प्रोडक्ट
पूरा कैटलॉग, एक बार में एक प्रोडक्ट
प्रोडक्ट को एक बार ऑब्जेक्ट के रूप में ट्रेन करें, फिर इसे किसी भी सेटिंग, एंगल और लाइट में शूट करें। जब इसे किसी पेज पर डालना हो, तो एक स्टेप में बैकग्राउंड हटा दें।
मुफ्त AI इमेज जनरेटर
हर प्रमुख इमेज मॉडल एक ही जगह पर: Nano Banana, Seedream, Flux, GPT, Ideogram और बहुत कुछ। प्रॉम्प्ट, संदर्भ या दोनों का उपयोग करके एक फोटो, चित्रण या पूरा कैंपेन जनरेट करें। फिर पेज छोड़े बिना एडिटिंग जारी रखें।
प्रतिदिन 20 मुफ्त इमेज। किसी कार्ड की आवश्यकता नहीं है।देखें कि टीमें इससे क्या बनाती हैं ↓
क्रिएटिव टीमें पहले से ही इस तरह से जनरेट कर रही हैं
यह क्या करता है
एक वाक्य, एक तस्वीर, या दोनों से शुरुआत करें
शुरू करने के चार तरीके। ज़्यादातर लोग पहले दो का इस्तेमाल करते हैं और कभी ध्यान नहीं देते कि बाकी दो ही हैं जो पूरी कैंपेन को एक जैसा बनाए रखते हैं।
इसका वर्णन करें। यही ब्रीफ है।
शुरू करने के लिए कुछ शब्द काफी हैं। सब्जेक्ट, लाइट, लेंस, मूड। आप जितना बेहतर जानते हैं कि आपको क्या चाहिए, प्रॉम्प्ट उतना ही ज़्यादा काम कर सकता है, लेकिन आपको सब कुछ पहले से पता होने की ज़रूरत नहीं है। लाइब्रेरी से कोई स्टाइल चुनें या उसे खाली छोड़ दें और मॉडल को तय करने दें।
इसे जनरेटर में आज़माएं →
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- 01
एक मॉडल चुनें और अपना प्रॉम्प्ट लिखें। या मॉडल को ऑटो पर छोड़ दें। लंबाई चौड़ाई का अनुपात सेट करें।
- 02
जो मायने रखता है उसे जोड़ें। एक संदर्भ चित्र, एक स्टाइल, एक कैरेक्टर या एक ऑब्जेक्ट।
- 03
एडिट करें, अपस्केल करें, या काम जारी रखें। इमेज से बात करें, या इसे Spaces में खोलें और काम जारी रखें।
कौन सा मॉडल
सबसे अच्छा AI इमेज मॉडल इस बात पर निर्भर करता है कि आप क्या बना रहे हैं
पंद्रह से अधिक मॉडल यहाँ मौजूद हैं और नए मॉडल लगभग हर महीने आते हैं। दो परिवार अधिकांश काम करते हैं। बाकी विशिष्ट कार्यों पर अपनी जगह बनाते हैं। जो लोग दिन भर जनरेट करते हैं, वे इसी तरह चुनते हैं।
| जब आपको ज़रूरत हो | इसके लिए प्रयास करें | क्यों | आउटपुट |
|---|---|---|---|
| फ़ोटो-रियलिज़्म | स्किन, लाइट और लेंस कैमरे की तरह काम करते हैं | 4K तक | |
| इमेज के अंदर टेक्स्ट | पठनीय, सही जगह पर रखा गया टाइप; गैर-लैटिन लिपियों के लिए Qwen | 2K तक | |
| संदर्भों के साथ एडिटिंग | कई टर्न्स में सब्जेक्ट और सीन को बनाए रखें; 14 संदर्भों तक | 4K तक | |
| स्पीड और वॉल्यूम | प्रति इमेज कुछ सेकंड, बैच और ड्राफ्ट के लिए बनाया गया | 1K–2K | |
| डिजाइन, वेक्टर, चित्रण | साफ़ शेप्स, ग्रेडिएंट्स, ब्रांड-रेडी आउटपुट | 1K–2K | |
| अधिकतम आकार | प्रिंट, क्रॉप्स और कंपोजिटिंग के लिए 4K-नेटिव | 4K |
या जनरेटर को चुनने दें
यहाँ लगभग पाँच में से एक इमेज ऑटोमैटिक रूप से चुने गए मॉडल से बनाई जाती है। इसे ऑटो मोड पर तब तक रहने दें जब तक आप यह वाक्य पूरा न कर लें कि "यह गलत इसलिए आया क्योंकि…"। यही वह पल है जब पिकर अपनी जगह बनाना शुरू करता है।
हर मॉडल, परिवार के अनुसार
12 परिवार · हर महीने नए मॉडल
GoogleNano Banana · परिवार देखें →
SeedreamByteDance · परिवार देखें →
FluxBlack Forest Labs · परिवार देखें →
GPT ImageOpenAI · परिवार देखें →
IdeogramIdeogram · परिवार देखें →
RecraftRecraft · परिवार देखें →
MysticMagnific · परिवार देखें →
Grok ImaginexAI · परिवार देखें →
QwenAlibaba · परिवार देखें →
Z ImageTongyi · परिवार देखें →
Luma PhotonLuma AI · परिवार देखें →
ClassicMagnific · परिवार देखें →लोग क्या बनाते हैं
छह काम जो यह जनरेटर हर दिन करता है
डेमो नहीं। वह काम जो वास्तव में प्लेटफ़ॉर्म से बाहर जाता है, और वह मॉडल जिसने आमतौर पर इसे बनाया है।
विज्ञापन और सोशल
हर फॉर्मेट, एक ही कैंपेन
एक कॉन्सेप्ट, फिर एक ही संदर्भ से हर अनुपात और हर मार्केट के लिए। इमेज में टेक्स्ट रेंडर किया गया है, उसी भाषा में जिसमें यह शिप होता है।
पोस्टर और पैकेजिंग
टाइप जिसे आप वास्तव में पढ़ सकते हैं
हेडलाइन्स, लेबल और लेआउट जहाँ अक्षर पहली बार में ही सही आते हैं। जब प्रिंट शॉप मांगे तो वेक्टर उपलब्ध हैं।
कैरेक्टर
एक ही चेहरा, चालीस सीन
कुछ इमेज से एक कैरेक्टर बनाएं और उन्हें कहानी, फीड या ब्रांड में पहचानने योग्य बनाए रखें।
कॉन्सेप्ट आर्ट और स्टोरीबोर्ड्स
दोपहर के भोजन से पहले बीस दिशाएं
तेज़ी से एक्सप्लोर करें, एक स्थिर शैली में, फिर अपनी पसंद के फ्रेम को 4K में या सीधे वीडियो में बदलें।
थंबनेल और एडिटोरियल
वह इमेज जो क्लिक दिलाती है
बोल्ड, स्पष्ट, ब्रांड के अनुकूल कवर और हेडर, जो उस प्लेटफॉर्म के हिसाब से साइज किए गए हैं जहाँ उन्हें जाना है।
देखें कि यह कैसे किया जाता है
इमेज के बाद
इमेज शुरुआत है, अंतिम परिणाम नहीं
चार में से तीन एडिट जनरेट करने के पांच मिनट के भीतर हो जाते हैं। इसके बाद जो कुछ भी आता है, वह प्रॉम्प्ट वाले पेज पर ही होता है, इसलिए आपके और तैयार असेट के बीच कोई डाउनलोड नहीं होता।
- एडिट करेंइससे बात करें, किसी क्षेत्र को रीटच करें, बैकग्राउंड बदलें।
- अपस्केल करें4K और उससे आगे, ऐसी डिटेल के साथ जो पहले मौजूद नहीं थी।
- इक्स्पेन्ड करेंअनुपात बदलें और सीन को फिल होने दें।
- कट आउटएक स्टेप में बैकग्राउंड हटाएं।
- रीलाइट और रीफ्रेम करेंनई लाइट, नया कैमरा एंगल, वही इमेज।
- एनिमेट करेंइसे उसी कैनवस से वीडियो में ले जाएं।
कैनवस पर
इमेज को डाउनलोड करने के बजाय Spaces में खोलें। वही टूल्स, एक जगह, और आपने जो कुछ भी ट्राई किया, उसकी पूरी थ्रेड इसके साथ रहती है। जब एक से ज़्यादा लोग काम पर काम करते हैं, तो यह वहीं होता है।
API के माध्यम से
वही मॉडल, वही क्वालिटी, आपके अपने सिस्टम से। बड़ी मात्रा में जनरेट करें, स्टाइल और रेफरेंस को कंट्रोल करें, और इसे पाइपलाइन में प्लग करें।
भरोसा
आप यहाँ जो बनाते हैं, वह आपका है
आपके द्वारा बनाया गया, आपका अपना, केवल उन्हीं के साथ साझा किया गया जिन्हें आप चुनते हैं।
01
डिज़ाइन के अनुसार प्राइवेट
Magnific किसी भी प्लान पर AI मॉडल को प्रशिक्षित करने के लिए आपके प्रॉम्प्ट, संदर्भ या परिणामों का उपयोग कभी नहीं करता है।
02
आपका है, बस बात खत्म
आप जो जनरेट करते हैं, वह आपका है। पेड प्लान पर कमर्शियल उपयोग शामिल है।
03
लाइसेंस प्राप्त डेटा
यहाँ पेश किए गए मॉडल लाइसेंस प्राप्त सामग्री पर प्रशिक्षित हैं। स्थानीय नियमों की जाँच करें; AI सामग्री कानून अलग-अलग होते हैं।
04
प्रमाणित सुरक्षा
ISO 27001, SOC 2 Type II, GDPR। ट्रस्ट सेंटर देखें।
05
टीमों के लिए कवर
Business और Enterprise प्लान थर्ड-पार्टी कॉपीराइट दावों के लिए कानूनी क्षतिपूर्ति जोड़ते हैं।
संख्याओं में
टीमें कैसे जनरेट करती हैं
+60%
टीमें कैसे जनरेट करती हैं
टीमें ज़्यादा जनरेट करती हैं। वे अलग तरह से भी जनरेट करती हैं
टीम प्लान की एक सीट व्यक्तिगत अकाउंट की तुलना में लगभग 60% अधिक इमेज बनाती है। यह अंतर उत्साह नहीं है। यह प्रोडक्शन है।
हमने यह जानने के लिए करोड़ों इमेज जनरेशन देखे कि वास्तव में यह कैसा दिखता है।
मापा गया: विश्लेषण के निशानसंपादकीय: हमारा नज़रिया, कोई माप नहीं
जहाँ काम होता है
01
काम कैनवस पर होता है
टीमें अपने इमेज वर्क का लगभग एक तिहाई हिस्सा Spaces के अंदर करती हैं। व्यक्तिगत अकाउंट्स, पाँचवें हिस्से से कम। टीमें स्टैंडअलोन एडिटिंग टूल्स का भी कम बार उपयोग करती हैं।
इसका क्या मतलब है
ऐसा नहीं है कि टीमें कम एडिट करती हैं। बल्कि एडिटिंग अब एक अलग प्रक्रिया नहीं रही। कैनवस पर संदर्भ, प्रॉम्प्ट और हर पिछला वर्ज़न काम के साथ ही रहता है, इसलिए अगला व्यक्ति वहीं से काम शुरू करता है जहाँ पिछला व्यक्ति छोड़कर गया था। प्रति सप्ताह 50 इमेज के साथ यह बढ़ता जाता है। 2 इमेज पर, यह मुश्किल से ही नज़र आता है।
इसके साथ क्या करें
यदि एक से अधिक व्यक्ति एक ही इमेज पर काम करते हैं, तो कैनवस से शुरुआत करें और वहीं बने रहें। टूल्स वही हैं। जो बदलता है वह यह है कि क्या उनके बीच संदर्भ बना रहता है।
टीम अकाउंट्सव्यक्तिगत अकाउंट्स
सरफेस के अनुसार इमेज वर्क का शेयर, टीम बनाम व्यक्तिगत पेड अकाउंट्स।
02
सबसे आम एडिट कोई टूल नहीं है। यह एक वाक्य है
जब कोई जनरेट की गई इमेज आगे कहीं जाती है, तो सबसे आम डेस्टिनेशन बैकग्राउंड रिमूवर या इमेज-अपस्केलर नहीं होता है। यह बातचीत का एक और दौर होता है। जनरेट करने के बाद पहले कदमों में से आधे से ज़्यादा फॉलो-अप निर्देश होते हैं, न कि कोई टूल।
इसका क्या मतलब है
टूलबार यह मान लेता है कि आप पहले से जानते हैं कि आपको किस टूल की ज़रूरत है। बातचीत ऐसा नहीं मानती। "लाइट को ठंडा करें" कभी किसी बटन से नहीं जुड़ा था, और अब इसकी ज़रूरत भी नहीं है। यही बदलाव है: आप परिणाम का वर्णन करते हैं, ऑपरेशन का नहीं।
इसके साथ क्या करें
यह तय करने से पहले कि कौन सा टूल इसे ठीक करेगा, बताएं कि इमेज में क्या गलत है। आपको अक्सर पता चलेगा कि टूल सवाल ही नहीं था।
मॉडल और सेटिंग्स
03
वे मॉडल जिन्हें लोग सबसे पहले चुनते हैं
ये वे मॉडल हैं जिनकी Magnific पर अभी सबसे ज़्यादा मांग है। टीम अकाउंट और व्यक्तिगत अकाउंट लगभग एक जैसे ही मॉडल्स का इस्तेमाल करते हैं।
इसका क्या मतलब है
रेंज ही मुख्य बात है, रैंकिंग नहीं। एक मॉडल टाइप को स्पष्ट रूप से सेट करता है। दूसरा फोटोग्राफिक स्किन को बनाए रखता है। एक और सीधे 4K पर जाता है। आपको उन सभी की ज़रूरत नहीं है—आपको बस उस इमेज के लिए सही मॉडल की ज़रूरत है जो आपके सामने है।
04
1 में से 5
लगभग 1 में से 5 जनरेशन में, एडिटर आपके लिए मॉडल चुनता है
ऑटोमैटिक सिलेक्शन किसी भी व्यक्तिगत मॉडल की तुलना में ज़्यादा अलग-अलग यूज़र्स तक पहुँचता है। सभी इमेज जनरेशन का लगभग पाँचवाँ हिस्सा आपके लिए चुने गए मॉडल के साथ चलता है।
इसका क्या मतलब है
दो आबादी, एक नहीं। ज़्यादातर लोग कभी मॉडल पिकर नहीं खोलते। एक छोटा समूह ज़्यादातर इमेज जनरेट करता है और हर बार सोच-समझकर चुनता है। दोनों सही हैं। जब आप वॉल्यूम में प्रोडक्शन कर रहे हों और जानते हों कि प्रत्येक मॉडल टाइपोग्राफी, स्किन या टेक्स्ट के साथ क्या करता है, तो मॉडल चुनना फायदेमंद होता है। उससे नीचे, चुनाव में जितना रिटर्न मिलता है, उससे ज़्यादा ध्यान खर्च होता है।
इसके साथ क्या करें
ऑटोमैटिक पर बने रहें जब तक कि आप यह न बता सकें कि आप क्या बदलेंगे। तब पिकर अपनी जगह बनाना शुरू कर देता है।
05
3×
टीमें रिज़ॉल्यूशन बदलती हैं, मॉडल नहीं
जहाँ रिज़ॉल्यूशन स्पष्ट रूप से चुना जाता है, वहाँ 2K सभी अनुरोधों का लगभग आधा हिस्सा लेता है। टीम अकाउंट्स व्यक्तिगत अकाउंट्स की तुलना में लगभग 3 गुना ज़्यादा बार 4K मांगते हैं—यह वह सेटिंग है जो प्रोडक्शन वर्क को बाकी सब से अलग करती है।
इसका क्या मतलब है
2K वर्किंग डिफ़ॉल्ट है क्योंकि ज़्यादातर आउटपुट स्क्रीन के लिए होते हैं। 4K एक प्रोडक्शन निर्णय है, न कि केवल क्वालिटी का: आप इसे तब चुनते हैं जब किसी चीज़ को क्रॉप, प्रिंट या बड़े पैमाने पर कंपोज़िट करना हो।
इसके साथ क्या करें
जब आप निर्णय ले रहे हों तो 2K पर जनरेट करें। जब इमेज फाइनल हो जाए, तब रिज़ॉल्यूशन बढ़ाएं।
उन जनरेशन का हिस्सा जहाँ रिज़ॉल्यूशन स्पष्ट रूप से चुना जाता है (इमेज जनरेशन का लगभग 43%)। बाकी में कोई रिज़ॉल्यूशन नहीं होता।
06
वास्तव में कितनी कोशिशें लगती हैं
<2
जनरेशनप्रति सत्र क्रिएशन
4+
संवादात्मक संपादनप्रति सत्र टर्न
~8
वेरिएशनडिजाइन के अनुसार
~2
इक्स्पेन्ड करें और रीटचप्रति सत्र
इसका क्या मतलब है
ये संख्याएँ ज़्यादातर लोगों के अनुमान से कम हैं। परिणाम पाने के लिए प्रॉम्प्टिंग में 100 प्रयास नहीं लगते। यह बस कुछ ही प्रयास होते हैं, और जो सेशन लंबे चलते हैं, वे जानबूझकर रेंज को एक्सप्लोर कर रहे होते हैं।
इसके साथ क्या करें
किसी प्रोजेक्ट के लिए क्रेडिट का अनुमान लगा रहे हैं? सत्रों को गिनें और एक छोटी संख्या से गुणा करें। प्रॉम्प्ट्स को गिनने से अनुमान बहुत ज़्यादा हो जाता है।
इमेज के बाद
07
जब कोई इमेज एडिट की जाती है, तो वह तुरंत एडिट हो जाती है
4 में से 3 फॉलो-अप एडिट 5 मिनट के भीतर शुरू हो जाते हैं। लगभग 10 में से 7 लोग एक स्टेप के बाद रुक जाते हैं। टूल-आधारित एडिट में, पहला कदम आमतौर पर बैकग्राउंड रिमूवर होता है, न कि इमेज-अपस्केलर।
इसका क्या मतलब है
एक बार में, पाइपलाइन नहीं। और बैकग्राउंड-फर्स्ट का मतलब है कंपोजिटिंग: इमेज किसी और चीज़ में जा रही है, इसलिए किसी और चीज़ के मायने रखने से पहले इसे अपने आयत से बाहर आना होगा।
केवल पोस्ट-प्रोसेसिंग टूल्स के लिए रीनॉर्मलाइज़ किया गया।
08
असिस्टेंट पहले से ही कनेक्टेड हैं
प्रोग्रामेटिक जनरेशन सहायकों और MCP क्लाइंट्स के माध्यम से आता है। बाहरी एजेंटों में, लगभग 10 में से 8 अनुरोध Claude के माध्यम से आते हैं, जबकि बाकी का अधिकांश हिस्सा ChatGPT और कोडिंग टूल्स से आता है।
इसका क्या मतलब है
प्रोग्रामेटिक इमेज जनरेशन के लिए अब इंटीग्रेशन प्रोजेक्ट की आवश्यकता नहीं रही। यह उस असिस्टेंट के माध्यम से आती है जिसे किसी ने पहले से ही ओपन कर रखा है, न कि किसी बिल्ड के माध्यम से। यह बदल देता है कि कौन इसे एक्सेस कर सकता है: इंजीनियरिंग टीम से लेकर कनेक्टेड टूल वाले किसी भी व्यक्ति तक।
इसके साथ क्या करें
यदि किसी अन्य सिस्टम के भीतर इमेज जनरेशन की आवश्यकता है, तो इंटीग्रेशन को स्कोप करने से पहले जाँच लें कि क्या कोई कनेक्शन पहले से मौजूद है।
क्या आप इसे एक बड़े संगठन में लागू कर रहे हैं? Enterprise में कस्टम SSO, अनुपालन और समर्पित सहायता शामिल है।
केवल बाहरी एजेंट।
प्लान
जहाँ फ्री प्लान खत्म होता है
इस पेज पर तीन पैटर्न एक जैसे हैं। टीमें प्रति सीट लगभग 60% अधिक जनरेट करती हैं। वे लगभग 3 गुना अधिक बार 4K की मांग करती हैं। वे टूल्स के बीच फाइलें ले जाने के बजाय कैनवस पर काम करती हैं।
इनमें से कोई भी अलग तरह का व्यक्ति नहीं है। यह तब होता है जब इमेज जनरेशन सिर्फ आज़माने वाली चीज़ न रहकर, कुछ ऐसा बन जाता है जिसे आप शिप करते हैं।
इंडिविजुअल
€12 से शुरू/माह
वार्षिक बिलिंग
हर मॉडल, शुरुआत के लिए एक दैनिक मुफ्त कोटा, और ज़रूरत पड़ने पर ज़्यादा वॉल्यूम। एक व्यक्ति के लिए बनाया गया।
व्यक्तिगत प्लान देखेंBusiness
€47/सीट/माह
वार्षिक बिलिंग
एक साझा क्रेडिट पूल, Spaces और Projects, एडमिन कंट्रोल्स और गवर्नेंस। 2 सीटों से शुरू।
Business प्लान देखेंEnterprise
कस्टम
असीमित सीटें, SSO, ऑडिट लॉग्स, कानूनी क्षतिपूर्ति और एक समर्पित टीम।
सेल्स टीम से बात करेंहर प्लान मुफ्त में शुरू होता है: इमेज का दैनिक कोटा, किसी कार्ड की आवश्यकता नहीं।
लोग जो सवाल पूछते हैं
Magnific AI इमेज जनरेटर क्या है?
एक टेक्स्ट से इमेज और इमेज से इमेज जनरेटर जो हर प्रमुख मॉडल को एक जगह लाता है: Nano Banana, Seedream, Flux, GPT Image, Ideogram, Recraft और बहुत कुछ। किसी इमेज का वर्णन करें, एक संदर्भ अपलोड करें, या दोनों करें, और फिर उसी पेज पर एडिटिंग जारी रखें।
क्या यह मुफ्त है?
हाँ। फ्री प्लान में हर मॉडल पर इमेज का दैनिक भत्ता शामिल है। पेड प्लान वॉल्यूम और आउटपुट साइज़ को बढ़ाते हैं और चुनिंदा मॉडलों पर अनलिमिटेड जनरेशन जोड़ते हैं।
सबसे अच्छा AI इमेज जनरेटर मॉडल कौन सा है?
यह काम पर निर्भर करता है। फोटो-रियलिज्म के लिए Nano Banana 2 और Seedream 5, इमेज में टेक्स्ट के लिए Ideogram 4, जब आप संदर्भों के साथ एडिटिंग कर रहे हों तो Nano Banana Pro या Flux.2 Max, और गति के लिए Nano Banana 2 Lite या Flux.2 Klein का उपयोग करें। या इसे ऑटो पर छोड़ दें: यहाँ लगभग हर पांच में से एक इमेज इसी तरह बनाई जाती है।
क्या मैं दूसरी इमेज से एक इमेज जनरेट कर सकता हूँ?
हाँ। एक संदर्भ अपलोड करें और जनरेटर उसके संघटन, पैलेट और लाइट को पढ़ लेता है। विषय को बदलने और संरचना को बनाए रखने के लिए इसे एक प्रॉम्प्ट के साथ मिलाएं, या इसके विपरीत करें।
क्या मैं फोटो-रियलिस्टिक इमेज जनरेट कर सकता हूँ?
हाँ। यहाँ कई मॉडल इसके लिए बनाए गए हैं, और अधिकांश पर 4K आउटपुट उपलब्ध है। “AI फोटो जनरेटर” उन चीजों में से एक है जिन्हें लोग इस टूल के लिए कहते हैं।
क्या मैं इमेज का व्यावसायिक उपयोग कर सकता हूँ?
हाँ। आप जो जनरेट करते हैं उसके मालिक आप हैं, और पेड प्लान में एक वाणिज्यिक लाइसेंस शामिल है। Business और Enterprise प्लान कानूनी क्षतिपूर्ति जोड़ते हैं।
क्या Magnific मेरे द्वारा बनाई गई चीजों पर अपने AI को प्रशिक्षित करता है?
नहीं। प्रॉम्प्ट, संदर्भ और परिणाम का उपयोग कभी भी किसी भी प्लान पर मॉडलों को प्रशिक्षित या फाइन-ट्यून करने के लिए नहीं किया जाता है।
क्या मैं Claude या ChatGPT से इमेज जनरेट कर सकता हूँ?
हाँ। Magnific MCP के माध्यम से Claude, ChatGPT और Cursor से जुड़ता है। वहाँ एक इमेज के लिए पूछें और यह यहाँ आपके मॉडलों और आपके क्रेडिट के साथ जनरेट हो जाती है।
AI इमेज जनरेटर कैसे काम करता है?
इमेज-और-टेक्स्ट जोड़ों पर प्रशिक्षित एक मॉडल सीखता है कि शब्द विज़ुअल फीचर्स से कैसे जुड़ते हैं। एक प्रॉम्प्ट दिए जाने पर, यह एक ऐसी इमेज बनाता है जो विवरण से मेल खाती है, जो शोर से विवरण तक चरणों में रिफाइन होती है। अलग-अलग मॉडल गति, यथार्थवाद और नियंत्रण के बीच अलग-अलग ट्रेड-ऑफ करते हैं, यही कारण है कि यहाँ एक से अधिक मॉडल हैं।
क्या Magnific और Freepik एक ही हैं?
हाँ। Freepik अब Magnific बन गया है: वही कंपनी, एक ब्रांड, अब इमेज, वीडियो, ऑडियो, 3D और सहयोगी काम के लिए एक पूर्ण क्रिएटिव स्यूट।
क्या कोई सामग्री प्रतिबंध हैं?
हाँ। जनरेशन हमारी स्वीकार्य उपयोग नीति का पालन करती है; कुछ विषय सभी मॉडलों पर ब्लॉक किए गए हैं।
आपकी अगली इमेज बस एक वाक्य की दूरी पर है।
- अंतिम बार अपडेट किया गया
- नवीनतम बदलाव
- एक नया इमेज मॉडल जोड़ा गया और रिज़ॉल्यूशन की सीमाएं अपडेट की गईं।