उन्नत Image तकनीकें: Inpainting, Outpainting, और ControlNet
Prompt Engineering कोर्स का हिस्सा
पिछले दो पाठों में आपने टेक्स्ट प्रॉम्प्ट से पूरी इमेज बनाईं और संरचना, शैली तथा नकारात्मक प्रॉम्प्ट से उन्हें दिशा देना सीखा। वह तरीक़ा मॉडल को रचनात्मक छूट खुलकर देता है, जो टहलकर देखने के समय ताक़त है और तब समस्या है जब आपको कोई एक ख़ास नतीजा चाहिए। यह पाठ चार तकनीकें लेता है, जो उस रचनात्मक आज़ादी का कुछ हिस्सा आपको लौटा देती हैं और बदले में यह पक्का नियंत्रण देती हैं कि क्या टिकेगा और क्या बदलेगा।
आठवें पाठ में जेनरेशन यादृच्छिक शोर से शुरू होती थी और आपके प्रॉम्प्ट की दिशा में डिनॉइज़ होती जाती थी। इमेज-टु-इमेज (जिसे अक्सर img2img लिखा जाता है) शुरुआती बिंदु बदल देती है: शोर की जगह मॉडल किसी मौजूदा इमेज से शुरू करता है और वहीं से डिनॉइज़ करता है। नतीजे को दिशा प्रॉम्प्ट अब भी देता है, पर स्रोत तस्वीर उसे एक जाने-पहचाने आकार की ओर खींचती रहती है। ...
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यह पाठ शुरू करेंउन्नत Image तकनीकें: Inpainting, Outpainting, और ControlNetआप क्या सीखेंगे
- Image-to-image generation
- Inpainting with masks
- Outpainting to extend a canvas
- ControlNet for pose, depth, and edge guidance
यह पाठ अपनी भाषा में पढ़ें
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
