CREATEVISION AI · फील्ड टेस्टेड
एक अच्छी इमेज। इस्तेमाल के और भी तरीके।
कैरेक्टर कैंपेन, प्रोडक्ट सेट, पढ़ने योग्य पोस्टर या छोटा एनिमेटेड लूप बनाएँ। किसी टेस्टेड सेटअप से शुरू करें और उसे अपना बनाएँ।
20 रिकॉर्ड किए गए अनुरोध · मूल फ़ाइलें और सटीक प्रॉम्प्ट ↗Low पर आइडिया परखें
हमारा पोस्टर ब्रीफ़ Low और Medium दोनों पर पढ़ने योग्य था। Low में कम क्रेडिट का कोट मिला; दोनों का मापा गया इंतज़ार लगभग एक जैसा था।
एक बार में एक ही एडिट करें
अगली रेफ़रेंस के तौर पर सबसे हाल की स्वीकृत इमेज इस्तेमाल करें। हर बदलाव के बाद चेहरा, लेबल और आकार जाँचें।
पहले टास्क चुनें, फिर मोड
Flare सरल एडिट के लिए काम करता रहा। Sunburst ने हमारे तीन-राउंड के सीक्वेंस पूरे किए, लेकिन हमने Flare के मिलते-जुलते सीक्वेंस नहीं चलाए। ये टेस्ट बार-बार एडिटिंग के लिए किसी बेहतर मोड को साबित नहीं करते।
01 / कैरेक्टर निरंतरता
नई सेटिंग। नई आउटफ़िट। पहचानी जाने वाली कैरेक्टर।
हमारी काल्पनिक कैरेक्टर तीन एडिट के दौरान अपना कॉपर बॉब, टील चश्मा और स्टार इयररिंग्स बनाए रखती है। हर चरण की तुलना शुरुआती पोर्ट्रेट से करें।
- सेटिंग, जैकेट या पोज़ को अलग-अलग बदलें।
- सबसे हाल की स्वीकृत इमेज दोबारा इस्तेमाल करें।
- शेयर करने से पहले चेहरे की बारीकियाँ जाँचें।
एक काल्पनिक सब्जेक्ट; यह विज़ुअल निरंतरता की जाँच है, पहचान की गारंटी नहीं। Flare का मिलता-जुलता तीन-राउंड सीक्वेंस टेस्ट नहीं किया गया।
प्रॉम्प्ट, रेफ़रेंस और सेटिंग लोड करता है। तैयार हों तो जनरेट करें।
प्रॉम्प्ट और सेटिंग
- मोड:
- Sunburst
- क्वालिटी:
- मध्यम
- प्लानिंग:
- निम्न
- देखा गया इंतज़ार:
- 19.0 s
The same fictional woman in the same bookstore, now turning her head about 30 degrees toward a window on her left while keeping her body still. Preserve her recognizable facial features, copper blunt-fringe bob, teal round glasses, silver star earrings, navy jacket, white top and natural skin texture. Same framing and soft lighting. No new people or text.
02 / प्रोडक्ट कैंपेन
प्रोडक्ट वही रखें। उसके आसपास कैंपेन बनाएँ।
एक सीरम की बोतल छोटा कैंपेन बन जाती है: नया बैकग्राउंड, तह किया हुआ लिनन, फिर एक फूल। लेबल, नीला ढक्कन और बोतल पहचानी जाने वाली बनी रहती है।
- लेबल और आकार बताएँ जो वैसे ही रहने चाहिए।
- हर रिवीज़न में एक ही बदलाव जोड़ें।
- छोटे टेक्स्ट को मूल आकार में जाँचें।
Sunburst के तीन क्रमिक एडिट, बिना मिलते-जुलते Flare सीक्वेंस के। हर चरण के बाद लेबल और सिल्हूट जाँचें।
प्रॉम्प्ट, रेफ़रेंस और सेटिंग लोड करता है। तैयार हों तो जनरेट करें।
प्रॉम्प्ट और सेटिंग
- मोड:
- Sunburst
- क्वालिटी:
- मध्यम
- प्लानिंग:
- निम्न
- देखा गया इंतज़ार:
- 19.1 s
Keep this image unchanged except add a single small orange blossom at the bottom right, behind the bottle. Preserve the NOMA bottle silhouette, cobalt cap, brass collar, ivory color, typography NOMA / DAILY SERUM / 30 ml, cream linen cloth, camera angle and sage background. No additional text.
03 / पोस्टर टेक्स्ट
पॉलिश से पहले शब्द सही करें।
दोनों दिखाए गए आउटपुट में माँगे गए छह टेक्स्ट स्ट्रिंग सुरक्षित हैं। Medium सतह का विवरण जोड़ता है; कॉपी और हायरार्की जाँचने के लिए Low पहले से ही काम करता है।
- सटीक शब्द, तारीखें और कीमतें लिखें।
- हेडलाइन और पढ़ने का क्रम तय करें।
- प्रकाशित करने से पहले मूल की प्रूफ़रीडिंग करें।
हर क्वालिटी का पहला नतीजा, बिना रीटचिंग के दिखाया गया। सभी छह ट्रायल पूरी समीक्षा में हैं।
प्रॉम्प्ट, रेफ़रेंस और सेटिंग लोड करता है। तैयार हों तो जनरेट करें।
प्रॉम्प्ट और सेटिंग
- मोड:
- Flare
- क्वालिटी:
- निम्न
- प्लानिंग:
- उच्च
- देखा गया इंतज़ार:
- 9.5 s
Design a polished vertical 3:4 night-market event poster, dark indigo background, one glossy tangerine with a tiny teal leaf in the lower third, dramatic studio lighting. Top: large exact headline "NOMA NIGHT MARKET". Directly beneath it, exact Chinese text "夜市限定". Middle: exact date "SAT 21 NOV" and exact time "18:00–23:00" on separate lines. Bottom: exact price "$12" and exact offer "2 FOR $20". Make every line readable, no other text, no logos, no QR code. Preserve generous margins and a clear hierarchy between title, date and price.
04 / प्रोडक्ट लूप
थोड़ी सी हलचल। जानबूझकर बनाया गया लूप।
किसी प्रोडक्ट इमेज को एनिमेटेड अंदाज़ में बदलें। चार और सोलह फ़्रेम की तुलना करें: लंबे लूप का मतलब बड़ी फ़ाइल और अलग क्रेडिट कोट भी है।
- छोटी, दोहराई जाने वाली हलचल से शुरू करें।
- अपनी ज़रूरत की हलचल के लिए फ़्रेम चुनें।
- ढक्कन के किनारे और लूप का ट्रांज़िशन जाँचें।
आकार और लाइटिंग के छोटे बदलाव दिखते रहते हैं। ज़्यादा फ़्रेम का मतलब अपने आप बेहतर हलचल नहीं।
प्रॉम्प्ट, रेफ़रेंस और सेटिंग लोड करता है। तैयार हों तो जनरेट करें।
प्रॉम्प्ट और सेटिंग
- मोड:
- Sunburst
- क्वालिटी:
- मध्यम
- प्लानिंग:
- निम्न
- देखा गया इंतज़ार:
- 18.7 s
A seamless repeating product loop using the exact NOMA serum bottle in the reference. The bottle remains perfectly stationary, label NOMA / DAILY SERUM / 30 ml, ivory body, cobalt cap and brass collar unchanged. Only a soft narrow highlight moves gently from left to right across the bottle, dims, and returns to the starting illumination. Fixed frontal camera, plain sage-green background. No rotations, no hands, no new objects, no added text. The end should return to the start.
हमारी सिफ़ारिशों के पीछे का विवरण
करीब से देखना चाहें तो सभी 20 अनुरोध, दोहराए गए ट्रायल, तुलना तालिकाएँ और सीमाएँ देखें।
5 नवंबर 2026 को टेस्ट किया गया। छोटा नियंत्रित सैंपल; इंतज़ार में कतार और नेटवर्क का समय शामिल है। रिकॉर्ड में दिए क्रेडिट आँकड़े कोट हैं, अकाउंट से कटौती नहीं।
Data use terms · 评测数据使用条款 · v1.0
सभी 20 रिकॉर्ड किए गए अनुरोध देखें
हमारा GPT Image 2.6 निर्णय: विचार को मंजूरी दें, फिर बारीकियों को निखारें।
पहले पोस्टर के लिए हमारा व्यावहारिक शुरुआती बिंदु Flare को Low पर रखना है, और केंद्रित संदर्भ संपादनों के लिए Medium गुणवत्ता के साथ Low planning depth। इस छोटे परीक्षण में सेटिंग बढ़ाने से न तो अपने आप तेज़ नतीजा मिला और न ही दिखने में बेहतर संपादन। असली फ़ायदा यह था कि स्वीकृत उत्पाद या किरदार को बदलावों के एक क्रम में बनाए रखा जाए।
हमने 5 नवंबर 2026 को 20 अनुरोध दर्ज किए: छह दोहराए गए पोस्टर परीक्षण, एक GPT Image 2.5 नियंत्रण, दो संदर्भ-छवि तैयारियाँ, नौ संदर्भ संपादन और दो उत्पाद GIF। हर अनुरोध पूरा हुआ। नीचे दिए गए सभी आउटपुट पहली बार जमा किए गए नतीजे हैं, जिनके सटीक प्रॉम्प्ट और मूल फ़ाइलें जाँच के लिए उपलब्ध हैं।
- दर्ज किए गए अनुरोध
- 20
- Flare Low पोस्टर की माध्यिका
- 9.2 सेकंड
- क्रमिक किरदार संपादन
- 3
- जाँचे गए उत्पाद GIF
- 4/16 फ़्रेम
ये एक नियंत्रित नमूने के अवलोकन हैं। समय में कतार और नेटवर्क की प्रतीक्षा शामिल है, साथ ही दो सेकंड के अंतराल पर स्थिति जाँची गई। ये उत्पादन गति की गारंटी नहीं हैं।
OpenAI ने 4 नवंबर 2026 को Images 2.6 की घोषणा की। आधिकारिक विशेषता दावे और हमारे माप नीचे अलग-अलग बताए गए हैं। OpenAI
हमारी संपादकीय सिफ़ारिशें यहाँ दिखाए गए आउटपुट से निकली हैं। प्रॉम्प्ट और जनरेशन सेटिंग्स देखने के लिए किसी छवि पर क्लिक करें।
किसी परीक्षण पर जाएँ
- ज़्यादा पॉलिश पर खर्च करने से पहले संदेश जाँच लें: छह द्विभाषी पोस्टर: Low और Medium, तीन अनुरोध प्रत्येक।
- केंद्रित संपादन के लिए कम planning से शुरुआत करें: वही उत्पाद और बैकग्राउंड निर्देश; Flare, Sunburst Low planning और Sunburst High planning।
- एक स्वीकृत उत्पाद को छोटे कैंपेन में बदलें: बैकग्राउंड, लिनन और फूल तीन क्रमिक संपादनों में जोड़े गए।
- एक किरदार को तीन संपादनों से गुज़ारें: एक काल्पनिक महिला किताबों की दुकान में जाती है, जैकेट का रंग बदलती है और सिर घुमाती है।
- अपने ज़रूरी लूप के लिए GIF फ़्रेम चुनें: चार बनाम सोलह फ़्रेम: फ़ाइल का आकार, क्रेडिट और जाँचने योग्य बारीकियाँ।
- फ़ैसले में सरल विकल्प भी शामिल रखें: एक GPT Image 2.5 पोस्टर और एक Flare संदर्भ संपादन उपयोगी नियंत्रण देते हैं।
ज़्यादा पॉलिश पर खर्च करने से पहले संदेश जाँच लें
हमने Flare को एक ही ब्रीफ़ छह बार दिया: एक अंग्रेज़ी हेडलाइन, चार चीनी अक्षर, एक तारीख़, एक समय और दो कीमतें। दृश्य समीक्षा में सभी छह आउटपुट में छहों ज़रूरी टेक्स्ट स्ट्रिंग पढ़ने योग्य थीं। Low की लागत 70 क्रेडिट प्रति अनुरोध थी; Medium की 150। माध्यिका प्रतीक्षा 9.2 और 9.3 सेकंड रही, जो दो सेकंड की पोलिंग के साथ क्रम तय करने के लिए बहुत करीब है। Medium ने सतह का विवरण और चमक बढ़ाई, लेकिन Low पहले ही कॉपी और लेआउट के प्रूफ़ के तौर पर काम कर रहा था। हमारी पसंद: Low पर शब्दों और पदानुक्रम को मंजूरी दें, फिर दिशा तय होने पर फ़िनिश के लिए भुगतान करें। यह एक तैयार किया गया ब्रीफ़ है, टेक्स्ट-सटीकता का सामान्य स्कोर नहीं।
सभी छह रन दिखाए गए हैं। Low की प्रतीक्षा: 9.5 / 9.2 / 8.9 सेकंड। Medium की प्रतीक्षा: 9.3 / 16.5 / 9.1 सेकंड। अनुरोध बारी-बारी गुणवत्ता क्रम में लगातार चलाए गए। चीनी टेक्स्ट दृश्य रूप से जाँचा गया; OCR केवल क्रॉस-चेक था।
केंद्रित संपादन के लिए कम planning से शुरुआत करें
ब्रीफ़ में NOMA लेबल, कोबाल्ट कैप, ब्रास कॉलर और बोतल का आकार बनाए रखते हुए सेज बैकग्राउंड माँगा गया था। Sunburst ने Medium गुणवत्ता और Low planning के साथ 17.6 सेकंड में काम पूरा किया; High planning में 25.0 सेकंड लगे। दोनों ने 165 क्रेडिट का कोट दिया और जाँच के पैमाने पर माँगी गई उत्पाद बारीकियाँ बनाए रखीं। Flare ने वही सरल संपादन 12.4 सेकंड में किया। इस काम के लिए planning बढ़ाने की कोई व्यावहारिक वजह हमें नहीं दिखी। गुणवत्ता छवि का विवरण नियंत्रित करती है; planning तैयारी नियंत्रित करती है। कई ऑब्जेक्ट या लेआउट बाधाओं वाले ब्रीफ़ के लिए अतिरिक्त planning रखें, और High को अपने आप सुधार मानने के बजाय नतीजे की तुलना करें।
हर संपादित स्थिति के लिए एक अनुरोध; तीनों संपादन अनुरोध एक साथ चले। ये समय इन कॉलों के हैं और सामान्य विलंबता का फ़ायदा साबित नहीं करते। उत्पाद की बारीकियाँ दृश्य रूप से आँकी गईं, बिना किसी स्वचालित पहचान स्कोर के।
एक स्वीकृत उत्पाद को छोटे कैंपेन में बदलें
काम का उत्पाद वर्कफ़्लो पहली छवि स्वीकृत होने के बाद शुरू होता है। हमने बैकग्राउंड बदला, लिनन का कपड़ा जोड़ा, फिर एक फूल जोड़ा। हर अनुरोध में पिछला आउटपुट इस्तेमाल हुआ और उन बारीकियों के नाम दिए गए जो बनी रहनी थीं: NOMA, DAILY SERUM, 30 ml, आइवरी बॉडी, नीला कैप और ब्रास कॉलर। ये बारीकियाँ तीनों संपादनों में पहचानने योग्य रहीं। तीनों चरणों में कुल 495 क्रेडिट का कोट दिया गया और संदर्भ-छवि की तैयारी को छोड़कर 53.3 सेकंड की मापी गई प्रतीक्षा लगी। हमारी संपादकीय पसंद है कि हर दौर में एक नियंत्रित बदलाव किया जाए: इससे लेबल या सिल्हूट के भटकने पर रुकने या लौटने की साफ़ जगह मिलती है।
Sunburst · Medium गुणवत्ता · Low planning · हर संपादन के लिए एक संदर्भ। शुरुआती संदर्भ में 9.6 सेकंड लगे और 150 क्रेडिट का कोट दिया गया। छोटे नियंत्रित संपादन जाँचने में आसान होते हैं; ये नतीजे दूसरे उत्पादों पर सटीक संरक्षण की गारंटी नहीं देते।
एक किरदार को तीन संपादनों से गुज़ारें
ताँबे रंग का बॉब, टील चश्मा और स्टार इयररिंग्स निरंतरता जाँचना आसान बनाते हैं। Sunburst ने किताबों की दुकान का बैकग्राउंड, सरसों से नेवी जैकेट का बदलाव और सिर का घुमाव—इन सबमें ये पहचानने योग्य विशेषताएँ बनाए रखीं। पोज़ का बदलाव ज़्यादा चुनौतीपूर्ण उदाहरण है: चेहरा यथावत छोड़ने के बजाय दोबारा बनाना पड़ता है। तीनों संपादनों में 495 क्रेडिट का कोट दिया गया और शुरुआती पोर्ट्रेट को छोड़कर कुल 55.1 सेकंड लगे। हम इसे कैंपेन वेरिएशन और किरदार की योजना के लिए इस्तेमाल करेंगे, हर चरण के बाद दृश्य जाँच के साथ। हमने बायोमेट्रिक पहचान की सटीकता नहीं मापी है, और हम यह वादा नहीं करेंगे कि कोई संदर्भ हर भावी पोज़ में बिल्कुल वही व्यक्ति देगा।
हर संपादन में पिछली छवि इस्तेमाल हुई। Sunburst · Medium गुणवत्ता · Low planning। संदर्भ की तैयारी में 10.0 सेकंड लगे और 150 क्रेडिट का कोट दिया गया। यहाँ दिखाए गए सभी लोग जनरेट किए गए काल्पनिक विषय हैं।
अपने ज़रूरी लूप के लिए GIF फ़्रेम चुनें
दोनों उत्पाद GIF एक ही संदर्भ, प्रॉम्प्ट और 200 मिलीसेकंड के फ़्रेम विलंब का उपयोग करते हैं। चार फ़्रेमों ने 165 क्रेडिट और लगभग 207 KiB पर 0.8 सेकंड का लूप बनाया; सोलह ने 420 क्रेडिट और लगभग 734 KiB पर 3.2 सेकंड का लूप बनाया। ज़्यादा फ़्रेमों ने इस लूप को लंबा और फ़ाइल को बड़ा बनाया; सिर्फ़ यही एनीमेशन के ज़्यादा सहज या ज़्यादा सटीक होने का सबूत नहीं है। कैप के किनारे, बोतल की चौड़ाई और पहले फ़्रेम पर वापसी की जाँच करें: आकार और रोशनी में छोटे बदलाव दिखते हैं। हम इस तरह के संयमित हाइलाइट लूप को उत्पाद के एक्सेंट के तौर पर इस्तेमाल करेंगे, फिर उसे उसके इच्छित डिस्प्ले आकार पर देखेंगे। यह तैयार उत्पाद एनीमेशन की जाँच का विकल्प नहीं है।
दोनों 512 × 512 की असली एनिमेटेड GIF फ़ाइलें हैं, जो Sunburst, Medium गुणवत्ता और Low planning से बनी हैं। समय एक साथ मापा गया: 18.7 / 21.1 सेकंड। क्रेडिट कोट में एक संदर्भ छवि शामिल है। GIF पैलेट की सीमाएँ बारीक ग्रेडिएंट को भी प्रभावित कर सकती हैं।
फ़ैसले में सरल विकल्प भी शामिल रखें
एकल GPT Image 2.5 Flare Medium पोस्टर कंट्रोल ने छह ज़रूरी टेक्स्ट स्ट्रिंग्स को पढ़ने योग्य भी बनाए रखा। इसमें 24.1 सेकंड लगे और 40 क्रेडिट का कोट दिखा, इसलिए परिचित स्टैटिक ब्रीफ़ के लिए 2.6 अपने-आप सबसे कम क्रेडिट वाला विकल्प नहीं है। Flare पोर्ट्रेट-बैकग्राउंड कंट्रोल 12.3 सेकंड में 165 क्रेडिट पर पूरा हुआ और पहचाने जाने वाले चश्मे, बाल और ईयररिंग्स बनाए रखे। Flare ने हमारे एक-चरणीय एडिट कंट्रोल पूरे किए, और Sunburst ने तीन-राउंड सीक्वेंस पूरे किए। हमने Flare के मिलते-जुलते तीन-राउंड सीक्वेंस नहीं चलाए, इसलिए ये नतीजे यह साबित नहीं करते कि बार-बार एडिटिंग में कौन-सा मोड डिटेल बेहतर बनाए रखता है। ये एक-रन कंट्रोल हैं, हर मॉडल को रैंक करने या आधिकारिक 50% स्पीड दावे को साबित करने के लिए काफ़ी नहीं।
पोस्टर नियंत्रण में वही 1K अनुपात और प्रॉम्प्ट इस्तेमाल हुआ जो दोहराए गए पोस्टर परीक्षणों में था। पोर्ट्रेट नियंत्रण में वही मूल संदर्भ और निर्देश इस्तेमाल हुआ जो पहले Sunburst पोर्ट्रेट संपादन में था। मौजूदा क्रेडिट शेड्यूल मॉडल संस्करणों के बीच अलग होते हैं।
पोस्टर की गति और क्रेडिट कोट, नमूने का आकार सामने रखकर
एक जैसा 1K, 3:4 पोस्टर ब्रीफ़। गुणवत्ता सेटिंग बदलने से कोट भी बदलता है।
| GPT Image 2.6 Flare · Low | GPT Image 2.6 Flare · Medium | GPT Image 2.5 Flare · Medium | |
|---|---|---|---|
| दर्ज किए गए अनुरोध | 3 | 3 | 1 |
| देखी गई माध्यिका प्रतीक्षा | 9.2 सेकंड | 9.3 सेकंड | 24.1 सेकंड · एक रन |
| देखी गई सीमा | 8.9–9.5 सेकंड | 9.1–16.5 सेकंड | 24.1 सेकंड · एक रन |
| प्रति अनुरोध कोट किए गए क्रेडिट | 70 क्रेडिट | 150 क्रेडिट | 40 क्रेडिट |
| ज़रूरी टेक्स्ट स्ट्रिंग पढ़ने योग्य | हर आउटपुट में 6/6 | हर आउटपुट में 6/6 | नियंत्रण में 6/6 |
| हमारी शुरुआती पसंद | पहला कॉपी-और-लेआउट प्रूफ़ | ज़्यादा सतही फ़िनिश | कम क्रेडिट वाला स्थिर नियंत्रण |
CreateVision AI के माप और कोट, 5 नवंबर 2026। 2.5 नियंत्रण के कोई दोहराव परीक्षण नहीं हैं। समय में कतार/नेटवर्क की प्रतीक्षा और पूरा होने की जाँच में लगभग दो सेकंड तक का विलंब शामिल है। ये संख्याएँ क्रॉस-प्लेटफ़ॉर्म बेंचमार्क या गारंटीकृत SLA नहीं हैं।
सबूत जाँचें
सभी 20 अनुरोध, प्रॉम्प्ट और मूल फ़ाइलें
सेटिंग्स, देखी गई प्रतीक्षाएँ, क्रेडिट कोट और हर मूल छवि या GIF के लिंक के साथ सार्वजनिक परीक्षण रिकॉर्ड डाउनलोड करें।
OpenAI इमेज जनरेशन गाइड
जटिलता, GIF आउटपुट, SVG और मार्कअप-निर्देशित संपादन की आधिकारिक व्याख्या पढ़ें।
GPT Image 2.5 इस्तेमाल करते रहें
जब परिचित स्थिर वर्कफ़्लो और कम मौजूदा क्रेडिट कोट मायने रखें, तो पिछले मॉडल की तुलना उसके अपने पेज पर करें।
बनाने से पहले
क्या GPT Image 2.6 वाकई 50% तेज़ है?
OpenAI 50% गति सुधार बताता है और कहता है कि Flare Low गुणवत्ता पर छह सेकंड जितनी कम समय में जनरेट कर सकता है। हमारे तीन Low पोस्टर अनुरोधों में कतार और नेटवर्क प्रतीक्षा सहित 8.9–9.5 सेकंड लगे। एक 2.5 नियंत्रण में 24.1 सेकंड लगे। यह नमूना उपयोगी प्रतीक्षा समय दिखाता है, लेकिन सामान्य 50% सुधार की पुष्टि नहीं करता।
क्या मुझे हमेशा Sunburst चुनना चाहिए?
Flare ने हमारे सरल एडिट कंट्रोल पूरे किए। Sunburst ने तीन-राउंड प्रोडक्ट और कैरेक्टर एडिट भी पूरे किए, लेकिन हमने Flare के मिलते-जुलते सीक्वेंस नहीं चलाए। ये उदाहरण क्षमता दिखाते हैं, बेहतर निरंतरता नहीं। अपने काम के सबसे नज़दीक सेटअप से शुरू करें और लंबे सीक्वेंस के लिए एक चुनने से पहले दोनों मोड की तुलना उन्हीं रेफ़रेंस पर करें।
क्या High planning का मतलब ज़्यादा छवि गुणवत्ता है?
ये अलग-अलग नियंत्रण हैं। गुणवत्ता रेंडरिंग का विवरण और क्रेडिट कोट बदलती है; planning ड्रॉइंग से पहले की तैयारी बदलती है। हमारी एकल बैकग्राउंड-संपादन तुलना में Low और High planning दोनों ने उत्पाद की बारीकियाँ बनाए रखीं, समान 165-क्रेडिट कोट पर देखी गई प्रतीक्षा 17.6 और 25.0 सेकंड रही। केंद्रित संपादनों के लिए Low से शुरुआत करें और जटिल बाधाओं के लिए इसे बढ़ाएँ।
क्या यह संपादनों में वही व्यक्ति बनाए रख सकता है?
हमारे काल्पनिक विषय ने बैकग्राउंड, जैकेट और सिर का कोण बदलते हुए भी पहचानने योग्य बाल, चश्मा और इयररिंग्स बनाए रखे। अगले संदर्भ के तौर पर नवीनतम स्वीकृत छवि इस्तेमाल करें और हर बदलाव के बाद नतीजा जाँचें। हम पहचान के गारंटीशुदा संरक्षण या बायोमेट्रिक सटीकता स्कोर का दावा नहीं करते।
क्या मैं चिह्नित कर सकता/सकती हूँ कि छवि में कहाँ बदलाव होना चाहिए?
हाँ। एक संदर्भ छवि अपलोड करें, छवि पर एनोटेशन करें चुनें, फिर गोला, तीर या स्केच बनाकर सहेजें। अपने प्रॉम्प्ट में बदलाव का वर्णन करें और तैयार होने पर जनरेट करें। मार्क केवल पहली संदर्भ छवि पर लागू होते हैं और संपादन का मार्गदर्शन करते हैं; ये सटीक कटआउट मास्क नहीं हैं। उस संदर्भ को बदलने या मॉडल बदलने पर एनोटेशन हट जाता है। कोई अतिरिक्त एनोटेशन शुल्क नहीं है।
क्या मैं यहाँ GIF और SVG फ़ाइलें बना सकता हूँ?
GIF यहाँ उपलब्ध है: एक 512 × 512 एनिमेशन, 4, 9 या 16 फ़्रेम के साथ। SVG आउटपुट यहाँ उपलब्ध नहीं है। PNG या WebP डाउनलोड एक रास्टर छवि है, मूल रूप से संपादन योग्य SVG नहीं।
क्या उदाहरण कई कोशिशों में से चुने गए थे?
सार्वजनिक रिकॉर्ड में इस बैच के सभी 20 अनुरोध हैं, जिनमें संदर्भ तैयारियाँ, दोहराए गए पोस्टर और एकल 2.5 नियंत्रण शामिल हैं। हर अनुरोध पूरा हुआ। हमने विकल्प दोबारा जनरेट नहीं किए और आउटपुट को रीटच नहीं किया। प्रीव्यू फ़ाइलें संपीड़ित हैं; मूल PNG और GIF फ़ाइलों के लिंक रिकॉर्ड में हैं।
अभी क्या-क्या जाँचा नहीं गया है?
यह बैच भीड़-भाड़ वाले ग्रुप सीन, लंबे डॉक्युमेंट, चलते हाथ, ट्रांसपेरेंट एक्सपोर्ट या हर भाषा के नतीजे साबित नहीं करता। हमने एक काल्पनिक व्यक्ति और एक काल्पनिक प्रोडक्ट टेस्ट किया। एडिट कंट्रोल में एक-एक रन है। हमने Flare और Sunburst के मैच्ड तीन-राउंड सीक्वेंस, मैच्ड सीड्स या पहचान की निरंतरता का स्वतंत्र मापन नहीं किया।
GPT Image 2.6 की आधिकारिक विशेषताएँ और यहाँ आप क्या इस्तेमाल कर सकते हैं
- Flare और Sunburst
- टेक्स्ट-से-इमेज और संदर्भ संपादन, दोनों के लिए यहाँ दोनों उपलब्ध हैं।
- स्वतंत्र planning depth
- Low / Medium / High, छवि गुणवत्ता से अलग। planning का कोई अलग शुल्क नहीं।
- स्थिर आउटपुट
- PNG / JPEG / WebP · 1K / 2K / 4K · अधिकतम चार अनुरोधित आउटपुट।
- संदर्भ सामग्री
- अधिकतम 16 छवियाँ। इस समीक्षा में हर संपादन के लिए एक संदर्भ इस्तेमाल हुआ।
- एनिमेटेड GIF
- यहाँ 512 × 512 प्रति फ़्रेम पर उपलब्ध, 4 / 9 / 16 फ़्रेम और समायोज्य फ़्रेम विलंब के साथ।
- छवि मार्कअप संपादन
- पहली संदर्भ छवि पर गोला बनाएँ, इंगित करें या स्केच करें, फिर अपने संपादन का वर्णन करें। एनोटेशन एक अलग पारदर्शी लेयर के रूप में भेजा जाता है, जिस पर कोई अतिरिक्त एनोटेशन शुल्क नहीं है।
- SVG आउटपुट
- SVG आउटपुट यहाँ उपलब्ध नहीं है। PNG और WebP डाउनलोड रास्टर छवियाँ हैं, संपादन योग्य वेक्टर फ़ाइलें नहीं।
- पारदर्शिता
- PNG और WebP में प्रीव्यू पारदर्शिता सेटिंग का समर्थन है। इस परीक्षण बैच में पारदर्शिता शामिल नहीं थी।
ऐसे नतीजे से शुरू करें जिस पर आगे बढ़ सकें।
कोई टेस्टेड सेटअप चुनें, रेफ़रेंस को अपनी इमेज से बदलें, फिर जनरेट करने से पहले मौजूदा कोट देखें।
जनरेटर खोलेंOpenAI ने 4 नवंबर 2026 को Images 2.6 की घोषणा की। आधिकारिक विशेषता दावे और हमारे माप नीचे अलग-अलग बताए गए हैं। OpenAI