जब Stable Diffusion की दो सबसे बड़ी कम्युनिटी आमने-सामने होती हैं, तो चुनाव आसान नहीं होता। यह विश्लेषण मॉडल लाइब्रेरी, क्लाउड जनरेशन टूल्स, LoRA और SDXL कंपैटिबिलिटी, NSFW कंटेंट नीतियों, प्राइसिंग टियर और TensorArt तथा Civitai के बीच असली वर्कफ़्लो अंतर को समझाता है, ताकि आप अपनी AI आर्ट ज़रूरतों के लिए सही प्लेटफ़ॉर्म चुन सकें।
TensorArt और Civitai के बीच चुनना सरल सवाल नहीं है। दोनों प्लेटफ़ॉर्म Stable Diffusion मॉडल होस्टिंग और AI इमेज जनरेशन के संगम पर हैं, लेकिन उनकी प्राथमिकताएँ अलग हैं, वे अलग-अलग कम्युनिटी को आकर्षित करते हैं, और उनमें समझौते भी बहुत अलग हैं। अगर आपने AI आर्ट की दुनिया में थोड़ा भी समय बिताया है, तो आपने शायद इनमें से एक या दोनों इस्तेमाल किए होंगे। लेकिन 2027 में आपके वर्कफ़्लो में असल में कौन सा फिट बैठता है?
यह विश्लेषण मार्केटिंग की भाषा छोड़कर सीधे उस पर आता है जो मायने रखता है: मॉडल की विविधता, इमेज जनरेशन की गुणवत्ता, LoRA और SDXL सपोर्ट, कंटेंट नीतियाँ और प्राइसिंग। अंत तक आपको एक साफ़ जवाब मिल जाएगा।
फ़ीचर्स की तुलना करने से पहले यह समझना ज़रूरी है कि हर प्लेटफ़ॉर्म अपने मूल में क्या है।
TensorArt एक क्लाउड-आधारित AI इमेज जनरेशन प्लेटफ़ॉर्म है, जो कम्युनिटी मॉडल भी होस्ट करता है। इसकी मुख्य खूबी सुलभता है: आप कुछ इंस्टॉल किए बिना ब्राउज़र में ही Stable Diffusion चेकपॉइंट मॉडल, LoRA और Flux-आधारित मॉडल चला सकते हैं। न लोकल GPU चाहिए, न VRAM की सीमाएँ, न सेटअप की झंझट।
यह खुद को पहले एक जनरेशन टूल और दूसरे एक मॉडल रिपॉज़िटरी के रूप में पेश करता है। इंटरफ़ेस साफ़ है और तेज़ी से इमेज बनाने के लिए अनुकूलित है। आप मॉडल चुनते हैं, पैरामीटर सेट करते हैं और जनरेट करते हैं। कम्युनिटी वाला पहलू मौजूद है, लेकिन वह असली क्रिएशन वर्कफ़्लो के पीछे रहता है।
Civitai Stable Diffusion के लिए दुनिया का सबसे बड़ा कम्युनिटी-संचालित मॉडल-शेयरिंग प्लेटफ़ॉर्म है। यह 2022 के अंत में लॉन्च हुआ और चेकपॉइंट मॉडल, LoRA, embeddings, hypernetworks और VAEs डाउनलोड करने की जगह के रूप में तेज़ी से लोकप्रिय हो गया। इसकी कम्युनिटी विशाल, राय रखने वाली और बेहद सक्रिय है।
Civitai ने बाद में ऑन-साइट जनरेशन फ़ीचर्स जोड़े, लेकिन इसकी मूल पहचान अब भी मॉडल खोजने और शेयर करने की है। लोग सैंपल इमेज, विस्तृत ट्रिगर वर्ड्स और उपयोग के निर्देशों के साथ मॉडल अपलोड करते हैं। दूसरे यूज़र उन्हें रेट करते हैं, रिव्यू लिखते हैं और अपनी जनरेशन शेयर करते हैं। यह आंशिक रूप से मार्केटप्लेस और आंशिक रूप से AI आर्टिस्टों के लिए सोशल नेटवर्क जैसा है।
यहीं दोनों प्लेटफ़ॉर्म सबसे ज़्यादा अलग हो जाते हैं।
Civitai पर सैकड़ों हज़ार मॉडल हैं। यह प्लेटफ़ॉर्म Stable Diffusion इकोसिस्टम में इस्तेमाल होने वाले लगभग हर फ़ॉर्मेट को सपोर्ट करता है:
सर्च और फ़िल्टरिंग सिस्टम काम का है, लेकिन इतनी बड़ी संख्या की वजह से यह भारी लग सकता है। आप बेस मॉडल (SD 1.5, SDXL, Flux, Pony, आदि), कंटेंट रेटिंग, मॉडल टाइप और कैटेगरी के आधार पर फ़िल्टर कर सकते हैं। कम्युनिटी रेटिंग अच्छे काम को ऊपर लाने में मदद करती हैं, लेकिन अपलोड की इतनी भरमार है कि बेहतरीन मॉडलों के साथ-साथ औसत मॉडल भी काफ़ी मिलेंगे।
Civitai की खूबियाँ:
TensorArt पर मॉडल लाइब्रेरी काफ़ी छोटी है, लेकिन यह जानबूझकर है। प्लेटफ़ॉर्म वही उपलब्ध कराता है जो इसके क्लाउड इंफ़्रास्ट्रक्चर पर अच्छा चले। विकल्प कम हैं, लेकिन न्यूनतम गुणवत्ता का स्तर ऊँचा है।
यहाँ आपको अस्पष्ट प्रयोगात्मक मॉडल नहीं मिलेंगे। जो मिलेंगे वे लोकप्रिय चेकपॉइंट हैं जिन्हें ज़्यादातर यूज़र सच में चाहते हैं: जाने-माने रियलिस्टिक मॉडल, एनीमे-स्टाइल जनरेटर, और Flux-आधारित विकल्प जो आधुनिक इनफ़रेंस क्षमताओं का फ़ायदा उठाते हैं।
समझौता सीधा है: अगर आपको किसी खास एस्थेटिक पर प्रशिक्षित कम्युनिटी-निर्मित LoRA चाहिए, तो TensorArt पर शायद वह नहीं मिलेगा। Civitai पर लगभग निश्चित रूप से मिलेगा।
| फ़ीचर | TensorArt | Civitai |
|---|---|---|
| मॉडल संख्या | हज़ारों (क्यूरेटेड) | सैकड़ों हज़ार |
| चेकपॉइंट फ़ॉर्मेट | चुनिंदा | सभी प्रमुख फ़ॉर्मेट |
| LoRA सपोर्ट | हाँ | हाँ |
| SDXL मॉडल | हाँ | हाँ |
| Flux मॉडल | हाँ | बढ़ रहे हैं |
| Embeddings | सीमित | पूर्ण सपोर्ट |
| लोकल उपयोग के लिए डाउनलोड | नहीं | हाँ |
दोनों प्लेटफ़ॉर्म अंदर से Stable Diffusion और उसके डेरिवेटिव इस्तेमाल करते हैं, इसलिए कच्ची आउटपुट गुणवत्ता इस पर निर्भर करती है कि आप कौन सा मॉडल चलाते हैं। असली अंतर इंफ़्रास्ट्रक्चर, डिफ़ॉल्ट सेटिंग्स और इस बात से आता है कि हर प्लेटफ़ॉर्म पर कौन से मॉडल वास्तव में उपलब्ध हैं।
TensorArt का जनरेशन इंटरफ़ेस अच्छी तरह बना है। डिफ़ॉल्ट पैरामीटर सेटिंग्स समझदारी भरी हैं, सैंपलर विकल्प व्यापक हैं, और नेगेटिव प्रॉम्प्ट हैंडलिंग सही तरीके से काम करती है। जो व्यक्ति हर स्लाइडर को ट्वीक किए बिना इमेज बनाना चाहता है, उसके लिए डिफ़ॉल्ट ठोस नतीजे देते हैं।
प्लेटफ़ॉर्म SDXL को अच्छी तरह संभालता है, और Flux सपोर्ट काफ़ी परिपक्व हुआ है। जनरेशन की रफ़्तार दूसरे क्लाउड प्लेटफ़ॉर्म के मुकाबले प्रतिस्पर्धी है। अगर आप लोकल रूप से Automatic1111 या ComfyUI से परिचित हैं, तो TensorArt का इंटरफ़ेस बिना सेटअप के बोझ के तुरंत जाना-पहचाना लगेगा।
एक महत्वपूर्ण फ़ीचर: TensorArt ब्राउज़र में ही इमेज-टू-इमेज वर्कफ़्लो, इनपेंटिंग और ControlNet-आधारित जनरेशन सपोर्ट करता है। ये बाद में जोड़ी गई चीज़ें नहीं हैं; ये जनरेशन अनुभव के मूल हिस्से हैं।
Civitai का ऑन-साइट जनरेटर बाद में आया और काफ़ी बराबरी पर आ चुका है। इंटरफ़ेस सीधे प्लेटफ़ॉर्म की विशाल मॉडल लाइब्रेरी से जुड़ता है, और यही इसका सबसे बड़ा फ़ायदा है: आप कोई मॉडल खोज सकते हैं, उसकी सैंपल इमेज देख सकते हैं, और बिना कुछ डाउनलोड किए तुरंत उससे जनरेट कर सकते हैं।
जनरेशन की गुणवत्ता पूरी तरह इस पर निर्भर करती है कि आप कौन सा मॉडल चुनते हैं, और Civitai की लाइब्रेरी आपको कहीं ज़्यादा विकल्प देती है। क्या आप किसी खास चेकपॉइंट पर कस्टम LoRA स्टैक करके चलाना चाहते हैं? Civitai यह ब्राउज़र में उन तरीकों से कर सकता है जो TensorArt नहीं कर सकता, सिर्फ़ इसलिए कि TensorArt उन कम्युनिटी मॉडलों को होस्ट नहीं करता।
💡 जानने लायक बात: दोनों प्लेटफ़ॉर्म क्लाउड GPU इंफ़्रास्ट्रक्चर इस्तेमाल करते हैं। जनरेशन उनके सर्वरों पर प्रोसेस होती है, आपकी मशीन पर नहीं। इसका मतलब है कि आपके लोकल हार्डवेयर से परे भी परफ़ॉर्मेंस एक जैसी रहती है, लेकिन लगातार उपयोग के लिए उनके क्रेडिट सिस्टम पर निर्भर रहना पड़ता है।
मॉडल फ़ॉर्मेट का परिदृश्य काफ़ी जटिल हो गया है। अगर आपका वर्कफ़्लो खास मॉडल प्रकारों पर निर्भर है, तो यह जानना ज़रूरी है कि हर प्लेटफ़ॉर्म क्या सपोर्ट करता है।
SDXL दोनों प्लेटफ़ॉर्म पर काम करता है। Civitai के पास SDXL चेकपॉइंट और LoRA की विशाल लाइब्रेरी है, क्योंकि कम्युनिटी ने 2023 में SDXL को भारी मात्रा में अपनाया था। TensorArt SDXL जनरेशन सपोर्ट करता है, लेकिन मॉडल के विकल्प कम हैं।
Flux Black Forest Labs की नई आर्किटेक्चर है, जो फ़ोटोरियलिस्टिक और प्रॉम्प्ट-सटीक काम के लिए तेज़ी से पसंदीदा विकल्प बन रही है। TensorArt ने Flux सपोर्ट जल्दी जोड़ा था और वह अच्छी तरह परिपक्व हो चुका है। Civitai Flux मॉडल डाउनलोड के लिए होस्ट करता है और ऑन-साइट Flux जनरेशन सपोर्ट करता है, जिसके विकल्प लगातार बढ़ रहे हैं।
LoRA कंपैटिबिलिटी में Civitai पूरी तरह आगे है। यह प्लेटफ़ॉर्म LoRA शेयरिंग के इर्द-गिर्द ही बना था। आपको खास कैरेक्टर, स्टाइल, ऑब्जेक्ट, चेहरों और एस्थेटिक्स पर प्रशिक्षित LoRA ऐसी संख्या में मिलेंगे जो TensorArt की पेशकश से कहीं ज़्यादा है। अगर आपका वर्कफ़्लो सटीक स्टाइल कंट्रोल या लगातार एक जैसे सब्जेक्ट के लिए एडैप्टर स्टैक करने पर निर्भर है, तो यह बहुत मायने रखता है।
Civitai कंटेंट नीति की सीमाओं के भीतर कम्युनिटी सदस्यों को मॉडल आसानी से अपलोड करने देता है। इसी खुले योगदान मॉडल की वजह से लाइब्रेरी इतनी विशाल है। TensorArt में क्यूरेशन और समीक्षा के साथ अधिक नियंत्रित अपलोड प्रक्रिया है।
अगर आप अपने LoRA ट्रेन करते हैं या चेकपॉइंट फ़ाइन-ट्यून करते हैं और उन्हें बड़ी ऑडियंस के साथ शेयर करना चाहते हैं, तो Civitai स्पष्ट विकल्प है। प्लेटफ़ॉर्म पर बिल्ट-इन वर्ज़न मैनेजमेंट है, एम्बेड की गई सैंपल इमेज वाले मॉडल कार्ड हैं, और सक्रिय मॉडल रिलीज़ रखने वाले क्रिएटर्स के लिए खास कम्युनिटी टूल्स हैं।
💡 Flux LoRA पर नोट: Flux आर्किटेक्चर LoRA फ़ाइन-ट्यूनिंग को SD 1.5 और SDXL से अलग तरीके से संभालती है। ट्रेनिंग डेटासेट और हाइपरपैरामीटर में बदलाव करने पड़ते हैं, और मौजूदा कुछ LoRA वर्कफ़्लो सीधे नहीं चलते। दोनों प्लेटफ़ॉर्म अभी भी Flux LoRA इकोसिस्टम के पूर्ण सपोर्ट तक पहुँचने में लगे हैं, लेकिन कम्युनिटी-प्रशिक्षित Flux LoRA की उपलब्धता में Civitai आगे है।
इन प्लेटफ़ॉर्मों की किसी भी ईमानदार तुलना में यह विषय अनिवार्य है।
TensorArt सख्त कंटेंट मॉडरेशन के साथ चलता है। स्पष्ट (explicit) कंटेंट की अनुमति नहीं है, और प्लेटफ़ॉर्म सक्रिय रूप से जनरेशन को फ़िल्टर करता है। इससे यह उन यूज़र्स के लिए सुलभ रहता है जो कंटेंट प्रतिबंध वाले माहौल में हैं, और इसका मतलब है कि प्लेटफ़ॉर्म कम नियामक जटिलताओं के साथ अलग-अलग बाज़ारों में काम कर सकता है।
कुछ यूज़र इसे सीमित मानते हैं, खासकर वे जो ऐसे लोकल सेटअप से आते हैं जहाँ जनरेशन पूरी तरह बेरोकटोक होती है। TensorArt का कहना है कि एक क्लाउड सेवा के रूप में, जिस पर होस्टिंग की ज़िम्मेदारियाँ हैं, उसे ऐसी सेवा की शर्तें लागू करनी होती हैं जो पूरी तरह लोकल टूल्स पर लागू नहीं होतीं।
Civitai ने ऐतिहासिक रूप से अधिक वयस्क कंटेंट की अनुमति दी है, जिसमें अकाउंट वेरिफ़िकेशन और ऑप्ट-इन सेटिंग्स के पीछे रखा गया स्पष्ट मटीरियल भी शामिल है। इस उदार दृष्टिकोण की वजह से प्लेटफ़ॉर्म तेज़ी से बड़ी कम्युनिटी आकर्षित कर पाया। कई मॉडल क्रिएटर्स ने खास तौर पर Civitai चुना, क्योंकि यह उन मॉडलों को जगह देता था जिन्हें दूसरे प्लेटफ़ॉर्म होस्ट नहीं करते थे, जैसे वयस्क कंटेंट पर प्रशिक्षित मॉडल।
इसके साथ असली नुकसान भी जुड़े हैं। प्लेटफ़ॉर्म पर पेमेंट प्रोसेसरों का दबाव रहा है और उसने कई बार अपनी कंटेंट नीतियाँ बदली हैं। 2023 और 2024 में Civitai ने इस बात में बड़े बदलाव किए कि स्पष्ट कंटेंट तक कैसे पहुँचा जा सकता है, जिसमें कुछ कंटेंट कैटेगरी के लिए पहचान-सत्यापित अकाउंट अनिवार्य करना भी शामिल है।
मौजूदा स्थिति यह है: Civitai अब भी TensorArt से अधिक उदार कंटेंट की अनुमति देता है, लेकिन प्लेटफ़ॉर्म अपनी लॉन्च के समय की तुलना में कम बेरोकटोक है। दोनों प्लेटफ़ॉर्म कम्युनिटी की अपेक्षाओं और पेमेंट प्रोसेसर की ज़रूरतों के बीच के तनाव से निपट रहे हैं, और यह तनाव दोनों तरफ़ पूरी तरह हल नहीं हुआ है।
लगातार रचनात्मक काम के लिए कोई भी प्लेटफ़ॉर्म पूरी तरह मुफ़्त नहीं है, हालाँकि दोनों आकस्मिक खोज के लिए उपयोगी फ़्री टियर देते हैं।
TensorArt क्रेडिट इस्तेमाल करता है। फ़्री अकाउंट्स को रोज़ाना एक आवंटन मिलता है, जो सीमित संख्या में जनरेशन को कवर करता है। यह रकम रिज़ॉल्यूशन और मॉडल की जटिलता के आधार पर बदलती है। ज़्यादा रिज़ॉल्यूशन वाले आउटपुट और प्रीमियम मॉडल प्रति जनरेशन ज़्यादा क्रेडिट खर्च करते हैं।
पेड प्लान बड़े क्रेडिट पूल, प्राथमिकता वाली जनरेशन कतारें, तेज़ प्रोसेसिंग और कभी-कभी खास मॉडल तक पहुँच देते हैं। क्रेडिट की कीमत तुलनीय गुणवत्ता स्तरों पर दूसरे क्लाउड AI आर्ट प्लेटफ़ॉर्मों के मुकाबले प्रतिस्पर्धी है।
फ़्री टियर का फ़ैसला: आकस्मिक खोज और टेस्टिंग के लिए पर्याप्त। रोज़ के गंभीर रचनात्मक काम के लिए सीमित।
Civitai अपनी आंतरिक मुद्रा के रूप में "Buzz" इस्तेमाल करता है। फ़्री अकाउंट्स को ऑन-साइट जनरेशन के लिए Buzz भत्ता मिलता है। अतिरिक्त Buzz खरीदा जा सकता है या कम्युनिटी योगदान से कमाया जा सकता है: अच्छी प्रतिक्रिया पाने वाले मॉडल अपलोड करके, गुणवत्तापूर्ण कंटेंट बनाकर, या शेयर्ड जनरेशन पर दूसरे यूज़र्स से टिप पाकर।
कम्युनिटी योगदान वाला पहलू सच में अलग है: सक्रिय मॉडल क्रिएटर्स और अच्छे रिव्यूअर अपने काम से Buzz कमा सकते हैं, जिससे उनकी जनरेशन लागत कम हो सकती है या खत्म भी हो सकती है। जो पावर यूज़र प्लेटफ़ॉर्म में सार्थक योगदान देते हैं, उनके लिए असली लागत TensorArt के पूरी तरह लेन-देन वाले क्रेडिट मॉडल से काफ़ी कम हो सकती है।
| प्राइसिंग कारक | TensorArt | Civitai |
|---|---|---|
| फ़्री टियर | रोज़ाना क्रेडिट | Buzz भत्ता |
| मुफ़्त क्रेडिट कमाएँ | नहीं | हाँ, कम्युनिटी के ज़रिए |
| पेड प्लान | क्रेडिट पैकेज | Buzz खरीद |
| मॉडल डाउनलोड | अकाउंट के साथ मुफ़्त | अकाउंट के साथ मुफ़्त |
| क्रिएटर मोनेटाइज़ेशन | नहीं | हाँ, टिप्स के ज़रिए |
| प्राथमिकता जनरेशन | पेड प्लान | पेड Buzz |
सही जवाब पूरी तरह इस पर निर्भर करता है कि आप क्या हासिल करना चाहते हैं।
TensorArt चुनें अगर आप:
Civitai चुनें अगर आप:
दोनों इस्तेमाल करें अगर आप:
बहुत से गंभीर AI आर्टिस्ट इसी तरह काम करते हैं। Civitai मॉडल खोज, डाउनलोड और कम्युनिटी संभालता है। जब लोकल मशीन चालू न हो या कोई खास मॉडल दोनों प्लेटफ़ॉर्म पर उपलब्ध हो, तब एक क्लाउड प्लेटफ़ॉर्म तेज़ जनरेशन संभालता है।
अगर आप TensorArt की क्रेडिट पाबंदियों या Civitai के डाउनलोड-फिर-कॉन्फ़िगर वर्कफ़्लो के बिना मौजूदा Flux और Stable Diffusion मॉडल चलाना चाहते हैं, तो PicassoIA ब्राउज़र में तुरंत जनरेट करने के लिए तैयार मॉडलों का संग्रह देता है।
Flux Kontext Max फ़ोटोरियलिस्टिक पोर्ट्रेट और दृश्य जनरेशन के लिए उपलब्ध सबसे सक्षम मॉडलों में से एक है। यह जटिल, खास प्रॉम्प्ट को सटीकता से संभालता है और अलग-अलग विषयों और रोशनी की स्थितियों में लगातार नतीजे देता है।
Flux 1.1 Pro Ultra 4-मेगापिक्सल आउटपुट देता है, जिसमें बेहतरीन डिटेल बनी रहती है। उन इमेज के लिए अच्छा है जहाँ बारीक टेक्सचर, बालों की डिटेल और सतह की शार्पनेस अंतिम नतीजे के लिए मायने रखती हैं।
Flux Kontext Fast कुछ गुणवत्ता की कीमत पर रफ़्तार देता है, और मिनटों के बजाय सेकंडों में ठोस नतीजे बनाता है। कंपोज़िशन पर प्रयोग करने और अंतिम हाई-क्वालिटी रेंडर से पहले प्रॉम्प्ट टेस्ट करने के लिए यह सही विकल्प है।
Flux Redux Dev इमेज वेरिएशन में माहिर है, जो एक रेफ़रेंस इमेज लेकर सुसंगत स्टाइलिस्टिक विकल्प बनाता है। यह तब खास तौर पर उपयोगी है जब आप प्रॉम्प्ट को शुरू से बनाए बिना देखना चाहते हैं कि कोई कंपोज़िशन अलग-अलग विज़ुअल ट्रीटमेंट में कैसे टिकती है।
Flux 2 Flex एक ही मॉडल में जनरेशन और इमेज एडिटिंग दोनों संभालता है, और एक एकीकृत वर्कफ़्लो में इनपेंटिंग, आउटपेंटिंग और प्रॉम्प्ट-गाइडेड बदलाव कवर करता है।
जो यूज़र क्लासिक Stable Diffusion आर्किटेक्चर के भीतर रहना पसंद करते हैं, उनके लिए Stable Diffusion 3 और मूल Stable Diffusion उस आधार पर बने प्रॉम्प्ट स्टाइल और वर्कफ़्लो के लिए उपलब्ध हैं। Realistic Vision v5.1 उन क्रिएटर्स के लिए भी उपलब्ध है जो वही खास फ़ोटोरियलिस्टिक एस्थेटिक चाहते हैं, जिसने Civitai जैसे प्लेटफ़ॉर्म पर इसे कम्युनिटी का प्रमुख मॉडल बनाया।
Flux Schnell LoRA तेज़ Flux Schnell बेस के ऊपर कस्टम LoRA एडैप्टर सपोर्ट जोड़ता है, जिससे आप तेज़ जनरेशन में फ़ाइन-ट्यून्ड स्टाइल और सब्जेक्ट लगा सकते हैं, बिना रफ़्तार के फ़ायदे को खोए।
TensorArt और Civitai की तुलना एक ही सवाल के दो सच में अलग जवाब दिखाती है: Stable Diffusion प्लेटफ़ॉर्म को किसे प्राथमिकता देनी चाहिए? Civitai कम्युनिटी के खुलेपन, मॉडल विविधता और क्रिएटर मोनेटाइज़ेशन पर दाँव लगाता है। TensorArt सुलभता, क्यूरेटेड गुणवत्ता और एक परिष्कृत जनरेशन अनुभव पर दाँव लगाता है।
दोनों में से कोई भी गलत नहीं है। ज़्यादातर गंभीर AI आर्टिस्टों के लिए सबसे अच्छा वर्कफ़्लो दोनों प्लेटफ़ॉर्म इस्तेमाल करता है, साथ में एक ऐसा क्लाउड विकल्प जो उन्हें किसी एक प्लेटफ़ॉर्म की सीमाओं में बाँधे नहीं। अगर आपने अभी तक नहीं देखा कि मौजूदा Flux और Stable Diffusion मॉडल अपने सबसे अच्छे रूप में क्या बना सकते हैं, तो दो साल पहले उपलब्ध चीज़ों और आज उपलब्ध चीज़ों के बीच का अंतर काफ़ी बड़ा है। PicassoIA खोलें, एक मॉडल चुनें और अभी एक प्रॉम्प्ट चलाएँ। नतीजे शायद बदल दें कि आपको असल में कौन से टूल्स चाहिए।
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