OpenAI का मूल इमेज मॉडल — मजबूत प्रॉम्प्ट नियंत्रण, बहुभाषी टाइपोग्राफी और कई संदर्भों से संपादन
“21:9 अनुपात का यूरोपीय गोथिक रहस्य फ़िल्म पोस्टर डिज़ाइन करें। मुख्य...”
“Wang Xizhi की Lantingji Xu से प्रेरित संग्रहालय-स्तर का कैलिग्राफ़ी अंश ब...”
पोस्टर, कवर, पैकेजिंग पैनल, फ़ॉर्मूला शीट, UI और घने इन्फ़ोग्राफ़िक जैसे कामों में GPT Image 2 शीर्षक, मुख्य कॉपी, लेबल और मिश्रित भाषाओं की दृश्य-श्रृंखला को ज़्यादा भरोसेमंद ढंग से रखता है।
“16:9 अनुपात का जापानी आर्ट-हाउस रोमांस फ़िल्म पोस्टर बनाएँ, शीर्षक 「最後の切符 / Saig...”
जब एक ही तस्वीर में विषय, लेआउट, रंग-पैलेट, वस्तुओं की संख्या, टिप्पणियाँ और टाइपोग्राफी व्यवस्था सबको साथ नियंत्रित करना हो, GPT Image 2 खास तौर पर भरोसेमंद साबित होता है।
“16:9 अनुपात की एनीमे कैरेक्टर डिज़ाइन शीट बनाएँ, शीर्षक "ADELE"। मुख्य किरदार एक...”
फोटो-जैसे पोर्ट्रेट से लेकर फ़्लैट वेक्टर, वॉटरकलर, एनीमे, पिक्सेल आर्ट और प्रस्तुति-स्तर के डिज़ाइन तक, एक ही मॉडल अलग-अलग दृश्य रूप संभाल सकता है।
“जापानी-शैली का प्रोडक्ट लुकबुक पोस्टर, जिसमें चार फ्लोरल प्रोडक्ट पैनल, स्वैच, कैप्शन और पूरी चौड़ाई में पैटर्न स्ट्रिप है।”
मार्केटिंग पोस्टर, ऐप UI मॉकअप, पैकेजिंग लेआउट, प्रस्तुति स्लाइड और ब्रांडेड क्रिएटिव जैसे कामों में GPT Image 2 पहली कोशिश में ही आगे निखारने लायक उपयोगी परिणाम देता है।
दोनों मजबूत मॉडल हैं, लेकिन उनकी असली ताकत अलग-अलग कामों में है।
| उपयोग परिदृश्य | GPT Image 2 | Nano Banana 2 |
|---|---|---|
| इमेज पर टेक्स्ट | अख़बार, पोस्टर, UI और फ़ॉर्मूला जैसे टेक्स्ट-प्रधान लेआउट में ज़्यादा भरोसेमंद | अक्सर ज़्यादा सुंदर दिखता है, लेकिन लंबे टेक्स्ट में गलती की संभावना बढ़ती है |
| ग्रिड / वर्णमाला चार्ट | संरचित ग्रिड और A-Z चार्ट के नियम बेहतर निभाता है | कभी-कभी खाने छोड़ देता है या प्रविष्टियाँ मिला देता है |
| इन्फ़ोग्राफ़िक / शोध-आधारित दृश्य | संरचना और तथ्य-आधारित प्रस्तुति में ज़्यादा अनुशासित परिणाम देता है | दृश्य आकर्षक होते हैं, पर जानकारी की भरोसेमंदी उतनी स्थिर नहीं |
| किरदार की निरंतरता | कई संदर्भ चित्र और मास्क वाले कार्यप्रवाह में स्टोरीबोर्ड-स्तर की निरंतरता अच्छी | कई संदर्भ चित्रों के साथ संयोजन में ज़्यादा लचीलापन |
| पोर्ट्रेट / सामग्री | फोटो-जैसी यथार्थता साफ़ माँगने पर सामग्री की गुणवत्ता तेज़ी से सुधरती है | डिफ़ॉल्ट रूप से ज़्यादा असली फ़ोटो जैसा एहसास देता है |
| शैली की नकल | कभी-कभी मूल शैली से थोड़ा भटक जाता है | मूल ब्रश-स्ट्रोक बेहतर पकड़ सकता है |
| आकार और अनुपात | तय अनुपात और ऑटो आकार | 14 तय विकल्प, बहुत चौड़े अनुपातों सहित |
तस्वीर के भीतर टेक्स्ट, बहुभाषी लेआउट, इन्फ़ोग्राफ़िक, पोस्टर, पैकेजिंग और कॉमिक पेज के लिए GPT Image 2 चुनें। शैली खोजने, यथार्थता और तेज़ दिशा तय करने के लिए Nano Banana 2 चुनें। GPT Image 1 की तुलना में GPT Image 2 कई शर्तों वाले प्रॉम्प्ट, लंबे लेआउट और 48+ भाषाओं की टाइपोग्राफी में आगे है।
डेवलपर्स और उन्नत उपयोगकर्ताओं के लिए मुख्य तकनीकी पैरामीटर।
GPT Image 2
OpenAI का सबसे सक्षम ऑटोरेग्रेसिव मल्टीमॉडल इमेज मॉडल (2026)।
4K (सबसे लंबा किनारा 3840)
1K से 4K तक मूल आउटपुट; सबसे लंबी किनारी 3840 और कुल पिक्सेल लगभग 8.29M तक।
तय अनुपात + auto
1:1 · 3:2 · 2:3 · 3:4 · 4:3 · 4:5 · 5:4 · 16:9 · 9:16 · 21:9 · auto; वर्तमान कार्यक्षेत्र में मनमाने कस्टम आकार उपलब्ध नहीं हैं।
10s - 60s
जटिल प्रॉम्प्ट लगभग 2 मिनट तक ले सकते हैं।
WebP
गुणवत्ता और फ़ाइल आकार के अच्छे संतुलन के लिए डिफ़ॉल्ट आउटपुट WebP में आता है।
48+ भाषाएँ
CJK, अरबी, हिब्रू, सिरिलिक, लैटिन और कई अन्य लिपियों का समर्थन करता है।
कई संदर्भ + मास्क इनपेंटिंग
OpenAI Image edits API पर आधारित: एक या अधिक संदर्भ चित्र अपलोड करें और स्थानीय इनपेंटिंग के लिए वैकल्पिक पारदर्शी मास्क जोड़ें।
लो · मीडियम · हाई
तेज़ ड्राफ़्ट से डिलीवरी-स्तर के आउटपुट तक तीन आधिकारिक गुणवत्ता स्तर।
सबसे लंबी किनारी 3840 px तक
चुने गए रिज़ॉल्यूशन के आधार पर तय अनुपात या auto आकार का उपयोग करें; आउटपुट सबसे लंबी किनारी पर 3840 px तक जा सकता है।
ब्रांड दृश्यों से लेकर बहु-संदर्भ संपादन तक, ये उदाहरण एक ही ताकत दिखाते हैं: पाठ, लेआउट और जटिल निर्देश एक ही छवि में सुलझ जाते हैं।
