Beeldmodellen
AI-School टेक्स्ट-से-इमेज मॉडलों के लिए केंद्रीय मॉडल कैटलॉग का उपयोग करता है। कौन से मॉडल दिखते हैं, यह वातावरण की प्रदाता सेटिंग्स पर निर्भर करता है।
वर्तमान कैटलॉग
| प्रदाता | लागत-प्रभावी | उच्च गुणवत्ता |
|---|---|---|
| OpenAI | GPT Image 2 | GPT Image 2.5 Flare |
| Nano Banana 2 Lite | Nano Banana 2 | |
| Black Forest Labs | FLUX.2 Flex | FLUX.2 Pro Preview |
Nano Banana वह नाम है जो AI-School Gemini Flash Image मॉडलों के लिए उपयोग करता है। यूरोपीय इमेज मोडलों को Black Forest Labs के माध्यम से दिया जाता है।
किस मॉडल के लिए क्या चुना जाए?
| मॉडल | उपयुक्तता |
|---|---|
| GPT Image 2 | जल्दी कॉन्सेप्ट इमेजेस, स्केच, परीक्षण और कम लागत पर पुनरावृत्ति। |
| GPT Image 2.5 Flare | साफ-सुथरे अंतिम चित्र, इमेजेस में स्पष्ट टेक्स्ट और फिनिश पर अधिक नियंत्रण। |
| Nano Banana 2 Lite | तेजी से और किफायती इमेजेस, कई संस्करण और सरल संपादन। |
| Nano Banana 2 | Google के साथ सुगम इमेज जेनरेशन और इंटरएक्टिव इमेज एडिटिंग। |
| FLUX.2 Flex | नई, सामान्य इमेज के लिए लचीली यूरोपीय टेक्स्ट-टू-इमेज जेनरेशन। |
| FLUX.2 Pro Preview | वास्तविकिस्टिक इमेज और स्थिर शैली के लिए उच्च-गुणवत्ता यूरोपीय इमेज जेनरेशन। |
केंद्रीय फॉर्माट विकल्प
AI-School चार सामान्य फॉर्मेट विकल्प दिखाता है:
| विकल्प | अर्थ |
|---|---|
| Automatisch | चुने गए मॉडल के लिए सबसे उपयुक्त सेटिंग AI-School द्वारा चुनी जाती है। |
| Vierkant | एक वर्ग इमेज। |
| Liggend | एक चौड़ी इमेज, उदाहरण के लिए प्रस्तुति के लिए। |
| Staand | एक ऊर्ध्वाधर इमेज, उदाहरण के लिए पोस्टर के लिए। |
केंद्रीय मॉडल कैटलॉग में निर्धारित है कि ये विकल्प हर प्रदाता पर सही तकनीकी सेटिंग में कैसे अनुवादित होते हैं। इसलिए एक उपयोगकर्ता को यह जानने की आवश्यकता नहीं है कि कोई प्रदाता 16:9, 1536x1024, चौड़ाई/ऊचाई या अन्य मान के साथ काम करता है।
एडिटिंग और प्रेरणा इमेजेज
आधुनिक इमेज मोडलों में इनपुट के रूप में भी इमेजेज इस्तेमाल हो सकती हैं। AI-School यह अंतर रखता है:
- प्रेरणा इमेजेज: संदर्भ इमेजेज जो शैली, रंग, कॉंसेप्शन या विषय के लिए दिशा देते हैं।
- एडिट इमेजेज: मूल इमेज जिसे मॉडल द्वारा बदला जाना चाहिए।
ये क्षमताएं Black Forest Labs और Stability AI के लिए लागू नहीं हैं। इन प्रदाताओं के लिए AI-School सभी मूल/प्रेरणा और संदर्भ छवियों को ब्लॉक कर देता है और केवल संवेदनशीलता-रेखा के पाठ-से-चित्र जनरेशन की अनुमति देता है।
एडिट मोड में उपयोगकर्ता कोण-निर्देशन के अनुपात का भाग नहीं चुनता। AI-School तब मैन्युअल आयाम या फ़ॉर्मेट सेटिंग साझा नहीं करता, ताकि स्रोत इमेज के आयाम और अनुपात बनी रहें।
प्रविष्टि-सुधार (Promptverbetering)
सीधी इमेज जेनरेशन के समय AI-School एक अतिरिक्त AI स्टेप का उपयोग कर प्रॉम्प्ट और ऑटोमैटिक सेटिंग्स को सुधर सकता है। यह स्टेप मौजूदा प्रॉम्प्ट, सेटिंग्स और हालिया चैट इतिहास को देखता है। स्पष्ट रूप से चुनी गई सेटिंग्स निर्णायक बनी रहती हैं; ऑटोमैटिक या खाली सेटिंग्स को पूरक किया जा सकता है।
Black Forest Labs और Stability AI के लिए एक अलग तकनीकी डेटा प्रवाह लागू है। वे मूल प्रॉम्प्ट को नहीं लेते, बल्कि एक सर्वर-साइड मिलाई गई प्रॉम्प्ट लेते हैं जो एक नियंत्रित कैटलॉग से होती है। कैसे व्यक्तिगत जानकारी तकनीकी तौर पर बाहर रखी जाती है पढ़ें.
