चित्र भौतिकता जाँच
चित्र या प्रॉम्प्ट की भौतिकता जाँचें
चित्र भौतिकता जाँच
चित्र या प्रॉम्प्ट की भौतिकता जाँचें
सामग्री की झलक
विवरण
जनरेट की गई तस्वीर या चित्र-निर्माण प्रॉम्प्ट की वास्तविक भौतिकता की जाँच करें: पहले तस्वीर की शैली तय करके जाँच की सख्ती को उसके अनुसार समायोजित करें, फिर भौतिक आधार और गंभीरता के स्तर के साथ समस्याओं की रिपोर्ट दें। अंत में, इसे ऐसे संशोधन प्रॉम्प्ट में संक्षेपित करें जिसे सीधे चित्र-निर्माण मॉडल में कॉपी किया जा सके, ताकि चित्रों की भौतिक वास्तविकता लगातार बेहतर हो।
संबंधित कौशल
सभी देखेंयथार्थ त्वचा टेक्सचर प्रॉम्प्ट
सेल्फी, क्लोज़-अप, आधे शरीर और पोर्ट्रेट के लिए व्यक्ति-केंद्रित टेक्स्ट-टू-इमेज प्रॉम्प्ट तैयार करें। त्वचा के प्लास्टिक जैसे एहसास, तैलीय परत और AI-जैसे नकली चेहरे को कम करके त्वचा में अधिक प्राकृतिक चमक, बनावट और सूक्ष्म बदलाव लाएं। रोज़मर्रा के पोर्ट्रेट, मैगज़ीन-स्टाइल हेडशॉट, सीधे फ्लैश वाले स्नैपशॉट या कम AI-जैसे वास्तविक पोर्ट्रेट—हर स्थिति में विषय, कैमरा एंगल, रोशनी, शैली और दाग-धब्बों की पसंद के अनुसार इसे अनुकूलित किया जा सकता है। प्रॉम्प्ट त्वचा की समग्र बनावट, हाइलाइट की स्थिति, चेहरे के अलग-अलग हिस्सों के अंतर, रोमछिद्रों और महीन बालों जैसे टेक्सचर, तथा त्वचा के प्राकृतिक रंग-परिवर्तनों के आधार पर व्यवस्थित किए जाते हैं। इनमें केवल “वास्तविक त्वचा” या “अल्ट्रा-रियलिस्टिक” जैसे अस्पष्ट शब्दों का ढेर नहीं लगाया जाता। आप 9:16, 3:4 और 1:1 जैसे चित्र अनुपात चुन सकते हैं और इस्तेमाल किए जा रहे इमेज मॉडल के अनुसार रचना व पैरामीटर संबंधी सुझाव पा सकते हैं। जरूरत पड़ने पर GPT-Image, 即梦, 豆包, Midjourney, SDXL या Flux के लिए चीनी, अंग्रेज़ी या द्विभाषी संस्करण भी बनाए जा सकते हैं। सीधे कॉपी किए जा सकने वाले सकारात्मक प्रॉम्प्ट के अलावा, यह भी बताया जाता है कि प्रमुख विवरण त्वचा की बनावट को कैसे प्रभावित करते हैं। जरूरत से ज्यादा त्वचा मुलायम होने, पूरे चेहरे पर तैलीय चमक, मोम जैसी बनावट या टेक्सचर के बिगड़ने पर लक्षित जांच और समायोजन सुझाव भी मिलते हैं। बनाए गए प्रॉम्प्ट विषय के अनुसार सहेजे जा सकते हैं, ताकि बाद में उन्हें आसानी से खोजा, सुधारा और किसी पोर्ट्रेट सीरीज़ में एक जैसी त्वचा की बनावट बनाए रखी जा सके।
वीडियोयथार्थ वीडियो प्रॉम्प्ट मास्टर
AI वीडियो जनरेशन प्रॉम्प्ट बनाने, संशोधित करने या समीक्षा करने के लिए, आउटपुट चित्रों में वास्तविक मानव शूटिंग जैसी गुणवत्ता होनी चाहिए। यह उन परिदृश्यों पर लागू होता है जिनमें व्यक्तियों के साथ टेक्स्ट-टू-वीडियो और इमेज-टू-वीडियो प्रॉम्प्ट लेखन शामिल है, विशेष रूप से उपयोगकर्ता की निम्नलिखित आवश्यकताओं को पूरा करने के लिए: वास्तविक मानव बनावट, प्राकृतिक गति, AI विरूपण को कम करना, Seedance / डॉयिन यथार्थवादी शैली, मानव व्यवहार यथार्थवादी और विश्वसनीय, यथार्थवादी त्वचा, कैमरा मूवमेंट, प्रकाश प्रभाव, मानव और पर्यावरण के बीच प्राकृतिक संपर्क, या नकारात्मक प्रॉम्प्ट लिखना, प्लास्टिक पुतले, CG एनिमेशन, गुड़िया जैसी विकृत छवियों जैसी समस्याओं से बचने के लिए।
छवि(वायरल) इन्फोग्राफिक जनरेटर
किसी वस्तु का नाम और वैकल्पिक निर्देश दें, और आपको उस वस्तु पर शोध-सत्यापित इन्फोग्राफिक परिचय मिलेगा। चाहे वह मशीनरी, इलेक्ट्रॉनिक उत्पाद, जीव, इमारत, वाहन या प्राकृतिक वस्तु हो, सिस्टम उसका अंग्रेज़ी नाम, क्षेत्र, मुख्य पैरामीटर, संरचनात्मक घटक, भौगोलिक या औद्योगिक वितरण, विकास-क्रम, उपयोग के दृश्य, समान वस्तुओं की तुलना, पहचान के मुख्य बिंदु और रखरखाव सुझाव व्यवस्थित करेगा। साथ ही, यह खोजे जा सकने वाले डेटा स्रोत दर्ज करेगा; जिन जानकारियों की पुष्टि नहीं हो सकेगी, उन्हें स्पष्ट रूप से “सत्यापन लंबित” के रूप में चिह्नित किया जाएगा। अंतिम डिज़ाइन में कम-संतृप्ति वाला ग्रे-नीला औद्योगिक ड्रॉइंग शैली का उपयोग होगा। इसमें मुख्य वस्तु का विस्फोटित दृश्य और संरचनात्मक क्रॉस-सेक्शन आरेख शामिल होंगे। मुख्य डेटा को पैरामीटर तालिका, डोनट चार्ट, वितरण मानचित्र, वंशावली चार्ट और तुलना संबंधी जानकारी में बदला जाएगा, ताकि पाठक वस्तु के आकार, संरचना, प्रदर्शन और उपयोग को जल्दी समझ सके। अमूर्त या डेटा-आधारित वस्तुओं के लिए उपयुक्त ज्यामितीय आरेख या डेटा ग्राफ़िक्स का उपयोग किया जाएगा। अंतिम परिणाम एक सख्त 3:4 अनुपात वाला इन्फोग्राफिक पोस्टर होगा, जो हाई-डेफ़िनिशन देखने और प्रिंट करने के लिए उपयुक्त है। इसके साथ आगे संपादन के लिए HTML स्रोत फ़ाइल भी दी जाएगी। लेआउट में शीर्षक और पहचान, मुख्य चित्र, संरचित जानकारी मॉड्यूल और स्रोत टिप्पणियाँ शामिल होंगी। प्राथमिकता सामग्री की पूर्णता, स्पष्ट पाठ और प्रमाणित डेटा को दी जाएगी।
जानकारी
- संस्करण
- v3
- आखिरी अपडेट
- रन क्रेडिट
- उपयोग के अनुसार
- मॉडल
- स्वचालित
