इमेज जनरेशन के लिए मानक प्रथाएं
Prompt Engineering कोर्स का हिस्सा
पिछले पाठ ने आपको यह समझ दी कि डिफ़्यूज़न मॉडल यादृच्छिक शोर से डिनॉइज़िंग करते हुए टेक्स्ट प्रॉम्प्ट को इमेज में कैसे बदलता है। यह पाठ उसी समझ को कुछ ऐसी आदतों में बदलता है जिनसे लिखे गए इमेज प्रॉम्प्ट उस चीज़ के ज़्यादा क़रीब उतरते हैं जो आपने मन में देखी थी। तीसरे पाठ के पाँचों सिद्धांत यहाँ भी लागू हैं: आप दिशा देते हैं, बताते हैं कि फ़्रेम कैसा दिखना चाहिए, और सोच-समझकर सुधार करते जाते हैं, ठीक वही क़दम जो आपने...
किसी इमेज मॉडल से a coffee mug माँगिए और वह कुछ न कुछ दे ही देगा, पर जो भी निर्णय आपने खुले छोड़े थे वे सब मॉडल ख़ुद भर रहा है: सामग्री, कोण, रोशनी, मिज़ाज, और यह भी कि वह फ़ोटो जैसा दिखे या कार्टून जैसा। धुँधला प्रॉम्प्ट खुलकर विफल नहीं होता। वह बस "coffee mug" टैग वाली हर उस चीज़ का एक आम औसत लौटा देता है जो उसने कभी देखी है। ...
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यह पाठ शुरू करेंइमेज जनरेशन के लिए मानक प्रथाएंआप क्या सीखेंगे
- Prompt structure of subject, medium, style, and lighting
- Art styles and artist or era modifiers
- Composition and camera modifiers
- Negative prompts and aspect ratio
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इस कोर्स के सभी पाठ
11 पाठ- 1Prompt क्या है20 मिनट
- 2Large Language Models टेक्स्ट कैसे बनाते हैं30 मिनट
- 3प्रॉम्प्टिंग के पाँच सिद्धांत30 मिनट
- 4टेक्स्ट जनरेशन के लिए मानक तरीके35 मिनट
- 5Prompt Templates और Function Calling35 मिनट
- 6Vector Databases और Retrieval-Augmented Generation40 मिनट
- 7Autonomous Agents: Memory और Tools40 मिनट
- 8Diffusion Models तस्वीरें कैसे बनाते हैं30 मिनट
- 9इमेज जनरेशन के लिए मानक प्रथाएं35 मिनट
- 10उन्नत Image तकनीकें: Inpainting, Outpainting, और ControlNet35 मिनट
- 11AI-संचालित एप्लिकेशन बनाना40 मिनट
