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पेश है Qwen Image 3 Text to Image

Qwen Image 3 Text to Image

Renders legible in-image text and typography from a plain prompt

High-quality text-to-image generation

उदाहरण 1
उदाहरण 1

Qwen Image 3 Text to Image लिखित विवरण को एक तैयार छवि में बदल देता है, जिसमें दृश्य के अंदर सीधे पढ़ने योग्य पाठ और टाइपोग्राफी को रेंडर करने की उत्कृष्ट क्षमता है। चाहे आप एक साइन, कार्ड, पोस्टर हेडलाइन या ऐसा लेबल चाहें जिसे दर्शक वास्तव में पढ़ सकें, यह मॉडल शब्दों को प्रथम श्रेणी के दृश्य तत्वों के रूप में मानता है, न कि उत्पन्न कला में अक्सर दिखने वाले धुंधले, अस्पष्ट अक्षरों के रूप में। इससे यह उन सभी के लिए स्वाभाविक रूप से उपयुक्त हो जाता है जिन्हें एक ही संरचना में छवि और पाठ को एक साथ काम करने की आवश्यकता होती है。

इसके मूल में, मॉडल आपका प्रॉम्प्ट पढ़ता है और शून्य से एक छवि बनाता है। आप रोजमर्रा की भाषा में वर्णन करते हैं कि क्या चाहते हैं, और यह विषय, सेटिंग, शैली और छवि पर कोई भी पाठ जो आप अनुरोध करते हैं, उसे संयोजित करता है। एक ही प्रॉम्प्ट विशिष्ट चरित्र, क्रिया, वातावरण और लिखित संदेश को एक साथ संभाल सकता है — उदाहरण के लिए, एक प्यारा बच्चा कोआला जो एक पढ़ने योग्य स्लोगन वाला कार्ड पकड़े हुए वाटर स्लाइड पर सवार हो। परिणाम एक सुसंगत चित्र होता है जहां पाठ दृश्य में स्वाभाविक रूप से बैठता है, न कि चिपकाया हुआ लगता है。

मॉडल की सबसे व्यावहारिक ताकतों में से एक द्विभाषी प्रॉम्प्टिंग है। यह अंग्रेजी और चीनी दोनों को समझता है, इसलिए आप अपनी निर्देश whomever भाषा में लिख सकते हैं जो सबसे स्वाभाविक लगे, और यह किसी भी भाषा में पाठ रेंडर कर सकता है। प्रॉम्प्ट 800 अक्षरों तक हो सकते हैं, जो आपको विस्तार से बताने के लिए पर्याप्त जगह देते हैं: संरचना, मूड, रंग पैलेट, लाइटिंग, कैमरा एंगल, स्टाइलिंग नोट्स और छवि में दिखने वाले सटीक शब्द。

मॉडल को स्टाइलाइज्ड वर्क, ट्रांसफॉर्मेशन और टाइपोग्राफी के लिए टैग किया गया है, और ये टैग इसकी चमक को दर्शाते हैं। स्टाइलाइज्ड आउटपुट आपको केवल फोटोरियलिज्म के बजाय इलस्ट्रेटेड, ग्राफिक या डिजाइन-फॉरवर्ड लुक्स की ओर धकेलने देते हैं। टाइपोग्राफी फोकस का मतलब है कि हेडलाइन पाठ, हैंड-लेटर्ड कार्ड्स, प्रोडक्ट लेबल्स और पोस्टर कॉपी सभी स्पष्टता के साथ आते हैं जो इस मॉडल को अन्य टेक्स्ट-टू-इमेज टूल्स से अलग करता है जो लेटरफॉर्म्स से जूझते हैं। यह संयोजन इसे विशेष रूप से उन डिजाइनर्स के लिए उपयोगी बनाता है जो केवल इमेजरी के बजाय लेआउट और शब्दों के बारे में सोचते हैं。

आपको अंतिम लुक पर मजबूत नियंत्रण मिलता है। छवि आकार लचीला है: आप सुविधाजनक प्रीसेट्स चुन सकते हैं — स्क्वायर, पोर्ट्रेट और लैंडस्केप रेशियो स्टैंडर्ड और वाइडस्क्रीन अनुपात में — या कस्टम चौड़ाई और ऊंचाई सेट कर सकते हैं, जब तक कुल आकार लगभग 512×512 से 2048×2048 के बीच रहे। यह रेंज स्क्वायर सोशल पोस्ट्स से लेकर पोर्ट्रेट फोन स्क्रीन्स और लैंडस्केप बैनर्स तक सबकुछ कवर करती है। आप आउटपुट फॉर्मेट भी चुन सकते हैं, PNG क्रिस्प लॉसलेस रिजल्ट्स के लिए, JPEG हल्के फाइल्स के लिए, या WebP कुशल वेब-रेडी बैलेंस के लिए。

अनचाहे चीजों से परिणामों को दूर रखने के लिए, नेगेटिव प्रॉम्प्ट विकल्प है जहां आप बचने वाली विशेषताओं की सूची बना सकते हैं — उदाहरण के लिए, लो रेजोल्यूशन, डिफॉर्मिटीज या सामान्य खराब क्वालिटी — जो आउटपुट को साफ करने और सामान्य आर्टिफैक्ट्स को कम करने में मदद करता है। एक बिल्ट-इन प्रॉम्प्ट एक्सपैंशन फीचर आपके प्रॉम्प्ट को पीछे से स्वचालित रूप से रीराइट और समृद्ध कर सकता है, विरल विवरणों को विस्तार देकर ताकि आपको विस्तृत, पॉलिश्ड छवियां मिलें बिना खुद जटिल निर्देश लिखे। अगर आप अपनी सटीक शब्दावली पर पूर्ण नियंत्रण चाहते हैं, तो इसे बंद कर सकते हैं。

उत्पादकता के लिए, आप एक ही प्रॉम्प्ट से एक साथ चार छवियां जेनरेट कर सकते हैं, जो आपको एक पास में विकल्पों की तुलना करने और चुनने का अवसर देता है। यह तब उपयोगी होता है जब आप कॉन्सेप्ट के लिए दिशाओं का अन्वेषण कर रहे हों, टाइपोग्राफी प्लेसमेंट टेस्ट कर रहे हों, या अंतिम पर प्रतिबद्ध होने से पहले विविधता चाहते हों। एक seed कंट्रोल आपको पुनरुत्पादनशीलता लॉक करने देता है: वही seed और प्रॉम्प्ट दोहराकर सुसंगत परिणाम पाएं, या बदलकर नई वैरिएशन्स अन्वेषित करें। मॉडल उपयोग किया गया seed भी रिपोर्ट करता है, ताकि आप पसंदीदा लुक को सेव और दोहरा सकें。

आपके द्वारा सबमिट की गई सामग्री और मॉडल द्वारा उत्पादित दोनों पर कंटेंट मॉडरेशन सेफ्टी चेकर लागू होता है, जो जेनरेशन्स को उचित रखने में मदद करता है। यह जिम्मेदार उपयोग के समर्थन के लिए डिफॉल्ट रूप से चलता है。

सबसे अधिक लाभ किसे? ग्राफिक डिजाइनर्स और मार्केटर्स जो वास्तविक, पढ़ने योग्य कॉपी वाली छवियों की जरूरत रखते हैं, उन्हें टाइपोग्राफी हैंडलिंग एक वास्तविक समय-बचत लगेगी — प्रचार कार्ड्स, घोषणा ग्राफिक्स और सोशल बैनर्स सोचें जहां संदेश चित्र का हिस्सा होना चाहिए। इलस्ट्रेटर्स और स्टाइलाइज्ड-आर्ट क्रिएटर्स मॉडल के डिजाइन-फॉरवर्ड लुक्स पर भरोसा कर सकते हैं संपादकीय आर्ट, कैरेक्टर कॉन्सेप्ट्स और मजेदार दृश्यों के लिए। थंबनेल्स, पोस्ट्स और कैंपेन विजुअल्स बनाने वाले कंटेंट क्रिएटर्स स्क्वायर, पोर्ट्रेट और लैंडस्केप फॉर्मेट्स में फॉर्मेट-रेडी आर्ट बिना अतिरिक्त क्रॉपिंग के उत्पादित कर सकते हैं। अंग्रेजी और चीनी ऑडियंस पर काम करने वाली द्विभाषी टीमें एक ही टूल में दोनों भाषाओं का नेटिव सपोर्ट पाती हैं。

कुछ बातें ध्यान रखें। यह एक टेक्स्ट-टू-इमेज मॉडल है, इसलिए हर चित्र आपके लिखित विवरण से बनता है; अगर आपको किसी मौजूदा फोटो पर पिक्सेल-लेवल नियंत्रण चाहिए, तो याद रखें कि यहां शब्दों से नई इमेजरी जेनरेट करने की ताकत है। प्रॉम्प्ट 800 अक्षरों और नेगेटिव प्रॉम्प्ट 500 पर सीमित हैं, इसलिए सबसे महत्वपूर्ण विवरणों पर फोकस करें। आउटपुट रेजोल्यूशन लगभग 2048×2048 पिक्सेल पर टॉप करता है, जो स्क्रीन्स और अधिकांश डिजिटल उपयोगों के लिए पर्याप्त है। सबसे तेज पाठ के लिए, प्रॉम्प्ट में कोट्स में सटीक शब्द बताएं और वांछित कॉपी को संक्षिप्त रखें। जब परिणाम सही न हों, नेगेटिव प्रॉम्प्ट एडजस्ट करना या नया seed ट्राई करना अक्सर सबसे तेज फिक्स होता है, और एक साथ कई छवियां जेनरेट करके आप सबसे अच्छी संरचना और टाइपोग्राफी चुन सकते हैं。

कुल मिलाकर, Qwen Image 3 Text to Image एक बहुमुखी जेनरेटर है जो क्रिएटर्स के लिए बनाया गया है जो छवियों और शब्दों को विश्वसनीय रूप से एक साथ जीना चाहते हैं — डिजाइन, मार्केटिंग और स्टाइलाइज्ड आर्ट के लिए मजबूत विकल्प जहां पढ़ने योग्य पाठ ब्रिफ का हिस्सा है।

सबसे एडवांस्ड इमेज मॉडल से जेनरेट करें

A woman kneeling in darkness, illuminated by a warm, radiant beam of light emerging from her raised hand.

स्टेप 1

अपना सीन लिखें

स्टाइल, लाइटिंग और कंपोज़िशन की डिटेल के साथ अपनी मनचाही इमेज का वर्णन करता हुआ प्रॉम्प्ट टाइप करें

स्टेप 2

AI जेनरेट करता है

मॉडल आपके सीन की फ़िज़िक्स, लाइटिंग और भावनात्मक मंशा को समझता है

स्टेप 3

शेयर करना शुरू करें

अपना फ़ाइनल आउटपुट जेनरेट करने और प्रोडक्शन-ग्रेड इमेज डाउनलोड करने के लिए क्लिक करें

प्रॉम्प्ट से आगे: कंट्रोल का एक नया स्तर

टिल्ट-शिफ्ट डायोरामा

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साइनबोर्ड वाउ-एंकर के साथ आइसोमेट्रिक मिनिएचर रेंडरिंग को शोकेस करता है, लोकप्रिय टिल्ट-शिफ्ट शेयरेबल फॉर्मेट।

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फ़ीचर्ड उदाहरण 1
इंतज़ार आख़िरकार ख़त्म हुआ

Qwen Image 3 Text to Image के साथ परफ़ेक्शन का अनुभव करें

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अक्सर पूछे जाने वाले सवाल

पाठ रेंडरिंग इसकी परिभाषित ताकतों में से एक है — यह विशेष रूप से टाइपोग्राफी के लिए तैयार है, इसलिए साइन, कार्ड्स, लेबल्स और पोस्टर हेडलाइन्स पढ़ने योग्य आते हैं, अस्पष्ट नहीं। सर्वोत्तम परिणामों के लिए, प्रॉम्प्ट के अंदर वांछित सटीक शब्दों को कोट्स में डालें और कॉपी को संक्षिप्त रखें।