• Picasso IA लोगो
    Logo Picasso IA
  • होम
  • AI इमेज
    Nano Banana 2
  • AI वीडियो
    Veo 3.1 Fast
  • AI चैट
    Gemini 3 Pro
  • इमेज एडिट करें
  • इमेज सुधारें
  • बैकग्राउंड हटाएं
  • टेक्स्ट टू स्पीच
  • इफ़ेक्ट्स
    NEW
  • पीढ़ियाँ
  • बिलिंग
  • सहायता
  • खाता
  1. संग्रह
  2. टेक्स्ट टू इमेज
  3. Qwen Image 2 Pro

क्रेडिटअपग्रेड

Qwen Image 2 Pro – टेक्स्ट-से-इमेज जनरेशन

Qwen Image 2 Pro Alibaba की Qwen टीम द्वारा बनाया गया एक टेक्स्ट-से-इमेज मॉडल है, जो एक ही टूल में जनरेशन और एडिटिंग दोनों को संभालता है। आप एक प्रॉम्प्ट लिखते हैं, एक आस्पेक्ट रेशियो चुनते हैं, और बदले में आपको साफ किनारों, सटीक टेक्स्ट रेंडरिंग, और आपके विवरण से मेल खाने वाले रंगों के साथ एक विस्तृत छवि मिलती है। अगर आपको कभी ऐसा परिणाम मिला हो जो काफ़ी करीब दिखता हो लेकिन साइन, लेबल, या स्किन टोन जैसी छोटी जानकारियों में चूक जाता हो, तो यह मॉडल ठीक उसी समस्या को हल करने के लिए बनाया गया है। जनरेशन की तरफ़ से, यह जटिल दृश्यों को पृष्ठभूमि या चेहरों की डिटेल खोए बिना संभालता है। छवियों के भीतर का टेक्स्ट — जैसे दुकान के साइनबोर्ड, उत्पाद लेबल, या पोस्टर हेडलाइन — बिगड़ा हुआ आने के बजाय पढ़ने योग्य आता है। एडिटिंग की तरफ़, आप एक रेफ़रेंस इमेज डालते हैं और बताते हैं कि क्या बदलना है। मॉडल छवि और प्रॉम्प्ट दोनों को साथ में पढ़ता है, इसलिए यह आपके संपादन लागू करते हुए मूल संरचना के प्रति सच्चा रहता है। यह एक तेज़ रचनात्मक सत्र या लंबे प्रोडक्शन वर्कफ़्लो दोनों में आसानी से फिट बैठता है। जो कुछ आप नहीं चाहते उसे हटाने के लिए नेगेटिव प्रॉम्प्ट फ़ील्ड का उपयोग करें, जब आप यह सुनिश्चित न हों कि बात कैसे लिखनी है तब स्वचालित प्रॉम्प्ट विस्तार सक्षम करें, और जब बाद में किसी परिणाम को फिर से बनाना हो तो seed number तय कर दें। इसे अभी आज़माएँ — पहली जनरेशन में लगभग उतना ही समय लगता है जितना कॉफी बनाने में।

आधिकारिक

Qwen

3.2k रन

Qwen Image 2 Pro

2026-03-04

व्यावसायिक उपयोग

Qwen Image 2 Pro – टेक्स्ट-से-इमेज जनरेशन
विषय-सूची
  • अवलोकन
  • यह कैसे काम करता है
  • मुख्य विशेषताएँ
  • अक्सर पूछे जाने वाले प्रश्न
  • क्रेडिट लागत
  • उपयोग के मामले
  • उदाहरण
Nano Banana Pro प्राप्त करें

अवलोकन

Qwen Image 2 Pro Alibaba की Qwen टीम द्वारा बनाया गया एक टेक्स्ट-से-इमेज जनरेशन मॉडल है, जिसे AI इमेज निर्माण की सबसे लगातार बनी रहने वाली परेशानियों में से एक को हल करने के लिए डिज़ाइन किया गया है: आप जो टाइप करते हैं और वास्तव में जो रेंडर होता है, उनके बीच का अंतर। चाहे आप किसी उत्पाद के विज़ुअल का मॉकअप बनाने वाले डिज़ाइनर हों, सोशल एसेट्स तैयार करने वाले कंटेंट क्रिएटर हों, या कोई ऐसा व्यक्ति हों जो केवल किसी विशेष दृश्य को जीवंत करना चाहता हो, यह मॉडल जटिल प्रॉम्प्ट्स को सामान्य इमेज जनरेटर्स की तुलना में उल्लेखनीय रूप से अधिक सटीकता के साथ संभालता है। Picasso IA पर, आप इसे तुरंत चला सकते हैं, बिना किसी कोडिंग के, और ऐसे परिष्कृत परिणाम प्राप्त कर सकते हैं जो बारीकी से जाँचने पर भी टिके रहते हैं। यह विशेष रूप से उन दृश्यों में उत्कृष्ट है जहाँ छवि के भीतर टेक्स्ट दिखाई देता है, जहाँ यथार्थवाद महत्वपूर्ण होता है, और जहाँ आपके प्रॉम्प्ट के विवरणों का अनुमान लगाने के बजाय उनका सम्मान किया जाना चाहिए।

यह कैसे काम करता है

  • अपना प्रॉम्प्ट लिखें साधारण भाषा में, जिसमें दृश्य, शैली, रोशनी, विषय, मूड, या कोई भी टेक्स्ट शामिल हो जिसे आप छवि के भीतर रेंडर करना चाहते हैं। आप जितने अधिक विशिष्ट होंगे, आउटपुट उतना ही आपके इरादे से मेल खाएगा।
  • सेटिंग्स समायोजित करें जो ऊपर दिए गए इंटरफ़ेस में उपलब्ध हैं, जैसे इमेज आयाम, गुणवत्ता स्तर, या स्टाइल मार्गदर्शन, ताकि जनरेशन को ठीक उसी दिशा में ले जाया जा सके जिसकी आपको ज़रूरत है।
  • अनुरोध सबमिट करें और मॉडल आपके टेक्स्ट को एक गहरे सिमैंटिक पाइपलाइन के माध्यम से प्रोसेस करता है, जो आपके विवरण को उच्च निष्ठा के साथ दृश्य तत्वों से मैप करता है।
  • अपनी इमेज प्राप्त करें कुछ ही सेकंड में, डाउनलोड करने, साझा करने, या आगे के संपादन के लिए आधार के रूप में उपयोग करने हेतु तैयार।
  • स्वतंत्र रूप से दोहराएँ अपने प्रॉम्प्ट या सेटिंग्स में बदलाव करके और फिर से जनरेट करके, जब तक परिणाम आपकी कल्पना से मेल न खा जाए। किसी भी चरण में तकनीकी पृष्ठभूमि की आवश्यकता नहीं है।

मुख्य विशेषताएँ

  • छवि के भीतर सटीक टेक्स्ट रेंडरिंग: यदि आपके प्रॉम्प्ट में ऐसे शब्द, संकेत, लेबल, या कैप्शन शामिल हैं जो छवि के भीतर दिखाई देने चाहिए, तो Qwen Image 2 Pro उन्हें स्पष्ट और सही रूप में रेंडर करता है, जबकि कई मॉडल अब भी इसमें संघर्ष करते हैं।
  • उच्च सिमैंटिक पालन: मॉडल बहु-विस्तृत प्रॉम्प्ट्स की विश्वसनीय व्याख्या करता है, यानी जटिल दृश्य जिनमें विशेष ऑब्जेक्ट प्लेसमेंट, रंग-पैलेट, और पर्यावरणीय स्थितियाँ शामिल हों, वे ढीले अनुमान की तरह नहीं बल्कि वर्णन के अनुसार सामने आते हैं।
  • फ़ोटोयथार्थवादी आउटपुट गुणवत्ता: आउटपुट ऐसा यथार्थवाद प्राप्त करते हैं जो मार्केटिंग विज़ुअल्स, संपादकीय मॉकअप्स, और उत्पाद कॉन्सेप्ट शॉट्स जैसे पेशेवर उपयोग मामलों के लिए उपयुक्त है।
  • कोडिंग की आवश्यकता नहीं: पूरी जनरेशन प्रक्रिया एक साफ-सुथरे इंटरफ़ेस के माध्यम से चलती है, जिससे यह तकनीकी पृष्ठभूमि की परवाह किए बिना सभी के लिए सुलभ बनती है, और हर रन पर तुरंत परिणाम देती है।
  • लचीले आउटपुट आयाम: विभिन्न आस्पेक्ट रेशियो और रेज़ोल्यूशन में छवियाँ जनरेट करें ताकि आपका प्रोजेक्ट जिस सटीक फ़ॉर्मेट की माँग करता है उसमें फिट हो सके, चाहे वह एक चौकोर सोशल पोस्ट हो या वाइड-फ़ॉर्मेट बैनर।
  • एक ही मॉडल में एडिटिंग और जनरेशन: शून्य से जनरेट करने से आगे, मॉडल इमेज एडिटिंग कार्यों का भी समर्थन करता है, इसलिए आप एक बेस इमेज दे सकते हैं और प्राकृतिक भाषा निर्देशों का उपयोग करके उसे परिष्कृत कर सकते हैं।

अक्सर पूछे जाने वाले प्रश्न

क्या इसे उपयोग करने के लिए मुझे प्रोग्रामिंग कौशल या तकनीकी ज्ञान चाहिए? नहीं — बस Picasso IA पर qwen-image-2-pro खोलें, अपनी मनचाही सेटिंग्स समायोजित करें, और generate दबाएँ। पूरा वर्कफ़्लो point-and-click है, और यह रचनात्मक लोगों तथा गैर-तकनीकी उपयोगकर्ताओं दोनों के लिए बनाया गया है।

क्या इसे आज़माना मुफ़्त है? हाँ, आप मॉडल को बिना किसी अग्रिम लागत या भुगतान जानकारी के चला सकते हैं। मुफ़्त पहुँच आपको प्रॉम्प्ट्स की जाँच करने और वास्तविक आउटपुट देखने देती है ताकि आप यह आकलन कर सकें कि किसी भी प्रतिबद्धता से पहले यह मॉडल आपके वर्कफ़्लो में फिट बैठता है या नहीं।

परिणाम पाने में कितना समय लगता है? अधिकांश जनरेशन कुछ ही सेकंड में पूरी हो जाती हैं, यह आपके प्रॉम्प्ट की जटिलता और चुने गए रेज़ोल्यूशन पर निर्भर करता है। आपको कतार में प्रतीक्षा करने या अपने अनुरोध पहले से निर्धारित करने की आवश्यकता नहीं है।

क्या मैं आउटपुट गुणवत्ता या स्टाइल को अनुकूलित कर सकता हूँ? बिलकुल। इंटरफ़ेस आपको इमेज आयाम, guidance strength, और style direction जैसे पैरामीटर्स पर नियंत्रण देता है। इन सेटिंग्स को समायोजित करने से यह बदलता है कि मॉडल आपके प्रॉम्प्ट की व्याख्या कैसे करता है, जिससे आपको कोड की एक भी पंक्ति छुए बिना वास्तविक रचनात्मक नियंत्रण मिलता है।

कौन से आउटपुट फ़ॉर्मेट समर्थित हैं? जनरेट की गई छवियाँ सीधे डाउनलोड के लिए उन मानक फ़ॉर्मेट्स में उपलब्ध हैं जो डिज़ाइन टूल्स, प्रस्तुति सॉफ़्टवेयर, और वेब प्लेटफ़ॉर्म्स के साथ संगत हैं। आप उन्हें बिना किसी कन्वर्ज़न चरण के तुरंत उपयोग कर सकते हैं।

मैं आउटपुट्स का उपयोग कहाँ कर सकता हूँ? मॉडल के माध्यम से जनरेट की गई छवियों का उपयोग व्यक्तिगत प्रोजेक्ट्स, रचनात्मक प्रयोगों, पेशेवर मॉकअप्स, कंटेंट निर्माण, और अन्य कार्यों में किया जा सकता है। व्यावसायिक उपयोग के अधिकारों की पुष्टि करने के लिए हमेशा अपने अकाउंट tier से जुड़ी विशिष्ट उपयोग शर्तों की समीक्षा करें।

अगर मैं परिणाम से खुश नहीं हूँ तो क्या होगा? बस अपना प्रॉम्प्ट संशोधित करें, एक या दो सेटिंग्स समायोजित करें, और फिर से जनरेट करें। क्योंकि हर रन तेज़ होता है और दोहराव पर कोई दंड नहीं है, इसलिए आउटपुट को परिष्कृत करना निराशाजनक अतिरिक्त कदम के बजाय सामान्य रचनात्मक प्रक्रिया का हिस्सा है। अधिकांश उपयोगकर्ता पाते हैं कि प्रॉम्प्ट में छोटे बदलाव स्पष्ट रूप से अलग और अक्सर बहुत बेहतर परिणाम उत्पन्न करते हैं।

अभी qwen-image-2-pro आज़माएँ और खुद देखें कि एक अच्छी तरह बनाया गया मॉडल आपकी वास्तविक कल्पना के कितना अधिक करीब पहुँच सकता है।

क्रेडिट लागत

प्रत्येक जेनरेशन 1.5 क्रेडिट्स का उपयोग करता है

1.5 क्रेडिट्स
या 7.5 क्रेडिट्स 5 जेनेरेशन के लिए

उपयोग के मामले

साफ पृष्ठभूमि पर किसी उत्पाद का वर्णन करने वाला प्रॉम्प्ट लिखें और ऑनलाइन लिस्टिंग के लिए तैयार स्टूडियो-गुणवत्ता वाला मॉकअप पाएँ।

दिखाई देने वाले स्टोरफ़्रंट साइन के साथ एक दृश्य का विवरण टाइप करें और ऐसी छवि पाएँ जिसमें साइन का टेक्स्ट वास्तव में पढ़ने योग्य हो।

एक पोर्ट्रेट फ़ोटो अपलोड करें और मॉडल को पृष्ठभूमि, पोशाक, या रोशनी बदलने के लिए प्रॉम्प्ट दें, बिना पूरे चेहरे को दोबारा बनाए।

9:16 फ़ॉर्मेट में एक सोशल मीडिया ग्राफ़िक का वर्णन करें और Stories या Reels के लिए उपयुक्त एक वर्टिकल इमेज पाएँ, बिना किसी मैनुअल क्रॉपिंग के।

एक ही प्रॉम्प्ट रखते हुए seed बदलकर किसी कॉन्सेप्ट दृश्य की 5–10 विविधताएँ जनरेट करें, फिर सबसे अच्छी चुनें।

एक मोटे उत्पाद स्केच को रेफ़रेंस इमेज के रूप में इनपुट करें और मॉडल को उसे एक परिष्कृत व्यावसायिक फ़ोटो के रूप में रेंडर करने के लिए प्रॉम्प्ट दें।

जनरेट किए गए परिणाम से वॉटरमार्क, व्यस्त पृष्ठभूमि, या अवांछित रंग-पैलेट हटाने के लिए नेगेटिव प्रॉम्प्ट फ़ील्ड का उपयोग करें।

शीर्षक टेक्स्ट और चित्रण शैली सहित एक पुस्तक कवर लेआउट का वर्णन करें और क्लाइंट के साथ साझा करने के लिए एक पूर्ण दृश्य ड्राफ्ट पाएँ।

उदाहरण

A dramatic coastal lighthouse at sunset, waves crashing against rocky cliffs, golden light illuminating the scene, photorealistic
A dramatic coastal lighthouse at sunset, waves crashing against rocky cliffs, golden light illuminating the scene, photorealistic
8.0s
उदाहरण देखें
A wide-angle smartphone photograph of a modern glass whiteboard mounted on a wall inside a bright, airy office room with floor-to-ceiling windows overlooking the Great Wall of China winding across misty mountain ridges at golden hour — warm sunlight casts soft reflections and long shadows across the scene.\nCentered in the frame, a woman in her late 20s wearing a relaxed-fit white t-shirt prominently featuring a sleek “Qwen-Image” logo in gradient blue typography is writing on the board with a fine-tip magnetic stylus.\nHer handwriting is natural, slightly imperfect, and expressive — with visible pressure variation, subtle smudges, and organic line weight — conveying authentic human authorship.\nIn the lower-left corner of the glass surface, the photographer’s faint but unmistakable reflection appears: blurred outline of a person holding a phone at arm’s length, capturing the moment.\n\nOn the left side of the whiteboard, clean, legible handwritten text appears in dark gray marker with exceptional stroke fidelity:\n’Qwen-Image-2.0 Core Innovations:\n• Complex Typography Engine: 1K-token instruction support for professional PPTs, posters & infographics — pixel-perfect multi-script layout, sophisticated text-image composition, and complete rendering of large-volume textual content\n• Extreme Photorealism: Native 2K resolution (2048×2048) with microscopic detail on skin pores, fabric weave, architectural textures & natural foliage\n• Unified Omni Model: Generation + editing in one model — full-stack multimodal understanding and generation capabilities seamlessly integrated\n• 7B Efficiency: 2K image generation in seconds — optimal balance between visual fidelity and inference speed’\n\nOn the right side of the whiteboard, vertically aligned technical notes in crisp marker:\n’Why It Matters:\n→ One model delivers photorealistic imagery AND pixel-perfect text rendering simultaneously\n→ One model powers both text-to-image generation AND precise image editing without pipeline switching\n→ One model unifies deep multimodal understanding AND high-fidelity generation in a single 7B architecture’\n\nIn the bottom-right corner, a hand-drawn schematic in precise strokes:\n’[8B Qwen3-VL Encoder] → [7B Diffusion Decoder] → pixels (2048×2048)’\n— arrows flow with perspective depth, boxes feature soft shading, resolution specs annotated in fine print.\n\nThe glass surface exhibits realistic optical properties.\nBackground includes minimalist wooden shelving with design magazines open to full-bleed infographics — one prominently displays a crisp cover reading “Qwen 3.5” in bold modern typography — and a potted fiddle-leaf fig with individually rendered leaf veins partially visible out-of-focus.
A wide-angle smartphone photograph of a modern glass whiteboard mounted on a wall inside a bright, airy office room with floor-to-ceiling windows overlooking the Great Wall of China winding across misty mountain ridges at golden hour — warm sunlight casts soft reflections and long shadows across the scene.\nCentered in the frame, a woman in her late 20s wearing a relaxed-fit white t-shirt prominently featuring a sleek “Qwen-Image” logo in gradient blue typography is writing on the board with a fine-tip magnetic stylus.\nHer handwriting is natural, slightly imperfect, and expressive — with visible pressure variation, subtle smudges, and organic line weight — conveying authentic human authorship.\nIn the lower-left corner of the glass surface, the photographer’s faint but unmistakable reflection appears: blurred outline of a person holding a phone at arm’s length, capturing the moment.\n\nOn the left side of the whiteboard, clean, legible handwritten text appears in dark gray marker with exceptional stroke fidelity:\n’Qwen-Image-2.0 Core Innovations:\n• Complex Typography Engine: 1K-token instruction support for professional PPTs, posters & infographics — pixel-perfect multi-script layout, sophisticated text-image composition, and complete rendering of large-volume textual content\n• Extreme Photorealism: Native 2K resolution (2048×2048) with microscopic detail on skin pores, fabric weave, architectural textures & natural foliage\n• Unified Omni Model: Generation + editing in one model — full-stack multimodal understanding and generation capabilities seamlessly integrated\n• 7B Efficiency: 2K image generation in seconds — optimal balance between visual fidelity and inference speed’\n\nOn the right side of the whiteboard, vertically aligned technical notes in crisp marker:\n’Why It Matters:\n→ One model delivers photorealistic imagery AND pixel-perfect text rendering simultaneously\n→ One model powers both text-to-image generation AND precise image editing without pipeline switching\n→ One model unifies deep multimodal understanding AND high-fidelity generation in a single 7B architecture’\n\nIn the bottom-right corner, a hand-drawn schematic in precise strokes:\n’[8B Qwen3-VL Encoder] → [7B Diffusion Decoder] → pixels (2048×2048)’\n— arrows flow with perspective depth, boxes feature soft shading, resolution specs annotated in fine print.\n\nThe glass surface exhibits realistic optical properties.\nBackground includes minimalist wooden shelving with design magazines open to full-bleed infographics — one prominently displays a crisp cover reading “Qwen 3.5” in bold modern typography — and a potted fiddle-leaf fig with individually rendered leaf veins partially visible out-of-focus.
9.2s
उदाहरण देखें

श्रेणी बदलें

इफेक्ट्स

टेक्स्ट से इमेज

टेक्स्ट से इमेज

टेक्स्ट से वीडियो

बड़े भाषा मॉडल

बड़े भाषा मॉडल

टेक्स्ट से स्पीच

टेक्स्ट से स्पीच

सुपर रेजोल्यूशन

सुपर रेजोल्यूशन

लिपसिंक

AI संगीत निर्माण

AI संगीत निर्माण

वीडियो संपादन

स्पीच से टेक्स्ट

स्पीच से टेक्स्ट

AI वीडियो एन्हांस

बैकग्राउंड हटाएँ

बैकग्राउंड हटाएँ