चाहे आप फ़ैशन विज़ुअल्स, कलात्मक पोर्ट्रेट्स या पर्सनलाइज़्ड कैरेक्टर रेफ़रेंस बना रहे हों, ये अनसेंसर्ड AI जनरेटर आपको दर्जनों मॉडल्स में फ़ोटोरियलिस्टिक सटीकता के साथ शरीर के अनुपात, आकृति के प्रकार और शारीरिक डिटेल्स पर पूरा नियंत्रण देते हैं।
अगर आपने घंटों ऐसे AI टूल्स से जूझते हुए बिताए हैं जो डिटेल्स धुंधली कर देते हैं, बॉडी-टाइप वाले प्रॉम्प्ट मना कर देते हैं, या आप जो भी बताएँ उसकी परवाह किए बिना आम नतीजे देते हैं, तो आप अकेले नहीं हैं। सटीकता और कलात्मक आज़ादी के साथ बॉडी कस्टमाइज़ेशन संभालने वाले AI जनरेटर की माँग तेज़ी से बढ़ी है, और 2027 में उपलब्ध मॉडल अब उस माँग तक पहुँच चुके हैं। यह लेख बॉडी टाइप कस्टमाइज़ेशन के लिए सबसे बेहतरीन अनसेंसर्ड AI जनरेटर पर है, बताता है कि हर मॉडल अनुपात और आकृति की विविधता को कैसे संभालता है, और सटीक प्रॉम्प्ट तकनीकें भी देता है जिनकी ज़रूरत आपको वांछित नतीजे पाने के लिए होगी।
AI की दुनिया में यह शब्द ढीले-ढाले ढंग से इस्तेमाल होता है, लेकिन व्यवहार में इसके दो अलग हिस्से हैं: कंटेंट पॉलिसी की छूट और प्रॉम्प्ट के प्रति वफ़ादारी। कोई मॉडल तकनीकी रूप से "खुला" हो सकता है और फिर भी शरीर का सही अनुपात न बना पाए, क्योंकि उसका ट्रेनिंग डेटा एक सीमित रेंज की आकृतियों की ओर झुका हो सकता है। सच्चे अर्थों में अनसेंसर्ड बॉडी कस्टमाइज़ेशन का मतलब है कि AI इन बातों को ईमानदारी से रेंडर करे:
2027 के सर्वश्रेष्ठ अनसेंसर्ड AI मॉडल ये चारों हासिल करते हैं। जो मॉडल कमज़ोर पड़ते हैं, वे या तो कंटेंट को ज़रूरत से ज़्यादा सेंसर करते हैं, या ज़रूरत से ज़्यादा जनरेट करते हैं और उससे शरीर की बनावट बिगड़ जाती है। दोनों में से कोई भी गंभीर रचनात्मक काम के लिए काम का आउटपुट नहीं देता।
💡 मुख्य अंतर: कंटेंट की आज़ादी और तकनीकी सटीकता अलग-अलग गुण हैं। किसी वर्कफ़्लो को अपनाने से पहले मॉडल को दोनों पर परखें।
समस्या शायद ही कभी सिर्फ़ कंटेंट पॉलिसी की होती है। असली समस्या ट्रेनिंग डेटा की है। ज़्यादातर बुनियादी डिफ़्यूज़न मॉडल ऐसे डेटासेट पर ट्रेन हुए हैं जो बॉडी टाइप्स और सौंदर्य परंपराओं की एक सीमित रेंज की ओर भारी झुके थे। इसका नतीजा यह है कि "कर्वी फ़िगर", "एथलेटिक बिल्ड" या "पेटाइट फ़्रेम" जैसे प्रॉम्प्ट अक्सर असंगत, गलत या विकृत आउटपुट देते हैं, क्योंकि मॉडल के पास इन निर्देशों को सही समझने के लिए पर्याप्त संदर्भ डेटा नहीं होता।
कमज़ोर प्रदर्शन वाले मॉडलों में तीन विफलता के पैटर्न लगातार दिखते हैं:
इसका समाधान उन मॉडलों को चुनना है जो खास तौर पर विविध मानव आकृतियों के डेटासेट पर ट्रेन या फ़ाइन-ट्यून किए गए हों, और फिर उन्हें संरचित, सटीक प्रॉम्प्ट भाषा के साथ इस्तेमाल करना है।
अनसेंसर्ड AI इमेज जनरेशन के लिए उपलब्ध सभी मॉडलों में से कुछ बॉडी टाइप की सटीकता, आकृति की विविधता और फ़ोटोरियलिस्टिक आउटपुट की गुणवत्ता में लगातार बाकी से आगे रहते हैं।
यही बेंचमार्क है। Black Forest Labs का Flux 1.1 Pro Ultra PicassoIA पर अभी उपलब्ध किसी भी दूसरे मॉडल से बेहतर तरीके से बॉडी प्रोपोर्शन की भाषा समझता है। अल्ट्रा-हाई रेज़ोल्यूशन पर इसकी ट्रेनिंग का मतलब है कि बारीक शारीरिक डिटेल्स, जिनमें स्किन टेक्स्चर में विविधता, हल्की मसल डेफ़िनिशन, प्राकृतिक वज़न का वितरण और कपड़ों व शरीर के बीच की अंतःक्रिया शामिल हैं, सभी असाधारण सटीकता से रेंडर होते हैं।
मुख्य खूबियाँ:
जो कोई भी बॉडी टाइप कस्टमाइज़ेशन AI को गंभीरता से ले रहा है, उसके लिए यही मॉडल शुरुआती बिंदु है।
Realistic Vision v5.1 को खास तौर पर फ़ोटोरियलिस्टिक मानव जनरेशन पर ध्यान देकर बनाया गया था। यह फ़ैशन और ग्लैमर के संदर्भों में विविध बॉडी टाइप्स को खास तौर पर अच्छी तरह संभालता है। असली फ़ोटोग्राफ़ी के डेटासेट पर इसकी फ़ाइन-ट्यूनिंग स्किन टेक्स्चर और रोशनी के असर को प्रामाणिक बनाती है, और उन सूक्ष्म खामियों को भी पकड़ती है जो किसी विश्वसनीय फ़ोटो को रेंडर की गई इमेज से अलग करती हैं।
सबसे उपयुक्त: फ़ैशन लुकबुक, एडिटोरियल पोर्ट्रेट्स, ब्यूटी और लाइफ़स्टाइल इमेजरी, जहाँ प्रामाणिकता सबसे ज़रूरी हो।
गति और गुणवत्ता का मेल। RealVisXL v3.0 Turbo अधिकतर SDXL-आधारित मॉडलों से कम जनरेशन स्टेप्स में फ़ोटोरियलिस्टिक बॉडी रेंडर देता है। टर्बो आर्किटेक्चर का मतलब है कि आप आकृति की सटीकता खोए बिना प्रॉम्प्ट के वेरिएशन पर तेज़ी से दोहराव कर सकते हैं। जब आप प्रॉम्प्ट को निखारने के चरण में हों, अलग-अलग बॉडी मॉडिफ़ायर और कंपोज़िशन आज़मा रहे हों, तब यह मॉडल काफ़ी समय बचाता है।
सबसे उपयुक्त: कैरेक्टर रेफ़रेंस और बॉडी टाइप वेरिएशन का तेज़ प्रोटोटाइपिंग, अंतिम जनरेशन से पहले प्रॉम्प्ट भाषा पर दोहराव।
Stable Diffusion 3.5 Large पिछले वर्ज़न की तुलना में मानव आकृति रेंडरिंग में अर्थपूर्ण सुधार लाता है। इसका आर्किटेक्चर जटिल बॉडी वर्णनों और मल्टी-एलिमेंट प्रॉम्प्ट्स को बेहतर संभालता है, जहाँ आप बॉडी टाइप को खास कपड़ों, माहौल और रोशनी के साथ एक साथ जोड़ रहे हों।
सबसे उपयुक्त: खास बॉडी पैरामीटर के संयोजनों वाले विस्तृत कैरेक्टर जनरेशन और जटिल दृश्य कंपोज़िशन।
GPT Image 1.5 OpenAI की भाषा-समझ की ताकत को इमेज जनरेशन में लाता है। चूँकि यह प्रॉम्प्ट की भाषा को असाधारण सेमांटिक बारीकी से समझता है, "आवरग्लास फ़िगर", "चौड़े कंधे" या "पेटाइट फ़्रेम" जैसे बॉडी डिस्क्रिप्टर्स को शुद्ध विज़ुअल डिफ़्यूज़न मॉडलों की तुलना में कम अस्पष्टता के साथ समझा जाता है। अगर आप तकनीकी प्रॉम्प्ट सिंटैक्स सीखे बिना प्राकृतिक भाषा में बॉडी टाइप बताना चाहते हैं, तो यही मॉडल चुनें।
सबसे उपयुक्त: प्राकृतिक भाषा में बॉडी टाइप के वर्णन, टेक्स्ट-आधारित वर्कफ़्लो से आने वाले उपयोगकर्ता, और ऐसे मामले जहाँ सेमांटिक सटीकता जनरेशन की गति से ज़्यादा मायने रखती है।
मूल Flux Pro सीरीज़ का उत्तराधिकारी, Flux 2 Pro बारीक डिटेल रेंडरिंग में सुधार और एज केस को बेहतर संभालने के साथ अपने पिछले वर्ज़न की बॉडी टाइप सटीकता को आगे बढ़ाता है। जब Flux 1.1 Pro Ultra कोई अप्रत्याशित नतीजा देता है, तो Flux 2 Pro अक्सर थोड़े अलग आउटपुट गुणों वाला भरोसेमंद विकल्प साबित होता है।
| मॉडल | बॉडी एक्यूरेसी | स्किन टेक्स्चर | स्पीड | सबसे उपयुक्त इस्तेमाल |
|---|---|---|---|---|
| Flux 1.1 Pro Ultra | ★★★★★ | ★★★★★ | मध्यम | हाई-फ़िडेलिटी एडिटोरियल |
| Realistic Vision v5.1 | ★★★★☆ | ★★★★★ | तेज़ | फ़ैशन, ग्लैमर |
| RealVisXL v3.0 Turbo | ★★★★☆ | ★★★★☆ | बहुत तेज़ | तेज़ दोहराव |
| SD 3.5 Large | ★★★★☆ | ★★★★☆ | मध्यम | जटिल प्रॉम्प्ट |
| GPT Image 1.5 | ★★★★☆ | ★★★★☆ | धीमा | प्राकृतिक भाषा इनपुट |
चूँकि Flux 1.1 Pro Ultra लगातार सबसे अच्छे बॉडी टाइप कस्टमाइज़ेशन नतीजे देता है, इसलिए यहाँ बताया गया है कि सबसे अच्छे आउटपुट के लिए इसे PicassoIA पर ठीक से कैसे इस्तेमाल करें।
PicassoIA पर Flux 1.1 Pro Ultra पर जाएँ। मॉडल पेज पर उदाहरण आउटपुट और पूरे पैरामीटर कंट्रोल दिखते हैं। एडिटोरियल या लैंडस्केप आउटपुट के लिए आस्पेक्ट रेशियो 16:9, पोर्ट्रेट काम के लिए 3:4, और पूरी आकृति दिखाने की ज़रूरत वाले फ़ुल-बॉडी वर्टिकल शॉट्स के लिए 9:16 रखें।
बॉडी टाइप की भाषा तब सबसे अच्छा काम करती है जब वह एक खास परतदार संरचना का पालन करे। बेतरतीब प्रॉम्प्ट, भले ही मॉडल उच्च गुणवत्ता का हो, असंगत नतीजे देते हैं।
इस संरचना का इस्तेमाल करें:
[विषय का वर्णन] + [बॉडी टाइप मॉडिफ़ायर] + [कपड़े/स्टाइलिंग] + [माहौल] + [रोशनी] + [कैमरा स्पेक्स]
उदाहरण प्रॉम्प्ट:
"A confident woman with an athletic hourglass figure, wearing a fitted charcoal blazer and tailored wide-leg trousers, standing in a modern office lobby with marble floors, volumetric natural light from floor-to-ceiling windows on the left, shot with Canon 85mm f/1.4, photorealistic, 8K, film grain"
परतों का क्रम मायने रखता है। बॉडी टाइप मॉडिफ़ायर सब्जेक्ट डिस्क्रिप्टर के ठीक बाद आता है, ताकि मॉडल माहौल और स्टाइलिंग के विवरण को प्रोसेस करने से पहले शारीरिक वर्णन को स्थिर कर ले।
सभी मॉडलों में बॉडी डिस्क्रिप्टर की भाषा एक जैसा प्रदर्शन नहीं करती। Flux 1.1 Pro Ultra में ये खास शब्द सबसे ज़्यादा विश्वसनीय नतीजे देते हैं:
💡 बॉडी टाइप मॉडिफ़ायर को फ़िट कपड़ों के साथ जोड़ें ताकि आकार और मज़बूत हो। शरीर की रूपरेखा के साथ चलने वाले कपड़े मॉडल को सामान्य आकार का सहारा लेने के बजाय नीचे की आकृति को सटीक रेंडर करने पर मजबूर करते हैं।
8-10 वेरिएशन पर तेज़ प्रॉम्प्ट टेस्टिंग के लिए RealVisXL v3.0 Turbo का इस्तेमाल करें। इसकी गति से आप धीमे, उच्च-गुणवत्ता वाले जनरेशन पर समय लगाने से पहले पहचान सकते हैं कि कौन-सी बॉडी मॉडिफ़ायर भाषा काम कर रही है। जब आपको सही बॉडी टाइप देने वाला प्रॉम्प्ट मिल जाए, तो अंतिम हाई-फ़िडेलिटी आउटपुट के लिए Flux 1.1 Pro Ultra पर स्विच करें।
यह दो-चरणी तरीका बर्बाद जनरेशन समय को काफ़ी हद तक घटा देता है।
सटीक बॉडी आउटपुट पाने के लिए AI को सर्च इंजन नहीं, बल्कि एक सटीक उपकरण मानकर चलना होता है। आपके इनपुट की विशिष्टता सीधे तय करती है कि आपका आउटपुट कितना सटीक होगा।
बॉडी टाइप प्रॉम्प्ट लिखने में यही अंतर सबसे ज़रूरी सिद्धांत है। "उसे कर्वी बनाएँ" लिखने के बजाय लिखें "full hips और defined waist वाली साफ़ दिखती आवरग्लास सिल्हूट, कर्व्स को उभारता फ़िटेड फ़ैब्रिक।" फ़र्क यह है कि एक में दृश्य की विशिष्टता है और दूसरे में इरादा।
| अस्पष्ट प्रॉम्प्ट | सटीक प्रॉम्प्ट |
|---|---|
| "curvy woman" | "woman with wide hips, defined waist, full bust, wearing fitted knit dress" |
| "athletic build" | "woman with visible shoulder definition, flat stomach, lean muscular legs, wearing compression sportswear" |
| "petite figure" | "small-framed woman, narrow shoulders, slender waist, 5ft2 proportions, oversized blazer emphasizing petite frame" |
| "plus size" | "woman with soft natural curves, full figure, wearing tailored high-waist trousers and structured blouse" |
कैमरा एंगल के हिसाब से शरीर के अनुपात अलग दिखते हैं, और यह सीधे इस बात को प्रभावित करता है कि AI आपके बॉडी मॉडिफ़ायर प्रॉम्प्ट को कैसे समझता है। लो एंगल ऊँचाई और पैरों की लंबाई बढ़ा देते हैं। आँख के स्तर वाले शॉट प्राकृतिक अनुपात दिखाते हैं। ऊपर से लिए गए शॉट आकृति को सिकोड़ देते हैं। जिस बॉडी टाइप का आप वर्णन कर रहे हैं, उसे मज़बूत करने के लिए कैमरा एंगल की भाषा जानबूझकर इस्तेमाल करें।
रोशनी इस बात को प्रभावित करती है कि AI मॉडल वॉल्यूम और त्रि-आयामी आकार को कैसे रेंडर करते हैं। साइड लाइटिंग ऐसी परछाइयाँ बनाती है जो आकार को उभारती हैं। फ़्रंट लाइटिंग आकार को सपाट कर देती है। रोशनी की भाषा को सिर्फ़ सौंदर्य पसंद के रूप में नहीं, बल्कि शरीर रेंडर करने के औज़ार के रूप में इस्तेमाल करें।
💡 ग्लैमर और सौंदर्य-प्रधान, शरीर-केंद्रित कंटेंट के लिए साइड या रिम लाइटिंग, सीधी फ़्रंट लाइट की तुलना में लगातार ज़्यादा आकर्षक और सटीक आकार रेंडरिंग देती है।
सटीक बॉडी टाइप AI जनरेशन के उपयोग का दायरा ज़्यादातर लोगों की समझ से कहीं ज़्यादा व्यापक है। नीचे वे संदर्भ दिए गए हैं जहाँ ये मॉडल मापने योग्य मूल्य देते हैं।
फ़ैशन और ई-कॉमर्स ब्रांड महँगी मल्टी-सेशन फ़ोटोग्राफ़ी के बिना कई बॉडी टाइप्स पर कपड़े दिखाने के लिए विविध फ़िट मॉडल जनरेट कर रहे हैं। Flux 1.1 Pro Ultra और Realistic Vision v5.1 दोनों ही प्रोडक्ट-ऑन-फ़िगर रेंडरिंग को उच्च सटीकता से संभालते हैं, और एक साथ गारमेंट टेक्स्चर और शरीर का अनुपात बनाए रखते हैं।
कलात्मक कैरेक्टर रेफ़रेंस कॉन्सेप्ट आर्टिस्ट और इलस्ट्रेटर हाथ से चित्र बनाने से पहले सटीक अनुपात वाले रेफ़रेंस स्थापित करने के लिए AI बॉडी टाइप जनरेशन का इस्तेमाल करते हैं। Stable Diffusion 3.5 Large यहाँ अलग-अलग आर्ट डायरेक्शन में जटिल, बहु-गुणी बॉडी टाइप डिस्क्रिप्टर्स के साथ अपने लचीलेपन की वजह से उत्कृष्ट है।
ग्लैमर और एडिटोरियल कंटेंट गैर-स्पष्ट दायरे में सुझावात्मक, सौंदर्य-प्रधान कंटेंट के लिए, सटीक रोशनी और कपड़ों के प्रॉम्प्ट के साथ RealVisXL v3.0 Turbo बड़े पैमाने पर एडिटोरियल-गुणवत्ता वाले नतीजे देता है। इस मॉडल की गति इसे संबंधित इमेज की श्रृंखला जनरेट करने के लिए व्यावहारिक बनाती है।
बॉडी पॉज़िटिविटी और प्रतिनिधित्व वाले प्रोजेक्ट ब्रांड, अभियानों और सोशल मीडिया के लिए विविध आकृति प्रतिनिधित्व बनाने में AI जनरेशन का इस्तेमाल हो रहा है। GPT Image 1.5 प्राकृतिक-भाषा के विविधता प्रॉम्प्ट्स को सेमांटिक बारीकी के साथ संभालता है, जिससे सिर्फ़ डिफ़्यूज़न पर आधारित मॉडल उसकी बराबरी कर पाने में संघर्ष करते हैं।
निजी रचनात्मक प्रोजेक्ट्स बॉडी-कस्टमाइज़्ड AI इमेज बनाने वाले ज़्यादातर उपयोगकर्ता निजी रचनात्मक काम के लिए ऐसा कर रहे हैं: विज़ुअल नॉवेल, कला प्रोजेक्ट्स, कैरेक्टर डिज़ाइन और फ़ैशन कॉन्सेप्ट। एक सुलभ प्लेटफ़ॉर्म पर Flux 1.1 Pro Ultra जैसे मॉडलों के साथ उच्च-गुणवत्ता वाले बॉडी टाइप आउटपुट की बाधा घटकर लगभग शून्य रह गई है।
जनरेशन सिर्फ़ पहला चरण है। PicassoIA कई एडिटिंग क्षमताएँ देता है जो बॉडी टाइप जनरेशन के आउटपुट के साथ सीधे जुड़ती हैं।
इनपेंटिंग: पूरी इमेज दोबारा जनरेट किए बिना जनरेट की गई आकृति के किसी खास हिस्से को ठीक करें या समायोजित करें। अगर बॉडी टाइप सही रेंडर हुआ है लेकिन चेहरे या हाथों में सुधार चाहिए, तो इनपेंटिंग उन हिस्सों को सटीक रूप से निशाना बनाती है।
आउटपेंटिंग: टाइट-क्रॉप किए गए सिर-और-कंधे वाले आउटपुट से फ़ुल-बॉडी शॉट बनाने के लिए जनरेट की गई पोर्ट्रेट के चारों ओर का फ़्रेम बढ़ाएँ। यह तब खास तौर पर काम का है जब आपकी शुरुआती जनरेशन चेहरे की डिटेल पर केंद्रित थी और आप कंपोज़िशन को फैलाना चाहते हैं।
सुपर रेज़ोल्यूशन: बॉडी-केंद्रित आउटपुट को 2x से 4x तक अपस्केल करें, और स्किन टेक्स्चर की सटीकता बनाए रखें। प्रिंट-गुणवत्ता या हाई-रेज़ोल्यूशन उपयोग के मामलों के लिए यह पहले से मज़बूत जनरेशन को अगले स्तर पर ले जाता है।
फ़ेस स्वैप AI: जनरेट की गई आकृतियों पर चेहरे बदलें और बॉडी टाइप, पोज़, कपड़े और कंपोज़िशन को पूरी तरह सुरक्षित रखें। इससे आप बॉडी टाइप जनरेशन को चेहरे की जनरेशन से अलग कर सकते हैं और दोनों के सबसे अच्छे नतीजे स्वतंत्र रूप से जोड़ सकते हैं।
ये टूल्स PicassoIA को सिर्फ़ एक-चरणी जनरेशन टूल के बजाय एक पूर्ण बॉडी टाइप कस्टमाइज़ेशन वर्कफ़्लो के रूप में स्थापित करते हैं।
कई आम गलतियाँ बॉडी टाइप प्रॉम्प्ट्स के आउटपुट की गुणवत्ता को लगातार बिगाड़ती हैं, चाहे आप कोई भी मॉडल इस्तेमाल कर रहे हों।
ज़रूरत से ज़्यादा मॉडिफ़ायर जोड़ना: एक प्रॉम्प्ट में बहुत सारे बॉडी डिस्क्रिप्टर भरने से डिफ़्यूज़न मॉडल भ्रमित हो जाते हैं। हर जनरेशन में 2-3 खास बॉडी विशेषताओं तक सीमित रहें। अगर बहुत-सी विशेषताएँ जोड़नी हों, तो उन्हें कई जनरेशन में बाँटें और मैन्युअल रूप से जोड़ें।
कपड़ों का संदर्भ छोड़ देना: कपड़े शरीर के आकार को बढ़ाने वाला तत्व हैं। बिना कपड़ों के संदर्भ वाला "कर्वी फ़िगर" प्रॉम्प्ट अक्सर अस्पष्ट शारीरिक आउटपुट देता है, क्योंकि मॉडल के पास वह संरचना नहीं होती जिस पर बॉडी शेप टिक सके। फ़िट कपड़े नीचे की आकृति को मज़बूत करते हैं।
काम के लिए गलत मॉडल: RealVisXL v3.0 Turbo तेज़ है, लेकिन स्थिर एडिटोरियल शॉट्स में, जिनमें अधिकतम स्किन टेक्स्चर सटीकता चाहिए, हमेशा सबसे विस्तृत नहीं होता। मॉडल की क्षमता को आउटपुट की ज़रूरत से मिलाएँ।
कैमरा संदर्भ का अभाव: कैमरा और लेंस की भाषा शामिल न होने पर बॉडी अनुपात अलग तरह से रेंडर होते हैं। हमेशा फ़ोकल लेंथ और एपर्चर बताएँ। यह एक जोड़ भी सभी मॉडलों में बॉडी अनुपात की सटीकता को साफ़ तौर पर बेहतर करता है।
काम करने वाले प्रॉम्प्ट्स को सेव न करना: बॉडी टाइप प्रॉम्प्ट इंजीनियरिंग संचयी होती है। जो सटीक शब्दावली एक बार सटीक नतीजे देती है, वह मिलते-जुलते आउटपुट में भरोसेमंद ढंग से काम करेगी। जैसे-जैसे काम करें, एक प्रॉम्प्ट लाइब्रेरी बनाते चलें।
💡 सीड वैल्यू मायने रखती हैं। जब आपको बिल्कुल वही बॉडी टाइप वाली जनरेशन मिल जाए जो आप चाहते थे, तो सीड नंबर नोट कर लें। प्रॉम्प्ट में छोटे बदलाव करके आप उसी सीड को दोबारा इस्तेमाल कर सकते हैं, ताकि पूरी सीरीज़ में बॉडी कंसिस्टेंसी बनी रहे।
इस लेख में बताए गए सभी मॉडल अभी PicassoIA पर उपलब्ध हैं, और किसी सेटअप की ज़रूरत नहीं है। अपने पहले गंभीर बॉडी टाइप जनरेशन प्रोजेक्ट के लिए Flux 1.1 Pro Ultra से शुरू करें, प्रॉम्प्ट वेरिएशन में तेज़ी से दोहराव के लिए RealVisXL v3.0 Turbo इस्तेमाल करें, और जब स्किन टेक्स्चर और फ़ोटोग्राफ़िक प्रामाणिकता प्राथमिकता हो, तब Realistic Vision v5.1 ले आएँ।
इस लेख की बॉडी टाइप प्रॉम्प्ट तकनीकें काम करती हैं। मॉडल सक्षम हैं। संरचित प्रॉम्प्ट फ़ॉर्मेट लागू करें, अपने मॉडिफ़ायर जानबूझकर परतों में रखें, कैमरा और रोशनी का संदर्भ शामिल करें, और नतीजे खुद बोलेंगे। PicassoIA इस लेख में चर्चा किए गए हर मॉडल तक सीधी पहुँच देता है। प्लेटफ़ॉर्म खोलें, एक मॉडल चुनें और जनरेट करना शुरू करें।
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