एक संदर्भ अपलोड करें, परिभाषित करें कि क्या रहना चाहिए और क्या बदलना चाहिए, फिर एक नियंत्रित दृश्य भिन्नता बनाएं।
रेफरेंस इमेज से इमेज बनाने वाला AI लोगों द्वारा AI छवि संपादक की खोज करने के मुख्य कारणों को संबोधित करता है: उत्पाद पृष्ठभूमि प्रतिस्थापन, फोटो-टू-आर्ट शैली स्थानांतरण, स्केच-टू-इमेज रेंडरिंग, और लगातार चरित्र विविधताएं। स्रोत संरचना या पहचान प्रदान करता है जबकि निर्देश परिवर्तन को परिभाषित करता है।
उत्पाद सिल्हूट, कैमरा कोण, लेबल ज्यामिति और महत्वपूर्ण विवरणों को पहचानने योग्य रखते हुए रेफरेंस इमेज से इमेज बनाने वाला AI को AI उत्पाद पृष्ठभूमि परिवर्तक के रूप में उपयोग करें। एक सादे कैटलॉग शॉट को वनस्पति अभियान, मौसमी प्रचार, जीवनशैली सेटिंग, या प्रीमियम स्टूडियो विविधता में बदलें। इससे ईकॉमर्स और ब्रांड टीमों को दूसरे शूट की व्यवस्था करने से पहले एक कैटलॉग एसेट को कई अभियान दिशाओं में बदलने में मदद मिलती है।
एक पोर्ट्रेट, लैंडस्केप या ऑब्जेक्ट फोटो को संपादकीय चित्रण, एनीमे, वॉटरकलर, सिनेमाई फोटोग्राफी, 3डी रेंडरिंग या किसी अन्य कला निर्देशन में बदलें। एक संयमित शैली हस्तांतरण माध्यम बदलते समय अभिव्यक्ति, केश, मुद्रा, रचना और प्रकाश व्यवस्था को संरक्षित कर सकता है। यदि किसी स्रोत छवि को संरक्षित करने की आवश्यकता नहीं है, तो टेक्स्ट से इमेज बनाने वाला AI क्लीनर रिक्त-कैनवास वर्कफ़्लो है।
लेआउट, अनुपात, परिप्रेक्ष्य और ऑब्जेक्ट प्लेसमेंट को ठीक करने के लिए एक ड्राइंग, वायरफ्रेम, स्टोरीबोर्ड पैनल, रूम स्केच, या पैकेजिंग रूपरेखा का उपयोग करें। फिर अगले चरण के लिए आवश्यक सामग्री, प्रकाश व्यवस्था, वातावरण और प्रतिपादन शैली का वर्णन करें। यह स्केच-टू-इमेज वर्कफ़्लो अंदरूनी, वास्तुकला, उत्पाद विज़ुअलाइज़ेशन, गेम आर्ट और क्लाइंट प्रस्तुतियों के लिए उपयोगी है जहां मूल रचना पठनीय रहनी चाहिए।
रेफरेंस इमेज से इमेज बनाने वाला AI को समान चेहरे की विशेषताओं, केश विन्यास, अनुपात, चित्रण भाषा और हस्ताक्षर सहायक उपकरण को बनाए रखने के लिए कहते हुए एक नया सीज़न, स्थान, पोशाक, अभिव्यक्ति या अभियान दृश्य उत्पन्न करें। एकाधिक संदर्भ अलग पहचान, अलमारी और स्टाइल एंकर प्रदान कर सकते हैं। GPT Image 2 और Nano Banana 2 नई रचनात्मक दिशाओं में एक पहचानने योग्य चरित्र विकसित करने के लिए बहु-संदर्भ वर्कफ़्लो का समर्थन करते हैं।
संदर्भ अपलोड आवश्यक है, GPT Image 2 स्वचालित रूप से चुना जाता है, और पहली पीढ़ी व्यावहारिक अनुपात और रिज़ॉल्यूशन डिफ़ॉल्ट का उपयोग करती है।
एक स्पष्ट स्रोत छवि से प्रारंभ करें। अधिक संदर्भ केवल तभी जोड़ें जब प्रत्येक एक विशिष्ट विषय, उत्पाद, सामग्री, दृश्य या शैली निर्देशन में योगदान दे।
संरक्षित करने के लिए संरचना, पहचान, ज्यामिति, या शैली संकेतों को नाम दें, फिर नई पृष्ठभूमि, वस्तु, सामग्री, प्रकाश व्यवस्था या माध्यम का वर्णन करें।
क्रेडिट अनुमान की समीक्षा करें, परिणाम बनाएं, संदर्भों के साथ इसकी तुलना करें, और यदि बहुत अधिक विवरण भटक गए हों तो संकेत को सरल बनाएं।
यह तब उपयोगी होता है जब कोई मौजूदा चित्र पहले से ही संक्षिप्त के हिस्से को हल कर देता है और शब्दों से उसकी रचना, विषय या उत्पाद को फिर से बनाने में समय बर्बाद होता है।
मौजूदा संपत्तियों से उत्पाद पृष्ठभूमि, मौसमी दृश्य, रंग विविधताएं, जीवनशैली दृश्य और विज्ञापन अवधारणाएं बनाएं।
चरित्र संस्करण, चित्र शैली, हास्य दृश्य, थंबनेल, कवर और दृश्य कहानी कहने की दिशाओं का अन्वेषण करें।
स्केच, मूड बोर्ड, आंतरिक तस्वीरें, पैकेजिंग अवधारणाएं और सामग्री अध्ययन को अधिक तैयार प्रस्तुति की ओर ले जाएं।
हर रचना को नए सिरे से बनाए बिना वैकल्पिक कला निर्देशन और बाज़ार-विशिष्ट अभियान अवधारणाओं का निर्माण करें।
अधिकतम 16 संदर्भों के साथ GPT Image 2 का उपयोग करें या एक कार्यक्षेत्र के अंदर विभिन्न लागत, अनुपात, रिज़ॉल्यूशन और संदर्भ सीमाओं के साथ Nano Banana मॉडल की तुलना करें।
जब एक चित्र संपूर्ण संक्षेप को संप्रेषित नहीं कर सकता है तो अतिरिक्त विषय, सामग्री, उत्पाद या शैली संदर्भों के साथ एक मुख्य स्रोत को संयोजित करें।
डिस्कनेक्ट किए गए उत्पादों के बीच संपत्तियों और संकेतों को स्थानांतरित किए बिना GPT Image 2 और Nano Banana विकल्पों की तुलना करें।
समर्थित मॉडल में सामान्य सामाजिक, पोर्ट्रेट, लैंडस्केप, वर्गाकार, पैनोरमिक और अप-टू-4K आउटपुट सेटिंग्स शामिल हैं।
उत्पादन लागत प्रस्तुत करने से पहले प्रकट होती है और वर्तमान मॉडल और आउटपुट सेटिंग्स पर प्रतिक्रिया करती है।
जब आप क्षमताओं की तुलना करना चाहते हैं तो रिक्त-कैनवास विचार के लिए टेक्स्ट-टू-इमेज, गति के लिए इमेज-टू-वीडियो या एक समर्पित मॉडल पृष्ठ का उपयोग करें।
आवश्यक छवि के बिना शब्दों से एक नया दृश्य बनाएं।
तैयार संस्करण को लघु वीडियो के रूप में चेतन करें।
डिफ़ॉल्ट मॉडल और उसकी संदर्भ क्षमता की समीक्षा करें।
व्यापक अनुपात, बहु-संदर्भ इनपुट और 4K आउटपुट की तुलना करें।
ड्राफ्ट और त्वरित पुनरावृत्तियों के लिए कम लागत वाला मार्ग आज़माएं।
एक नए वीडियो शॉट का मार्गदर्शन करने के लिए कई संपत्तियों का उपयोग करें।
एक स्पष्ट संदर्भ अपलोड करें, बताएं कि क्या रहना चाहिए, एक सार्थक परिवर्तन का वर्णन करें, और उत्पन्न करने से पहले क्रेडिट अनुमान की समीक्षा करें।
