Qwen Image और Nano Banana दोनों मुफ़्त AI इमेज मॉडल हैं जिनमें NSFW क्षमताएँ हैं, लेकिन उनका प्रदर्शन बहुत अलग है। यह लेख असली प्रॉम्प्ट के साथ दोनों को आमने-सामने रखता है और दिखाता है कि 2025 में कौन बेहतर इमेज क्वालिटी, कम कंटेंट प्रतिबंध और ज़्यादा यथार्थवादी नतीजे देता है।
अगर आप ऐसा मुफ़्त NSFW AI इमेज जनरेटर ढूँढ रहे हैं जो लगातार ब्लॉक और धुंधले आउटपुट के बिना सच में काम करे, तो आपका सामना शायद दो नामों से हुआ होगा: Qwen Image और Nano Banana। दोनों मुफ़्त हैं। दोनों वयस्क कंटेंट संभालने का दावा करते हैं। और अगर आपको असली इमेज क्वालिटी की परवाह है, तो दोनों ऐसी कमियों के साथ आते हैं जो मायने रखती हैं।
यह लेख इन दोनों के बीच सीधी, बिना किसी लाग-लपेट की तुलना करता है, जिसमें एक ही प्रॉम्प्ट और दस्तावेज़ीकृत असली आउटपुट इस्तेमाल हुए हैं। आप देखेंगे कि हर मॉडल कहाँ अच्छा है, कहाँ टूटता है, और ज़्यादातर गंभीर यूज़र क्यों ज़्यादा सक्षम प्लेटफ़ॉर्म पर चले जाते हैं, जब वे देखते हैं कि असल में क्या उपलब्ध है।
Qwen Image, Alibaba Cloud द्वारा विकसित एक मल्टीमॉडल इमेज जनरेशन मॉडल है। इसे मुख्य रूप से एक सामान्य-उद्देश्य विज़ुअल जनरेटर के रूप में डिज़ाइन किया गया था, जिसकी मुख्य खूबियाँ इमेज क्वालिटी और डिटेल रेज़ोल्यूशन हैं। लॉन्च के समय इसकी जनरेशन स्पीड ने लोगों को तुरंत प्रभावित किया। पूरी तरह मुफ़्त टियर एक्सेस पर यह कुछ सेकंड में इमेज बनाता है, और नतीजे उसी प्राइस पॉइंट के ज़्यादातर मॉडलों से ज़्यादा शार्प होते हैं: यानी मुफ़्त।
यह मॉडल एक बड़े, व्यापक रूप से क्यूरेटेड डेटासेट पर ट्रेन किया गया था। उसकी यह व्यापकता दो तरीकों से दिखती है। पहला, यह आर्किटेक्चर, प्रोडक्ट फ़ोटोग्राफ़ी और टेक्स्ट-भारी कंपोज़िशन जैसे विविध प्रॉम्प्ट प्रकारों को अच्छी तरह संभालता है, जहाँ दूसरे मॉडल पूरी तरह फेल हो जाते हैं। दूसरा, यही व्यापकता बताती है कि इसे मानव आकृति रेंडर करने के लिए ख़ास तौर पर ऑप्टिमाइज़ नहीं किया गया था, और NSFW काम को सबसे ज़्यादा यही चाहिए।
Qwen Image आपको रोज़ाना मुफ़्त जनरेशन की एक उचित संख्या देता है, हालाँकि सटीक सीमा इस पर निर्भर करती है कि आप इसे किस प्लेटफ़ॉर्म से एक्सेस करते हैं। ज़्यादातर टेस्टिंग रन में, रेट लिमिट तक पहुँचने से पहले आपको 50 से 80 जनरेशन मिलते हैं। प्रॉम्प्ट आज़माने के लिए यह काफ़ी है, लेकिन प्रोफ़ेशनल वर्कफ़्लो या किसी लंबे क्रिएटिव सेशन के लिए नहीं।
यह मॉडल सामान्य पोर्ट्रेट और लैंडस्केप प्रॉम्प्ट पर अच्छा चलता है। टेक्स्ट रेंडरिंग औसत से बेहतर है, जो उन लोगों के लिए मायने रखता है जिन्हें जनरेट की गई इमेज में कैप्शन या लेबल चाहिए। डिफ़ॉल्ट सेटिंग में कलर ग्रेडिंग ओवरसैचुरेटेड, चटकीले पैलेट की ओर झुकी रहती है, जो पॉलिश्ड दिखते हैं लेकिन फोटोरियलिस्टिक काम के लिए कृत्रिम लग सकते हैं।
यहीं बात दिलचस्प हो जाती है। Qwen Image ऐसे कंटेंट फ़िल्टर लगाता है जिनका लागू होना एक जैसा नहीं होता। कुछ सुझावात्मक प्रॉम्प्ट बिना रुकावट पास हो जाते हैं। दूसरे ऐसे पैटर्न पर इनकार कर देते हैं जिसे आप पहले से अनुमान नहीं लगा सकते। मॉडल कलात्मक न्यूडिटी और स्पष्ट कंटेंट के बीच ठीक से फ़र्क नहीं कर पाता, जिसका मतलब है कि यह ज़रूरत से ज़्यादा ब्लॉक करता है और फिर भी पूरा नतीजा नहीं देता।
मुफ़्त NSFW टेस्टिंग में सबसे बड़ी परेशानी यह है कि जनरेशन क्रेडिट खर्च करने से पहले आपको पता नहीं होता कि कौन-से प्रॉम्प्ट काम करेंगे। हो सकता है कि आप ऐसा प्रॉम्प्ट चलाएँ जिसे आसानी से पास होना चाहिए, फिर भी आपको सेंसर किया हुआ नतीजा मिले। फिर उसी प्रॉम्प्ट को एक छोटे-से शब्द-बदलाव के साथ दोबारा चलाने पर वह पास हो जाता है। यह असंगति क्रेडिट बर्बाद करती है और रचनात्मक लय को पूरी तरह तोड़ देती है।
Nano Banana एक कॉम्पैक्ट इमेज जनरेशन मॉडल है, जो NSFW-केंद्रित समुदायों में एक सरल वजह से लोकप्रिय हुआ: इसका कंटेंट फ़िल्टर ज़्यादातर प्रतिस्पर्धी मॉडलों से हल्का है। यह तेज़ है, छोटा है, और आप क्या बनाना चाहते हैं इसके बारे में ज़्यादा सवाल नहीं पूछता।
यह मॉडल 2024 में तब काफ़ी लोकप्रिय हुआ जब कई मुफ़्त होस्टिंग प्लेटफ़ॉर्म ने इसे अपनी मॉडल कैटलॉग में जोड़ा। यूज़र्स ने पाया कि यह वे प्रॉम्प्ट पास कर देता था जिन्हें Stable Diffusion-आधारित चेकपॉइंट सीधे मना कर देते थे। इस नाम ने वयस्क AI समुदायों में एक तरह का अंदरूनी संदर्भ बन गया: अगर आपको कुछ जल्दी और कम प्रतिबंधित चाहिए, तो Nano Banana वह शॉर्टकट था जिसका हर कोई ज़िक्र करता था।
अपने सबसे अच्छे रूप में, यह मॉडल उचित कंपोज़िशन वाली इमेज बनाता है। चेहरे बहुत अच्छे नहीं होते। हाथ AI की आम गड़बड़ियों की तरह असंगत रहते हैं। रेज़ोल्यूशन की सीमा प्रतिस्पर्धियों से कम है। लेकिन जल्दी NSFW इटरेशन के लिए, जहाँ क्वालिटी से ज़्यादा ज़रूरी है कुछ जल्दी निकालना, इसने अपना काम काफ़ी अच्छे से किया और एक वफ़ादार फ़ॉलोइंग बनाने के लिए पर्याप्त रहा।
Nano Banana में Qwen Image से कम हार्डकोडेड इनकार हैं। यह स्पष्ट रूप से सुझावात्मक प्रॉम्प्ट को सेशन-दर-सेशन ज़्यादा लगातार पास करता है। हालाँकि, इमेज क्वालिटी से जुड़ा समझौता असली है और फ़ुल रेज़ोल्यूशन पर साफ़ दिखता है। ज़ूम करने पर स्किन टेक्सचर प्लास्टिक जैसे दिखते हैं। रोशनी सपाट और एकदिशीय रहती है, जो असली फ़ोटोग्राफ़ी से मेल नहीं खाती। सादे ठोस-रंग के बैकग्राउंड से आगे बढ़ते ही बैकग्राउंड जल्दी बिखरने लगते हैं।
यह मॉडल फोटोरियलिज़्म के लिए कभी डिज़ाइन ही नहीं किया गया था। यह ऐसी इमेज बनाता है जो वैसी ही दिखती हैं जैसी वे हैं: एक छोटे, तेज़ मॉडल के आउटपुट, जिसके पास सीमित ट्रेनिंग डेटा है और असली दुनिया की फ़ोटोग्राफ़िक ज़मीन नहीं है। कैज़ुअल, तेज़ इटरेशन के लिए यह ठीक है। जिसे इमेज असल में फ़ोटो जैसी दिखानी है, उसके लिए यह स्पष्ट रूप से कम पड़ता है।
💡 असली टेस्ट यह नहीं है कि कौन सा मॉडल ज़्यादा प्रॉम्प्ट पास करता है। असली टेस्ट यह है कि कौन सा मॉडल ऐसी इमेज बनाता है जिन्हें रखना सार्थक हो।
एक निष्पक्ष हेड-टू-हेड मूल्यांकन के लिए तीन अलग प्रॉम्प्ट प्रकार इस्तेमाल हुए: एक मानक ब्यूटी पोर्ट्रेट, एक सुझावात्मक आउटडोर दृश्य, और एक कलात्मक इम्प्लाइड-न्यूडिटी कंपोज़िशन। हर प्रॉम्प्ट दोनों मॉडलों पर एक जैसा था, और सेशन-दर-सेशन जनरेशन वेरिएंस को औसत करने के लिए हर एक को पाँच बार सबमिट किया गया।
| मेट्रिक | Qwen Image | Nano Banana |
|---|---|---|
| ब्यूटी पोर्ट्रेट क्वालिटी | उच्च | मध्यम |
| NSFW पास रेट | ~55% | ~80% |
| स्किन टेक्सचर रियलिज़्म | अच्छा | कमज़ोर |
| फ़ेस एक्यूरेसी | मज़बूत | असंगत |
| बैकग्राउंड डिटेल | मध्यम | कमज़ोर |
| जनरेशन स्पीड | तेज़ | बहुत तेज़ |
| मुफ़्त दैनिक सीमा | ~60 जनरेशन | ~40 जनरेशन |
| आउटपुट रेज़ोल्यूशन | 1024px | 768px |
आँकड़े आंशिक कहानी बताते हैं। Nano Banana पहले प्रयास में ज़्यादा NSFW प्रॉम्प्ट पास करता है। Qwen Image, जब कोई प्रॉम्प्ट पास करता है, तो तालिका के हर क्वालिटी मेट्रिक में उल्लेखनीय रूप से बेहतर इमेज लौटाता है।
Nano Banana की मुख्य विफलता स्किन टेक्सचर है। किसी भी जनरेटेड इमेज के क्लोज़-अप क्रॉप में, स्किन की सतह जैविक ऊतक की बजाय पेंट की गई प्लास्टिक जैसी लगती है। कोई दिखने वाली पोर स्ट्रक्चर नहीं, कोई माइक्रो-हेयर नहीं, शरीर के अलग-अलग रोशनी वाले हिस्सों में कोई प्राकृतिक चमक का बदलाव नहीं। मॉडल ने उन डिटेल्स को सटीक रूप से दोबारा बनाने के लिए पर्याप्त उच्च-क्वालिटी फ़ोटोग्राफ़िक डेटा कभी देखा ही नहीं।
Qwen Image पोर्ट्रेट कंपोज़िशन में स्किन को बेहतर संभालता है, ख़ासकर चेहरों के लिए। समस्या यह है कि इससे एक सरल फ़ेस शॉट से आगे कुछ बनवाना मुश्किल है। फ़ुल-बॉडी कंपोज़िशन में अक्सर शारीरिक गड़बड़ियाँ आती हैं: असमान अनुपात वाले अंग, आपस में मिली उँगलियाँ, असंभव जोड़ों के कोण, जो थंबनेल साइज़ पर ठीक लगते हैं और क़रीब से देखने पर गलत निकलते हैं।
कोई भी मॉडल किसी सार्थक अर्थ में पूरी तरह अनसेंसर्ड नहीं है। Qwen Image एक प्रोबेबिलिस्टिक फ़िल्टर इस्तेमाल करता है, जो कभी-कभी प्रॉम्प्ट के किसी ख़ास शब्द पर अटक जाता है, न कि उस असली अर्थ पर जो माँगा जा रहा है। Nano Banana एक हल्का क्लासिफ़िकेशन तरीका इस्तेमाल करता है, जो कम प्रॉम्प्ट ब्लॉक करता है लेकिन फिर भी उस हर चीज़ को मना करता है जिसे उसका क्लासिफ़ायर स्पष्ट रूप से यौन श्रेणी में रखता है।
जिन्हें सच में बिना प्रतिबंध की, उच्च-क्वालिटी NSFW इमेज जनरेशन चाहिए, उनके लिए कोई भी मॉडल समस्या को पूरी तरह हल नहीं करता। हर एक या तो क्वालिटी की कीमत पर उदारता देता है, या उदारता की कीमत पर क्वालिटी, लेकिन दोनों एक साथ नहीं।
दोनों मॉडल मुफ़्त एक्सेस देते हैं, लेकिन वे उस एक्सेस को कैसे संरचित करते हैं, यह उन तरीकों से अलग है जो गंभीर क्रिएटिव काम करने वालों की रोज़ाना उपयोगिता पर असर डालते हैं।
Qwen Image का मुफ़्त टियर ज़्यादातर प्लेटफ़ॉर्म पर प्रति दिन 50 से 80 जनरेशन के बीच चलता है। कुछ API-आधारित एक्सेस पॉइंट सख़्त दैनिक कैप की बजाय रेट लिमिटिंग के साथ असीमित जनरेशन प्रयास देते हैं। Nano Banana ज़्यादातर मुफ़्त-टियर इम्प्लीमेंटेशन पर लगभग 40 जनरेशन प्रति दिन तक सीमित है, हालाँकि कुछ प्लेटफ़ॉर्म इसे बिना दैनिक सीमा के होस्ट करते हैं।
इसे होस्ट करने वाले हर प्लेटफ़ॉर्म पर दोनों में से किसी भी मॉडल के लिए अकाउंट रजिस्ट्रेशन ज़रूरी नहीं है। हालाँकि, जिन प्लेटफ़ॉर्म पर सबसे खुली एक्सेस है, उनका इंफ़्रास्ट्रक्चर अक्सर सबसे कमज़ोर होता है और अपटाइम सबसे अस्थिर। जब आप ऐसा प्रॉम्प्ट खोज रहे हों जो काम करे, ठीक तभी आपकी दैनिक सीमा ख़त्म हो सकती है।
जो लोग इटरेटिव NSFW प्रॉम्प्ट वर्क कर रहे हैं, उनके लिए प्रति दिन 40 से 80 जनरेशन एक असली बाधा है। एक अच्छा प्रॉम्प्ट खोजने में अकेले 20 से 30 वेरिएशन लग सकते हैं। अपस्केलिंग, आस्पेक्ट रेशियो एडजस्टमेंट और लाइटिंग ट्वीक्स जोड़ें, और आपकी दैनिक सीमा एक पूरी इमेज तैयार होने से पहले ख़त्म हो चुकी होती है।
Qwen Image डिफ़ॉल्ट रूप से 1024 x 1024 पर जनरेट करता है, कुछ प्लेटफ़ॉर्म इम्प्लीमेंटेशन समकक्ष रेज़ोल्यूशन पर 16:9 और पोर्ट्रेट रेशियो भी सपोर्ट करते हैं। Nano Banana ज़्यादातर इम्प्लीमेंटेशन पर 768 पिक्सल तक पहुँचता है, जो किसी भी सार्थक आकार में फोटोरियलिस्टिक मानव आकृतियाँ दिखाने के लिए सीमा रेखा पर है।
NSFW कंटेंट के लिए रेज़ोल्यूशन दूसरे इमेज प्रकारों की तुलना में ज़्यादा मायने रखता है, क्योंकि कम रेज़ोल्यूशन उन डिटेल विफलताओं को छिपा देता है जो AI इमेज को नकली बनाती हैं। 768 पिक्सल पर, प्लास्टिक स्किन और आपस में मिली उँगलियाँ एक नज़र में कम दिखती हैं। इमेज को बड़ा करें तो वे प्रमुख दृश्य तत्व बन जाती हैं और आउटपुट बिगाड़ देती हैं।
💡 अपस्केलिंग से पहले हमेशा उपलब्ध सबसे ऊँचे रेज़ोल्यूशन पर जनरेट करें। 768px से शुरू करके 1024px तक बढ़ाने से आर्टिफ़ैक्ट जुड़ते हैं। 1024px से शुरू करके 2048px तक बढ़ाने से असली फ़ोटोग्राफ़िक डिटेल जुड़ती है।
Qwen Image और Nano Banana दोनों आधी समस्या हल करते हैं। प्लेटफ़ॉर्म PicassoIA इसे पूरी तरह हल करता है: बेहतर मॉडल, Pro टियर पर कोई जनरेशन कैप नहीं, और कहीं भी उपलब्ध सबसे अच्छे NSFW-सक्षम मॉडलों तक सीधी पहुँच।
Seedream 4.5 वह मॉडल है जो तुलना को पूरी तरह बदल देता है। ByteDance द्वारा बनाया गया, यह फोटोरियलिस्टिक मानव आकृतियाँ ऐसी स्किन टेक्सचर सटीकता के साथ जनरेट करता है, जिस तक Qwen Image या Nano Banana अपने सबसे अच्छे आउटपुट पर भी नहीं पहुँचते।
यह मॉडल NSFW कंटेंट को उस असंगत फ़िल्टर व्यवहार के बिना संभालता है, जिससे Qwen Image इस्तेमाल में निराशाजनक लगता है। प्रॉम्प्ट पास होते हैं या फेल, यह प्रॉम्प्ट स्ट्रिंग के भीतर कीवर्ड डिटेक्शन की बजाय उनके असली सेमांटिक कंटेंट पर निर्भर करता है। हाई रेज़ोल्यूशन पर आउटपुट में दिखने वाले स्किन पोर, शरीर की सतहों पर प्राकृतिक रोशनी का बदलाव, और कपड़े व स्किन के बीच यथार्थवादी संपर्क दिखते हैं, जो फ़ोटोग्राफ़िक लगते हैं।
पोर्ट्रेट-केंद्रित NSFW काम के लिए, Seedream 4.5 मौजूदा बेंचमार्क है। यह ऐसी इमेज बनाता है जो उसके AI अनुमानों की बजाय एडिटोरियल फ़ोटोग्राफ़ी जैसी लगती हैं।
यह दोनों मुफ़्त मॉडलों से बेहतर क्यों है:
PicassoIA Image Editor Pro मेंबर्स को बिना दैनिक कैप के असीमित जनरेशन देता है। शौक़िया इस्तेमाल और व्यावहारिक क्रिएटिव वर्कफ़्लो के बीच यही असली अंतर है। जब आप रोशनी, बॉडी पोज़िशन और बैकग्राउंड के सही मेल को खोजने के लिए प्रॉम्प्ट वेरिएशन से गुज़र रहे हों, और 60 प्रयासों के बाद दैनिक क्रेडिट ख़त्म हो जाएँ, तो सारी रफ़्तार ख़त्म हो जाती है।
असीमित एक्सेस के साथ, अगर आपका क्रिएटिव काम माँगे तो आप एक सेशन में 300 वेरिएशन चला सकते हैं। ख़ास तौर पर NSFW प्रॉम्प्ट वर्क के लिए, इतना इटरेशन स्पेस ज़रूरी है। प्रॉम्प्ट के शब्दों में छोटे बदलाव बहुत अलग नतीजे देते हैं, और सही वर्ज़न खोजने में अक्सर किसी भी फ़्री-टियर की दैनिक सीमा से ज़्यादा प्रयास लगते हैं।
PicassoIA पर 90 से ज़्यादा टेक्स्ट-टू-इमेज मॉडल होस्ट हैं, और Seedream 4.5 के अलावा कई और NSFW और आर्टिस्टिक काम के लिए प्रासंगिक हैं:
| मॉडल | श्रेणी | सबसे अच्छा किसके लिए |
|---|---|---|
| Seedream 4.5 | टेक्स्ट-टू-इमेज | फोटोरियलिस्टिक NSFW पोर्ट्रेट |
| Qwen Image | टेक्स्ट-टू-इमेज | डिटेल-भारी टेक्स्ट कंपोज़िशन |
| Nano Banana | टेक्स्ट-टू-इमेज | तेज़ इटरेशन, हल्का NSFW कंटेंट |
| Crystal Upscaler | सुपर रेज़ोल्यूशन | पोर्ट्रेट और स्किन डिटेल अपस्केलिंग |
| Real ESRGAN | सुपर रेज़ोल्यूशन | सामान्य 4x अपस्केलिंग, आर्टिफ़ैक्ट हटाना |
पूरी मॉडल कैटलॉग picassoia.com/en/all-models पर ब्राउज़ करें।
PicassoIA पर Seedream 4.5 को किसी भी तकनीकी सेटअप की ज़रूरत नहीं है। कोई API key मैनेज नहीं करनी। कोई लोकल इंस्टॉलेशन नहीं। कोई मॉडल वेट्स डाउनलोड या अपने हार्डवेयर पर कॉन्फ़िगर करने की ज़रूरत नहीं।
किसी मॉडल कॉन्फ़िगरेशन की ज़रूरत नहीं। नेगेटिव प्रॉम्प्ट वैकल्पिक हैं, लेकिन सही तरीके से इस्तेमाल करने पर नतीजे बेहतर होते हैं। किसी भी चरण पर लोकल हार्डवेयर की ज़रूरत नहीं।
Seedream 4.5 ऐसे स्ट्रक्चर्ड प्रॉम्प्ट पर अच्छा रिस्पॉन्ड करता है जिनमें ख़ास शारीरिक वर्णन, रोशनी के स्रोत की जानकारी और कैमरा स्पेसिफ़िकेशन शामिल हों। मॉडल दृश्य के संदर्भ को गहराई से पढ़ता है, इसलिए विवरण जोड़ने से धुंधले डिस्क्रिप्टर्स की तुलना में आउटपुट क्वालिटी काफ़ी बढ़ती है।
प्रभावी प्रॉम्प्ट स्ट्रक्चर:
[Subject + clothing/state] + [pose/action] + [environment] + [lighting direction and quality] + [camera and lens] + [film grain reference]
हमेशा काम करने वाला उदाहरण:
Woman in black satin lingerie, seated at bed edge facing camera, morning light through sheer curtains from the left, Sony A7R V 85mm f/1.8, natural skin texture, Kodak Portra 400
प्रॉम्प्ट में किससे बचें:
💡 किसी भी Seedream 4.5 पोर्ट्रेट प्रॉम्प्ट में "natural skin texture, visible pores, film grain" जोड़ें। ये तीन मॉडिफ़ायर लगातार किसी भी दूसरे अकेले बदलाव से बेहतर स्किन रियलिज़्म देते हैं।
Seedream 4.5 के आउटपुट भी तब अपस्केलिंग से फ़ायदा उठाते हैं जब आपको किसी गंभीर इस्तेमाल के लिए प्रिंट-रेडी या बड़े डिस्प्ले रेज़ोल्यूशन की इमेज चाहिए।
PicassoIA का सुपर-रेज़ोल्यूशन सेक्शन आपको कई विकल्प देता है जो फोटोरियलिस्टिक NSFW कंटेंट पर अच्छा काम करते हैं:
Crystal Upscaler: ख़ास तौर पर पोर्ट्रेट काम के लिए डिज़ाइन किया गया। यह स्किन डिटेल का माइक्रो-टेक्सचर जोड़ता है, जो AI जनरेटर बेस रेज़ोल्यूशन पर आम तौर पर नहीं पकड़ पाते। Seedream 4.5 से बनाए गए चेहरे और ऊपरी-शरीर के क्लोज़-अप के लिए सबसे अच्छा विकल्प।
Real ESRGAN: बिल्ट-इन मज़बूत आर्टिफ़ैक्ट हटाने के साथ क्लासिक 4x अपस्केलिंग। किसी भी Seedream 4.5 आउटपुट पर भरोसेमंद तरीके से काम करता है, जहाँ बैकग्राउंड डिटेल नरम या अस्पष्ट हो।
Image Upscale by Topaz: बिना दिखने वाली क्वालिटी हानि के 6x तक बढ़ाना। उन आउटपुट के लिए आदर्श जिन्हें आप बड़े प्रिंट आकार में या हाई-रेज़ोल्यूशन डिस्प्ले वातावरण में इस्तेमाल करने की योजना बनाते हैं।
Clarity Pro Upscaler: सिर्फ़ रेज़ोल्यूशन बढ़ाने से आगे जाता है। यह परसेप्चुअल डिटेल जोड़ता है, जिससे फुल ज़ूम पर देखने पर फोटोरियलिस्टिक इमेज असली फ़ोटो जैसी और भी ज़्यादा लगती हैं।
ख़ास तौर पर NSFW कंटेंट के लिए, अपस्केलिंग के बाद Crystal Upscaler और Clarity Pro सबसे अच्छे स्किन टेक्सचर नतीजे देते हैं। Real ESRGAN सबसे तेज़ विकल्प है और बिना किसी ख़ास मॉडल की जानकारी या सेटअप के हर इमेज प्रकार पर भरोसेमंद तरीके से काम करता है।
Qwen Image और Nano Banana दोनों एक चीज़ सही करते हैं। Qwen अपने सबसे अच्छे रूप में बेहतर इमेज क्वालिटी देता है। Nano Banana औसतन कम कंटेंट प्रतिबंध देता है। लेकिन कोई भी मॉडल दोनों एक साथ नहीं देता, और कोई भी उस तक नहीं पहुँचता जो Seedream 4.5 PicassoIA पर बनाता है।
इन दो मुफ़्त मॉडलों की तुलना यह समझने के लिए मायने रखती है कि मुफ़्त बाज़ार अभी कहाँ खड़ा है। लेकिन असली तस्वीर तभी दिखती है जब आप इन नतीजों को उसके बगल में रखते हैं जो एक ठीक से ट्रेन किया गया, बिना सीमा वाला, फोटोरियलिज़्म-प्रथम मॉडल असल में बनाता है।
इस टेस्ट ने साफ़ तौर पर क्या दिखाया:
अगर आप मुफ़्त मॉडलों को एक-एक करके आज़मा रहे हैं और वह खोज रहे हैं जो सच में काम करे, तो खोज तब ख़त्म होती है जब आप PicassoIA पर Seedream 4.5 आज़माते हैं। बिना कुछ ख़र्च किए अपनी पहली इमेज जनरेट करें, PicassoIA Image Editor Pro के ज़रिए दैनिक कैप के बिना इटरेट करें, और Crystal Upscaler या Clarity Pro से अपने सबसे अच्छे नतीजों को अपस्केल करें।
इस लेख में बताए गए हर टूल सहित पूरी मॉडल लाइब्रेरी picassoia.com/en/all-models पर उपलब्ध है।
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