AI इमेज जनरेटर से आप जो कुछ चाहते हैं, पर आपको कभी नहीं मिला: असली 4K आउटपुट, कोई रचनात्मक पाबंदी नहीं, और किसी सब्सक्रिप्शन की ज़रूरत नहीं। यह लेख बताता है कि फ़ोटोरियलिस्टिक बिना सेंसर वाली AI इमेज के लिए सबसे अच्छे मुफ़्त मॉडल कौन-से हैं, कौन-सी प्रॉम्प्ट सेटिंग्स सचमुच प्रोफ़ेशनल नतीजे देती हैं, और पहले ही सेशन में शानदार आउटपुट कैसे पाएँ।
ज़्यादातर AI इमेज प्लेटफ़ॉर्म एक चुपचाप किया गया वादा करते हैं: आप जो कल्पना करें, वह बनाएँ। फिर वे दर्जनों छिपे हुए फ़िल्टर लगा देते हैं जो ठीक उसी तरह के रचनात्मक काम को चुपचाप बिगाड़ देते हैं जो लोग असल में करना चाहते हैं। ग्लैमर फ़ोटोग्राफ़ी पर फ़्लैग लग जाता है। आर्टिस्टिक न्यूडिटी ब्लॉक हो जाती है। यहाँ तक कि असली दिखने वाली स्विमवियर इमेज भी ऑटोमेटेड रिफ़्यूज़ल ट्रिगर कर देती हैं। अगर आपने लोकप्रिय AI टूल्स की रचनात्मक सीमाओं को परखने में थोड़ा भी समय लगाया है, तो आप यह निराशा पहले से जानते हैं। अच्छी बात यह है कि ऐसा होना ज़रूरी नहीं है। ऐसे मॉडल हैं जो कलात्मक आज़ादी को प्राथमिकता देते हैं, ऐसे प्लेटफ़ॉर्म हैं जो आपकी रचनात्मक दृष्टि का सम्मान करते हैं, और ऐसे वर्कफ़्लो हैं जो बिना एक पैसा खर्च किए फ़ोटोरियलिस्टिक 4K नतीजे लगातार देते हैं।
यह लेख बताता है कि मुफ़्त में 4K में बिना सेंसर वाली AI इमेज कैसे बनाएँ: कौन-से मॉडल आपका समय लायक हैं, प्रोफ़ेशनल-स्तर का आउटपुट देने वाले प्रॉम्प्ट कैसे लिखें, और हर सेशन से सबसे ज़्यादा फ़ायदा कैसे लें।
जब लोग बिना सेंसर वाली AI इमेज जनरेशन की बात करते हैं, तो वे हमेशा स्पष्ट कंटेंट की बात नहीं कर रहे होते। ज़्यादातर वे ज़्यादा सख़्त कंटेंट फ़िल्टरों से परेशान होते हैं जो जायज़ रचनात्मक काम को ब्लॉक कर देते हैं। फ़ैशन फ़ोटोग्राफ़ी, बीच के दृश्य, अंतरंग कपल पोर्ट्रेट, आर्टिस्टिक फ़िगर स्टडी, और यहाँ तक कि फ़ोटोरियलिस्टिक स्टाइल में दोबारा बनाई गई ऐतिहासिक पेंटिंग भी उन फ़िल्टरों में फँस सकती हैं जो किसी बिल्कुल अलग चीज़ को रोकने के लिए बनाए गए थे।
समस्या इस असंगति से और बढ़ जाती है। एक ही प्लेटफ़ॉर्म पर एक ही प्रॉम्प्ट एक दिन इमेज दे सकता है और अगले दिन रिफ़्यूज़ल ट्रिगर कर सकता है, यह सर्वर लोड, मॉडल अपडेट या अदृश्य पॉलिसी बदलावों पर निर्भर करता है। यह अनिश्चितता प्रोफ़ेशनल-स्तर के वर्कफ़्लो को लगभग नामुमकिन बना देती है।
💡 असली लक्ष्य सुरक्षा को पूरी तरह दरकिनार करना नहीं है। लक्ष्य ऐसे टूल्स के साथ काम करना है जो आपको संभावित बुरा इंसान नहीं, बल्कि एक रचनात्मक प्रोफ़ेशनल मानते हों।
अलग-अलग प्लेटफ़ॉर्म विभिन्न प्रकार के कंटेंट के साथ कैसा व्यवहार करते हैं, इसका ईमानदार ब्योरा यह है:
| कंटेंट का प्रकार | डिफ़ॉल्ट रूप से आम तौर पर ब्लॉक | क्या होना चाहिए? |
|---|---|---|
| स्विमवियर और लिंजरी | अक्सर | नहीं |
| आर्टिस्टिक फ़िगर स्टडी | कभी-कभी | नहीं |
| इम्प्लाइड न्यूडिटी (चादर, परछाइयाँ) | कभी-कभी | नहीं |
| स्पष्ट यौन कंटेंट | हमेशा | हाँ |
| ग्राफ़िक हिंसा | हमेशा | हाँ |
| ग्लैमर और एडिटोरियल फ़ोटोग्राफ़ी | शायद ही कभी | नहीं |
ज़्यादातर रचनात्मक उपयोगकर्ताओं के लिए सही जगह गैर-स्पष्ट NSFW है: सुझावात्मक, खूबसूरत, सौंदर्य-प्रधान इमेज जो कलात्मक अखंडता का सम्मान करती हैं, बिना पोर्नोग्राफ़िक इलाके में जाए। इसी रचनात्मक क्षेत्र के बारे में यह लेख है।
थंबनेल साइज़ पर "अच्छी क्वालिटी" दिखने वाली इमेज और पूरे रिज़ॉल्यूशन पर टिकने वाली इमेज में बड़ा फ़र्क होता है। ज़्यादातर AI इमेज जनरेटर 512x512 से 1024x1024 पिक्सल के बीच आउटपुट देते हैं। सामान्य मॉनिटर की दूरी से ये ठीक लगते हैं। लेकिन थोड़ा भी ज़ूम करें तो दरारें दिखने लगती हैं: बालों की लटों के नरम किनारे, धुंधली त्वचा की बनावट, चेहरे की विशेषताओं के आसपास आर्टिफ़ैक्ट।
4K रिज़ॉल्यूशन (आम तौर पर 3840x2160 या पोर्ट्रेट ओरिएंटेशन में समकक्ष) सब कुछ बदल देता है। इस आउटपुट साइज़ पर:
एडिटोरियल कंटेंट, प्रोडक्ट मॉकअप, निजी प्रोजेक्ट या आर्टिस्टिक एक्सप्लोरेशन, जो भी हो, जो कोई भी AI इमेज का पेशेवर उपयोग करता है, उसके लिए 4K कोई विलासिता नहीं है। यह वह न्यूनतम मानक है जिसकी ओर काम करना सार्थक है।
हर AI इमेज उपयोग को 4K की ज़रूरत नहीं होती। सोशल मीडिया थंबनेल, त्वरित कॉन्सेप्ट स्केच और मूडबोर्ड रेफ़रेंस कम रिज़ॉल्यूशन के आउटपुट से भी काम चल सकते हैं। लेकिन नीचे दिए गए उपयोग सचमुच हर पिक्सल से फ़ायदा उठाते हैं:
अगर आपका काम इनमें से किसी श्रेणी में आता है, तो आपको ऐसे टूल्स चाहिए जो सिर्फ़ अपस्केल की गई कम रिज़ॉल्यूशन वाली नहीं, बल्कि सच में हाई-रिज़ॉल्यूशन इमेज दें।
मुफ़्त AI इमेज मॉडलों का परिदृश्य बहुत बेहतर हुआ है। अब कई मॉडल बिना किसी लागत के सचमुच प्रोफ़ेशनल-स्तर का आउटपुट देते हैं, खासकर उन प्लेटफ़ॉर्म पर जो मुफ़्त टियर एक्सेस देते हैं।
Black Forest Labs का Flux परिवार रियलिस्टिक ह्यूमन फ़ोटोग्राफ़ी के लिए पसंदीदा बन गया है। flux-dev संतुलित विकल्प है: Schnell से धीमा, लेकिन प्रॉम्प्ट का पालन कहीं बेहतर और त्वचा की रेंडरिंग ज़्यादा प्राकृतिक। flux-schnell उस क्वालिटी का कुछ हिस्सा गति के लिए छोड़ देता है, जिससे यह तेज़ी से दोहराने के लिए आदर्श है, जब आपको कई प्रॉम्प्ट वेरिएशन परखने हों।
जो लोग Flux की अधिकतम सीमा चाहते हैं, उनके लिए flux-1.1-pro-ultra और flux-2-pro सचमुच सिनेमाई इलाके में पहुँचते हैं, जिनके आउटपुट तकनीकी क्वालिटी में लाइसेंस्ड फ़ोटोग्राफ़ी से टक्कर लेते हैं।
💡 Flux मॉडल प्राकृतिक रोशनी, त्वचा की बनावट और बालों की भौतिकी को अभी उपलब्ध लगभग किसी भी चीज़ से बेहतर संभालते हैं। अगर आप पोर्ट्रेट या फ़िगर फ़ोटोग्राफ़ी बना रहे हैं, तो यहीं से शुरू करें।
Stable Diffusion 3.5 Large अभी प्रचलन में सबसे सक्षम ओपन-सोर्स मॉडल है। यह नेटिव हाई-रिज़ॉल्यूशन आउटपुट सपोर्ट करता है, जटिल कंपोज़िशनल प्रॉम्प्ट अच्छी तरह संभालता है, और व्यापक LoRA फ़ाइन-ट्यून उपलब्ध होने के कारण इसे मज़बूत कम्युनिटी सपोर्ट मिलता है। Stable Diffusion 3.5 Large Turbo वर्ज़न न्यूनतम क्वालिटी नुकसान के साथ जनरेशन का समय लगभग आधा कर देता है।
SDXL 2027 में भी प्रासंगिक है, खासकर उन उपयोगकर्ताओं के लिए जो ControlNet के ज़रिए बारीक नियंत्रण चाहते हैं। यह पोज़-मैच्ड जनरेशन के लिए SDXL ControlNet LoRA के साथ अच्छी तरह चलता है, जो फ़ैशन और फ़िगर फ़ोटोग्राफ़ी के वर्कफ़्लो में बेहद उपयोगी है।
ख़ास तौर पर फ़ोटोरियलिज़्म के लिए, realvisxl-v3.0-turbo इसी उद्देश्य से बना है। इसे ख़ास तौर पर फ़ोटोग्राफ़िक डेटासेट पर फ़ाइन-ट्यून किया गया है और यह उस टेल-टेल "AI लुक" को कम करने के लिए डिज़ाइन है, जिससे ज़्यादातर मॉडल अब भी जूझते हैं। इसी तरह, Realistic Vision v5.1 पोर्ट्रेट काम के लिए एक ठोस विकल्प बना हुआ है, खासकर जब आपको सटीक चेहरे की संरचना और प्राकृतिक आँखों की रेंडरिंग चाहिए।
ख़राब प्रॉम्प्ट ही वह सबसे बड़ी वजह है जिससे ज़्यादातर लोगों को AI इमेज के निराशाजनक नतीजे मिलते हैं। अच्छी बात यह है कि प्रॉम्प्ट इंजीनियरिंग सीखी जा सकती है, और एक सरल संरचना ज़्यादातर उपयोग के मामलों को कवर कर लेती है।
फ़ॉर्मूला: सब्जेक्ट + एनवायरनमेंट + लाइटिंग + कैमरा/लेंस + वातावरण/स्टाइल
ग्लैमर फ़ोटोग्राफ़ी के एक परिदृश्य पर लागू किया गया उदाहरण यह है:
"A confident woman in a black silk dress, standing on a rain-wet street in Paris at night, warm cafe light spilling from a doorway to her left creating strong side illumination on her face, shot with 85mm f/1.4 lens creating shallow depth of field, Kodak Portra 400 film grain, photorealistic, 8K RAW photography"
इसे तोड़कर देखें:
💡 लाइटिंग का विवरण सबसे कम आँका जाने वाला तत्व है। हर प्रॉम्प्ट में रोशनी की दिशा, कलर टेम्परेचर और उसकी गुणवत्ता साफ़-साफ़ बताएँ। यह लगभग किसी भी दूसरी चीज़ से ज़्यादा फ़र्क डालता है।
| गलती | यह क्यों नुकसान करती है | समाधान |
|---|---|---|
| धुंधले सब्जेक्ट | मॉडल खाली जगह सामान्य कंटेंट से भर देता है | सटीक पोज़, एक्सप्रेशन, कपड़े बताएँ |
| लाइटिंग की दिशा नहीं | सपाट, स्टूडियो जैसा नतीजा | रोशनी की दिशा और रंग बताएँ |
| सिर्फ़ स्टाइल कीवर्ड | कोई तकनीकी आधार नहीं | लेंस, एपर्चर, फ़िल्म स्टॉक जोड़ें |
| बहुत सारे सब्जेक्ट | मॉडल उन्हें आपस में औसत कर देता है | हर जनरेशन में एक साफ़ सब्जेक्ट |
| नेगेटिव प्रॉम्प्ट छोड़ना | आम आर्टिफ़ैक्ट को आने देता है | जोड़ें: "no blur, no distortion, no plastic skin" |
PicassoIA ऊपर बताए सभी मॉडलों को एक ही जगह पर देता है, जिसमें कोई इंस्टॉलेशन नहीं चाहिए और एक मुफ़्त टियर है जो काफ़ी संख्या में जनरेशन कवर करता है।
चरण 1: अपना मॉडल चुनें Text-to-Image कलेक्शन पर जाएँ और अपनी प्राथमिकता के हिसाब से सॉर्ट करें: गति, रियलिज़्म या कलात्मक नियंत्रण। बिना सेंसर वाली फ़ोटोरियलिस्टिक इमेज के लिए flux-dev, realvisxl-v3.0-turbo, और Stable Diffusion 3.5 Large पहले इन तीनों को आज़माएँ।
चरण 2: अपने आउटपुट पैरामीटर सेट करें लैंडस्केप और एडिटोरियल काम के लिए 16:9 आस्पेक्ट रेशियो चुनें, या पोर्ट्रेट ओरिएंटेशन वाले कंटेंट के लिए 9:16। अगर मॉडल कस्टम डाइमेंशन सपोर्ट करता है, तो अधिकतम आउटपुट फ़िडेलिटी के लिए चौड़ाई और ऊँचाई को 4K नेटिव रिज़ॉल्यूशन के अनुसार सेट करें।
चरण 3: अपना प्रॉम्प्ट लिखें ऊपर दिए 5-भाग वाले फ़ॉर्मूले को लागू करें। पहले लाइटिंग पर ध्यान दें, फिर सब्जेक्ट के डिटेल पर। अपना नेगेटिव प्रॉम्प्ट सक्रिय रखें, जिसमें "blurry, distorted, low quality, jpeg artifacts, plastic skin, overexposed" जैसे शब्द हों।
चरण 4: जनरेट करें और मूल्यांकन करें आपका पहला आउटपुट बेसलाइन तय करता है। देखें: सही शारीरिक संरचना, लाइटिंग की सटीक दिशा, और सामग्री की बनावट की क्वालिटी। इनमें से कोई भी चीज़ ठीक न लगे, तो दोबारा जनरेट करने से पहले प्रॉम्प्ट में उन्हीं ख़ास तत्वों को ठीक करें।
चरण 5: ज़रूरत हो तो Super Resolution इस्तेमाल करें मॉडल के नेटिव रिज़ॉल्यूशन पर जनरेट करने के बाद, आउटपुट को प्लेटफ़ॉर्म के किसी Super Resolution मॉडल से चलाएँ ताकि क्वालिटी खोए बिना उसे सच्चे 4K तक ले जाया जा सके। यह दो-चरणीय तरीका (जनरेट करें फिर अपस्केल करें) ज़्यादातर मॉडलों पर एक-चरणीय हाई-रिज़ॉल्यूशन जनरेशन से लगातार बेहतर प्रदर्शन करता है।
| लक्ष्य | सबसे अच्छा मॉडल |
|---|---|
| सबसे तेज़ जनरेशन | flux-schnell |
| सबसे अच्छा फ़ोटोरियलिज़्म | realvisxl-v3.0-turbo |
| उच्चतम क्वालिटी की सीमा | flux-1.1-pro-ultra |
| पोज़ नियंत्रण | SDXL ControlNet LoRA |
| ओपन सोर्स की बहुमुखी प्रतिभा | Stable Diffusion 3.5 Large |
| पोर्ट्रेट और आँखों का डिटेल | Realistic Vision v5.1 |
ज़्यादातर लोग आउटपुट डाइमेंशन को नज़रअंदाज़ कर देते हैं और फिर हैरान होते हैं कि अपने तय उपयोग के लिए क्रॉप करने पर नतीजे औसत क्यों दिखते हैं। आस्पेक्ट रेशियो कंपोज़िशन को सिर्फ़ डाइमेंशन से कहीं ज़्यादा तरीकों से प्रभावित करता है: 1:1 स्क्वेयर क्रॉप, 16:9 सिनेमाई रेशियो की तुलना में, मॉडल फ़्रेम में विज़ुअल ध्यान को बुनियादी तौर पर अलग तरह से बाँटता है।
बिना सेंसर वाली AI फ़ोटोग्राफ़ी वर्कफ़्लो के लिए:
अगर आपका लक्ष्य प्लेटफ़ॉर्म किसी ख़ास रेशियो का इस्तेमाल करता है (Instagram, प्रिंट, वॉलपेपर), तो इसे जनरेट करने से पहले सेट करें। बाद में क्रॉप करने से लगभग हमेशा कंपोज़िशन की समस्याएँ आती हैं।
एक अच्छी तरह बना नेगेटिव प्रॉम्प्ट आपके पॉज़िटिव प्रॉम्प्ट जितना ही ज़रूरी है। फ़ोटोरियलिस्टिक बिना सेंसर वाली AI इमेज के लिए एक भरोसेमंद बेसलाइन नेगेटिव प्रॉम्प्ट यह है:
"cartoon, anime, painting, illustration, 3D render, CGI, blurry, out of focus, low resolution, low quality, plastic skin, oversmoothed, airbrushed, deformed anatomy, extra fingers, missing limbs, jpeg artifacts, watermark, text overlay"
यह फ़ोटोरियलिस्टिक जनरेशन की सबसे आम विफलताओं को सक्रिय रूप से रोकता है। अपने ख़ास मॉडल की प्रवृत्ति के हिसाब से इसे समायोजित करें, और जैसे-जैसे बार-बार आने वाले आर्टिफ़ैक्ट दिखें, मॉडल-विशेष ब्लॉकर जोड़ते जाएँ।
यहीं रचनात्मक आज़ादी और आउटपुट क्वालिटी का मेल सबसे ज़्यादा मायने रखता है। AI में ग्लैमर फ़ोटोग्राफ़ी के लिए सटीक त्वचा रेंडरिंग, सही कपड़े का ड्रेप और विश्वसनीय लाइटिंग चाहिए। flux-2-pro और flux-2-max दोनों यहाँ उत्कृष्ट हैं। फ़र्क डालने वाले प्रॉम्प्ट डिटेल: कपड़े का सटीक प्रकार बताएँ (सिल्क, लेस, कॉटन जर्सी), लाइटिंग सेटअप बताएँ (बाईं ओर से एक की लाइट, पीछे से रिम लाइट), और लेंस की जानकारी शामिल करें।
छोटे वार्डरोब डिटेल पर ध्यान देने से नतीजा नाटकीय रूप से निखरता है। बताएँ कि कपड़ा गीला है, सिलवटों वाला है, लहराता है या फ़िट है। रंग को सामान्य शब्दों की जगह सटीक नाम दें (आइवरी, शैंपेन, कोबाल्ट)। ये ब्योरे मॉडल को वह जानकारी देते हैं जिसकी उसे सामग्री की रेंडरिंग का फ़ैसला करने के लिए ज़रूरत होती है।
पोर्ट्रेट फ़ोटोग्राफ़ी आँखों पर ही टिकी होती है। AI जनरेशन में आँखों की क्वालिटी अब भी सबसे चुनौतीपूर्ण तत्व है जिसे लगातार सही करना मुश्किल है। Realistic Vision v5.1 फ़्री टियर पर ज़्यादातर मॉडलों से बेहतर आँखें रेंडर करता है। फ़ोटोग्राफ़ी और फ़ाइन आर्ट के बीच बैठने वाली अलग तरह की हाई-फ़िडेलिटी इमेज के लिए, Ideogram v3 Quality मज़बूत टोनल नियंत्रण के साथ चौंकाने वाले बारीक नतीजे देता है।
अपने प्रॉम्प्ट में हमेशा आँखों से जुड़े वर्णनकर्ता शामिल करें: "sharp eyes, catchlight in iris, natural pupil dilation, realistic corneal reflection"। ये जोड़ ज़िंदा लगने वाले पोर्ट्रेट और नकली लगने वाले पोर्ट्रेट के बीच सीधा फ़र्क डालते हैं।
लाइफ़स्टाइल फ़ोटोग्राफ़ी, यानी लोग प्राकृतिक माहौल में स्वाभाविक काम करते हुए, AI से सही नतीजा पाने की शायद सबसे कठिन श्रेणियों में से एक है। चुनौती यह है कि प्राकृतिक दिखने वाले दृश्यों को एक तरह की विज़ुअल रैंडमनेस और अपूर्णता चाहिए, जो मॉडल हमेशा अच्छी तरह नहीं बना पाते।
बीच और आउटडोर दृश्यों के लिए, flux-dev पानी की रेंडरिंग और प्राकृतिक रोशनी में खास तौर पर अच्छा करता है। इनडोर लाइफ़स्टाइल के लिए, gpt-image-1.5 में मज़बूत स्पेशियल तर्क है और यह ज़्यादा सुसंगत कमरे के माहौल बनाता है। अत्यधिक फ़ोटोग्राफ़िक विश्वसनीयता वाले दृश्यों के लिए, Google के imagen-4-ultra और imagen-4 अभी उपलब्ध सबसे विश्वसनीय रूप से फ़ोटोग्राफ़िक आउटपुट में से कुछ देते हैं।
💡 लाइफ़स्टाइल शॉट्स के लिए, अपने प्रॉम्प्ट में छोटी-छोटी खामियाँ जोड़ें: "slightly wrinkled fabric, natural shadow under chin, wind-lifted hair strand, casual relaxed posture." इन डिटेल्स से इमेज पोज़ की हुई नहीं, बल्कि असली लगती है।
हर अनुभवी AI इमेज क्रिएटर के सामने ऐसे सेशन आते हैं जो ठीक से नहीं बनते। जब क्वालिटी लगातार उम्मीद से नीचे हो, तो समस्या लगभग हमेशा इन तीन में से एक होती है।
काम के लिए गलत मॉडल। हर मॉडल हर सब्जेक्ट को बराबर अच्छी तरह नहीं संभालता। अगर किसी एक मॉडल पर त्वचा की बनावट खराब आ रही है, तो प्रॉम्प्ट दोबारा बनाने से पहले realvisxl-v3.0-turbo या Realistic Vision v5.1 पर स्विच करके देखें। मॉडल का चुनाव अक्सर प्रॉम्प्ट में बदलाव से ज़्यादा असर डालता है।
अधूरी लाइटिंग का विवरण। "प्राकृतिक रोशनी" कोई लाइटिंग की दिशा नहीं है। इसे कुछ ठोस से बदलें: "volumetric golden hour light from camera-left at 30 degrees, warm amber tones, soft shadow on the right side of face"। यह एक अकेला बदलाव किसी भी दूसरे प्रॉम्प्ट बदलाव से ज़्यादा लगातार महसूस होने वाली रियलिज़्म बढ़ाता है।
रिज़ॉल्यूशन का मेल न खाना। अगर आप मॉडल के नेटिव रिज़ॉल्यूशन (अक्सर 1024px) पर जनरेट कर रहे हैं और 4K क्वालिटी की उम्मीद कर रहे हैं, तो दो-चरणीय वर्कफ़्लो ही जवाब है। flux-schnell के आउटपुट को 4x अपस्केल मॉडल से चलाने पर ऐसे नतीजे मिलते हैं जो नेटिव रिज़ॉल्यूशन पर कम क्वालिटी वाले मॉडलों की बराबर कोशिशों से कहीं ज़्यादा टिकते हैं।
टूल मौजूद हैं। मॉडल मुफ़्त हैं। कुछ बार आज़माने के बाद वर्कफ़्लो सीधा है। जो लोग शानदार नतीजे पाते हैं और जो कुछ निराशाजनक जनरेशन के बाद हार मान लेते हैं, उनके बीच का फ़र्क लगभग पूरी तरह डिटेल में है: साफ़ सब्जेक्ट, सटीक लाइटिंग विवरण, हर काम के लिए सही मॉडल, और बार-बार कोशिश करने की इच्छा।
PicassoIA यह सब एक जगह देता है: 91 text-to-image मॉडल, गति के लिए flux-schnell से लेकर उच्चतम क्वालिटी के लिए flux-2-max तक, साथ में इनपेंटिंग टूल्स, Super Resolution अपस्केलिंग और बहुत कुछ। आप प्लेटफ़ॉर्म छोड़े बिना एक प्रॉम्प्ट से एक पॉलिश्ड 4K नतीजे तक पहुँच सकते हैं।
कोई ऐसा दृश्य चुनें जो आपके मन में है। 5-भाग वाले फ़ॉर्मूले से एक प्रॉम्प्ट लिखें। उसे flux-dev या realvisxl-v3.0-turbo से जनरेट करें। फिर एक बार दोहराएँ। आपको तुरंत दिख जाएगा कि सटीकता से कितना फ़र्क पड़ता है।
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