GPT Image 2 ने प्रोडक्ट फ़ोटोग्राफ़ी में AI के काम करने का तरीका बदल दिया है। हमने परफ़्यूम, घड़ियों, फ़ुटवियर, ब्यूटी और फ़ूड कैटेगरी में पूरा हैंड्स-ऑन टेस्ट किया, और लाइटिंग की सटीकता, टेक्सचर रेंडरिंग, बैकग्राउंड की क्वालिटी और शॉट-दर-शॉट कंसिस्टेंसी को परखा। यहाँ छह मानदंडों पर ईमानदार स्कोर के साथ बताया गया है कि डेटा और इमेज असल में क्या दिखाते हैं।
GPT Image 2 चुपचाप आया, लेकिन प्रोडक्ट फ़ोटोग्राफ़ी की दुनिया में उसने ज़ोरदार असर डाला। OpenAI के एक्सेस जारी करने के कुछ ही हफ़्तों के भीतर ई-कॉमर्स टीमें, ब्रांड स्टूडियो और अकेले काम करने वाले क्रिएटर इससे ऐसे प्रोडक्ट शॉट बनाने लगे, जिनके लिए पहले किराए का स्टूडियो और प्रोफ़ेशनल फ़ोटोग्राफ़र चाहिए था। यह आर्टिकल एक पूरा हैंड्स-ऑन टेस्ट है: असली प्रॉम्प्ट, असली आउटपुट और पाँच प्रोडक्ट कैटेगरी में असली स्कोर। यहाँ न चुनिंदा अच्छे नतीजे हैं, न मार्केटिंग वाली चमक-दमक।
हमने फ़्रेग्रेंस, स्किनकेयर, एक्सेसरीज़, फ़ुटवियर और पैकेज्ड गुड्स में प्रोडक्ट फ़ोटोग्राफ़ी के लिए GPT Image 2 का पूरा टेस्ट किया। हर कैटेगरी में एक जैसा प्रॉम्प्ट आर्किटेक्चर, एक जैसे मूल्यांकन मानदंड और जनरेशन की एक जितनी संख्या इस्तेमाल हुई। मकसद यह जानना था कि यह मॉडल कहाँ सच में उत्कृष्ट है, और कहाँ यह आपका समय और पैसा दोनों खर्च करवाएगा।
GPT Image 2 OpenAI का मल्टीमोडल इमेज जेनरेटर है, जिसे इतने बड़े डेटा पर ट्रेन किया गया है कि उसमें कमर्शियल और एडिटोरियल फ़ोटोग्राफ़ी का बड़ा हिस्सा शामिल है। केवल डिफ़्यूज़न पर आधारित सिस्टम के उलट, यह टेक्स्ट निर्देशों को प्रोसेस करते हुए "प्रोडक्ट फ़ोटोग्राफ़ी" का मतलब कहीं बेहतर समझता है: नियंत्रित लाइटिंग सेटअप, न्यूट्रल बैकग्राउंड, कमर्शियल अनुपात और लेबल की पठनीयता।
इसका व्यावहारिक असर यह है कि आप फ़ोटो सेटअप को सादी अंग्रेज़ी में बता सकते हैं और ऐसा नतीजा पा सकते हैं जो किसी स्टूडियो टीम को दिए गए ब्रीफ़ से बना लगे, न कि किसी रैंडम AI के अंदाज़े से।
प्रोडक्ट-केंद्रित प्रॉम्प्ट चलाते ही तीन बातें साफ़ दिखती हैं:
GPT Image 2 के पिछले वर्ज़न DALL-E 3 में अक्सर लोगो हैलुसिनेट हो जाते थे, प्रोडक्ट के आकार बिगड़ जाते थे, या हैंडल, ढक्कनों और हिंज के आसपास आर्टिफ़ैक्ट आ जाते थे। GPT Image 2 में प्रोडक्ट ज्योमेट्री और सतह की सुसंगति में काफ़ी सुधार दिखता है। काँच की बोतलें अब अपने ही भीतर नहीं धँसतीं। वॉच डायल गोल बने रहते हैं। स्नीकर के सोल जूते के सही कर्व को फ़ॉलो करते हैं।
इसके बावजूद यह मॉडल परफ़ेक्ट नहीं है, और जहाँ यह चूकता है, वे जगहें इतनी एक जैसी हैं कि उनके हिसाब से योजना बनाई जा सकती है।
निष्पक्ष तुलना के लिए स्टैंडर्डाइज़्ड टेस्टिंग ही एकमात्र रास्ता है। हमने हर कैटेगरी को एक ही प्रॉम्प्ट टेम्पलेट से चलाया और आउटपुट को पाँच एक जैसे मानदंडों पर आँका: लाइटिंग की सटीकता, टेक्सचर रेंडरिंग, बैकग्राउंड कंट्रोल, टेक्स्ट की पठनीयता और शॉट-दर-शॉट कंसिस्टेंसी।
| कैटेगरी | प्रोडक्ट | मुख्य चुनौती |
|---|---|---|
| फ़्रेग्रेंस | फ़ेसेटेड ग्लास परफ़्यूम बोतल | ग्लास की पारदर्शिता, रिफ़्रैक्शन |
| स्किनकेयर | ड्रॉपर वाली सीरम बोतल | लेबल का टेक्स्ट, तरल की बूंदें |
| एक्सेसरीज़ | स्विस लक्ज़री घड़ी | धातु की बारीकी, डायल की पठनीयता |
| फ़ुटवियर | रनिंग स्नीकर | जटिल ज्योमेट्री, मेश टेक्सचर |
| पैकेज्ड गुड्स | सिंगल-ओरिजिन कॉफ़ी बैग | मैट सतह, प्रिंट रजिस्ट्रेशन |
हर टेस्ट प्रॉम्प्ट इस संरचना पर चला:
[Product name and material] + [Surface or background] + [Lighting direction and quality] + [Camera specs] + [Style modifiers]
उदाहरण: "Faceted glass perfume bottle on white Carrara marble, dramatic side lighting from upper left at 30 degrees, 85mm f/1.8 shallow depth of field, Kodak Portra 400 film grain, RAW 8K photography, commercial studio quality."
प्रॉम्प्ट को स्टैंडर्डाइज़ करने से मूल्यांकन में से प्रॉम्प्ट की क्वालिटी वाला वेरिएबल हट जाता है। आप मॉडल को परख रहे हैं, अपने प्रॉम्प्ट लिखने की क्षमता को नहीं। यह फ़र्क ज़्यादातर टेस्टर मानते ही नहीं, जबकि यह फ़र्क मायने रखता है।
किसी भी प्रोडक्ट फ़ोटो में प्रशिक्षित आँखें सबसे पहले लाइटिंग जाँचती हैं, और इसी जगह GPT Image 2 ने इस टेस्ट में असली सम्मान कमाया। सभी पाँच प्रोडक्ट कैटेगरी में, जब लाइटिंग की दिशा साफ़ तौर पर बताई गई, तो उसकी सटीकता लगभग 90% रही। जब हमने "side lighting from upper left" माँगा, तो रोशनी ऊपर बाईं ओर से ही आई। परछाइयाँ सही दिशा में गिरीं और उनका फ़ॉलऑफ़ प्राकृतिक था।
सबसे प्रभावशाली नतीजा ग्लास वाली फ़्रेग्रेंस बोतल के साथ मिला। पारदर्शी और अत्यधिक परावर्तक वस्तुएँ AI जेनरेटर के लिए कुख्यात रूप से कठिन होती हैं, क्योंकि उन्हें सटीक रिफ़्रैक्शन, कॉस्टिक लाइट और ऐसे रिफ़्लेक्शन चाहिए जो सीन की भौतिकी का पालन करें। GPT Image 2 ने पाँच में से तीन रन में पहली ही बार में ग्लास के आर-पार विश्वसनीय लाइट आर्क बनाए। यह पार करने लायक एक अहम मानक है।
लाइटिंग स्कोर: 8.5/10। दिशा सटीक, फ़ॉलऑफ़ प्राकृतिक, ग्लास और धातु की सतहों पर न्यूनतम आर्टिफ़ैक्ट।
सतह का टेक्सचर वह जगह है जहाँ कमर्शियल इस्तेमाल में AI जेनरेटरों के बीच का फ़ासला सबसे साफ़ दिखता है। चमड़ा चमड़े जैसा दिखना चाहिए। ब्रश्ड मेटल में ग्रेन की दिशा दिखनी चाहिए। मैट क्राफ़्ट पेपर को माइक्रो-टेक्सचर चाहिए। सतह के प्रकार के हिसाब से GPT Image 2 का प्रदर्शन यह रहा:
| सतह | स्कोर | नोट्स |
|---|---|---|
| ग्लास | 9/10 | रिफ़्रैक्शन विश्वसनीय है; कॉस्टिक स्वाभाविक रूप से दिखते हैं |
| मैट प्लास्टिक | 8/10 | सतह की विविधता असली मटीरियल जैसी पढ़ी जाती है |
| ब्रश्ड मेटल | 7.5/10 | ग्रेन की दिशा ज्योमेट्री को सही तरह फ़ॉलो करती है |
| फ़ैब्रिक और मेश | 6.5/10 | बारीक बुनाई के पैटर्न कभी-कभी चिकने हो जाते हैं |
| प्रिंटेड लेबल | 6/10 | सादा टेक्स्ट टिकता है; जटिल लोगो बिगड़ जाते हैं |
टेक्सचर स्कोर: 7.8/10। ज़्यादातर कठोर मटीरियल पर मज़बूत; बारीक फ़ैब्रिक बुनाई और जटिल ब्रैंड मार्क्स पर संघर्ष।
ई-कॉमर्स के लिए बैकग्राउंड कंट्रोल वैकल्पिक नहीं है। Amazon, Shopify स्टोरफ़्रंट और ज़्यादातर मार्केटप्लेस स्टाइल गाइडलाइन साफ़ सफ़ेद या किसी खास न्यूट्रल टोन की माँग करती हैं। GPT Image 2 माँगे जाने पर साफ़ सफ़ेद बैकग्राउंड भरोसेमंद तरीके से देता है, और सरल टेक्सचर वाले बैकग्राउंड (Carrara मार्बल, चिकना कंक्रीट, रीक्लेम्ड वुड ग्रेन) को भी उल्लेखनीय कंसिस्टेंसी के साथ संभालता है।
जहाँ यह बिखरता है: ऐसे सीन जिनमें फ़ोरग्राउंड और बैकग्राउंड के बीच भौतिक रूप से सही तालमेल चाहिए। "गीली समुद्र तट की रेत पर प्रोडक्ट, जिसमें लहर उसे परावर्तित कर रही हो" जैसे प्रॉम्प्ट पर परस्पेक्टिव की असंगति और परछाई व सतह के टकराव दिखते हैं, जिन्हें हाथ से ठीक करना पड़ता है। मॉडल कोई फ़िज़िक्स सिमुलेशन नहीं चलाता; वह ट्रेनिंग पैटर्न से ड्रॉ करता है, और जटिल प्राकृतिक दृश्य उन पैटर्न से जल्दी बाहर निकल जाते हैं।
बैकग्राउंड स्कोर: 8.2/10। सफ़ेद और सरल स्टूडियो टेक्सचर लगभग परफ़ेक्ट हैं। जटिल प्राकृतिक वातावरण के लिए प्रॉम्प्ट में सुधार और अक्सर कई कोशिशें चाहिए।
हमने GPT Image 2 की तुलना उन जेनरेटरों से सीधे-सीधे की जो कमर्शियल प्रोडक्ट फ़ोटोग्राफ़ी वर्कफ़्लो में सबसे आम हैं:
| फ़ीचर | GPT Image 2 | Midjourney v6 | Flux 1.1 Pro | SDXL |
|---|---|---|---|---|
| निर्देशों का पालन | उत्कृष्ट | अच्छा | बहुत अच्छा | औसत |
| लेबल टेक्स्ट रेंडरिंग | अच्छा | कमज़ोर | औसत | कमज़ोर |
| सफ़ेद बैकग्राउंड की कंसिस्टेंसी | उत्कृष्ट | औसत | अच्छा | औसत |
| ग्लास और पारदर्शिता | बहुत अच्छा | अच्छा | अच्छा | औसत |
| मल्टी-प्रोडक्ट सीन | औसत | अच्छा | अच्छा | औसत |
| प्रति इमेज गति | मध्यम | धीमा | तेज़ | तेज़ |
सिंगल-प्रोडक्ट, स्टूडियो-स्टाइल शॉट के लिए, जिनमें लाइटिंग की दिशा साफ़ बताई गई हो, GPT Image 2 उन गैर-तकनीकी यूज़र के लिए अभी सबसे भरोसेमंद विकल्प है जिन्हें मॉडल को फ़ाइन-ट्यून किए बिना या कस्टम LoRA बनाए बिना कमर्शियल रूप से काम आने वाला आउटपुट चाहिए। निर्देशों की निष्ठा इतनी ऊँची है कि एक ब्रांड मैनेजर सादी अंग्रेज़ी में शॉट सेटअप बता सकता है और ऐसा नतीजा पा सकता है जिसे कोई क्रिएटिव डायरेक्टर मंज़ूर कर दे।
मल्टी-प्रोडक्ट कंपोज़िशन इसकी सबसे साफ़ कमज़ोरी है। GPT Image 2 से तीन बोतलें त्रिकोण आकार में, लेबल की एक जैसी दिशा के साथ दिखाने को कहें, तो आपको लगभग सही नतीजे मिलेंगे, सटीक स्पेशियल कंट्रोल नहीं। Midjourney v6 का स्पेशियल रीज़निंग जटिल मल्टी-आइटम व्यवस्थाओं में ज़्यादा मज़बूत है। Flux 1.1 Pro भी ControlNet स्ट्रक्चर के साथ जोड़ने पर इसे बेहतर संभालता है।
कमर्शियल हलकों में यही सबसे ज़्यादा चर्चित सीमा है। GPT Image 2 डिफ़्यूज़न मॉडल से टेक्स्ट बनाने में बेहतर है, लेकिन जब लेबल की सटीकता कानूनी या व्यावसायिक रूप से अहम हो, तब यह प्रोडक्शन में इस्तेमाल के लिए पर्याप्त भरोसेमंद नहीं है।
स्किनकेयर ब्रांड ऐसी AI-जनित इमेज प्रकाशित नहीं कर सकता जिसमें एक्टिव इंग्रेडिएंट की सूची उलझी हो या ब्रांड का नाम हल्के से गलत लिखा हो। जिन हीरो शॉट में लेबल का टेक्स्ट दिखता है और अहम है, उनके लिए GPT Image 2 के आउटपुट को कम से कम एक विज़ुअल QA पास चाहिए। फ़ूड, सप्लीमेंट और कॉस्मेटिक्स जैसी नियंत्रित कैटेगरी में असली प्रोडक्ट लेबल को AI-जनित बैकग्राउंड पर मैन्युअली कंपोज़िट करने की तैयारी रखें।
व्यावहारिक उपाय: GPT Image 2 को वायुमंडलीय शॉट, लाइफ़स्टाइल वातावरण और बैकग्राउंड सीन के लिए इस्तेमाल करें। लेबल-महत्वपूर्ण आउटपुट के लिए असली फ़ोटो खींचे गए प्रोडक्ट को उन सीन में कंपोज़िट करें।
वही प्रॉम्प्ट तीन बार चलाइए, तो तीन अलग-अलग व्याख्याएँ मिलेंगी। यह जेनरेटिव मॉडल की बुनियादी प्रकृति है, GPT Image 2 की खास खामी नहीं। लेकिन कैटलॉग फ़ोटोग्राफ़ी में यह असली समस्या बन जाती है, क्योंकि वहाँ ब्रांड स्टैंडर्ड के लिए ज़रूरी है कि किसी प्रोडक्ट लाइन की हर इमेज की लाइटिंग का कोण, बैकग्राउंड की गहराई और कलर टेम्परेचर एक जैसा हो।
बहुत विस्तृत प्रॉम्प्ट और फ़िक्स्ड सीड वैल्यू से कंसिस्टेंसी लाई जा सकती है। लेकिन यह अपने आप में एक झंझट है। प्रोफ़ेशनल स्टूडियो इसे शॉट शीट और दोहराए जा सकने वाले फ़िज़िकल सेटअप से हल करते हैं। AI जेनरेटर इसे अधूरे तरीके से हल करते हैं, और GPT Image 2 भी इसका अपवाद नहीं है।
कंसिस्टेंसी स्कोर: 6.5/10। प्रॉम्प्ट-से-प्रॉम्प्ट क्वालिटी ऊँची है; रन-से-रन विज़ुअल बदलाव कैटलॉग काम के लिए एक असली प्रोडक्शन चुनौती है।
सिंगल-प्रोडक्ट शॉट बहुत अच्छे आते हैं। तीन या उससे ज़्यादा प्रोडक्ट वाले सीन, जिनमें खास स्पेशियल रिश्ते हों, खराब प्रदर्शन करते हैं। अक्सर इनमें ज्योमेट्री आपस में मिल जाती है, स्केल असंगत होते हैं, या प्रोडक्ट ऐसे तैरते दिखते हैं जो विश्वसनीयता तोड़ देते हैं। पूरी प्रोडक्ट लाइन दिखाने वाले हीरो बैनर शॉट के लिए या तो काफ़ी पोस्ट-प्रोडक्शन की उम्मीद रखें, या AI आउटपुट को सिर्फ़ मोटे लेआउट कॉम्प के रूप में लें।
PicassoIA आपको API क्रेडेंशियल या तकनीकी कॉन्फ़िगरेशन के बिना अपने इमेज जेनरेशन प्लेटफ़ॉर्म के ज़रिए GPT Image 2 तक पहुँच देता है। असली प्रोडक्शन मूल्य तब आता है जब GPT Image 2 के आउटपुट को PicassoIA के पोस्ट-प्रोसेसिंग इकोसिस्टम के साथ जोड़ा जाए।
[Product + material] on [surface or background], [lighting setup], [camera specs], RAW 8K photography, photorealistic.मानक AI जेनरेशन आउटपुट दो पोस्ट-प्रोसेसिंग चरणों के बिना शायद ही प्रोडक्शन-तैयार होते हैं: बैकग्राउंड हटाना और रेज़ोल्यूशन अपस्केलिंग।
बैकग्राउंड हटाना
Bria Remove Background मॉडल पुराने सेगमेंटेशन टूल्स की धुंधली किनारों जैसी समस्या के बिना सब्जेक्ट को साफ़ काटता है। आंशिक पारदर्शिता वाले ग्लास प्रोडक्ट के लिए यह ओपेसिटी ग्रेडिएंट को सही तरह संभालता है, न कि एक सख्त बाइनरी कटआउट बनाता है जो ग्लास का असर खत्म कर दे।
प्रिंट और हाई-DPI स्क्रीन के लिए अपस्केलिंग
मानक AI आउटपुट आम तौर पर 16:9 पर 1024x576 पिक्सेल के होते हैं। प्रिंट या हाई-रेज़ोल्यूशन डिजिटल उपयोग के लिए यह काफ़ी नहीं है। प्रोडक्ट फ़ोटोग्राफ़ी के लिए दो मॉडल अपस्केलिंग अच्छी तरह करते हैं:
ख़ास तौर पर ई-कॉमर्स कैटलॉग काम के लिए, Bria Increase Resolution 4x तक अपस्केलिंग देता है, जिसका आउटपुट साफ़ और आर्टिफ़ैक्ट-मुक्त होता है, और यह ज़्यादातर विकल्पों से बेहतर तरीके से प्रोडक्ट लेबल का टेक्स्ट बचाए रखता है। और एक मुफ़्त शुरुआत के लिए, Real ESRGAN बिना अतिरिक्त खर्च के ठोस 4x अपस्केलिंग देता है, हालाँकि टेक्सचर डिटेल में यह Clarity Pro से ज़्यादा संयमित है।
| मानदंड | स्कोर | वज़न | भारित स्कोर |
|---|---|---|---|
| लाइटिंग की सटीकता | 8.5 | 25% | 2.13 |
| सतह का टेक्सचर | 7.8 | 20% | 1.56 |
| बैकग्राउंड कंट्रोल | 8.2 | 20% | 1.64 |
| लेबल और टेक्स्ट रेंडरिंग | 6.0 | 15% | 0.90 |
| मल्टी-प्रोडक्ट सीन | 5.5 | 10% | 0.55 |
| शॉट कंसिस्टेंसी | 6.5 | 10% | 0.65 |
| कुल भारित स्कोर | 7.43/10 |
जब मानदंडों को इस आधार पर भार दिया जाए कि रोज़मर्रा के ई-कॉमर्स और ब्रांड काम में वे असल में कितने मायने रखते हैं, तो कमर्शियल प्रोडक्ट फ़ोटोग्राफ़ी के लिए GPT Image 2 का स्कोर 10 में से 7.4 है। एक स्पेशलिस्ट एप्लिकेशन में एक जेनरलिस्ट मॉडल के लिए यह मज़बूत नतीजा है। कुछ कैटेगरी (स्टूडियो सेटअप में सिंगल ग्लास या मेटल प्रोडक्ट) में इसकी ऊँचाई ज़्यादा है, और दूसरी कैटेगरी (पूरे कैटलॉग शूट, लेबल-प्रधान पैकेजिंग) में कम।
💡 ध्यान देने वाली बात: 7.4 का औसत एक द्विमुखी (bimodal) वितरण को छिपाता है। स्टूडियो सेटअप में सिंगल हार्ड-सरफ़ेस प्रोडक्ट के लिए GPT Image 2 का स्कोर 9 के करीब जाता है। लेबल-महत्वपूर्ण पैकेजिंग वाले मल्टी-प्रोडक्ट लाइफ़स्टाइल सीन के लिए यह गिरकर 6 के करीब आ जाता है। इस टेस्ट से सबसे काम की बात यह जानना है कि आपके प्रोडक्ट किस कैटेगरी में आते हैं।
अगर आप ई-कॉमर्स स्टोर चलाते हैं, ब्रांड स्टूडियो हैं, या क्लाइंट्स के लिए प्रोडक्ट फ़ोटोग्राफ़ी करते हैं, तो GPT Image 2 एक खास तरह के शूट का गणित बदल देता है: सिंगल-प्रोडक्ट, स्टूडियो-स्टाइल इमेज, जिनमें नियंत्रित लाइटिंग और साफ़ बैकग्राउंड हो।
ऐसे शॉट के लिए AI जेनरेशन आपको घंटों की बजाय मिनटों में प्रोडक्शन-तैयार इमेज के 80% तक पहुँचा देता है। बाकी 20% बैकग्राउंड हटाना, रेज़ोल्यूशन अपस्केलिंग और लेबल की जाँच है। वह 20% ठीक वही जगह है जहाँ PicassoIA के पोस्ट-प्रोसेसिंग टूल प्लेटफ़ॉर्म छोड़े बिना कुशलता से काम संभालते हैं।
जटिल मल्टी-प्रोडक्ट सीन, इंसानी सब्जेक्ट वाले लाइफ़स्टाइल कंपोज़िशन, या लेबल-महत्वपूर्ण पैकेजिंग शॉट के लिए GPT Image 2 एक शक्तिशाली शुरुआती बिंदु और लेआउट कॉम्प का टूल है, अंतिम आउटपुट सिस्टम नहीं। सही उम्मीद रखने से आपका समय बचता है और निराशा से बचाव होता है।
व्यावहारिक सिफ़ारिश: हीरो प्रोडक्ट शॉट, लाइफ़स्टाइल बैकग्राउंड और बैच कैटलॉग कंटेंट के लिए PicassoIA पर GPT Image 2 का इस्तेमाल करें, उन कैटेगरी में जहाँ लेबल की पठनीयता कानूनन अहम नहीं है। सीधे मार्केटप्लेस या रिटेलर पर जाने वाली किसी भी चीज़ के लिए QA स्टेप बनाएँ।
यह जानने का सबसे तेज़ तरीका कि GPT Image 2 आपकी खास प्रोडक्ट कैटेगरी के लिए काम करता है या नहीं, यह है कि तीन-चार प्रॉम्प्ट वेरिएशन चलाएँ और उन्हें अपने मौजूदा फ़ोटोग्राफ़ी आउटपुट से मापें। इसमें समय मिनटों का लगता है। संभावित फ़ायदा हर कैटलॉग रिफ़्रेश पर कई दिनों के स्टूडियो समय की बचत का है।
PicassoIA आपको GPT Image 2 के साथ 91 अन्य टेक्स्ट-टू-इमेज मॉडल भी देता है, ताकि आप एक ही प्रॉम्प्ट को कई जेनरेटरों पर चलाकर अपने प्रोडक्ट प्रकार और ब्रांड स्टैंडर्ड के लिए सबसे अच्छा नतीजा देने वाला मॉडल खोज सकें। जनरेशन के बाद पूरा पोस्ट-प्रोसेसिंग टूलकिट उपलब्ध है: Clarity Pro Upscaler या Recraft Crisp Upscale से अपस्केलिंग, Bria Remove Background से बैकग्राउंड हटाना, और किसी खास प्रोडक्ट प्रकार के लिए अलग अपस्केलिंग गुण चाहिए तो Google's Upscaler से रेज़ोल्यूशन स्केलिंग।
एक प्रोडक्ट, एक लाइटिंग सेटअप और पाँच प्रॉम्प्ट वेरिएशन से शुरू करें। नतीजे आपको बता देंगे कि GPT Image 2 आपके प्रोडक्शन वर्कफ़्लो के लिए क्या कर सकता है और क्या नहीं। आपके पास सैद्धांतिक अनुमान की बजाय परखने के लिए असली इमेज होंगी, और एक घंटे के भीतर आपको पता चल जाएगा कि यह आपकी पाइपलाइन में फ़िट होता है या नहीं।
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