GPT Image 2: તે કયા પાઇપલાઇન નોડને ડિલીટ કરે છે?
સુંદર ડેમો જોવાનું બંધ કરો. ડેમોથી નિર્માણના (build) નિર્ણયો લેવાતા નથી.
એક બિલ્ડર તરીકે, હું હાઇપને અવગણું છું. હું ફક્ત એક જ પ્રશ્ન પૂછું છું: આ નવું મોડેલ મારી પાઇપલાઇનમાંથી કયા નોડને ડિલીટ કરે છે?
ઇમેજ જનરેશન એ પગલાંઓની એક સાંકળ છે. તમે એક બેઝ જનરેટ કરો છો. તમે ટેક્સ્ટ ફિક્સ કરો છો. તમે પ્રોડક્ટનું કોમ્પોઝિટ (composite) કરો છો. તમે બેકગ્રાઉન્ડ દૂર કરો છો. દરેક પગલું એક નોડ છે. દરેક નોડ એક ખર્ચ છે અને એવી જગ્યા છે જ્યાં ભૂલો થઈ શકે છે.
મેં આ દ્રષ્ટિકોણથી GPT Image 2 ને જોયું છે. તે કયા લક્ષ્યો પર ધ્યાન કેન્દ્રિત કરે છે અને તમે તેને જાતે કેવી રીતે ટેસ્ટ કરી શકો છો તે અહીં છે.
નોંધ: હું આનો ઉપયોગ કરવા માટે થર્ડ-પાર્ટી પ્લેટફોર્મનો ઉપયોગ કરી રહ્યો છું. તમે નિર્માણ શરૂ કરો તે પહેલાં OpenAI ડોક્યુમેન્ટ્સ સામે મોડેલની ઓળખ અને લાયસન્સિંગની ચકાસણી કરી લો.
તમારા વર્કફ્લો માટે ખરેખર બે ફીચર્સ મહત્વના છે:
નોડ 1: સુસંગત સંદર્ભો (Consistent references). પ્રોડક્ટને એકસરખી રાખવા માટે ControlNet અથવા મેન્યુઅલ કોમ્પોઝિટિંગનો ઉપયોગ કરવાને બદલે, આ મોડેલ 16 જેટલા સંદર્ભોને જોડે છે. જો તે ઓળખ જાળવી રાખે છે, તો તે કોમ્પોઝિટિંગ નોડને ડિલીટ કરે છે.
નોડ 2: ઇમેજમાં ટેક્સ્ટ. મોટાભાગના મોડેલ્સ ટાઇપોગ્રાફીમાં નિષ્ફળ જાય છે. આના કારણે તમારે ટેક્સ્ટ ઓવરલે કરવા માટે Figma અથવા Canva નો ઉપયોગ કરવો પડે છે. જો આ મોડેલ અંગ્રેજી અથવા જાપાનીઝમાં વાંચી શકાય તેવા હેડલાઇન્સ રেন্ডર કરે છે, તો તે ઓવરલે નોડને ડિલીટ કરે છે.
મારા વિશ્લેષણ પર વિશ્વાસ ન કરો. આ ત્રણ-જોબ ટેસ્ટ જાતે રન કરો:
જોબ 1: રેફરન્સ ફ્યુઝન (Reference Fusion)
- ઇનપુટ: 3 પ્રોડક્ટ ફોટા + 1 બેકગ્રાઉન્ડ ફોટો.
- Prompt: "Place this product in this scene, studio lighting, keep the label exact."
- ચેક કરો: શું પ્રોડક્ટ સમાન રહે છે કે તેમાં ફેરફાર થાય છે?
જોબ 2: ઇમેજમાં ટેક્સ્ટ
- Prompt: "Poster with headline 'Summer Sale' in English and Japanese."
- ચેક કરો: શું બંને લિપિમાં ટેક્સ્ટ વાંચી શકાય તેવું અને સ્પેલિંગ સાચો છે?
જોબ 3: નેચરલ-લેંગ્વેજ એડિટ
- ઇનપુટ: જોબ 1 માંથી મળેલી ઇમેજ.
- Prompt: "Change to evening light, keep the product unchanged."
- ચેક કરો: શું સીન બદલાતી વખતે સબ્જેક્ટ સમાન રહે છે?
આને Pass, Partial, અથવા Fail તરીકે સ્કોર કરો. માત્ર એક જ મેટ્રિક મહત્વની છે: "શું આ પાઇપલાઇન નોડને ડિલીટ કરે છે?"
ધ્યાનમાં રાખો કે આ મોડેલ શું નથી કરતું:
- તે ટ્રાન્સપરન્ટ PNGs પ્રદાન કરતું નથી. તમારે હજુ પણ બેકગ્રાઉન્ડ રિમૂવલ નોડની જરૂર પડશે.
- તે SynthID વોટરમાર્કનો ઉપયોગ કરે છે.
- તે ક્રેડિટ-મીટરડ (credit-metered) છે. વધુ વોલ્યુમ માટે અન્ય મોડેલ્સ સસ્તા હોઈ શકે છે.
- તે હોસ્ટેડ છે. તમે ખાનગી અથવા ઓફલાઇન ઉપયોગ માટે તેને સેલ્ફ-હોસ્ટ કરી શકતા નથી.
ધ્યેય શ્રેષ્ઠ મોડેલ શોધવાનો નથી. ધ્યેય એવું મોડેલ શોધવાનો છે જે તમારા વર્કફ્લોને સંકુચિત (collapse) કરે.
તમારી પાઇપલાઇનમાં કયો નોડ સૌથી વધુ સમય લે છે?
વૈકલ્પિક લર્નિંગ કોમ્યુનિટી: https://t.me/GyaanSetuAi