GPT Image 2.5 Flare मॉडल गाइड
GPT Image Hub पर GPT Image 2.5 Flare की एक व्यावहारिक मार्गदर्शिका: GPT Image 2 की तुलना में क्या बदला है (xhigh और max गुणवत्ता, 4K तक कस्टम रिज़ॉल्यूशन, पारदर्शी पृष्ठभूमि, कम विलंबता), मापे गए आउटपुट टोकन और समय, और Sunburst को कब चुनें।
GPT Image 2.5 Flare तेज़, उच्च-गुणवत्ता वाले रोज़मर्रा के इमेज जनरेशन के लिए OpenAI का डिफ़ॉल्ट GPT Image 2.5 मॉडल है। OpenAI इसे गुणवत्ता में GPT Image 2 से ऊपर और लगभग आधी विलंबता पर रखता है, और बिलिंग समान टोकन दरों पर होती है; GPT Image Hub के अपने परीक्षणों में high गुणवत्ता पर 1536×1024 छवि के लिए 1,372 आउटपुट टोकन और 27 सेकंड लगे, जबकि समान आकार पर GPT Image 2 के लिए 5,488 टोकन और 78 सेकंड लगे। अधिकांश नए काम के लिए इसे चुनें; जब संपादन की सटीकता सबसे अधिक मायने रखे, तब Sunburst चुनें।
दृश्य उदाहरण
दृश्य उदाहरण
डिफ़ॉल्ट गुणवत्ता पर बनाया गया एक स्वच्छ व्यावसायिक दृश्य।
रोज़मर्रा की हीरो इमेज
डिफ़ॉल्ट गुणवत्ता पर बनाया गया एक स्वच्छ व्यावसायिक दृश्य।
कंक्रीट पर 1536x1024 उत्पाद हीरो इमेज, नरम खिड़की की रोशनी, हेडलाइन के लिए जगह।पारदर्शी स्टिकर शीट
बिना पृष्ठभूमि के PNG के रूप में निर्यात किए गए कटआउट-रेडी एसेट्स।
छह फ़्लैट पेस्टल कॉफ़ी-कप स्टिकर, पारदर्शी पृष्ठभूमि।गुणवत्ता की सीढ़ी
auto पर ड्राफ्ट करें, स्वीकृत करें, फिर xhigh पर एक बार रेंडर करें।
स्वीकृत रचना को xhigh गुणवत्ता पर फिर से रेंडर करें।सर्वोत्तम उपयोग के मामले
- रोज़मर्रा का जनरेशन और संपादन, जहाँ अधिकतम सटीकता से अधिक गति और सुसंगत गुणवत्ता मायने रखती है।
- ड्राफ्ट-से-फ़ाइनल वर्कफ़्लो, जो केवल स्वीकृत रचनाओं के लिए auto या high से xhigh पर जाते हैं।
- पारदर्शी PNG या WebP एसेट्स, जैसे कटआउट, स्टिकर, आइकन और ओवरले।
- 1:3 से 3:1 की सीमा के भीतर चौड़े और लंबे कस्टम रिज़ॉल्यूशन।
कहां सावधानी बरतें
- ऐसे संपादन जहाँ सटीकता सबसे अधिक मायने रखती है; उनके लिए OpenAI GPT Image 2.5 Sunburst की अनुशंसा करता है।
- 2560×1440 से ऊपर के रिज़ॉल्यूशन, जिन्हें OpenAI प्रायोगिक बताता है।
ताकत
low, medium, high और auto के ऊपर xhigh और max गुणवत्ता सेटिंग्स जोड़ता है, जबकि पुराने GPT Image मॉडल high पर ही रुक जाते हैं।
कस्टम WIDTHxHEIGHT आकार स्वीकार करता है: 16 के गुणज, 1:3 और 3:1 के बीच पहलू अनुपात, कोई भी किनारा 3840 px से अधिक नहीं, और कुल 655,360 से 8,294,400 पिक्सेल।
जब आउटपुट प्रारूप PNG या WebP हो तो पारदर्शी पृष्ठभूमि का समर्थन करता है, जो GPT Image 2 नहीं करता।
OpenAI इसे GPT Image 2 से उच्च गुणवत्ता वाला और लगभग 50% कम विलंबता वाला बताता है, और बिलिंग समान प्रति-टोकन दरों पर होती है।
उपयोग के मामले
तेज़ रोज़मर्रा का जनरेशन
अभियान ड्राफ्ट, सोशल क्रिएटिव और थंबनेल, जिन्हें गुणवत्ता खोए बिना कम विलंबता का लाभ मिलता है।
पारदर्शी एसेट्स
कटआउट, आइकन और ओवरले, जो पारदर्शी पृष्ठभूमि के साथ PNG या WebP के रूप में निर्यात किए जाते हैं।
कस्टम रिज़ॉल्यूशन
बैनर और पोस्टर प्रारूप, जो किसी निश्चित प्रीसेट के बजाय सटीक पिक्सेल आकार पर बनाए जाते हैं।
कार्यप्रवाह
auto या high पर ड्राफ्ट करें
डिफ़ॉल्ट गुणवत्ता पर रचना, विषय और छवि पर मौजूद टेक्स्ट को लॉक करें।
फ़ाइनल के लिए गुणवत्ता बढ़ाएँ
केवल स्वीकृत दिशा के लिए xhigh या max पर जाएँ; उच्च सेटिंग्स में अधिक आउटपुट टोकन लगते हैं।
प्रारूप सबसे अंत में तय करें
पारदर्शिता के लिए PNG या WebP चुनें, सबसे तेज़ अपारदर्शी निर्यात के लिए JPEG।
प्रॉम्प्ट लिखने के सुझाव
- GPT Image 2 के लिए आप जो प्रॉम्प्ट संरचना पहले से उपयोग करते हैं, उसे बनाए रखें; 2.5 मॉडल वही टेक्स्ट और संदर्भ इनपुट स्वीकार करते हैं।
- xhigh और max को अंतिम रेंडर के लिए सुरक्षित रखें: ये अधिक इमेज आउटपुट टोकन उत्पन्न करते हैं, और OpenAI उसी का बिल लेता है।
- जब पारदर्शिता चाहिए तो आउटपुट प्रारूप स्पष्ट रूप से बताएं: background transparent के साथ PNG या WebP।
- कस्टम आकार के लिए 16 के गुणज चुनें और 1:3 से 3:1 के भीतर रहें।
कॉपी करने योग्य प्रॉम्प्ट
हल्के कंक्रीट के चबूतरे पर रखे मैट ब्लैक वायरलेस स्पीकर की 1536x1024 उत्पाद हीरो इमेज बनाएं, उत्तर की खिड़की से आती नरम रोशनी, उथला डेप्थ ऑफ़ फ़ील्ड, हेडलाइन के लिए दाईं ओर खाली जगह।
छह हाथ से बनाए गए कॉफ़ी कप का पारदर्शी-पृष्ठभूमि वाला PNG स्टिकर सेट बनाएं, मोटी आउटलाइन, फ़्लैट पेस्टल रंग, कोई छाया नहीं, एक शीट पर समान दूरी पर।
संदर्भ छवि संपादित करें: मॉडल की मुद्रा और पोशाक वैसी ही रखें, स्टूडियो बैकड्रॉप को शाम के समय टोक्यो की बारिश से भीगी सड़क से बदलें, फुटपाथ पर प्रतिबिंबों को नई रोशनी से मिलाएं।
GPT Image Hub पर जनरेट किए गए उदाहरण
आधिकारिक स्रोत
अक्सर पूछे जाने वाले प्रश्न
क्या GPT Image 2.5 Flare GPT Image Hub पर उपलब्ध है?
हाँ। GPT Image 2.5 Flare को GPT Image Hub जनरेटर में 1K, 2K और 4K स्तरों और पूरे पहलू-अनुपात सेट के साथ चुना जा सकता है। प्रति छवि इसकी क्रेडिट लागत मूल्य निर्धारण पृष्ठ पर सूचीबद्ध है।
Flare, Sunburst से कैसे अलग है?
OpenAI तेज़, उच्च-गुणवत्ता वाले रोज़मर्रा के इमेज जनरेशन के लिए Flare और उन वर्कफ़्लो के लिए Sunburst की अनुशंसा करता है जहाँ संपादन की सटीकता सबसे अधिक मायने रखती है। दोनों समान गुणवत्ता सेटिंग्स और आकार का समर्थन करते हैं; Sunburst को जनरेट करने में अधिक समय लगता है।
क्या GPT Image 2.5 की लागत GPT Image 2 से अधिक है?
OpenAI दोनों GPT Image 2.5 मॉडलों का बिल GPT Image 2 की टोकन दरों पर लेता है, लेकिन GPT Image Hub के परीक्षणों में high गुणवत्ता पर Flare ने GPT Image 2 की तुलना में कहीं कम आउटपुट टोकन उत्पन्न किए (1536×1024 छवि के लिए 1,372 बनाम 5,488), इसलिए यहाँ यह प्रति छवि सस्ता है। xhigh और max जैसी उच्च सेटिंग्स और 4K आकार अधिक आउटपुट टोकन का उपयोग करते हैं; मूल्य निर्धारण पृष्ठ प्रति स्तर हब क्रेडिट सूचीबद्ध करता है।
इस मॉडल का प्रयोग करें
किसी प्रॉम्प्ट टेम्पलेट से शुरू करें या पहले मॉडलों की तुलना करें
जब आप पहले से ही मॉडल को जानते हों तो जनरेटर का उपयोग करें, या जब प्रॉम्प्ट को गति, विवरण और संदर्भ इनपुट के एक अलग संतुलन की आवश्यकता हो तो सभी समर्थित मॉडलों की तुलना करें।