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उदाहरण के लिए, सरल AI मॉडल आपके एक संदेश के लिए पैकेज से एक रिक्वेस्ट खर्च करते हैं। अधिक उन्नत न्यूरल नेटवर्क आपके एक संदेश के लिए, उदाहरण के लिए, तीन रिक्वेस्ट उपयोग कर सकते हैं।
यह इसलिए है क्योंकि वे:
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- उनकी लागत और अंतिम कीमत अधिक है
- यदि आप नियमित रूप से सीमा तक पहुंचते हैं और समझते हैं कि भविष्य में भी यह पर्याप्त नहीं होगी, तो हम एक उच्च प्लान पर स्विच करने की सलाह देते हैं
- यदि आपको केवल कभी-कभी अधिक रिक्वेस्ट की आवश्यकता होती है, तो आप उन्हें अलग से खरीद सकते हैं
हम कुछ समय के लिए पुराने संस्करणों के न्यूरल नेटवर्क भी रखते हैं, अगर नया संस्करण अस्थिर निकले। उपलब्ध न्यूरल नेटवर्क की पूरी और अद्यतन सूची यहां देखी जा सकती है
- बॉट में: /unsubscribe कमांड का उपयोग करें और निर्देशों का पालन करें
- वेब वर्शन में: ऊपर दाईं ओर अपने प्रोफाइल आइकन पर क्लिक करें, सेटिंग्स में जाएं और "Unsubscribe" बटन ढूंढें
लेकिन बेशक, कुछ भी बंद न करना ही बेहतर है, क्योंकि जल्द ही रोबोट दुनिया पर कब्जा कर लेंगे, और हमें विरोध करने का कोई विशेष कारण नज़र नहीं आता 😉
नाम के बावजूद, यह प्लान कोई भी व्यक्ति ले सकता है। यह उदाहरण के लिए, एक परिवार या एक छोटी टीम के लिए बेहतरीन है
नवीनतम अपडेट
Microsoft MAI-Image-2.5: फ़ोटोरियलिस्टिक इमेज के लिए न्यूरल नेटवर्क
MAI-Image-2.5 टेक्स्ट विवरण के आधार पर इमेज बनाने और एडिट करने के लिए Microsoft का मॉडल है। यह फ़ोटोरियलिस्टिक शॉट्स जनरेट करता है और बाकी हिस्से को प्रभावित किए बिना मौजूदा फ़ोटो को सटीक रूप से एडिट करता है। स्वतंत्र Arena.ai रैंकिंग में यह मॉडल जनरेशन क्वालिटी में टॉप तीन में शामिल हुआ और एडिटिंग में भी ऊंचे स्थान पर रहा। आप इसे अभी यहीं, मुफ़्त में आज़मा सकते हैं —
हमारे प्लेटफ़ॉर्म पर।
MAI-Image-2.5 दूसरे न्यूरल नेटवर्क से किस तरह बेहतर है?
Microsoft MAI लाइन को दूसरों के समाधान के ऊपर एक ऐड-ऑन के रूप में नहीं, बल्कि अपनी खुद की तकनीक के रूप में विकसित करता है। नया वर्जन डिटेल, सटीकता और टेक्स्ट हैंडलिंग में अपने पूर्ववर्तियों से आगे है। यह मॉडल दो वेरिएंट में आता है: स्टैंडर्ड वर्जन अधिकतम डिटेल पर फोकस करता है, जबकि तेज़ Flash वर्जन बड़ी संख्या में टास्क के लिए बनाया गया है। नीचे हम तीन ऐसे क्षेत्रों को देखेंगे जहां यह अंतर सबसे ज़्यादा नज़र आता है।
फ़ोटोरियलिज़्म और डिटेल
मॉडल किसी दृश्य की संरचना को समझता है: ऑब्जेक्ट की स्थिति, लाइट के स्रोत, स्केल और शैडो। इसलिए जोड़ी गई कोई चीज़ सही पर्सपेक्टिव के साथ फ्रेम में फिट होती है, जबकि त्वचा और मटेरियल असली जैसे दिखते हैं। फ़ोटोरियलिस्टिक जनरेशन का यह स्तर विज्ञापन लेआउट और प्रोडक्ट फ़ोटोग्राफ़ी के लिए उपयुक्त है। एक और खास ताकत है सटीक इमेज एडिटिंग: बाकी फ्रेम को छुए बिना किसी ऑब्जेक्ट को बदला या अनचाही चीज़ें हटाई जा सकती हैं। Microsoft के मुताबिक, वर्जन 2.5 पिछले वर्जन से तेज़ काम करता है और तुलनीय क्वालिटी में कम कीमत पर मिलता है।
इमेज में टेक्स्ट के साथ काम
ज़्यादातर न्यूरल नेटवर्क अक्षरों को गड़बड़ कर देते हैं और अपठनीय लेखन बना देते हैं। MAI-Image-2.5 टेक्स्ट को काफ़ी ज़्यादा सटीकता से रेंडर करता है: पोस्टर पर हेडलाइन, पैकेजिंग पर लेबल, साइनबोर्ड। इससे डिज़ाइनरों की वह आम समस्या हल होती है, जिसमें उन्हें पहले हाथ से अक्षर फिर से बनाने पड़ते थे। सही रेंडरिंग ब्रांड मटेरियल और प्रेज़ेंटेशन के लिए खासतौर पर महत्वपूर्ण है।
जटिल प्रॉम्प्ट को समझना
अनुरोध जितना विस्तृत होगा, नतीजा उतना ही सटीक होगा। मॉडल एक साथ कई शर्तें बनाए रखता है: स्टाइल, एंगल, लाइटिंग और कंपोज़िशन। यह औसत इमेज देने के बजाय निर्देश का पालन इरादे के करीब रहकर करता है। image-to-image मोड किसी खास हिस्से को बदलता है और किरदार का चेहरा व पोज़ अपरिवर्तित रखता है।
MAI-Image-2.5 के लिए प्रॉम्प्ट सही तरीके से कैसे लिखें?
नतीजे की क्वालिटी सीधे शब्दों के चयन पर निर्भर करती है। एक अच्छा prompt सिर्फ़ ऑब्जेक्ट ही नहीं, बल्कि शूटिंग की स्थितियों को भी बताता है। अनुरोध की स्पष्ट संरचना समय बचाती है और बार-बार जनरेशन की संख्या कम करती है।
कारगर फ़ॉर्मूला कुछ इस तरह दिखता है:
- ऑब्जेक्ट और एक्शन — फ्रेम में कौन या क्या है।
- माहौल और बैकग्राउंड — सीन कहां हो रहा है।
- स्टाइल और एंगल — फ़ोटोग्राफ़, इलस्ट्रेशन, देखने का कोण।
- लाइट और माहौल — सॉफ्ट, कॉन्ट्रास्ट वाला या वार्म।
ऐसे अनुरोधों के उदाहरण जो पूर्वानुमानित नतीजे देते हैं:
- "खिड़की के पास लकड़ी की टेबल पर कॉफ़ी का कप, सुबह की रोशनी, क्लोज़-अप फ़ोटो, सॉफ्ट शैडो";
- "अपने वर्कशॉप में एक कारीगर का पोर्ट्रेट, नैचुरल साइड लाइटिंग, वार्म टोन, असली जैसा स्किन टेक्सचर";
- "SALE लिखे हुए कॉफ़ी शॉप के लिए पोस्टर, मिनिमलिज़्म, बेज पैलेट, साफ़ और सेंटर में फ़ॉन्ट"।
जनरेट की गई इमेज का इस्तेमाल
तैयार इमेज अलग-अलग प्रोफेशनल्स के काम पूरे करती हैं। यह टूल बड़ी कंपनियों के मार्केटिंग विभागों और फ्रीलांसरों, दोनों की ज़रूरतें पूरी करता है।
- मार्केटर्स के लिए — बैनर, विज्ञापन क्रिएटिव और A/B टेस्ट के लिए वैरिएंट;
- डिज़ाइनर्स के लिए — क्विक कॉन्सेप्ट, मूडबोर्ड और ड्राफ्ट लेआउट;
- ब्लॉगर्स और SMM के लिए — कवर, पोस्ट के लिए इलस्ट्रेशन और स्टोरी डिज़ाइन;
- बिज़नेस के लिए — प्रोडक्ट कार्ड, प्रेज़ेंटेशन और ब्रांड मटेरियल।
यह तरीका काम को तेज़ बनाता है: स्टॉक फ़ोटो खंगालने के बजाय, कोई एक्सपर्ट एक मिनट में ज़रूरी शॉट तैयार कर लेता है। इससे शूटिंग का खर्च कम होता है और परिकल्पनाओं की जांच तेज़ी से करने में मदद मिलती है। टीम को मटेरियल की एक जैसी स्टाइल मिलती है, और तैयार विज़ुअल में बदलाव बिना नए फ़ोटोशूट के किए जाते हैं।
अभी इस्तेमाल शुरू कैसे करें?
हमने इस पेज पर सीधे मॉडल का एक्सेस खोल दिया है — Microsoft क्लाउड में अलग अकाउंट या API के साथ काम करने की ज़रूरत नहीं है। आधिकारिक तौर पर यह मॉडल Microsoft की सेवाओं, जैसे MAI Playground, के ज़रिए उपलब्ध है, लेकिन यहां सब कुछ आसान है। आप अपनी भाषा में अनुरोध डालते हैं, पैरामीटर सेट करते हैं और जनरेशन शुरू करते हैं। तकनीकी हिस्सा सेवा खुद संभालती है, इसलिए MAI-Image-2.5 बिना डेवलपमेंट स्किल के एक समझने में आसान इंटरफ़ेस में काम करता है।
अक्सर पूछे जाने वाले सवाल (FAQ)
क्या इमेज का इस्तेमाल कमर्शियल मकसद से किया जा सकता है?
आमतौर पर, जनरेट की गई इमेज कमर्शियल कामों के लिए उपयुक्त होती हैं, लेकिन शर्तों को संबंधित सेवा के नियमों से मिलाकर देख लें। इससे कॉपीराइट संबंधी विवादों से बचाव होगा और क्लाइंट्स की ओर से शिकायतों से बचने में मदद मिलेगी। Microsoft के इस्तेमाल नियमों के अनुसार, बनाया गया कंटेंट कमर्शियल इस्तेमाल के लिए उपलब्ध है, फिर भी हम सेवा के पेज पर मौजूदा ऑफर चेक करने की सलाह देते हैं।
क्या अंग्रेज़ी आना ज़रूरी है?
नहीं, आप अपनी भाषा में अनुरोध लिख सकते हैं। मॉडल छोटे अंग्रेज़ी शब्द भी समझता है, जो स्टाइल और एंगल के जाने-पहचाने नामों के लिए सुविधाजनक है।
जनरेशन में कितना समय लगता है?
आमतौर पर इमेज कुछ ही सेकंड में तैयार हो जाती है। सटीक स्पीड अनुरोध की जटिलता और सेवा पर मौजूदा लोड पर निर्भर करती है।