AI आर्ट में अलग-अलग बॉडी टाइप के लिए प्रॉम्प्ट कैसे लिखें

AI को "curvy woman" लिखकर कहने पर अगर उसे एक बिल्कुल औसत फ़िगर वापस मिले, तो जनरेटिव आर्ट में यह सबसे निराशाजनक अनुभवों में से एक है। "muscular man", "plus-size model" या "petite build" के साथ भी यही होता है। मॉडल ने आपका प्रॉम्प्ट प्रोसेस किया। बस वह सांख्यिकीय औसत पर लौट आया।

मूल समस्या कॉन्सेप्ट पहचानने की नहीं है, बल्कि शब्दों की सटीकता की है। AI इमेज जनरेटर बॉडी टाइप के विवरण को उस तरह नहीं समझते जैसे कोई इंसानी आर्टिस्ट समझता है। वे ट्रेनिंग डेटा के वितरण में इंटरपोलेट करते हैं, और बिना सटीक एंकरिंग शब्दों, प्रपोर्शन मॉडिफ़ायर और संदर्भ-आधारित मज़बूती के, आउटपुट उसी शरीर-संरचना पर सिमट जाता है जो ट्रेनिंग सेट में सबसे ज़्यादा हावी थी।

यह आर्टिकल बताता है कि कौन-से शब्द, स्ट्रक्चर और स्टैकिंग रणनीतियाँ हर बड़ी बॉडी श्रेणी में सटीक और लगातार नतीजे देती हैं, साथ ही मॉडल सुझाव और असली प्रॉम्प्ट उदाहरण भी, जिन्हें आप अभी PicassoIA पर इस्तेमाल कर सकते हैं।

बॉडी टाइप प्रॉम्प्ट क्यों फ़ेल होते हैं

ज़्यादातर लोग बॉडी टाइप को एक ही शब्द का निर्देश मानते हैं। "Curvy।" "Muscular।" "Petite।" बातचीत में यह चल जाता है, लेकिन AI प्रॉम्प्टिंग में यह GPS को "उत्तर की ओर कहीं" बताने जैसा है। तकनीकी रूप से सही, पर व्यावहारिक रूप से बेकार।

AI फ़िज़िकल डिस्क्रिप्शन को कैसे पढ़ता है

जब डिफ़्यूज़न मॉडल बॉडी डिस्क्रिप्टर वाला प्रॉम्प्ट प्रोसेस करता है, तो वह कोई परिभाषा नहीं खोज रहा होता। वह ट्रेनिंग डेटा से विज़ुअल एसोसिएशन का एक समूह सक्रिय करता है। ट्रेनिंग डेटा में "curvy" उन हज़ारों इमेज से जुड़ा था जिनके शरीर के आकार बेहद अलग थे, आवर-ग्लास फ़िगर से लेकर हल्के गोल आकार, भरे हुए शरीर और कुछ ऐसे भी जिन्हें आम तौर पर औसत कहा जाएगा। मॉडल उन सभी एसोसिएशन का औसत निकालता है।

इसका हल है प्रेसिजन लेयरिंग: आपको कई डिस्क्रिप्टर चाहिए जो मिलकर आउटपुट वितरण को संकरा करें। एक शब्द अस्पष्टता पैदा करता है। तीन से पाँच खास, एक-दूसरे को मज़बूत करने वाले डिस्क्रिप्टर एक लक्ष्य बनाते हैं।

डिफ़ॉल्ट बायस की समस्या

हर मॉडल का एक गुरुत्वाकर्षण केंद्र होता है, यानी वह डिफ़ॉल्ट फ़िगर जो तब लौटता है जब फ़िज़िकल डिस्क्रिप्टर कमज़ोर या गायब हों। पश्चिमी इंटरनेट इमेज पर ट्रेन किए गए ज़्यादातर टेक्स्ट-टू-इमेज मॉडल के लिए यह केंद्र एक पतली, सामान्य अनुपात वाली फ़िगर होती है, जिसकी लंबाई लगभग 5'5" से 5'8" के बीच होती है। आप जो भी डिस्क्रिप्टर लिखते हैं, वह इस केंद्र से दूर धकेलता है, पर पर्याप्त ज़ोर न हो तो मॉडल वापस उसी जगह लौट आता है।

इसलिए अकेला "curvy" शायद ही कभी काम करता है। आपको ऐसे डिस्क्रिप्टर चाहिए जो मिलकर इतना वितरण-खिंचाव डालें कि आउटपुट डिफ़ॉल्ट से सार्थक रूप से दूर जा सके। नीचे की रणनीतियाँ ठीक इसी समस्या को संबोधित करती हैं।

वह कोर शब्दावली जिसकी असल में ज़रूरत है

किसी खास बॉडी टाइप में जाने से पहले मॉडिफ़ायर श्रेणियों का एक सेट है जो इन सभी पर लागू होता है। इन्हें उस व्याकरणिक ढाँचे की तरह समझें जिसमें आपके बॉडी टाइप डिस्क्रिप्टर फ़िट होते हैं।

काम करने वाले शब्द बनाम न करने वाले शब्द

दाईं ओर का कॉलम सिर्फ़ बॉडी टाइप का वर्णन नहीं करता। वह दिखने वाली शारीरिक बनावट का वर्णन करता है। AI मॉडल श्रेणी-आधारित लेबल की तुलना में शारीरिक विशिष्टता पर कहीं बेहतर प्रतिक्रिया देते हैं।

प्रपोर्शन एंकर और मॉडिफ़ायर

प्रपोर्शन एंकर वे शब्द हैं जो शरीर के अलग-अलग हिस्सों के बीच सापेक्ष आकार तय करते हैं। वे सिर्फ़ लेबल नहीं, बल्कि अनुपात बनाते हैं:

• "wide hip-to-waist ratio" — आवर-ग्लास या पियर आकार का संकेत देता है
• "narrow hip-to-shoulder ratio" — इनवर्टेड ट्रायंगल या रेक्टैंगुलर आकार का संकेत देता है
• "soft, rounded midsection" — एप्पल या प्लस-साइज़ का संकेत देता है
• "long limbs relative to torso" — लंबे, एक्टोमॉर्फ़िक शरीर का संकेत देता है
• "compact torso with full lower body" — पियर आकार का संकेत देता है

इनके साथ इंटेंसिटी मॉडिफ़ायर जोड़ें: "slightly," "noticeably," "prominently," "dramatically"। ये तय करते हैं कि मॉडल आपके लक्ष्य की ओर कितना ज़ोर लगाए। "Noticeably wide hips" का असर सिर्फ़ "wide hips" से बिल्कुल अलग होता है।

💡 स्टैकिंग का क्रम मायने रखता है। सबसे खास शारीरिक डिस्क्रिप्टर से शुरू करें, फिर इंटेंसिटी मॉडिफ़ायर जोड़ें, और फिर पोज़ और कैमरा का संदर्भ। प्रॉम्प्ट स्ट्रक्चर: [Subject] with [anatomy descriptors], [intensity modifiers], [pose/context], [camera/lighting]।

स्लिम और स्लेंडर बॉडी टाइप

स्लिम बॉडी टाइप AI आर्ट में सही बनाना विरोधाभासी रूप से कठिन है, क्योंकि ये डिफ़ॉल्ट के बहुत करीब हैं। मॉडल वैसे भी स्लिम फ़िगर बनाना चाहता है, इसलिए आपके डिस्क्रिप्टर को बताना होगा कि कितना स्लिम। वरना नतीजा औसत जैसा लगेगा।

इस्तेमाल करने के लिए सटीक वाक्यांश

एक सच में पतली फ़िगर के लिए:

• slender limbs, narrow hips, visible collarbones, lean frame without muscle definition
• ectomorphic build, slight figure, narrow shoulders matching narrow hips
• willowy, long-limbed, delicate bone structure

स्लिम आवर-ग्लास के लिए:

• slim but curved, narrow waist with proportionate hip flare, toned arms
• lean figure with subtle hourglass silhouette, 24-inch waist

अगर आपको एथलेटिक टोन के बजाय नरमी चाहिए, तो वाक्यांश "lean frame without muscle definition" बेहद ज़रूरी है। इसके बिना कई मॉडल स्लिम फ़िगर में हल्की मांसपेशी डेफ़िनिशन जोड़ देते हैं, जिससे पढ़त बदल जाती है।

किनसे बचें

"skinny" से बचें, क्योंकि यह अलग और अक्सर समस्याग्रस्त ट्रेनिंग एसोसिएशन सक्रिय करता है। अकेला "thin" न लिखें, यह बहुत अस्पष्ट है। "underweight" कभी न लिखें, क्योंकि ज़्यादातर मॉडल में सेफ़्टी फ़िल्टर होते हैं, जो या तो उसे ब्लॉक कर देते हैं या विकृत शारीरिक बनावट बनाते हैं।

💡 किसी भी स्लिम फ़िगर प्रॉम्प्ट में "realistic proportions, anatomically accurate" जोड़ें। इससे मॉडल पतलेपन को शारीरिक रूप से गलत नतीजों में बढ़ा-चढ़ाकर नहीं दिखाता।

कर्वी और भरी हुई फ़िगर वाले प्रॉम्प्ट

ज़्यादातर AI आर्ट क्रिएटर यहीं सबसे ज़्यादा परेशान होते हैं। जनरेटिव आर्ट डेटासेट में "curvy" सबसे असंगत रूप से लेबल किए गए कॉन्सेप्ट में से एक है। इसका मतलब कूल्हों के हल्के उभार से लेकर पूरी प्लस-साइज़ फ़िगर तक कुछ भी हो सकता है। आपको साफ़-साफ़ बताना होगा कि "curvy" का कौन-सा रूप चाहिए।

वे डिस्क्रिप्टर जो सच में असर करते हैं

एक क्लासिक आवर-ग्लास कर्वी फ़िगर के लिए:

• prominent hourglass figure, wide hips, full bust, narrow defined waist, rounded thighs
• voluptuous with visible waist curve, hip-to-waist ratio 0.7, full upper and lower body

पियर-शेप कर्वी फ़िगर के लिए:

• pear-shaped body, wider lower body, full hips and thighs, narrower shoulders and bust
• bottom-heavy build, wide hips, rounded full buttocks, proportionally smaller upper body

भरी हुई कर्वी फ़िगर के नतीजे के लिए:

• full-figured woman, soft rounded belly, wide hips, full thighs, generous bust
• round abdomen, full arms, wide stance, substantial figure, size 14-16

💡 कर्वी प्रॉम्प्ट के लिए "visible waist definition" वाक्यांश आपका गुप्त हथियार है। यह मॉडल को बताता है कि कमर कूल्हों और छाती के मुकाबले अंदर की ओर मुड़नी चाहिए, और कर्वी सिल्हूट की यही पहचान है।

बिना विकृति के वज़न जोड़ना

भारी फ़िगर बनाते समय AI मॉडल कभी-कभी शारीरिक बनावट को बिगाड़ देते हैं: लंबे खिंचे अंग, बेढंगे हाथ, असंगत अनुपात। इसका तोड़ करने के लिए जोड़ें:

anatomically accurate, natural proportions, realistic body weight distribution, non-distorted limbs

यह एक सुधारात्मक बाधा की तरह काम करता है, जो मॉडल को याद दिलाता है कि अपनी आरामदायक सीमा से बाहर की फ़िगर बनाते समय भी शारीरिक तालमेल बनाए रखे।

एथलेटिक और मस्कुलर बिल्ड

एथलेटिक फ़िगर में एक खास समस्या आती है: AI मॉडल "athletic" को "slim but toned" के साथ गड्डमड्ड कर देते हैं। परिभाषित मांसपेशियों, दिखने वाली स्ट्राइएशन और चौड़ी संरचना वाले असली एथलेटिक बिल्ड के लिए अलग तरीका चाहिए।

पुरुषों की मांसपेशियों के प्रॉम्प्ट

एक मस्कुलर पुरुष बिल्ड के लिए:

• bodybuilder physique, defined pectorals, broad shoulders, visible bicep and tricep definition, thick neck, V-taper torso
• athletic muscular build, toned six-pack abs, wide back, muscular thighs and calves, 190 lbs of lean muscle

मध्यम एथलेटिक के लिए:

• fit male, lean muscle mass, defined but not bulky, athletic shoulders, flat abdomen
• swimmer's build, long lean muscles, broad shoulders, narrow waist, visible muscle tone

मस्कुलर पुरुष प्रॉम्प्ट की चाल यह है कि "muscular" एक बार कहने के बजाय वे अलग-अलग मांसपेशी समूह गिनाएँ जो आप दिखाना चाहते हैं। जितनी ज़्यादा शारीरिक विशिष्टता, मॉडल उतना ही पक्का होता है।

महिलाओं के एथलेटिक बिल्ड

महिलाओं के एथलेटिक बिल्ड और भी कठिन हैं, क्योंकि ट्रेनिंग डेटा में वे शायद ही सटीक रूप से दिखते हैं। ज़्यादातर मॉडल में डिफ़ॉल्ट "athletic woman" स्लिम के करीब और कम मांसपेशी वाली रहती है। इससे बाहर निकलने के लिए:

• female bodybuilder, defined shoulder muscles, muscular arms, visible abdominal definition, strong thighs, athletic and powerful
• CrossFit physique woman, broad athletic shoulders, muscular back, defined arms, strong legs, powerful build
• female athlete, toned muscular figure, defined biceps, prominent shoulder caps, lean athletic physique

💡 बॉडी लैंग्वेज से फ़िज़िकल बिल्ड को मज़बूत करने के लिए "powerful athletic stance, confident posture" जोड़ें। मॉडल मिलते-जुलते शरीर वाले लोगों से पोज़ के संकेत सीखते हैं, इसलिए एथलेटिक पोज़ एथलेटिक शारीरिक बनावट को मज़बूत करता है।

पेटाइट और प्लस-साइज़ प्रॉम्प्ट

पेटाइट फ़िगर सही तरीके से

"Petite" एक और शब्द है जिसे AI मॉडल असंगत तरीके से संभालते हैं। फ़ैशन में petite का मतलब है छोटा कद और अनुपात में संक्षिप्त विशेषताएँ। AI ट्रेनिंग डेटा में यह अक्सर बिना लगातार ऊँचाई के प्रतिनिधित्व के, सामान्य छोटेपन से जुड़ा होता है।

भरोसेमंद नतीजों के लिए ऊँचाई का एंकर इस्तेमाल करें:

• petite woman, 5'1" height, short stature, small compact frame, delicate features, proportionately short limbs
• tiny frame, petite build, compact proportions, standing under 5'2", adult woman

वाक्यांश "proportionately short limbs" महत्वपूर्ण है, क्योंकि यह मॉडल को बताता है कि अंग धड़ के मुकाबले छोटे होने चाहिए, सिर्फ़ यह नहीं कि पूरी फ़िगर छोटी है। वरना दूर से खींची गई एक सामान्य आकार की इमेज भी बन सकती है।

बिना रूढ़ियों के प्लस-साइज़

प्लस-साइज़ प्रॉम्प्टिंग में अक्सर या तो नतीजे कम प्रतिनिधित्व वाले होते हैं या बढ़ा-चढ़ाकर दिखाए गए। लक्ष्य सटीक प्रतिनिधित्व है:

• plus-size woman, size 18-20, full rounded figure, soft abdomen, thick thighs, full arms, natural body shape
• full-figured, larger body, round belly, wide hips, full breasts, realistic body weight
• plus-size model, substantial build, soft round curves, confident stance

"full-figured" शब्द को सीधे शारीरिक डिस्क्रिप्टर के रूप में इस्तेमाल करना कई मॉडल में अस्पष्ट श्रेणी-शब्दों से बेहतर काम करता है, क्योंकि यह उन विज़ुअल फ़ीचर के साथ ट्रेनिंग लेबल में ज़्यादा लगातार आता है जिन्हें आप चाहते हैं।

💡 प्लस-साइज़ प्रॉम्प्ट में हमेशा "confident expression, dignified posture" जोड़ें। यह बॉडी लैंग्वेज को इस तरह प्रभावित करता है कि मॉडल भौतिक रूप को भी एडिटोरियल-शैली के प्रतिनिधित्व की ओर खींचता है।

PicassoIA पर बॉडी टाइप सटीकता के लिए सबसे अच्छे मॉडल

सभी टेक्स्ट-टू-इमेज मॉडल बॉडी टाइप प्रॉम्प्ट को बराबर तरीके से नहीं संभालते। कुछ मॉडल ज़्यादा विविध डेटासेट पर ट्रेन किए गए हैं। कुछ में शारीरिक डिस्क्रिप्टर के लिए बेहतर इंस्ट्रक्शन-फ़ॉलोइंग है। यहाँ वह है जो काम करता है, जो सीधे PicassoIA पर उपलब्ध है:

असली बॉडी टाइप के लिए शीर्ष मॉडल

Flux 1.1 Pro फ़ोटोरियलिस्टिक फ़िगर जनरेशन में प्रॉम्प्ट एडहेरेंस का मौजूदा बेंचमार्क है। जटिल शारीरिक विवरणों के लिए इसकी इंस्ट्रक्शन-फ़ॉलोइंग उपलब्ध सबसे मज़बूत में से है। जब आप 60 शब्दों का बॉडी विवरण लिखते हैं, तो Flux 1.1 Pro उसका ज़्यादातर हिस्सा सही पढ़ता है।

Flux Kontext Pro Flux की बुनियादी ताकत के ऊपर कॉन्टेक्स्ट-आधारित एडिटिंग जोड़ता है। तब उपयोगी है जब आपके पास एक बेस फ़िगर हो और आप टेक्स्ट-आधारित एडिटिंग से खास शरीर-हिस्सों को सुधारना चाहते हों।

Seedream 4 ByteDance की ओर से आता है और शानदार शारीरिक तालमेल के साथ 4K इमेज बनाता है। प्रपोर्शन डिस्क्रिप्टर को यह पुराने SDXL-आधारित मॉडल से कहीं ज़्यादा सटीक संभालता है, खासकर महिला फ़िगर की विविधता में।

Imagen 4 Google की ओर से आता है और बॉडी प्रपोर्शन की भाषा को उच्च सटीकता से संभालता है, खासकर फ़ुल-बॉडी शॉट में। यह मॉडल फ़ोटोरियलिस्टिक त्वचा की बनावट और प्राकृतिक शरीर-भार वितरण मज़बूत स्थिरता के साथ देता है।

P Image Prunaai का है और एक सेकंड से कम में नतीजे देता है। जब आप किसी धीमे, ज़्यादा गुणवत्ता वाले मॉडल पर अंतिम जनरेशन करने से पहले यह परखना चाहते हैं कि कौन-से बॉडी टाइप डिस्क्रिप्टर काम करते हैं, तब यह तेज़ इटरेशन के लिए बेहतरीन है।

Stable Diffusion 3.5 Large Turbo स्ट्रक्चरल बाधाओं को अच्छी तरह संभालता है और एथलेटिक बॉडी टाइप के लिए लगातार शारीरिक बनावट देता है। जब बॉडी टाइप डिस्क्रिप्टर के साथ पोज़ कंट्रोल चाहिए, तो इसे SDXL ControlNet LoRA के साथ इस्तेमाल करें।

Dreamshaper XL Turbo फ़िगर फ़ोटोग्राफ़ी के लिए एक कम्युनिटी पसंदीदा है, जिसके ट्रेनिंग डेटा में विविध बॉडी टाइप का मज़बूत प्रतिनिधित्व है।

Portrait Series Flux Kontext Apps का है और खास तौर पर लगातार फ़िगर सीरीज़ बनाने पर केंद्रित है, इसलिए एक ही बॉडी टाइप की अलग-अलग एंगल और पोज़ में कई शॉट बनाने के लिए आदर्श है।

💡 प्लस-साइज़ और कर्वी बॉडी टाइप के लिए खास तौर पर: Flux 1.1 Pro और Seedream 4 पुराने SDXL-आधारित मॉडल से लगातार बेहतर प्रदर्शन करते हैं। एथलेटिक और मस्कुलर बिल्ड के लिए: Imagen 4 और Flux Kontext Pro में सबसे मज़बूत शारीरिक सटीकता है।

PicassoIA पर बॉडी टाइप प्रॉम्प्ट कैसे इस्तेमाल करें

किसी भी मॉडल पर चरण-दर-चरण

1. PicassoIA पर जाएँ और एक मॉडल चुनें। बॉडी टाइप के काम के लिए Flux 1.1 Pro सुझाई गई शुरुआत है।

2. पहले अपना सब्जेक्ट बेस सेट करें। इस तरह शुरू करें: photorealistic portrait of a [age] woman/man, full body shot

3. अपना बॉडी टाइप स्टैक जोड़ें। ऊपर की शब्दावली तालिका से 3-5 खास डिस्क्रिप्टर इस्तेमाल करें। कर्वी का उदाहरण: prominent hourglass figure, wide hips, full bust, narrow defined waist, full thighs

4. एक इंटेंसिटी मॉडिफ़ायर जोड़ें। डिस्क्रिप्टर से पहले "noticeably" या "prominently" लगाने से एडहेरेंस काफ़ी बढ़ता है।

5. शारीरिक बाधाएँ जोड़ें। हमेशा शामिल करें: anatomically accurate, natural proportions, realistic body weight distribution

6. अपनी फ़ोटोग्राफ़ी शैली जोड़ें। photorealistic, RAW 8K, Kodak Portra 400, 85mm f/1.8, natural lighting

7. पहले P Image से इटरेट करें। P Image का इस्तेमाल करें, जो हर जनरेशन में 1 सेकंड से कम लेता है, अपने डिस्क्रिप्टर स्टैक को परखने के लिए, और फिर अंतिम आउटपुट के लिए ज़्यादा गुणवत्ता वाले मॉडल पर जाएँ।

प्रॉम्प्ट टेम्पलेट

[full body shot / waist-up shot] of a [age] [gender] with [body type descriptor 1], [body type descriptor 2], [body type descriptor 3], [proportion anchor], anatomically accurate, natural proportions, [pose/expression], [environment], [lighting], photorealistic, RAW 8K, [lens]

प्रॉम्प्ट कॉपी करें

प्लस-साइज़ एडिटोरियल का उदाहरण: Full body shot of a 30-year-old woman with soft rounded belly, wide full hips, full arms, thick thighs, size 18 figure, anatomically accurate, natural proportions, confident stance, editorial fashion setting, warm studio lighting, photorealistic, RAW 8K, 50mm f/2

एथलेटिक पुरुष का उदाहरण: Waist-up shot of a 28-year-old man with defined pectorals, broad muscular shoulders, visible bicep definition, V-taper torso, muscular neck, lean muscle mass, anatomically accurate, outdoor golden hour, natural rim lighting, photorealistic, RAW 8K, 35mm f/1.8

प्रो टिप्स जो सब कुछ बदल देते हैं

कैमरा और लेंस बॉडी लैंग्वेज की तरह

आपके प्रॉम्प्ट में जो कैमरा एंगल और फ़्रेमिंग बताई जाती है, वह बॉडी टाइप की धारणा को काफ़ी प्रभावित करती है:

• लो एंगल, फ़ुल बॉडी शॉट — किसी भी फ़िगर को ज़्यादा शक्तिशाली और प्रभावशाली दिखाता है
• आई-लेवल, फ़ुल बॉडी — सबसे तटस्थ, सटीक बॉडी टाइप पढ़त देता है
• हाई एंगल, थ्री-क्वार्टर शॉट — फ़िगर को छोटा या ज़्यादा नाज़ुक दिखा सकता है
• वाइड लेंस (24-35mm), पास की दूरी — किनारों के पास प्रपोर्शन को थोड़ा बढ़ा-चढ़ाकर दिखाता है (कर्वी या मस्कुलर बिल्ड के लिए उपयोगी)
• टेलीफ़ोटो (85mm+), ज़्यादा दूरी — प्रपोर्शन को संकुचित और सामान्य करता है

यह कोई ट्रिक नहीं है। यह फ़ोटोग्राफ़ी है। असली बॉडी टाइप की धारणा कैमरा की पसंद से भारी रूप से प्रभावित होती है, और AI मॉडल ने यह अपने ट्रेनिंग डेटा से सीखा है।

बिना टकराव के डिस्क्रिप्टर स्टैक करना

बॉडी टाइप के साथ सबसे आम प्रॉम्प्ट गलती है डिस्क्रिप्टर कॉन्फ़्लिक्ट, यानी ऐसे शब्द इस्तेमाल करना जो मॉडल को विपरीत दिशाओं में धकेलते हैं। आम टकराव:

• slim but plus-size (विरोधाभासी — एक चुनें या दोनों को जोड़ें)
• muscular but petite (काम कर सकता है, लेकिन साफ़-साफ़ बताएँ: petite muscular, compact athletic build)
• curvy and athletic (अच्छा काम करता है: athletic curvy, toned hourglass figure, defined muscles with full curves)

जब बॉडी टाइप के कई गुण मिलाएँ, तो जोड़ने वाली भाषा इस्तेमाल करें: "with," "and proportionate," "but defined," "while maintaining"।

संदर्भ से मज़बूती

माहौल और कपड़ों की पसंद AI आउटपुट में बॉडी टाइप की पढ़त को मज़बूत करती है:

• एथलेटिक फ़िगर: जिम का माहौल, वर्कआउट कपड़े, खेल का संदर्भ
• कर्वी/फ़ुल-फ़िगर्ड: फ़ैशन एडिटोरियल, फ़िटेड कपड़े, आत्मविश्वासी शहरी माहौल
• पेटाइट: इनडोर सेटिंग जहाँ वास्तुशिल्पीय आकार ऊँचाई का संदर्भ दे
• मस्कुलर: बाहर के दृश्य जहाँ कपड़े वर्णित मांसपेशियों पर कसकर फ़िट हों

मॉडल बॉडी डिस्क्रिप्टर के साथ-साथ संदर्भ के संकेत भी पढ़ता है। जिम के संदर्भ में रखा मस्कुलर बॉडी विवरण उसी विवरण से ज़्यादा सटीक नतीजे देगा, जो किसी अमूर्त स्टूडियो में बिना किसी संदर्भ के अकेला खड़ा हो।

डिस्क्रिप्टर स्टैक रेफ़रेंस

किसी भी बॉडी टाइप प्रॉम्प्ट के लिए इसे अपना त्वरित संदर्भ बनाकर रखें:

अपनी खुद की इमेज बनाना शुरू करें

जो बॉडी टाइप प्रॉम्प्ट फ़ेल होता है और जो काम करता है, उनमें फ़र्क़ विशिष्टता, स्टैकिंग और शारीरिक भाषा पर आकर टिकता है। सिंगल-वर्ड लेबल इस्तेमाल करना बंद करें। जो आप सच में देखते हैं, उसका वर्णन शुरू करें: कूल्हों और कमर का अनुपात, खास मांसपेशी समूहों की दिखावट, अंगों की सापेक्ष लंबाई। AI मॉडल वही देखने पर प्रतिक्रिया देते हैं जो उन्हें सिखाया गया है, और उन्हें श्रेणियों के बजाय शारीरिक बनावट पर ट्रेन किया गया था।

PicassoIA पर हर मॉडल इन डिस्क्रिप्टर को अलग तरह से संभालता है, और यही वजह है कि प्लेटफ़ॉर्म की 91+ टेक्स्ट-टू-इमेज मॉडल की लाइब्रेरी खोजने लायक है। सटीकता के लिए Flux 1.1 Pro से शुरू करें, गति के लिए P Image से इटरेट करें, और जब कोई प्रॉम्प्ट काम करने लगे तो 4K डिटेल के लिए Seedream 4 इस्तेमाल करें।

आपके प्रॉम्प्ट ही वह अकेली चीज़ हैं जो आपकी कल्पना और आउटपुट के बीच खड़ी है। अब आपके पास वह शब्दावली है जो इस फ़ासले को पाट सके।