GPT Image 2.5 Sunburst मॉडल गाइड
GPT Image Hub पर GPT Image 2.5 Sunburst की एक व्यावहारिक मार्गदर्शिका: विस्तृत रचनात्मक काम के लिए GPT Image 2.5 का OpenAI का सटीकता-केंद्रित संस्करण, Flare के साथ इसकी समानताएँ, मापे गए समय और आउटपुट टोकन, और अतिरिक्त समय कब सार्थक है।
GPT Image 2.5 Sunburst वह GPT Image 2.5 मॉडल है जिसकी अनुशंसा OpenAI तब करता है जब सटीकता सबसे अधिक मायने रखती है। यह Flare की तरह ही xhigh और max गुणवत्ता सेटिंग्स, कस्टम रिज़ॉल्यूशन और पारदर्शी पृष्ठभूमि का समर्थन करता है, और GPT Image Hub इसे डिफ़ॉल्ट रूप से xhigh पर चलाता है; हब परीक्षणों में इसे प्रति छवि 47–108 सेकंड लगे और इसने हर लेबल और टेक्स्ट की हर पंक्ति को ठीक वहीं रखा जहाँ प्रॉम्प्ट में कहा गया था। पैकेजिंग, टाइपोग्राफी-प्रधान लेआउट और जटिल इलस्ट्रेशन के लिए इसे चुनें; जब गति अधिक मायने रखे, तब Flare चुनें।
दृश्य उदाहरण
दृश्य उदाहरण
इस तरह संपादित पैकेजिंग रेंडर कि केवल सामने का लेबल बदले।
लेबल बदलना
इस तरह संपादित पैकेजिंग रेंडर कि केवल सामने का लेबल बदले।
सामने के लेबल को संलग्न डिज़ाइन से सटीक पैमाने पर बदलें।लेबल वाला इलस्ट्रेशन
छोटे कैप्शन के साथ एक विस्तृत वानस्पतिक अनुप्रस्थ काट।
पाँच हाथ से लिखे लेबल के साथ 1024x1536 अंजीर का अनुप्रस्थ काट।अंतिम रेंडर
स्वीकृति के बाद एक max-गुणवत्ता पास।
स्वीकृत संपादन को max गुणवत्ता पर रेंडर करें।सर्वोत्तम उपयोग के मामले
- मास्क वाले या बहु-संदर्भ संपादन, जहाँ छोटे विवरण ठीक वहीं आने चाहिए जहाँ प्रॉम्प्ट कहता है।
- विस्तृत रचनात्मक काम, जैसे पैकेजिंग, टाइपोग्राफी-प्रधान लेआउट और जटिल इलस्ट्रेशन।
- किसी तेज़ मॉडल पर रचना स्वीकृत हो जाने के बाद xhigh या max पर अंतिम रेंडर।
कहां सावधानी बरतें
- उच्च-मात्रा वाली ड्राफ्टिंग, जहाँ विलंबता मायने रखती है; OpenAI Flare को तेज़ डिफ़ॉल्ट के रूप में रखता है।
- 2560×1440 से ऊपर के रिज़ॉल्यूशन, जिन्हें OpenAI 2.5 मॉडलों के लिए प्रायोगिक बताता है।
ताकत
उन वर्कफ़्लो के लिए OpenAI का अनुशंसित GPT Image 2.5 मॉडल जहाँ संपादन की सटीकता सबसे अधिक मायने रखती है।
Flare के समान गुणवत्ता की सीढ़ी: low, medium, high, xhigh, max और auto।
समान कस्टम-आकार नियम: 16 के गुणज, 1:3 से 3:1, कोई किनारा 3840 px से अधिक नहीं, कुल 655,360 से 8,294,400 पिक्सेल।
PNG या WebP आउटपुट के साथ पारदर्शी पृष्ठभूमि, और GPT Image 2 के समान प्रति-टोकन मूल्य निर्धारण।
उपयोग के मामले
सटीक संपादन
लेबल बदलना, वस्तु बदलना और मास्क वाले बदलाव, जिन्हें बाकी छवि को वैसा ही रखना चाहिए।
विस्तृत इलस्ट्रेशन
जटिल लेआउट, टाइपोग्राफी और आरेख, जहाँ छोटी गलतियाँ महँगी पड़ती हैं।
स्वीकृत फ़ाइनल
रचना कहीं और तय हो जाने के बाद एक सावधानीपूर्वक xhigh या max रेंडर।
कार्यप्रवाह
तेज़ मॉडल पर स्वीकृत करें
Sunburst पर जाने से पहले GPT Image 2 या Flare से रचना और कॉपी तय करें।
संपादन को बाधाओं के रूप में लिखें
सूचीबद्ध करें कि क्या स्थिर रहता है, क्या बदलता है, और मास्क कहाँ लागू होता है।
उच्च गुणवत्ता पर एक बार रेंडर करें
अंतिम फ़ाइल के लिए xhigh या max का उपयोग करें और आउटपुट प्रारूप को ब्रीफ़ के अनुरूप रखें।
प्रॉम्प्ट लिखने के सुझाव
- संपादनों को स्पष्ट निर्देशों के रूप में लिखें कि क्या रखना है और क्या बदलना है; सटीकता ही इस मॉडल को चुनने का कारण है।
- मास्क का उपयोग करते समय उसे स्रोत छवि के समान प्रारूप और आकार में अल्फ़ा चैनल के साथ रखें; मास्क पहली इनपुट छवि पर लागू होता है।
- xhigh या max का उपयोग केवल अंतिम पास के लिए करें, क्योंकि ये सेटिंग्स अधिक बिल किए जाने वाले आउटपुट टोकन उत्पन्न करती हैं।
- छवि पर मौजूद किसी भी टेक्स्ट को ठीक-ठीक उद्धृत करें और उसे छोटा रखें।
कॉपी करने योग्य प्रॉम्प्ट
संदर्भ पैकेजिंग रेंडर संपादित करें: बॉक्स की ज्यामिति और प्रकाश व्यवस्था वैसी ही रखें, सामने के पैनल के लेबल को संलग्न लेबल डिज़ाइन से सटीक पैमाने पर बदलें, और कोई बदलाव नहीं।
अंजीर के वानस्पतिक अनुप्रस्थ काट का 1024x1536 संपादकीय इलस्ट्रेशन बनाएं, जिसमें पाँच छोटे हाथ से लिखे कैप्शन हों, हल्का सेज और प्लम रंग पैलेट, कागज़ की बनावट।
दो संदर्भ फ़ोटो का उपयोग करके उसी लिविंग रूम का एक सटीक पहले-और-बाद का जोड़ा बनाएं, जिसमें सोफ़े का रंग गेरुआ कर दिया गया हो और बाकी कुछ न बदला हो।
GPT Image Hub पर जनरेट किए गए उदाहरण
आधिकारिक स्रोत
अक्सर पूछे जाने वाले प्रश्न
क्या GPT Image 2.5 Sunburst GPT Image Hub पर उपलब्ध है?
हाँ। GPT Image 2.5 Sunburst को GPT Image Hub जनरेटर में 1K, 2K और 4K स्तरों के साथ चुना जा सकता है, और हब डिफ़ॉल्ट रूप से OpenAI की xhigh गुणवत्ता सेटिंग भेजता है। प्रति छवि इसकी क्रेडिट लागत मूल्य निर्धारण पृष्ठ पर सूचीबद्ध है।
मुझे Flare के बजाय Sunburst कब चुनना चाहिए?
ऐसे संपादनों और विस्तृत रचनात्मक काम के लिए Sunburst चुनें जहाँ सटीकता सबसे अधिक मायने रखती है, और लंबे जनरेशन समय को स्वीकार करें। तेज़, उच्च-गुणवत्ता वाले रोज़मर्रा के जनरेशन के लिए Flare चुनें।
क्या Sunburst, Flare के समान आकार और गुणवत्ता सेटिंग्स का समर्थन करता है?
हाँ। OpenAI की छवि निर्माण मार्गदर्शिका दोनों GPT Image 2.5 मॉडलों के लिए समान गुणवत्ता सेटिंग्स (low, medium, high, xhigh, max, auto) और समान कस्टम-आकार सीमाएँ सूचीबद्ध करती 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।