एक या अधिक रेफरेंस इमेज से शुरू करें, बदलाव का वर्णन करें, और उसी वर्कस्पेस में एकसमान इमेज वैरिएशन जनरेट करें।
रेफरेंस अपलोड करें और सरल भाषा में बदलाव निर्देशित करें: सामग्री रीस्टाइल करें, बैकग्राउंड बदलें, पूरी सीरीज़ में कैरेक्टर स्थिर रखें। वे वर्कफ़्लो जिनकी उपयोगकर्ता सबसे ज़्यादा प्रशंसा करते हैं, एक ही पैनल में।
कपड़ा, प्रकाश, मौसम, माध्यम बदलें — जबकि फ़्रेमिंग और विषय वैसे के वैसे रहते हैं। रेफरेंस-आधारित रीस्टाइलिंग का मतलब है कि जो फोटो आपको पसंद आई वह वही फोटो बन जाती है जिसकी आपको ज़रूरत थी, न कि किसी नई जेनरेशन की लॉटरी टिकट।
किसी प्रोडक्ट को सफ़ेद सीमलेस से सूर्यास्त वाले बीच पर ले जाएँ और प्रकाश, छाया तथा परावर्तन स्वचालित रूप से अनुसरण करते हैं — वही थकाऊ रीलाइट कार्य जिसे उपयोगकर्ता मैनुअल एडिटिंग में सबसे ज़्यादा समय लेने वाला बताते हैं। ई-कॉमर्स सेट जिनके लिए पहले स्टूडियो में एक दिन लगता था, अब मिनटों में हो जाते हैं।
Nano Banana का प्रसिद्ध "कैरेक्टर DNA" पोज़ और दृश्यों में एक ही चेहरा, पोशाक और स्टाइल बनाए रखता है। ऐसी मॉडल शीट, स्टोरी पैनल और ब्रांड मस्कट बनाएँ जो एक ही कैरेक्टर के रूप में दिखें — वह क्षमता जिसे Reddit AI टूल्स में वास्तव में दुर्लभ कहता है।
दिन से रात, फोटो से एनीमे, आधुनिक से साइबरपंक — किसी इमेज के पूरे मूड को बदलें जबकि उसकी संरचना बची रहती है। विषयों, प्रोडक्ट और दृश्यों को एक सुसंगत कंपोज़िट में मिलाने के लिए कई रेफरेंस जोड़ें।
उन्हीं इंजनों का आउटपुट जो इस पेज पर इमेज टू इमेज चलाते हैं — Nano Banana, Seedream, GPT Image 2, Qwen।
ऐसे इंजन जो सब्जेक्ट को स्थिर रखते हैं, जबकि उसके चारों ओर सब कुछ बदल जाता है।
| इनपुट | एक या ज़्यादा रेफरेंस इमेज और एक टेक्स्ट निर्देश। JPG और PNG स्वीकार हैं। |
|---|---|
| रेफरेंस की सीमा | Nano Banana Pro पर 5 इमेज तक; बाकी ज़्यादातर इंजनों पर एक या दो। आपने जो मॉडल चुना है उसकी सीमा पैनल में दिखती है। |
| सबसे उपयुक्त मॉडल | फ़्यूज़न और चेहरे की पहचान के लिए Nano Banana 2 और Nano Banana Pro, सटीक स्थानीय बदलावों के लिए Qwen Image Edit Plus, और निर्देश-भारी एडिट के लिए GPT Image 2। |
| रिज़ॉल्यूशन | ज़्यादातर मॉडलों पर 2K तक; Ultimate प्लान पर 4K। |
| लागत | प्रति इमेज, मॉडल के अनुसार: ज़्यादातर रेफरेंस वर्कफ़्लो पर 20 से 40 क्रेडिट। जनरेट करने से पहले दिखाया जाता है। |
| आउटपुट | एक नई इमेज — आपकी सोर्स फ़ाइल कभी ओवरराइट नहीं होती। दोनों आपकी हिस्ट्री में रहती हैं। |
अपलोड करें, बदलाव बताएँ, जेनरेट करें — बस तीन कदम।
एक या ज़्यादा रेफ़रेंस इमेज लगाएँ। image to image जेनरेटर आपकी दी हुई इमेज से कंपोज़िशन, सब्जेक्ट और स्टाइल पढ़ लेता है।
बताएँ कि क्या बदलना है और क्या बचाकर रखना है। जो चीज़ें वैसी ही रहनी हैं उन्हें नाम देना ही साफ़-सुथरे image to image नतीजे को पूरी तरह नई इमेज बन जाने से अलग करता है।
मूल फ़ोटो से तुलना करें, निर्देश में बदलाव करें और दोबारा चलाएँ। हर वर्शन अपना रेफ़रेंस और prompt हिस्ट्री में सहेजकर रखता है।
image to image प्रॉम्प्ट text to image से अलग तरह काम करते हैं: तस्वीर मॉडल के पास पहले से है। आपका काम यह बताना है कि क्या बदलेगा और क्या हरगिज़ नहीं।
वे चीज़ें बताएँ जो एडिट के बाद भी बची रहनी चाहिए। यही हिस्सा ज़्यादातर लोग छोड़ देते हैं, और यही तय करता है कि तस्वीर आपकी ही लगती है या नहीं।
वही चेहरा, वही pose और वही कपड़े रखें
आप जो एक बदलाव चाहते हैं। प्रति जनरेशन एक।
बैकग्राउंड की जगह धूप से भरा ज़ैतून का बाग़ लगाएँ
नए संस्करण की स्टाइल, रोशनी और फ़िनिश।
देर दोपहर की गर्म रोशनी, हल्का film grain
सिर्फ़ तब जब क्रॉप या अनुपात बदलना हो।
16:9 क्रॉप तक चौड़ा करें
इसे बेहतर बनाओ
सब्जेक्ट और pose बिल्कुल वैसा ही रखें; बाईं ओर से आती खिड़की की soft रोशनी से सीन को relight करें, उसके पीछे की भरी हुई शेल्फ़ हटाएँ, उसके स्वेटर का गर्म रंग बनाए रखें
“Better” कोई दिशा नहीं है — मॉडल अंदाज़ा लगाता है, और वह अंदाज़ा शायद ही कभी आपके अंदाज़े से मेल खाता है। क्या रखना है, क्या हटाना है और रोशनी कैसी हो — यह बता देने से उसे तीन साफ़ निर्देश मिल जाते हैं।
इस फ़ोटो को anime में बदलो
anime illustration में बदलें, साफ़ linework के साथ cel shading; हेयरस्टाइल, चश्मा और लाल जैकेट वैसे ही रखें; वही three-quarter pose और framing
स्टाइल बदलते समय चेहरे की पहचान भटक जाती है, जब तक आप उसे बाँध न दें। जिन दो-तीन लक्षणों से आप उस व्यक्ति को पहचानते हैं, उन्हें गिना देना आम तौर पर काफ़ी होता है।
रेफ़रेंस से जेनरेशन एक कदम है। बाकी पूरी पाइपलाइन इसी अकाउंट में है।
मल्टी-इमेज फ्यूज़न, और किरदार की एकरूपता असल में कहाँ तक टिकती है।
जब सिर्फ़ एक हिस्सा बदलना हो और बाकी कुछ नहीं, तब के लिए सटीक लोकल एडिट।
फ़ोटो की स्टाइल बदलना, पर नीचे के सब्जेक्ट को खोए बिना।
सीन बदलना, पर व्यक्ति पर पड़ने वाली रोशनी सही बनाए रखना।
पाँच इमेज का फ्यूज़न, स्टाइल की एकरूपता, और चेहरे को बरकरार रखना।
पूरे जेनरेशन वर्कफ़्लो में image to image कहाँ बैठता है।
image to image जेनरेशन की शुरुआत मुफ़्त है — साइन अप करने में कुछ नहीं लगता। पेड प्लान प्रीमियम इंजन और ज़्यादा रेज़ोल्यूशन के लिए मासिक credits जोड़ते हैं।
शुरुआत करने के लिए एकदम सही
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रेफरेंस इमेज द्वारा निर्देशित जेनरेशन: आप एक या अधिक इमेज अपलोड करते हैं, बदलाव का वर्णन करते हैं, और मॉडल एक नई इमेज बनाता है जो आपके द्वारा निर्दिष्ट चीज़ — विषय, कंपोज़ीशन, स्टाइल — बनाए रखता है जबकि बाकी बदल देता है।
यह मॉडल पर निर्भर करता है — Nano Banana मॉडल कई रेफरेंस मिलाते हैं, और GPT Image 2, 16 तक स्वीकार करता है। पैनल चयनित मॉडल की सीमा दिखाता है।
Nano Banana 2 और Nano Banana Pro दृश्यों और एडिट में कैरेक्टर निरंतरता तथा चेहरा संरक्षण के लिए कम्युनिटी की पसंद हैं।
हाँ — किसी ऑब्जेक्ट को हटाने या एक रंग बदलने जैसे सटीक स्थानीय एडिट के लिए, Qwen Image Edit Plus का उपयोग करें, जो उस सब कुछ को संरक्षित करता है जिसे बदलने के लिए आपने नहीं कहा।
हाँ — बैकग्राउंड स्वैप, सीन प्लेसमेंट, और स्वचालित प्रकाश समायोजन के साथ रीस्टाइलिंग यहाँ मुख्य ई-कॉमर्स वर्कफ़्लो हैं।
प्रति-इमेज क्रेडिट लागत मॉडल पर निर्भर करती है — Nano Banana के लिए 20 क्रेडिट से ऊपर — और हमेशा जेनरेट करने से पहले दिखाई जाती है। साइन अप मुफ़्त है।
अपलोड आपकी जेनरेशन पूरी करने के लिए इस्तेमाल होते हैं और सुरक्षित रूप से संग्रहीत रहते हैं। आप जो भी बनाते हैं वह डिफ़ॉल्ट रूप से निजी है — कोई दूसरा उपयोगकर्ता आपकी जेनरेशन नहीं देख सकता।
image to image आपके रेफ़रेंस के आधार पर एक नई तस्वीर बनाता है — कंपोज़िशन और सब्जेक्ट आगे चले आते हैं, पर पिक्सल नए होते हैं। AI इमेज एडिटर सिर्फ़ एक तय हिस्से को बदलता है और मूल फ़ाइल का बाकी हिस्सा वैसा ही छोड़ देता है। स्टाइल बदलने के लिए image to image इस्तेमाल करें, रीटचिंग के लिए एडिटर।
यह मॉडल पर निर्भर है। Nano Banana Pro फ्यूज़न के लिए पाँच तक इमेज लेता है; बाकी ज़्यादातर इंजन एक या दो। आपने जो भी image to image मॉडल चुना है, उसकी सीमा पैनल में दिख जाती है।
काफ़ी हद तक हाँ, उन्हीं मॉडलों पर जो इसी के लिए बने हैं — पर पहचान बचाना कोई ऑन-ऑफ़ स्विच नहीं, एक दायरा है। "बिल्कुल हूबहू" चेहरा माँगने पर नतीजा अक्सर जड़ और बेजान आता है; व्यक्ति का वर्णन करके भाव को थोड़ा बदलने देना आमतौर पर उनसे ज़्यादा मिलता-जुलता लगता है।
जनरेशन के आस-पास के हर काम के लिए वन-क्लिक टूल — निखारें, स्टाइल बदलें, शेयर करें।
