रोडक्ट लिस्टिंग, साइज चार्ट पेज |
| एडिटोरियल फुल बॉडी | कपड़े की फोटो और पोज़ किया हुआ, स्टाइल्ड मॉडल फोटो | लुकबुक, होमपेज बैनर |
| आउटडोर लाइफस्टाइल सीन | कपड़े की फोटो और बाहर खींची मॉडल फोटो | सोशल एड्स, सीजनल कैंपेन |
| क्लोज-अप डिटेल शॉट | कपड़े का क्रॉप किया हुआ फोटो जिसमें फैब्रिक, ट्रिम या हार्डवेयर दिखे | टेक्सचर हाइलाइट, प्रीमियम फैब्रिक का दावा |
| फुल आउटफिट कॉम्बिनेशन | टॉप, बॉटम और एक्सेसरी की फोटो साथ में | कैप्सूल कलेक्शन, स्टाइल्ड बंडल |
लाइव करने से पहले एक ही कपड़े को इनमें से दो-तीन तरीकों में चलाकर देखें। एक ब्लेजर जो प्लेन सफेद पर आम सा दिखता है, आउटडोर लाइफस्टाइल सीन में काफी ज्यादा महंगा दिख सकता है, और सिर्फ इनडोर शूट की गई टेक्निकल जैकेट कभी वह कहानी नहीं बताती जो वही जैकेट मूवमेंट में बताती है।
यह वह तरीका है जो आपको फ्लैट प्रोडक्ट फोटो से पहनी हुई मॉडल फोटो तक ले जाता है, जिसमें मुख्य स्टेप के रूप में prunaai/p-image-try-on का इस्तेमाल होता है। यह मानकर चलता है कि आपके पास पहले से कपड़े की फोटो और मॉडल की फोटो है।
सीन, पोज़ और लाइट, ये सब बाद में एडजस्ट करने के लिए ठीक हैं। कपड़ा नहीं। जो खरीदार असली आइटम पाता है, उसे फोटो से उसे पहचानना होता है, इसलिए रंग, प्रिंट, सिलाई और अनुपात हर जनरेशन में बने रहने चाहिए।
ट्राई-ऑन स्टेप ठीक इसी के लिए बना है, चेहरा, पोज़ और बॉडी शेप बरकरार रहते हैं जबकि सिर्फ कपड़े बदलते हैं, और नतीजा आपकी ओरिजिनल फोटो का रेजोल्यूशन ही रखता है, उसे छोटा नहीं करता। आप एक ही रन में छह तक गारमेंट इमेज मिला सकते हैं, एक टॉप, बॉटम और एक्सेसरी को एक साथ मिक्स करते हुए, और एक एक्सपेरिमेंटल प्रॉम्प्ट फील्ड आपको एक खास पीस चुनने देता है जब कपड़े की फोटो में एक से ज्यादा आइटम दिखे, जैसे लुकबुक फोटो में से नीली जैकेट चुनना।
टिप: हर कपड़े को हमेशा एक जैसे तरीके से फोटो करें, फ्लैट, बीच में, बराबर रोशनी में, फैब्रिक पर कोई शैडो क्रॉस न करती हो। मॉडल इस रेफरेंस को शब्दशः पढ़ता है, इसलिए एंगल से या गर्म इनडोर लाइट में ली गई कपड़े की फोटो एक कलर शिफ्ट के साथ आती है जिसे खरीदार असली प्रोडक्ट के सामने नोटिस कर लेगा।
एक छोटे अपैरल ब्रांड के लिए असली बचत एक फोटो में नहीं, गुणा में है। चार रंगों में एक ब्लेजर पहले चार अलग फिटिंग का मतलब था; अब इसका मतलब एक मॉडल फोटो और चार गारमेंट फोटो है जो एक ही सेशन से गुजरती हैं। नया साइज रेंज जोड़ने वाला सेलर एक भी यूनिट शिप होने से पहले उसे कई बॉडी टाइप पर प्रीव्यू कर सकता है, सिर्फ साइज चार्ट से अंदाजा लगाने की बजाय।
मार्केटिंग टीमों को प्रोडक्ट सैंपल से कैंपेन एसेट तक तेज रास्ता मिलता है, एक लुकबुक जिसमें स्टूडियो का पूरा दिन लगता था, अब वैरिएशन बनाने और सबसे अच्छे को चुनने की एक दोपहर बन जाती है, फिर उन्हीं AI प्रोडक्ट फोटोग्राफी तकनीकों से सीन फिनिश करना जो उन चीजों के लिए इस्तेमाल होती हैं जो पहनी नहीं जातीं। जो टीमें लिस्टिंग फोटो के लिए पहले से बैकग्राउंड रिमूवल टूल पर निर्भर हैं, वे इस वर्कफ्लो की तुलना एक बड़े कैटलॉग से Photoroom comparison में कर सकती हैं।
इनमें से कुछ भी असली फोटोशूट की जगह नहीं लेता जब ब्रांड को उसकी जरूरत हो; यह उन शूट की जगह लेता है जो वैसे भी कभी होने वाले नहीं थे। ईमानदार सीमाएं ये हैं:
इनमें से कुछ भी पहली बार में टूल छोड़ने की वजह नहीं है। ये वे वजहें हैं जिनकी वजह से लाइव लिस्टिंग पर कुछ भी जाने से पहले फाइनल क्वालिटी चेक अब भी किसी इंसान का काम है।
Picasso IA नए अकाउंट को मुफ्त क्रेडिट देता है, और वीडियो या 3D काम की तुलना में एक ट्राई-ऑन जनरेशन खर्च करने के लिए सबसे सस्ती चीजों में से एक है। यह जांचने के लिए काफी है कि कोई कपड़ा किसी खास मॉडल फोटो पर कैसा दिखता है, इससे पहले कि आप पूरा कैटलॉग इस वर्कफ्लो पर बनाने का फैसला करें। पेड प्लान और मौजूदा लिमिट प्राइसिंग पेज पर हैं, क्योंकि यहां लिखा कोई नंबर पुराना पड़ जाएगा।
मुख्य मॉडल p-image-try-on है, जो खासतौर पर किसी व्यक्ति की फोटो पर कपड़े रखने के लिए बना है, जबकि असली चेहरा, पोज़ और बॉडी शेप बरकरार रहते हैं। यह एक रन में छह तक गारमेंट इमेज लेता है, सिंपल आउटफिट के लिए टर्बो मोड सपोर्ट करता है, और रीसाइज्ड वर्जन की बजाय आपकी ओरिजिनल फोटो के रेजोल्यूशन में नतीजा लौटाता है।
हां। मॉडल फोटो का असली इंसान होना जरूरी नहीं; रेफरेंस-इमेज वर्कफ्लो से बना कंसिस्टेंट AI कैरेक्टर फोटो खींचे गए मॉडल की तरह ही काम करता है, और इसका मतलब है कि एक ही चेहरा बिना किसी को बुक किए पूरे सीजन का कैटलॉग पहन सकता है। रेफरेंस इमेज को सेव रखें और लुक कंसिस्टेंट रखने के लिए इसे हर कपड़े के साथ दोबारा इस्तेमाल करें।
एक रन में छह तक गारमेंट इमेज, जो एक टॉप, एक बॉटम और एक या दो एक्सेसरी को एक फुल आउटफिट शॉट में मिलाने के लिए काफी है। मॉडल कम आम मामलों में ग्यारह तक भी सपोर्ट करता है, हालांकि यह संख्या बढ़ने पर नतीजे कम प्रेडिक्टेबल हो जाते हैं, इसलिए ज्यादातर वर्कफ्लो सुझाई गई छह के करीब रहते हैं।
हां, ऑप्शनल रेफरेंस पोज़ इनपुट के जरिए। वह पोज़ दिखाती फोटो दें जो आप चाहते हैं, और मॉडल कपड़े लगाने से पहले उससे मैच करने के लिए व्यक्ति को दोबारा पोजिशन करता है। यह एक एक्सपेरिमेंटल फीचर है और कुछ जनरेशन में फेल हो सकता है, इसलिए एक ही कोशिश पर भरोसा करने की बजाय दो-एक वैरिएंट बनाना बेहतर है।
ट्राई-ऑन स्टेप आपकी सोर्स मॉडल फोटो में जो भी बॉडी शेप है उसे बरकरार रखता है, इसलिए साइज रेंज दिखाने का ईमानदार तरीका उस रेंज की मॉडल फोटो से शुरू करना है। टूल आपके अपलोड में मौजूद न हो ऐसा कोई बॉडी टाइप खुद से नहीं बनाएगा, अगर कैटलॉग को असली साइज डाइवर्सिटी दिखानी है तो यह प्लान करने लायक बात है।
आम तौर पर हां, क्योंकि कपड़े की फोटो रंग और पैटर्न के लिए सीधा रेफरेंस होती है, लेकिन करीब से जांच जरूरी है। घने प्रिंट, मेटैलिक धागे और बारीक कढ़ाई थोड़ा शिफ्ट हो सकते हैं, इसलिए पब्लिश करने से पहले हमेशा नतीजे को जूम करके ओरिजिनल गारमेंट फोटो से मिलाएं, वही चेक जो आप किसी भी प्रोडक्ट फोटो पर करेंगे।
हां, बैकग्राउंड रिमूवल ट्राई-ऑन के बाद एक अलग स्टेप के तौर पर चलता है, उस काम के लिए बने मॉडल से, सब कुछ एक ही पास में करने की कोशिश करने की बजाय। दोनों को अलग रखने से हर नतीजा साफ रहता है, ट्राई-ऑन मॉडल कपड़े और व्यक्ति पर फोकस करता है, और बैकग्राउंड टूल एक साफ कटआउट पर।
जनरेशन क्रेडिट में पे होते हैं, और सटीक लागत इस्तेमाल किए गए मॉडल और सेटिंग्स पर निर्भर करती है, इसलिए यहां लिखा कोई तय नंबर एक महीने में गलत हो जाएगा। इमेज जनरेशन वीडियो या 3D काम के मुकाबले कैटलॉग के सस्ते सिरे पर आती हैं, और नए अकाउंट कुछ भी खर्च करने से पहले वर्कफ्लो आजमाने के लिए मुफ्त क्रेडिट के साथ शुरू होते हैं; मौजूदा प्लान प्राइसिंग प्राइसिंग पेज पर है।
जनरेट की गई फैशन फोटो क्वालिटी चेक पास करने के बाद लिस्टिंग, ऐड्स और लुकबुक में आम तौर पर इस्तेमाल होती हैं, वही चेक जो लाइव जाने से पहले किसी भी प्रोडक्ट फोटो को मिलता है। कपड़े की डिटेल को सोर्स फोटो से वेरिफाई करें, जो मॉडल फोटो आपने खुद नहीं खींची उसकी लाइसेंसिंग शर्तें फॉलो करें, और जहां प्लेटफॉर्म या क्षेत्र मांगे वहां AI जनरेशन डिस्क्लोज करें।
एक पूरे सीजन के कैटलॉग फोटो की शुरुआत स्टूडियो बुक करने से होना जरूरी नहीं है। Picasso IA toolkit खोलें और अगले कुछ मिनटों में देखें कि अगला कपड़ा किसी असली मॉडल पर कैसा दिखता है।
