GPT Image 2.5 AI تصویر جنریٹر
GPT Image 2.5 Flare سے تقویت یافتہ۔ خیالات کو تیزی سے تصاویر میں بدلیں اور زیادہ قدرتی روشنی اور بھرپور تفصیل کے ساتھ متن یا حوالہ جاتی تصاویر سے پورٹریٹ، پوسٹرز، اور مصنوعات کے بصری مواد بنائیں۔
Raphael پیش کرتا ہے GPT Image 2.5 Flare، جو OpenAI کا روزمرہ کی تخلیقی صلاحیتوں کے لیے تیز تصویری ماڈل ہے۔ Raphael میں اپنے موضوع، ترتیب، اور انداز کو بیان کریں، یا واقف لوگوں اور اشیاء کو نئے مناظر میں رکھنے کے لیے ایک حوالہ جاتی تصویر اپ لوڈ کریں۔ خیالات کی تلاش سے لے کر تفصیلات کو بہتر بنانے تک، اپنے کام کے مطابق ایک سائز اور معیار کی سطح کا انتخاب کریں۔
سرکاری مثالوں سے تحریک حاصل کریں۔
تصاویر OpenAI کے سرکاری شوکیس سے ہیں۔ پرامپٹس بصری پر مبنی ہیں۔ ایک مثال منتخب کریں اور اس کے حوالہ پرامپٹ کا استعمال کرتے ہوئے تخلیق کرنا شروع کریں۔
Create a wide surreal science-fiction scene: an illuminated futuristic city hangs upside down across the top, with skyscrapers and orange-gold lights extending downward. Below it, a person in dark clothing floats horizontally through a deep blue starry sky with thin clouds. Keep the inverted spatial relationship clear, using cool blue and warm gold contrast for a cinematic mood. No text.
سرکاری مثالوں میں انداز اور تفصیل کو دریافت کریں
تصاویر OpenAI کے سرکاری ریلیز پیج سے ہیں۔ ساتھ موجود پرامپٹس تحریک کے لیے بصری تشریحات ہیں، نہ کہ اصل سرکاری پرامپٹس۔
“Create a 1950s retrofuturist illustration of a family of three on an observation platform, looking into an enormous cylindrical space habitat. Green hills, lakes, orderly cities, and roads curve upward along its inner surface. Through the opening on the left, show the Sun and a starry sky. Use warm sunlight, cream-colored architecture, soft green landscapes, and detailed painted textures. Wide landscape composition, no text.”
تفصیلات کھوئے بغیر پیچیدہ ہدایات پر عمل کریں
GPT Image 2.5 موضوع کی جگہ، مکانی تعلقات، رنگ، اور بصری انداز کے بارے میں ہدایات کو ایک مربوط تصویر میں یکجا کرنے میں بہتر ہے۔ پیش منظر میں موجود لوگوں، فاصلے پر موجود فن تعمیر، منظر میں روشنی، اور وہ تفصیلات بیان کریں جو آپ شامل کرنا چاہتے ہیں۔ یہ اس سمت کو برقرار رکھنے کا زیادہ امکان رکھتا ہے جیسے جیسے بریف زیادہ مخصوص ہوتا جاتا ہے، جو اسے دنیا سازی، اشتہاری تصورات، اور احتیاط سے منصوبہ بند کمپوزیشن والے بصری مواد کے لیے مفید بناتا ہے۔
“Using the three adult men in the reference collage, place them in the same indoor party snapshot in their original left-to-right order. Preserve their individual facial features, hairstyles, and glasses. Have them smile shoulder to shoulder, with the men on either side holding red cups. Add a crowded party background, warm room lighting, direct flash, subtle grain, and a nostalgic candid-photo feel. Landscape composition.”
منظر بدلیں، لوگوں کو پہچانا جا سکے
جب آپ کسی حوالہ جاتی تصویر کی ترتیب، لباس، یا بصری انداز کو تبدیل کرتے ہیں، تو ماڈل چہرے کی خصوصیات، بالوں کے انداز، اور دیگر قابل شناخت تفصیلات کو منتقل کرنے میں بہتر ہوتا ہے۔ متعدد تصاویر ایک نئی کمپوزیشن کے لیے موضوعات بھی فراہم کر سکتی ہیں۔ یہ سرکاری مثال تین لوگوں کو الگ الگ تصاویر سے ایک پارٹی سنیپ شاٹ میں لاتی ہے، جو تھیم پر مبنی گروپ پورٹریٹ اور تخیلاتی مناظر کے لیے ایک مفید طریقہ کار کی وضاحت کرتی ہے۔ استعمال کرنے سے پہلے نتیجے میں موجود ذاتی تفصیلات کا جائزہ لیں۔
“Make the bed in the reference photo neatly: smooth the white duvet and arrange the pillows against the gray headboard. Preserve the composition, bedside tables, two lamps, window, door, rug, and existing light and shadows. Change only how the bedding is arranged.”
جو آپ مانگیں اسے تبدیل کریں، باقی کو برقرار رکھیں
ایک حوالہ جاتی تصویر اپ لوڈ کریں اور بیان کریں کہ کیا تبدیل ہونا چاہیے اور کیا برقرار رہنا چاہیے۔ GPT Image 2.5 ارد گرد کے موضوعات، کمپوزیشن، اور روشنی کو برقرار رکھتے ہوئے مطلوبہ ایڈجسٹمنٹ کرنے میں بہتر ہے۔ اس بیڈ روم کی مثال میں، بستر کو صاف کیا جاتا ہے جبکہ بیڈ سائیڈ ٹیبلز، لیمپ، کھڑکی، اور کمرے کی ترتیب برقرار رہتی ہے۔ اسی طریقہ کار کو کسی چیز کو تبدیل کرنے، پس منظر کو ایڈجسٹ کرنے، یا لباس کے رنگوں کو تبدیل کرنے کے لیے استعمال کریں، ارد گرد کے منظر کی کم ناپسندیدہ دوبارہ ڈیزائننگ کے ساتھ۔
“Design a two-by-four collection of eight vintage US national park stamps: Yellowstone, Grand Canyon, Acadia, Zion, Glacier, Great Smoky Mountains, Denali, and Everglades. Give each stamp a cream perforated border, a prominent park name, and concise location text. Feature a geyser, canyon, coastal lighthouse, red cliffs, snowy mountain lake, misty hills, a caribou, and wetland birds respectively. Use vintage travel-poster colors and print textures on a black background.”
متن اور تصاویر کو ایک مربوط ڈیزائن میں لائیں
سرخیوں، متن کی درجہ بندی، گرافک کی جگہ، اور بصری انداز کو ایک ساتھ بیان کریں تاکہ تحریر کمپوزیشن کا حصہ بن جائے۔ GPT Image 2.5 متعلقہ ڈیزائنز میں ایک مستقل بصری سمت کو برقرار رکھتے ہوئے پیچیدہ لے آؤٹس کو سنبھالنے میں بہتر ہے۔ یہ ڈاک ٹکٹ کا مجموعہ مختلف پارک کے مناظر، ناموں، اور سرحدوں کو ایک سیریز میں یکجا کرتا ہے۔ یہ پوسٹر ڈرافٹس، انفوگرافکس، اور مربوط بصری اثاثوں کے لیے مفید ہے؛ حتمی استعمال سے پہلے ہجے، اعداد، اور حقائق پر مبنی معلومات کی جانچ کریں۔
دیگر ماڈلز کو ایکسپلور کریں
ایک جنریٹر میں بہترین امیج ماڈلز کے درمیان سوئچ کریں۔
Nano Banana 2
تیز اسٹائل کنٹرول کے ساتھ ملٹی ریفرنس ایڈیٹس۔
Nano Banana 2 Lite
11 کریڈٹ میں تیز 1K جنریشن اور ایڈیٹنگ۔
GPT Image 2
دقیق پرامپٹس، صاف ٹیکسٹ، پروڈکٹ شاٹس۔
Seedream 5.0 Lite
سینیمیٹک حقیقت پسندی اور ڈرامائی روشنی۔
Seedream 5.0 Pro
پیشہ ورانہ 1K/2K بنانا اور ملٹی ریفرنس ایڈیٹنگ۔
Seedream 4.5
2K / 4K جنریشن اور ریفرنس ایڈیٹنگ۔
اپنی اگلی تخلیق کے لیے ایک GPT Image ماڈل کا انتخاب کریں۔
دونوں ورژنز میں سائز، حوالہ سپورٹ، اور کریڈٹس کا موازنہ کریں۔ ایک جیسے نام والے معیار کی سطحیں مساوی تصویری معیار کی ضمانت نہیں دیتیں۔
| خصوصیت | GPT Image 2 | GPT Image 2.5 |
|---|---|---|
| ریزولوشن | 1K / 2K / 4K | 1K / 2K / 4K |
| پہلو کا تناسب | 13 اختیارات | 15 اختیارات، بشمول 1:3 / 3:1 |
| معیار کی سطحیں | کم / درمیانہ / زیادہ | کم / درمیانہ / زیادہ / بہت زیادہ / زیادہ سے زیادہ |
| حوالہ تصاویر | 16 تک | 16 تک |
| فی جنریشن تصاویر | 1–4 تصاویر | 1–4 تصاویر |
| پرامپٹ کی حد | 8,000 حروف | 10,000 حروف |
| 1K مربع کریڈٹس (کم / درمیانہ / زیادہ) | 4 / 24 / 92 کریڈٹس | 2 / 5 / 17 کریڈٹس (50% چھوٹ) |
| حوالہ تصویر کی فیس | کوئی اضافی حوالہ تصویر کریڈٹس نہیں | +3 کریڈٹس فی حوالہ، فی آؤٹ پٹ تصویر |
| کے لیے بہترین موزوں | عمومی تصویری تخلیق، پوسٹرز اور مصنوعات کے بصری | تیز روزمرہ تخلیق، حوالہ پر مبنی جنریشن اور تصویری تفصیل |
کریڈٹ کی مثالوں میں "بلی"، 1K مربع، ایک آؤٹ پٹ، اور کوئی حوالہ تصاویر استعمال نہیں کی گئی ہیں۔ قیمتیں کم / درمیانہ / زیادہ ترتیب میں درج ہیں۔ GPT Image 2.5 کی قیمتوں میں 50% جنریشن ڈسکاؤنٹ شامل ہے۔ جنریٹ کرنے سے پہلے کریڈٹس کا جائزہ لیں۔ ایک جیسے نام والے معیار کی ترتیبات مساوی تصویری معیار کی ضمانت نہیں دیتیں۔
منصوبہ منتخب کریں
مفت تصاویر میں واٹر مارک شامل ہوتا ہے۔ صاف آؤٹ پٹ، تیز تخلیق، اور تجارتی استعمال کے لیے اپ گریڈ کریں۔
پیشہ ورانہ
-50%- اپ گریڈ کے بعد تمام جدید ماڈلز دستیاب ہوں گے
MiniMax H3
Gemini
Nano Banana
GPT
SeedreamVeo
Seedance 2.5
Kling - 2,000 کریڈٹ ماہانہ
- زیادہ سے زیادہ 2,000 تیز تصاویر
- زیادہ سے زیادہ 250 بنیادی ویڈیوز
- لامحدود Seedream 3.5 جنریشنز
- ترجیحی قطار
- کوئی واٹر مارک نہیں
- تصاویر کی بیچ اپ اسکیلنگ
اعلیٰ ترین
-50%- اپ گریڈ کے بعد تمام جدید ماڈلز دستیاب ہوں گےMiniMax H3GeminiNano BananaGPTSeedreamVeoSeedance 2.5Kling
- 5,000 کریڈٹ ماہانہ
- زیادہ سے زیادہ 5,000 تیز تصاویر
- زیادہ سے زیادہ 625 بنیادی ویڈیوز
- لامحدود Seedream 3.5 جنریشنز
- اعلیٰ ترین ترجیحی قطار
- کوئی واٹر مارک نہیں
- تصاویر کی بیچ اپ اسکیلنگ
- مکمل رازداری
میکس
-50%- اپ گریڈ کے بعد تمام جدید ماڈلز دستیاب ہوں گےMiniMax H3GeminiNano BananaGPTSeedreamVeoSeedance 2.5Kling
- 10,000 کریڈٹ ماہانہ
- زیادہ سے زیادہ 10,000 تیز تصاویر
- زیادہ سے زیادہ 1,250 بنیادی ویڈیوز
- لامحدود Seedream 3.5 جنریشنز
- اعلیٰ ترین ترجیحی قطار
- کوئی واٹر مارک نہیں
- تصاویر کی بیچ اپ اسکیلنگ
- مکمل رازداری
GPT Image 2.5 اکثر پوچھے جانے والے سوالات
حوالہ جاتی تصاویر، تصاویر کے سائز، معیار کی ترتیبات، اور کریڈٹس کے بارے میں جانیں۔
GPT Image 2.5 کیا ہے؟
Raphael روزمرہ کی تیز تخلیقی صلاحیتوں کے لیے GPT Image 2.5 Flare پیش کرتا ہے۔ متن سے ایک تصویر بنائیں، یا حوالہ جات اپ لوڈ کریں اور مطلوبہ منظر، ترتیب، اور انداز کو بیان کریں۔
یہ GPT Image 2 سے کیسے مختلف ہے؟
Flare جنریشن کی رفتار، حوالہ کی وفاداری، اور تصویر کی تفصیل کو بہتر بناتا ہے، جس میں انتخاب کے لیے معیار کی مزید سطحیں ہیں۔ ایک جیسے نام والی معیار کی سطحیں ورژن کے لحاظ سے براہ راست مساوی نہیں ہیں، لہذا ایک ہی تخلیقی بریف کا استعمال کرتے ہوئے نتائج کا موازنہ کریں۔
میں کتنی حوالہ جاتی تصاویر اپ لوڈ کر سکتا ہوں؟
JPG، PNG، یا WebP فارمیٹ میں زیادہ سے زیادہ 16 حوالہ جاتی تصاویر اپ لوڈ کریں، ہر تصویر کے لیے زیادہ سے زیادہ 50MB۔ حوالہ جات ماڈل کو آپ کے موضوع اور انداز کو سمجھنے میں مدد کرتے ہیں، لیکن اس بات کی ضمانت نہیں دیتے کہ ہر اصل تفصیل برقرار رہے گی۔
میرا پرامپٹ کتنا لمبا ہو سکتا ہے؟
GPT Image 2.5 Flare، Raphael میں 10,000 حروف تک کے پرامپٹس کو سپورٹ کرتا ہے۔ موضوع، کمپوزیشن، انداز، اور کسی بھی متن کی واضح وضاحتیں جو آپ چاہتے ہیں، عام طور پر اسی طرح کی ہدایات کو دہرانے سے زیادہ مفید ہوتی ہیں۔
کون سے سائز اور معیار کی سطحیں دستیاب ہیں؟
عام پہلو تناسب اور 1K، 2K، یا 4K ریزولوشن ٹائرز میں سے انتخاب کریں، جس میں کم، درمیانی، اعلیٰ، xاعلیٰ، اور زیادہ سے زیادہ معیار کی ترتیبات شامل ہیں۔ سائز پکسل کے طول و عرض کا تعین کرتا ہے، جبکہ معیار رینڈرنگ کی کوشش کو کنٹرول کرتا ہے۔ اعلیٰ ترتیبات عام طور پر زیادہ کریڈٹس اور وقت کا تقاضا کرتی ہیں۔
کیا 4K کا مطلب 4096×4096 ہے؟
نہیں۔ پکسل کے طول و عرض پہلو تناسب پر منحصر ہوتے ہیں: 16:9 پر 4K، 3840×2160 ہے، جبکہ مربع آؤٹ پٹ 2880×2880 ہے۔ بڑی ریزولوشن کا آؤٹ پٹ تجرباتی رہتا ہے، اور نتائج مواد کے ساتھ مختلف ہو سکتے ہیں۔
میں ایک وقت میں کتنی تصاویر بنا سکتا ہوں؟
ایک وقت میں 1–4 تصاویر بنائیں۔ آپ جمع کرانے سے پہلے درکار کل کریڈٹس کا جائزہ لے سکتے ہیں۔
کریڈٹس اور 50% رعایت کیسے کام کرتی ہے؟
جنریشن کے چارجز پر 50% رعایت ہے؛ حوالہ جاتی تصاویر کی فیس پر رعایت نہیں ہے۔ ایک تصویر بناتے وقت، ہر حوالہ جاتی تصویر 3 کریڈٹس کا اضافہ کرتی ہے۔ جمع کرانے سے پہلے کل کا جائزہ لیں۔ جنریشن کا چارج ظاہر کردہ تخمینے کے مطابق لیا جاتا ہے، تکمیل کے بعد کوئی اضافی استعمال کا چارج نہیں ہوتا۔
جنریشن میں کتنا وقت لگتا ہے؟
Flare تیز تخلیق کے لیے ڈیزائن کیا گیا ہے، لیکن جنریشن کا وقت معیار، سائز، پرامپٹ کی پیچیدگی، اور سروس کے بوجھ پر منحصر ہوتا ہے۔ اعلیٰ معیار اور پیچیدہ مناظر میں عام طور پر زیادہ وقت لگتا ہے۔
کیا متن اور لوگ ہمیشہ بالکل صحیح نظر آئیں گے؟
ہمیشہ نہیں۔ ماڈل حوالہ کی وفاداری اور ہدایات کی پیروی کو بہتر بناتا ہے، لیکن اہم متن، ذاتی تفصیلات، اور پیچیدہ لے آؤٹس کو اب بھی جائزہ اور ایک اور جنریشن کی ضرورت پڑ سکتی ہے۔
