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# Krea 2
> जानें कि Krea 2 (K2), Krea का इन-हाउस इमेज फाउंडेशन मॉडल, कैसे सौंदर्य नियंत्रण, विविध विज़ुअल शैलियाँ और रेफरेंस-आधारित इमेज जनरेशन प्रदान करता है।
Krea 2 (K2) Krea का पहला इमेज फाउंडेशन मॉडल है, जिसे इन-हाउस शून्य से बनाया गया है और केवल prompt सटीकता के बजाय सौंदर्यशास्त्र और रचनात्मक नियंत्रण के इर्द-गिर्द डिज़ाइन किया गया है। इस मॉडल को **पहली इमेज** जनरेट करने के रचनात्मक माध्यम के रूप में प्रस्तुत किया गया है: कलात्मक, illustrative, फ़ोटोग्राफ़िक और प्रयोगात्मक आउटपुट्स में अन्वेषण, शैली की खोज और दृश्य दिशा तय करने के लिए एक प्रारंभिक बिंदु।
## K2 किसके लिए है
K2 दो विचारों के इर्द-गिर्द अनुकूलित है: सौंदर्यपरक विविधता और सौंदर्यपरक नियंत्रण। व्यवहार में, इसका मतलब है कि इसे दृश्य भाषाओं की एक विस्तृत श्रृंखला रेंडर करने के लिए डिज़ाइन किया गया है — **raw फिल्म जैसी इमेजरी** और **स्टूडियो फ़ोटोग्राफ़ी** से लेकर **illustration**, **ग्राफ़िक डिज़ाइन**, **डिजिटल पेंटिंग**, और अधिक अभिव्यंजक या असामान्य शैलियों तक, जो अक्सर अन्य मॉडलों में "AI लुक" के कारण चपटी पड़ जाती हैं।
Krea का दृष्टिकोण यह है कि अधिकांश मॉडल यह समझने में मजबूत हैं कि इमेज में *क्या* होना चाहिए, लेकिन यह नियंत्रित करने में कमज़ोर हैं कि वह इमेज *कैसी* दिखनी चाहिए। K2 इस अंतर को पाटने के लिए बनाया गया है — यह उपयोगकर्ताओं को केवल prompt के शब्दों पर निर्भर रहने के बजाय दृश्य इनपुट्स के माध्यम से शैली की दिशा, विविधता, references, और रुचि को आकार देने पर सीधा नियंत्रण देता है।
# मुख्य उत्पाद सिद्धांत
## 1. अन्वेषण सर्वप्रथम
K2 का उद्देश्य अन्वेषणात्मक इमेज जनरेशन का समर्थन करना है, विशेष रूप से रचनात्मक प्रक्रिया के प्रारंभिक चरण में जब विचार अभी बन ही रहा हो। सरल prompts विविध प्रकार के आउटपुट्स उत्पन्न कर सकते हैं, जिससे उपयोगकर्ता किसी अधिक विशिष्ट शैली या अवधारणा तक सीमित होने से पहले विभिन्न सौंदर्यपरक दिशाओं की खोज कर सकते हैं।
यह K2 को अवधारणा खोज, मूड अन्वेषण, और एक आकर्षक प्रारंभिक इमेज जनरेट करने के लिए विशेष रूप से उपयोगी बनाता है — जिसे बाद में परिष्कृत किया जा सकता है, संपादित किया जा सकता है, वीडियो में बदला जा सकता है, या अन्य Krea वर्कफ़्लोज़ में उपयोग किया जा सकता है।
## 2. शैली एक नियंत्रणीय इनपुट के रूप में
K2 के पीछे एक केंद्रीय विचार यह है कि शैली ऐसी चीज़ होनी चाहिए जिसे उपयोगकर्ता स्पष्ट रूप से निर्देशित कर सकें, मिश्रित कर सकें, मजबूत कर सकें, कम कर सकें और जिसके साथ प्रयोग कर सकें — न कि text prompt में एक अस्पष्ट विशेषण। K2 का शैली सिस्टम उपयोगकर्ताओं को एक या अधिक reference images लागू करने, शैलीगत घटकों को नई जनरेशन में स्थानांतरित करने, और यह समायोजित करने देता है कि हर reference परिणाम को कितनी मजबूती से प्रभावित करता है।
1. एक नया Lora [train](https://www.krea.ai/train#styles-overview) करके शुरू करें
*(नोट: Lora को train होने में कुछ मिनट लगते हैं, उसके बाद ही आप इसे अपने इमेज prompt में उपयोग कर सकते हैं)*
2. इमेज जनरेटर में Lora चुनें
3. प्रभाव का % चुनकर, आपको जनरेट की गई इमेज में परिणाम दिखना चाहिए
## 3. Raw रचनात्मक माध्यम
K2 अपने साथ कोई दृष्टिकोण लेकर नहीं आता। यही तो बात है। जहाँ अधिकांश मॉडल चुपचाप एक हाउस सौंदर्यशैली थोप देते हैं — एक विशेष चिकनापन, एक पहचानी जाने वाली फ़िनिश — वहीं K2 पीछे रहता है, और थोपने का काम क्रिएटर के लिए छोड़ देता है। इसे धकेलें, इसे दिशा दें, इसे अन्य टूल्स के साथ मिलाएँ, इसे जान-बूझकर तोड़ें। मॉडल आपका अनुसरण करता है।
# मुख्य फ़ीचर्स
| फ़ीचर | यह क्या करता है | यह क्यों मायने रखता है |
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| Text-to-image जनरेशन | शैलीगत संभावनाओं की एक विस्तृत श्रृंखला के साथ prompts से इमेजेज़ जनरेट करता है। | उपयोगकर्ताओं को एक सरल विचार से भी कई दृश्य दिशाओं का अन्वेषण करने में मदद करता है। |
| Style References (S-Refs) | reference images से शैलीगत गुणों को नए आउटपुट्स में स्थानांतरित करता है। | केवल text prompting से आगे बढ़कर दृश्य भाषा पर सीधा नियंत्रण देता है। |
| शैली strength नियंत्रण | यह समायोजित करता है कि कोई style reference अंतिम परिणाम को कितनी मजबूती से प्रभावित करता है। | उपयोगकर्ताओं को reference के प्रति निष्ठा और prompt-आधारित नवीनता के बीच संतुलन बनाने देता है। |
| Multi-reference blending | एक ही जनरेशन में कई style references को जोड़ता है। | हाइब्रिड सौंदर्यशैलियों और अधिक सूक्ष्म दिशा निर्धारण को सक्षम बनाता है। |
| Moodboards | शैली, अवधारणाओं, अभिव्यक्तियों और मूड का अनुमान लगाने के लिए एक व्यापक इमेज संग्रह का विश्लेषण करता है। | एकल-इमेज references की तुलना में अधिक समृद्ध सौंदर्यपरक मार्गदर्शन का समर्थन करता है। |
| रुचि-आधारित वर्कफ़्लोज़ | दिए गए product scripts के आधार पर, समय के साथ उपयोगकर्ता की प्राथमिकताओं और फ़ीडबैक से सीखता है। | रचनात्मक उपयोग में मॉडल को अधिक व्यक्तिगत और पुनरावृत्तिपूर्ण महसूस कराता है। |
## Text-to-image वर्कफ़्लो
K2 पारंपरिक text-to-image prompting का समर्थन करता है, लेकिन अभीष्ट अनुभव नियतात्मक की तुलना में अधिक अन्वेषणात्मक है। एक सरल prompt के साथ, मॉडल ऐसे आउटपुट्स लौटा सकता है जो माध्यम, कंपोज़िशन और सौंदर्यपरक ट्रीटमेंट में सार्थक रूप से भिन्न होते हैं, जिससे उपयोगकर्ता ऐसी संभावनाएँ खोज पाते हैं जिन्हें उन्होंने शायद अभी तक शब्दों में पूरी तरह व्यक्त नहीं किया हो।
जैसे-जैसे prompts अधिक विशिष्ट होते जाते हैं, K2 दृश्य दिशा को सीमित करते हुए भी कुछ विविधता बनाए रखता है। उदाहरण के लिए, **"retro screenprint illustration, orange and brown palette"** जैसा शैलीगत वाक्यांश जोड़ने से आउटपुट्स केंद्रित हो सकते हैं और फिर भी रचनात्मक रेंज के लिए जगह बनी रहती है।
## Style References
Style References K2 की परिभाषित करने वाली क्षमताओं में से एक हैं। एक reference image अपलोड करें, और K2 पैलेट, texture, टोनल गुणवत्ता और समग्र दृश्य दिशा जैसे शैलीगत घटकों को निकालता है, फिर उन विशेषताओं को एक नए prompt पर स्थानांतरित करता है।
reference आउटपुट को कितना प्रभावित करता है, इसे नियंत्रित करने के लिए style strength समायोजित करें। कम strength पर reference जनरेशन को हल्के से निर्देशित करता है, जबकि अधिक strength परिणाम को स्रोत शैली के और करीब ले जाती है।
K2 कई style references का भी समर्थन करता है, जिससे उपयोगकर्ता कई स्रोतों के दृश्य संकेतों को एक आउटपुट में मिला सकते हैं। यह S-Refs को न केवल निष्ठा के लिए, बल्कि मौजूदा references से नई हाइब्रिड सौंदर्यशैलियाँ बनाने के लिए भी उपयोगी बनाता है।
### S-Refs का उपयोग कब करें
Style References का उपयोग तब करें जब ब्रीफ़ किसी विशिष्ट इमेज या इमेजेज़ के सेट की दृश्य भाषा को बनाए रखने पर निर्भर हो। वे किसी भिन्न विषय पर पैलेट, texture, illustration शैली, फ़ोटोग्राफ़िक ट्रीटमेंट, या ग्राफ़िक संवेदनशीलता स्थानांतरित करने के लिए विशेष रूप से उपयोगी हैं।
## Moodboards
Moodboards K2 के शैली-मार्गदर्शन वर्कफ़्लो को reference images के छोटे सेट से आगे विस्तारित करते हैं। दिए गए product material के अनुसार, moodboards चार से अधिक इमेजेज़ का उपयोग कर सकते हैं और एक अधिक जटिल विश्लेषण सिस्टम पर निर्भर करते हैं, जो न केवल शैली, बल्कि पूरे सेट में अवधारणाओं, पात्रों, अभिव्यक्तियों और समग्र मूड पर भी विचार करता है।
उपयोग से पहले, बोर्ड का विश्लेषण किया जाता है। वह विश्लेषण तीन आउटपुट्स उत्पन्न करता है: एक Taste Profile, Keywords का एक सेट, और Avoids का एक सेट। ये मिलकर एक क्यूरेट किए गए इमेज सेट को जनरेशन के लिए एक पुन: प्रयोज्य दृश्य दिशा में बदलने में मदद करते हैं।
### Moodboard आउटपुट्स
| आउटपुट | विवरण |
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| Taste Profile | बोर्ड में पाई गई सौंदर्यशैलियों और पैटर्न्स का उच्च-स्तरीय विवरण। |
| Keywords | शैली टैग्स और वर्णनात्मक संकेत, जिनका उपयोग आंतरिक रूप से इमेज जनरेशन को दिशा देने के लिए किया जाता है। |
| Avoids | ऐसे संकेत जिनका उपयोग सिस्टम जनरेट किए गए आउटपुट्स में अवांछित दृश्य गुणों को कम करने के लिए करता है। |
Moodboards सीधे style transfer की तुलना में व्यापक दिशा निर्धारण के लिए सबसे उपयुक्त हैं। किसी एक इमेज की नज़दीकी नकल करने के बजाय, वे K2 को क्यूरेट किए गए सेट से निहित मूड्स, अवधारणाओं और सौंदर्यशैलियों की रेंज के भीतर जनरेट करने में मदद करते हैं। यह उन्हें worldbuilding, कैंपेन अन्वेषण, taste mapping, और प्रारंभिक चरण के दृश्य विकास के लिए उपयोगी बनाता है।