Seedream 5 Pro इमेज के अंदर टेक्स्ट कैसे संभालता है: साफ़ अक्षर, असली नतीजे

AI इमेज में टेक्स्ट कई सालों से एक जानी-मानी समस्या रही है। किसी भी डिफ़्यूज़न मॉडल से दुकान के बोर्ड पर "GRAND OPENING" लिखने को कहें, तो संभव है कि आपको अक्षरों जैसी दिखने वाली उलझी आकृतियों का जमावड़ा मिले। Seedream 5 Pro, जिसे ByteDance ने विकसित किया है, उन गिने-चुने मॉडलों में से है जो आर्किटेक्चर के स्तर पर टाइपोग्राफ़ी को गंभीरता से लेते हैं। यह लेख बताता है कि यह इमेज के अंदर टेक्स्ट को कैसे संभालता है, इसमें क्या सही होता है और अब भी कहाँ दिक्कत आती है।

टेक्स्ट की वह समस्या जो ज़्यादातर मॉडल अब भी हल नहीं कर पाए हैं

डिफ़्यूज़न मॉडल अक्षरों से क्यों जूझते हैं

स्टैंडर्ड डिफ़्यूज़न मॉडल प्रॉम्प्ट के आधार पर अनुमान लगाकर सीखते हैं कि पिक्सल कैसे दिखने चाहिए। इन्हें अरबों प्राकृतिक इमेज पर प्रशिक्षित किया जाता है, जिनमें ज़्यादातर में टेक्स्ट केवल संयोग से होता है: पृष्ठभूमि में कोई सड़क का साइनबोर्ड, शेल्फ़ पर कोई लेबल, भीड़ में मुश्किल से दिखता कोई पोस्टर। मॉडल टेक्स्ट वाले तत्वों का आकार सीख लेता है, लेकिन अक्षरों की अंतर्निहित प्रणाली नहीं।

नतीजा ऐसी इमेज होती हैं जो दूर से टेक्स्ट जैसी लगती हैं, पर नज़दीक से देखने पर बेमतलब हो जाती हैं। अक्षर आपस में मिल जाते हैं। कैरेक्टर अपनी शक्ल खुद बदल लेते हैं। जिन शब्दों को "CAFÉ DU MONDE" पढ़ा जाना चाहिए, वे आत्मविश्वास से दिखने वाले बेमतलब प्रतीकों की शृंखला बन जाते हैं, जो आँख को बस आधे सेकंड के लिए धोखा देती है।

यह उस अनस्ट्रक्चर्ड इमेज डेटा पर प्रशिक्षण का संरचनात्मक नतीजा है, जहाँ टेक्स्ट एक संयोगवश मौजूद शोर है, सीखने का मुख्य संकेत नहीं।

"टेक्स्ट जैसा दिखना" और "सचमुच टेक्स्ट होना" के बीच का फ़ासला

दो तरह के मॉडलों में बड़ा फ़र्क है: एक वह, जो विज़ुअल शोर बनाता है जो टेक्स्ट जैसा दिखता है, और दूसरा वह, जो सचमुच जो सचमुच पढ़ने लायक, टाइपोग्राफ़िक रूप से सही अक्षर रेंडर करता है। पहला तरीका कम रिज़ॉल्यूशन पर, थंबनेल में और धुंधले प्रीव्यू में काम करता है। दूसरा वह है जिसकी प्रिंट डिज़ाइनर, कंटेंट क्रिएटर और ब्रांड टीमों को असल में ज़रूरत होती है।

यही फ़ासला वह मैदान तय करता है जिसमें Seedream 5 Pro प्रतिस्पर्धा करता है, और यहीं ज़्यादातर मॉडल चुपचाप नाकाम हो जाते हैं।

Seedream 5 Pro अलग क्या करता है

Seedream 5 Pro एक 2K नेटिव-रिज़ॉल्यूशन मॉडल है, जिसे ByteDance ने ऐसे डेटासेट पर प्रशिक्षित किया है जिसमें लैटिन लिपियों और CJK (चीनी, जापानी, कोरियाई) अक्षरों, दोनों की बड़ी मात्रा में टाइपोग्राफ़िक सामग्री शामिल है। यहीं से इसका टेक्स्ट संभालने का तरीका प्रतिस्पर्धियों से अलग होने लगता है।

बड़े पैमाने पर द्विभाषी प्रशिक्षण

ByteDance की ट्रेनिंग पाइपलाइन ने Seedream 5 Pro को इमेज में असली दुनिया के टेक्स्ट की भारी मात्रा से परिचित कराया: प्रोडक्ट पैकेजिंग, संपादकीय लेआउट, डिजिटल विज्ञापन, UI स्क्रीनशॉट, साइनेज फ़ोटोग्राफ़ी और प्रिंट डिज़ाइन। सबसे अहम बात यह है कि CJK अक्षरों की रेंडरिंग के लिए पिक्सल-स्तर की सटीकता चाहिए, जो लैटिन लिपि में अक्सर माफ़ कर दी जाती है। चीनी अक्षर की एक छूटी हुई स्ट्रोक उसका अर्थ पूरी तरह बदल देती है। यह कठोर ज़रूरत मॉडल के सभी टेक्स्ट को संभालने के तरीके में वापस आती है, अंग्रेज़ी सहित।

सटीक CJK रेंडरिंग के लिए ज़रूरी अनुशासन एक द्वितीयक असर के तौर पर लैटिन टाइपोग्राफ़ी का गुणवत्ता स्तर भी ऊँचा कर देता है।

समर्पित टाइपोग्राफ़ी अटेंशन लेयर

जहाँ सामान्य इमेज डिफ़्यूज़न मॉडल टेक्स्ट वाले क्षेत्रों को बादल या घास जैसा ही मानते हैं, वहीं Seedream 5 Pro उन क्षेत्रों पर ज़्यादा अटेंशन देता है जिन्हें मॉडल संरचित ग्लिफ़ वाला पहचानता है। इसका मतलब यह नहीं कि इसमें कोई अलग OCR इंजन जोड़ा गया है। बल्कि इसकी आंतरिक अटेंशन प्रणाली को यह पहचानना सिखाया गया है कि अक्षरों को जैविक बनावटों से अलग स्तर की स्थानिक सटीकता मिलनी चाहिए।

व्यावहारिक असर यह होता है: जब आप Seedream 5 Pro से पोस्टर पर कोई शब्द शामिल करने को कहते हैं, तो आउटपुट उस हिस्से को ज़्यादा रेंडरिंग मेहनत देता है, जिससे किनारे ज़्यादा तीखे होते हैं और बेवजह के स्ट्रोक कम बनते हैं।

नेटिव 2K रिज़ॉल्यूशन का फ़ायदा

ज़्यादातर मॉडल 512 या 1024 पिक्सल पर जनरेट करते हैं और फिर अपस्केल करते हैं। Seedream 5 Pro नेटिव रूप से 2K रिज़ॉल्यूशन पर जनरेट करता है, और टेक्स्ट के लिए यह बहुत मायने रखता है। 512 पिक्सल पर एक अक्षर शायद 8 से 12 पिक्सल चौड़ा हो। उस रिज़ॉल्यूशन पर सेरिफ़ टर्मिनल या लोअरकेस "g" के डिसेंडर जैसी बारीकियों को दिखाने के लिए पिक्सल ही पर्याप्त नहीं होते। 2K पर हेडलाइन का एक अक्षर 50 से 80 पिक्सल चौड़ा हो सकता है, और मॉडल के पास उसे सही तरीके से रेंडर करने की स्थानिक जगह होती है।

रिज़ॉल्यूशन अकेला कारक नहीं है, लेकिन यह एक ज़रूरी शर्त है।

जहाँ Seedream 5 Pro का टेक्स्ट चमकता है

पोस्टर और इवेंट ग्राफ़िक्स

पोस्टर हेडलाइन टेक्स्ट Seedream 5 Pro का सबसे मज़बूत क्षेत्र है। बोल्ड सेन्स-सेरिफ़ या स्लैब-सेरिफ़ फ़ॉन्ट में एक शब्द या छोटे वाक्यांश वाली हेडलाइन भरोसेमंद शार्पनेस के साथ रेंडर होती हैं। अगर आप किसी मूवी पोस्टर के लिए प्रॉम्प्ट देते हैं, जिसमें गहरे आसमान के सामने सफ़ेद ब्लॉक अक्षरों में "ECLIPSE" जैसा टाइटल हो, तो मॉडल ऐसा आउटपुट देता है जिसमें Photoshop में बस मामूली पोस्ट-प्रोसेसिंग की ज़रूरत पड़ती है, या शायद ज़रूरत ही नहीं पड़ती।

मॉडल इन्हें अच्छी तरह संभालता है:

• बोल्ड और अल्ट्रा-बोल्ड वेट में ऑल-कैप्स हेडलाइन
• एक समान बेसलाइन स्पेसिंग वाले सेंटर-अलाइन्ड टेक्स्ट ब्लॉक
• ठोस या ग्रेडिएंट कंट्रास्टिंग पृष्ठभूमि पर एक-रंगी टेक्स्ट

💡 टिप: छोटा टेक्स्ट बेहतर नतीजे देता है। तीन शब्द आठ शब्दों से भरोसेमंद तरीके से बेहतर रेंडर होते हैं। हेडलाइन को एक डिज़ाइन एलिमेंट की तरह लें, वाक्य की तरह नहीं।

प्रोडक्ट लेबल और पैकेजिंग

पैकेजिंग पर ब्रांड नाम रेंडर करना ऐसा उपयोग है जहाँ गलती की कोई गुंजाइश नहीं होती। Seedream 5 Pro लेबल पर छोटे प्रोडक्ट नाम और कैटेगरी वर्णनकर्ताओं को प्रभावशाली स्थिरता के साथ संभालता है, खासकर जब पृष्ठभूमि में पर्याप्त कंट्रास्ट हो। प्रोडक्ट बोतल पर "COLD PRESS," "ARTISAN ROAST," या "EXTRA VIRGIN" जैसे शब्द तब साफ़ रेंडर होते हैं जब आप अपने प्रॉम्प्ट में quote सिंटैक्स का इस्तेमाल करते हैं।

💡 प्रॉम्प्टिंग टिप: जो टेक्स्ट आप चाहते हैं उसे प्रॉम्प्ट के अंदर कोट्स में रखें। लिखें: label reading "COLD PRESS" in an elegant serif font बजाय इसके कि सिर्फ़ लेबल की स्टाइल का वर्णन करें। मॉडल कोट किए गए टेक्स्ट को एक शाब्दिक निर्देश की तरह लेता है।

सोशल मीडिया और थंबनेल आर्ट

सोशल मीडिया ग्राफ़िक्स को छोटे आकार और कंप्रेस्ड थंबनेल प्रीव्यू में पढ़ने लायक टेक्स्ट चाहिए। Seedream 5 Pro हाई-कंट्रास्ट, बोल्ड टाइपोग्राफ़ी बनाता है जो YouTube के थंबनेल कंप्रेशन या Instagram Stories के छोटे प्रीव्यू कार्ड में भी बचा रहता है। मॉडल का नेटिव 2K आउटपुट मतलब है कि 1080p में एक्सपोर्ट करते समय सचमुच अतिरिक्त रिज़ॉल्यूशन बचा रहता है।

यह उन कंटेंट क्रिएटर्स के लिए मज़बूत विकल्प बनाता है जिन्हें समर्पित डिज़ाइन टीम के बिना ब्रांडेड ग्राफ़िक्स चाहिए।

असली उपयोग के मामले जो फ़र्क दिखाते हैं

बिलबोर्ड और आउटडोर विज्ञापन मॉकअप

आउटडोर विज्ञापन मॉकअप एक व्यावहारिक परीक्षा हैं, क्योंकि टेक्स्ट को एक भौतिक रूप से विकृत, परस्पेक्टिव-सुधारित सतह पर साफ़ पढ़ा जाना चाहिए। Seedream 5 Pro हेडलाइन वाले बिलबोर्ड को उल्लेखनीय रूप से अच्छी तरह संभालता है, और जब बिलबोर्ड को सड़क के स्तर से तिरछे कोण से खींचा गया हो तब भी अक्षरों का तीखापन बनाए रखता है।

मॉडल परस्पेक्टिव फ़ोरशॉर्टनिंग से उस तरह भ्रमित नहीं होता जैसे कमज़ोर मॉडल होते हैं। जब अंतर्निहित सतह दर्शक से दूर झुकी हो, तब भी टेक्स्ट पढ़ने लायक रहता है।

प्रकाशित किताबें और संपादकीय डिज़ाइन

बुक जैकेट जनरेशन एक प्रीमियम उपयोग है, जहाँ शीर्षक की टाइपोग्राफ़ी अक्सर तय करती है कि इमेज काम करेगी या नहीं। Seedream 5 Pro ऐसी इमेज बना सकता है जिनमें शीर्षक कंपोज़िशन के भीतर स्वाभाविक रूप से बैठता है, न कि पृष्ठभूमि पर चिपकाई गई टेक्स्ट लेयर जैसा दिखता है। टाइपोग्राफ़िक तत्व का दृश्य में समावेश पुराने मॉडलों से साफ़ तौर पर बेहतर है।

एक से चार शब्दों के छोटे शीर्षक सबसे अच्छा प्रदर्शन करते हैं। नीचे सबटाइटल टेक्स्ट वाले मल्टी-लाइन शीर्षक ब्लॉक जोखिम भरे हैं, पर अक्सर तब व्यवहार्य होते हैं जब पृष्ठभूमि में मज़बूत कंट्रास्ट ज़ोन हों और सहायक टाइप इतना छोटा हो कि हेडलाइन से होड़ न करे।

रेस्टोरेंट मेन्यू और साइनेज

चॉकबोर्ड-शैली का मेन्यू टेक्स्ट, जो जैविक, ब्रश-स्क्रिप्ट शैली में हो, उन ज़्यादा कठिन परीक्षाओं में से एक है, क्योंकि इसमें मॉडल को जानबूझकर अपूर्ण अक्षर बनाने होते हैं और फिर भी उन्हें पढ़ने लायक रखना होता है। Seedream 5 Pro इस प्रकार के वायुमंडलीय टेक्स्ट को अच्छी तरह संभालता है। आउटपुट "हाथ से लिखा" लगता है, बिना बेमतलब स्ट्रोक में बिखरे, और यही इस सौंदर्य का लक्ष्य है।

PicassoIA पर Seedream 5 Pro कैसे इस्तेमाल करें

Seedream 5 Pro सीधे PicassoIA पर उपलब्ध है। कोई सॉफ़्टवेयर इंस्टॉलेशन नहीं चाहिए, कोई API कॉन्फ़िगरेशन नहीं चाहिए। यहाँ बताया गया है कि इससे भरोसेमंद टेक्स्ट आउटपुट कैसे पाएँ।

PicassoIA पर मॉडल खोलें

PicassoIA पर Seedream 5 Pro पेज पर जाएँ। मॉडल पूरी तरह ब्राउज़र में चलता है और सादे टेक्स्ट प्रॉम्प्ट तुरंत स्वीकार करता है।

साफ़ टेक्स्ट देने वाले प्रॉम्प्ट लिखें

भरोसेमंद टेक्स्ट रेंडरिंग नतीजों के लिए ये प्रॉम्प्ट पैटर्न इस्तेमाल करें:

1. टेक्स्ट को साफ़ तौर पर कोट करें: प्रॉम्प्ट के भीतर वह सटीक टेक्स्ट उद्धरण-चिह्नों में डालें जो आप चाहते हैं। उदाहरण: a poster with the words "OPEN DAILY" in bold white serif font on a black background
2. फ़ॉन्ट स्टाइल बताएँ: किसी विशिष्ट व्यावसायिक फ़ॉन्ट नाम के बजाय फ़ॉन्ट प्रकार (सेरिफ़, सैन्स-सेरिफ़, स्क्रिप्ट, कंडेन्स्ड, बोल्ड) का वर्णन करें
3. साफ़ कंट्रास्ट तय करें: टेक्स्ट के रंग और पृष्ठभूमि के बीच का रिश्ता बताएँ। हाई कंट्रास्ट (गहरे पर सफ़ेद, हल्के पर काला) जटिल रंग संयोजनों की तुलना में भरोसेमंद ढंग से साफ़ नतीजे देता है
4. टेक्स्ट की लंबाई सीमित रखें: प्रति प्रॉम्प्ट इमेज के अंदर एक से पाँच शब्दों का लक्ष्य रखें। लंबी स्ट्रिंग्स में कैरेक्टर हैलुसिनेशन का जोखिम काफ़ी बढ़ जाता है

बेहतरीन आउटपुट के लिए पैरामीटर समायोजित करें

💡 जब प्रॉम्प्ट में कोट किया गया टेक्स्ट हो, तब प्रॉम्प्ट अपसैंपलिंग चालू करने से बचें। अपसैंपलर आपके इच्छित टेक्स्ट कंटेंट को फिर से लिख सकता है, जिससे मॉडल को दिया गया शाब्दिक निर्देश टूट जाता है और अनपेक्षित अक्षर आउटपुट बनते हैं।

Seedream 5 Pro की अन्य टेक्स्ट-सक्षम मॉडलों से तुलना

Seedream 5 Pro बनाम Ideogram v4

Ideogram v4 Quality और Ideogram v4 Balanced को स्पष्ट रूप से टेक्स्ट रेंडरिंग को मुख्य फ़ीचर मानकर बनाया गया था। पोस्टर और कार्ड जैसी सीधी टाइपोग्राफ़िक कंपोज़िशन में, बहुत लंबी टेक्स्ट स्ट्रिंग्स और मल्टी-लाइन बॉडी कॉपी पर Ideogram की टेक्स्ट सटीकता थोड़ी बेहतर है। हालाँकि, Seedream 5 Pro आसपास के दृश्य में ज़्यादा समृद्ध, ज़्यादा फ़ोटोरियलिस्टिक इमेज क्वालिटी देता है, जिससे यह तब बेहतर विकल्प बनता है जब इमेज की कंपोज़िशन टेक्स्ट जितनी ही मायने रखती हो।

Ideogram v4 Quality चुनें जब: आपको इमेज में लंबी बॉडी कॉपी या सटीक मल्टी-लाइन टेक्स्ट ब्लॉक चाहिए।

Seedream 5 Pro चुनें जब: आपको टेक्स्ट को गहराई, रोशनी और वातावरण वाले फ़ोटोरियलिस्टिक दृश्य में समाहित करना हो।

आप P Image Ideogram भी आज़मा सकते हैं, एक फाइन-ट्यून्ड पाइपलाइन जो Ideogram की टेक्स्ट सटीकता को तेज़ जनरेशन वर्कफ़्लो के साथ मिलाती है।

Seedream 5 Pro बनाम Reve 2.1

Reve 2.1 एक और मज़बूत टेक्स्ट-सक्षम मॉडल है, खासकर मौजूदा इमेज पर टेक्स्ट ओवरले के साथ एडिटिंग के लिए। Reve इमेज संशोधन कार्यों के लिए सटीक निर्देश-पालन में उत्कृष्ट है। नई इमेज बनाने में, जिसमें एम्बेडेड टेक्स्ट हो, खासकर जटिल फ़ोटोरियलिस्टिक दृश्यों में, Seedream 5 Pro शुद्ध जनरेटिव क्वालिटी में बढ़त रखता है।

इसके बजाय Layerize कब इस्तेमाल करें

Layerize एक विशेष मॉडल है जो मौजूदा ग्राफ़िक्स से टेक्स्ट लेयर निकालने के लिए बना है, नए बनाने के लिए नहीं। अगर आपके पास कोई लोगो या डिज़ाइन एसेट है और आपको टाइपोग्राफ़िक तत्वों को पृष्ठभूमि से अलग करना है, तो Layerize सही टूल है। यह Seedream 5 Pro का प्रतिस्पर्धी नहीं है; यह जनरेशन के बाद के वर्कफ़्लो के लिए पूरक है।

जब टेक्स्ट अब भी टूटता है

Seedream 5 Pro कोई टाइपसेटिंग इंजन नहीं है। कुछ परिस्थितियाँ ऐसी हैं जहाँ इसकी मज़बूत टेक्स्ट हैंडलिंग भी हैलुसिनेशन या बिगड़े अक्षरों के आगे झुक जाती है।

बॉडी कॉपी की लंबी स्ट्रिंग्स

इमेज के अंदर कई वाक्यों वाला टेक्स्ट किसी भी डिफ़्यूज़न मॉडल के लिए वास्तव में कठिन है। अगर आप ऐसी इमेज का प्रॉम्प्ट देते हैं जिसमें पढ़ने लायक कॉपी का पूरा अनुच्छेद हो, तो Seedream 5 Pro ऐसी चीज़ बनाएगा जिसमें अनुच्छेद की बनावट तो होगी, पर सामग्री नहीं। पहला वाक्य शायद ठीक हो; तीसरे वाक्य तक अक्षर खिसकने और खुद को नया रूप देने लगते हैं।

इमेज के अंदर टेक्स्ट को स्लोगन, हेडलाइन और छोटे लेबल तक सीमित रखें। लंबी कॉपी को जनरेशन के बाद डिज़ाइन सॉफ़्टवेयर से इमेज पर कंपोज़िट करें।

जटिल कंपोज़िशन में स्क्रिप्ट और सजावटी फ़ॉन्ट

कैलीग्राफ़िक और सजावटी फ़ॉन्ट मॉडल के अक्षर-रूप प्रतिनिधित्व से ज़्यादा माँगते हैं। सादी पृष्ठभूमि पर वेडिंग-इनविटेशन-शैली की स्क्रिप्ट अच्छी तरह रेंडर होती है। उसी स्क्रिप्ट को व्यस्त फ़्लोरल पैटर्न, सॉफ़्ट बोके और जटिल ओवरलैपिंग तत्वों पर रखना कठिन समस्या है, और हर अतिरिक्त दृश्य परत के साथ नतीजे और अनुमान से बाहर होते जाते हैं।

💡 वैकल्पिक तरीका: टाइपोग्राफ़िक तत्व को एक न्यूट्रल पृष्ठभूमि पर अलग से जनरेट करें, फिर पोस्ट-प्रोडक्शन में उसे जटिल दृश्य में कंपोज़िट करें। Seedream 5 Pro का उच्च नेटिव रिज़ॉल्यूशन कम-रिज़ॉल्यूशन मॉडलों की तुलना में साफ़ मास्किंग को काफ़ी आसान बनाता है।

CJK से आगे की गैर-लैटिन लिपियाँ

Seedream 5 Pro अपने प्रशिक्षण डेटा की वजह से चीनी, जापानी और कोरियाई को भरोसेमंद ढंग से संभालता है, लेकिन उन लिपियों के लिए जो इसके मुख्य प्रशिक्षण क्षेत्र से बाहर हैं, जैसे अरबी, देवनागरी, सिरिलिक और हिब्रू, नतीजे कम सुसंगत हैं। लिपि, टेक्स्ट की लंबाई और कंपोज़िशन की जटिलता के हिसाब से नतीजे काफ़ी बदलते हैं। गैर-CJK लिपियों में बहुभाषी टेक्स्ट रेंडरिंग के लिए, किसी प्रोडक्शन वर्कफ़्लो में प्रतिबद्ध होने से पहले सावधानी से जाँच करें।

PicassoIA पर खुद आज़माएँ

अगर आप AI इमेज में खराब टेक्स्ट रेंडरिंग की सीमाओं से जूझते हुए प्लेसहोल्डर ग्राफ़िक्स इस्तेमाल करके या पोस्ट-प्रोडक्शन में मैन्युअली टेक्स्ट कंपोज़ करके काम चला रहे हैं, तो Seedream 5 Pro एक सीधे विकल्प के रूप में आज़माने लायक है।

कोट्स में अपना टेक्स्ट रखकर प्रॉम्प्ट लिखें, स्ट्रिंग को छोटा रखें, टेक्स्ट और पृष्ठभूमि के बीच हाई कंट्रास्ट तय करें, और अपनी पहली इमेज जनरेट करें। अगर पहला नतीजा वैसा न हो जैसा आप चाहते थे, तो फ़ॉन्ट विवरण और कंट्रास्ट बदलकर फिर से चलाएँ। मॉडल सीधे दोहराव पर अच्छी प्रतिक्रिया देता है।

तुलना के लिए, PicassoIA पर Pro वर्ज़न के साथ Seedream 4.5 भी उपलब्ध है, जिससे आप बिना टूल बदले दोनों वर्ज़नों को अपने विशिष्ट उपयोग पर जल्दी से परख सकते हैं। Pro वर्ज़न टेक्स्ट की तीक्ष्णता में 4.5 से लगातार बेहतर प्रदर्शन करता है, खासकर छोटे टेक्स्ट में, जहाँ 2K नेटिव रिज़ॉल्यूशन का फ़ायदा सबसे ज़्यादा दिखता है।

AI मॉडलों की पूरी सूची, जिसमें इमेज जनरेशन, वीडियो, ऑडियो और बहुत कुछ शामिल है, देखने के लिए picassoia.com/en/all-models पर पूरा कैटलॉग ब्राउज़ करें।