लॉन्गकैट इमेज
LongCat-Image से पेशेवर पोस्टर और UI मॉकअप बनाएँ। यह ओपन-सोर्स मॉडल दो भाषाओं वाले टेक्स्ट और मुश्किल एडिटिंग में माहिर है।
कोई इतिहास नहीं मिला
निर्माण असफल रहा
LongCat-Image क्या है?
लॉन्गकैट इमेज एक अत्याधुनिक 6-बिलियन पैरामीटर (6B) टेक्स्ट-टू-इमेज फाउंडेशन मॉडल है, जिसे Meituan ने विकसित किया है। भारी-भरकम प्रॉपर्टीयरी मॉडल्स और तेज़, ओपन-सोर्स सॉल्यूशंस के बीच की खाई को पाटने के लिए डिज़ाइन किया गया, लॉन्गकैट इमेज शानदार टेक्स्ट रेंडरिंग और सटीक इंस्ट्रक्शन को फॉलो करने में माहिर है।
मॉडल स्पेसिफिकेशन
पैरामीटर | विवरण |
|---|---|
डेवलपर | Meituan |
लागत | प्रति इमेज 30 क्रेडिट्स |
स्पीड | तेज (<15 सेकंड) |
टेक्स्ट रेंडरिंग | चीनी और अंग्रेज़ी का नेटिव सपोर्ट (उच्च सटीकता) |
विज़ुअल स्टाइल | फोटोरियलिस्टिक, कमर्शियल, क्लीन डिज़ाइन |
अधिकतम रेजोल्यूशन | 1K |
मुख्य फ़ीचर्स
हाई-एफिशिएंसी 6B आर्किटेक्चर
लॉन्गकैट इमेज इंडस्ट्री के बड़े पैरामीटर ट्रेंड को चुनौती देता है। एक डेंस 6B स्ट्रक्चर को ऑप्टिमाइज़ करके, यह SDXL या Flux जैसे मॉडलों की तुलना में काफी तेज़ इन्फरेंस स्पीड और कम VRAM उपयोग देता है, वो भी कमर्शियल क्वालिटी के साथ कोई समझौता किए बिना।
नेटिव द्विभाषी टेक्स्ट रेंडरिंग
मॉडल एक स्पेशल टोकनाइज़र और करिकुलम लर्निंग स्ट्रैटेजी का इस्तेमाल करता है, जिससे "गिबरिश" टेक्स्ट की समस्या हल हो जाती है। यह बहुत हल्के ओपन-सोर्स मॉडल्स जैसे z-image से बिलकुल अलग है; जहाँ z-image का फूटप्रिंट छोटा तो है, पर उसकी टेक्स्ट रेंडरिंग क्वालिटी बहुत कमज़ोर है, जिससे अकसर टेक्स्ट पढ़ना मुश्किल या बेढंगा दिखता है।
इंस्ट्रक्शन-बेस्ड इमेज एडिटिंग
इस इकोसिस्टम में लॉन्गकैट-इमेज-एडिट भी शामिल है, जो इमेज को बिल्कुल सटीक ढंग से एडिट करने के लिए डिज़ाइन किया गया वेरिएंट है। यूज़र्स प्राकृतिक भाषा की सहायता से मौजूदा इमेज में बदलाव कर सकते हैं, और साथ ही ऑरिजिनल सब्जेक्ट की स्ट्रक्चर और पहचान को ज्यों का त्यों बनाए रख सकते हैं।
प्रॉम्प्ट गाइड
लॉन्गकैट इमेज के साथ बेहतरीन रिज़ल्ट्स पाने के लिए, खासकर टेक्स्ट जनरेशन के लिए नीचे दिए गए फॉर्मेटिंग रूल्स ज़रूर फॉलो करें:
टेक्स्ट ट्रिगर: आपको जो भी टेक्स्ट जेनरेट करना है, उसे डबल कोट्स
""में बांधना ज़रूरी है।गलत: A sign that says Open
सही: A neon sign that reads "Open"
स्ट्रक्चर:
[Subject Description], [Style/Lighting], [Text Requirement]उदाहरण 1 (एडवर्टाइज़िंग):
एक जूस बोतल का प्रोफेशनल प्रोडक्ट शॉट, उसके चारों ओर संतरे, पानी की छपाक, लेबल पर टेक्स्ट लिखा है "Fresh", 8k रेजोल्यूशन, सिनेमैटिक लाइटिंग।
उदाहरण 2 (द्विभाषी):
परंपरागत चीनी नववर्ष पोस्टर, लाल बैकग्राउंड और गोल्डन पैटर्न्स, केंद्र में बड़ी कैलिग्राफी टेक्स्ट लिखा है "龙年大吉", वेक्टर आर्ट स्टाइल।
यूज केसेस
ई-कॉमर्स और मार्केटिंग एसेट्स – प्रोडक्शन के लिए तैयार बैनर और प्रोडक्ट बैकड्रॉप्स बनाएं। लॉन्गकैट इमेज ब्रांड नाम और स्लोगन को पैकेजिंग या साइन बोर्ड पर फोटोरियलिस्टिक तरीके से दिखाने में बेमिसाल है—इससे टेक्स्ट ओवरले के लिए आपको बाहर के फोटो एडिटिंग टूल्स की जरूरत कम हो जाती है।
यूज़र इंटरफेस (UI) प्रोटोटाइपिंग – डिज़ाइनर्स मोबाइल ऐप इंटरफेस और वेबसाइट हेडर जैसी चीज़ों के लिए स्पष्ट प्लेसहोल्डर टेक्स्ट के साथ डिज़ाइन बना सकते हैं। इससे क्लाइंट्स को फाइनल प्रोडक्ट का रियलिस्टिक प्रीव्यू मिल जाता है।
सटीक एसेट मॉडिफिकेशन – एडिटिंग कैपेबिलिटी का उपयोग करके, क्रिएटिव प्रोफेशनल्स इमेज के किसी विशेष हिस्से को जैसे मॉडल की ड्रेस बदलना या दिन/रात का समय एडजस्ट करना—बिना बाकी कम्पोजिशन को बिगाड़े—बदल सकते हैं।
Somake क्यों चुनें
इंस्टेंट क्लाउड डिप्लॉयमेंट
Somake हार्डवेयर की बाधा को खत्म करता है। LongCat-Image को लोकली चलाने के लिए भारी GPU रिसोर्सेज चाहिए; Somake की ऑप्टिमाइज़्ड क्लाउड इंफ्रास्ट्रक्चर से आप बिना किसी सेटअप के, सेकंड्स में इमेज जेनरेट कर सकते हैं।
प्रोडक्शन-ग्रेड वर्कफ़्लो
हम लॉन्गकैट को प्रोफेशनल पाईपलाइन में इंटीग्रेट करते हैं। Somake पर आप जनरेशन और एडिट मोड्स के बीच आसानी से स्विच कर सकते हैं और मॉडल के आउटपुट को अपस्केल व फाइनट्यून करने के टूल्स मिलते हैं, जिससे प्रॉम्प्ट से लेकर फाइनल एसेट तक की प्रक्रिया बेहद आसान हो जाती है।
वैश्विक बाज़ार के लिए तैयार
Somake लॉन्गकैट की अनोखी द्विभाषी क्षमता का फायदा उठाकर अंतर्राष्ट्रीय टीमों को सर्व करता है। चाहे आप वेस्टर्न मार्केट टारगेट कर रहे हों या APAC जैसे बड़े क्षेत्रों को, हमारी इंटीग्रेशन से आपका विज़ुअल कंटेंट भाषाई रूप से सही और सांस्कृतिक रूप से सटीक रहेगा।
सामान्य प्रश्न
हां, मॉडल Apache 2.0 लाइसेंस के तहत जारी किया गया है, जो आमतौर पर कमर्शियल इस्तेमाल की इजाज़त देता है। पूरी जानकारी और अनुपालन के लिए Somake पर दिए गए लाइसेंस को ज़रूर पढ़ें।
लॉन्गकैट छोटा (6B) होने के कारण तेज़ और ज्यादा इफेक्टिव है। जहां Midjourney ज्यादा आर्टिस्टिक एब्स्ट्रैक्शन दे सकता है, वहीं लॉन्गकैट कमर्शियल जरूरतों, खासकर टेक्स्ट रेंडरिंग और कॉम्प्लेक्स इंस्ट्रक्शन परफॉर्मेंस में बेहतर है।
पक्का करें कि आपने अपने प्रॉम्प्ट में टेक्स्ट को डबल कोट्स "" में लिखा है। यही वह ट्रिगर है जिससे मॉडल अपने टेक्स्ट-रेंडरिंग मोड में जाता है।
मॉडल लचीलापन रखता है, लेकिन यह स्टैंडर्ड अस्पेक्ट रेशियो (1:1, 3:4, 4:3, 16:9) और 1024x1024 या उससे उच्च रेजोल्यूशन पर सबसे अच्छा चलता है। प्रिंट क्वालिटी के लिए, इसी साइज पर जेनरेट करें और Somake में दिया गया अपस्केलर इस्तेमाल करें।
