AI इमेज आस्पेक्ट रेशियो कैलकुलेटर
सबसे लंबी भुजा 1024 px और 64 के गुणज के साथ 16:9 का साइज़ 1024 × 576 है। SDXL में सबसे नज़दीकी ट्रेनिंग साइज़ 1344 × 768 है।
कैसे इस्तेमाल करें
- सूची से कोई अनुपात चुनें या अपनी चौड़ाई और ऊँचाई का अनुपात लिखें, जैसे 16 और 9।
- चुनें कि साइज़ सबसे लंबी भुजा (पिक्सल) से तय हो या कुल मेगापिक्सल से, फिर मान डालें।
- गुणज चुनें। Stable Diffusion जैसे मॉडलों के लिए 64, OpenAI के लिए 16 और सबसे लचीले साइज़ के लिए 8 लें।
- रेज़ोल्यूशन, राउंडिंग से आई छोटी अनुपात त्रुटि और हर सेवा का सबसे नज़दीकी स्वीकार्य साइज़ देखें। पहले से बनी इमेज जाँचने के लिए दूसरे ब्लॉक में उसकी चौड़ाई और ऊँचाई डालें।
गणना कैसे होती है
अनुपात W:H और लंबी भुजा L के लिए, लंबी भुजा L को गुणज में राउंड करके मिलती है और छोटी भुजा L × (छोटी ÷ लंबी) को गुणज में राउंड करके। L = 1024 और 64 के गुणज के साथ 16:9 से 1024 × 576 मिलता है, क्योंकि 576 ठीक 9 × 64 है।
मेगापिक्सल के लिए चौड़ाई (पिक्सल × W ÷ H) का वर्गमूल है और ऊँचाई अनुपात से निकलती है। दोनों गुणज में राउंड होती हैं, और चौड़ाई-पहले व ऊँचाई-पहले वाले दो उम्मीदवारों में बेहतर वाला रखा जाता है।
राउंडिंग से अनुपात थोड़ा बदलता है। 3:2 को 1024 और 64 के गुणज पर लें तो 1024 × 704 (लगभग 1.4545) मिलता है, यानी करीब 3 प्रतिशत त्रुटि, जो विचलन वाली पंक्ति में दिखती है। 8 के गुणज पर 1024 × 680 मिलता है और त्रुटि कम होती है।
रेज़ोल्यूशन को अनुपात में बदलने के लिए दोनों भुजाओं को उनके महत्तम समापवर्तक से भाग दिया जाता है, इसलिए 1920 × 1080 का अनुपात 16:9 है और 1366 × 768 का 683:384, जिसे टूल सबसे नज़दीकी आम अनुपात 16:9 से भी मिलाता है।
64 और 8 के गुणज क्यों
Stable Diffusion जैसे लेटेंट डिफ़्यूज़न मॉडल इमेज से 8 गुना छोटी संपीड़ित ग्रिड पर काम करते हैं, और नेटवर्क उस ग्रिड को कई बार और छोटा करता है। 64 के गुणज हर चरण में पूरी तरह बँट जाते हैं, इसलिए ज़्यादातर लोकल टूल इन्हें माँगते हैं। SDXL पेपर में ट्रेनिंग ऐसे साइज़ पर हुई जो सभी 64 के गुणज हैं।
होस्टेड सेवाओं के अपने नियम होते हैं। OpenAI के GPT Image मॉडल कस्टम साइज़ तब स्वीकार करते हैं जब दोनों भुजाएँ 16 की गुणज हों। Midjourney सिर्फ़ अनुपात लेता है और पिक्सल खुद तय करता है।
सेवा के अनुसार समर्थित साइज़
| सेवा | साइज़ और सीमाएँ | स्रोत |
|---|---|---|
| OpenAI GPT Image | अनुशंसित 1024×1024, 1536×1024, 1024×1536। कस्टम: दोनों भुजाएँ 16 के गुणज, अनुपात 1:3 से 3:1, सबसे लंबी भुजा 3840 तक, कुल 655,360 से 8,294,400 पिक्सल। 2560×1440 से ऊपर प्रायोगिक है। | platform.openai.com/docs/guides/image-generation |
| Midjourney | --ar चौड़ाई:ऊँचाई, पूर्ण संख्याओं में, दशमलव नहीं। डिफ़ॉल्ट 1:1। पिक्सल साइज़ Midjourney तय करता है। | docs.midjourney.com, Aspect Ratio |
| Stable Diffusion XL | लगभग 1 मेगापिक्सल के 40 साइज़, सभी 64 के गुणज, 512×2048 से 2048×512 तक। इनमें 1024×1024, 1152×896, 1344×768 और 768×1344 शामिल हैं। | arXiv 2307.01952, appendix I |
सुझाव
- पहले इमेज के उपयोग की जगह के हिसाब से अनुपात चुनें: चौकोर पोस्ट के लिए 1:1, वर्टिकल फ़ीड के लिए 4:5 या 3:4, स्टोरी और शॉर्ट्स के लिए 9:16, वीडियो और कवर के लिए 16:9।
- मॉडल के मूल साइज़ के पास जनरेट करें और बाद में बड़ा करें। SDXL से उसके 1 मेगापिक्सल से बहुत दूर का साइज़ माँगने पर विषय अक्सर दोहराए जाते हैं।
- अगर कोई सेवा साइज़ अस्वीकार करे तो कारण आमतौर पर गुणज या पिक्सल सीमा होता है, इसलिए ऊपर की पंक्तियाँ देखें।
अक्सर पूछे जाने वाले सवाल
Stable Diffusion XL में 16:9 के लिए कौन-सा साइज़ लें?
1344 × 768 लें, जो SDXL के ट्रेनिंग साइज़ की सूची में है। वर्टिकल 9:16 के लिए 768 × 1344। दोनों 64 के गुणज हैं।
क्या GPT Image में कोई भी साइज़ चलेगा?
कोई भी नहीं। अनुशंसित तीन साइज़ 1024×1024, 1536×1024 और 1024×1536 हैं। कस्टम साइज़ तब चलते हैं जब दोनों भुजाएँ 16 की गुणज हों, अनुपात 1:3 से 3:1 के बीच हो, सबसे लंबी भुजा 3840 से ज़्यादा न हो और कुल पिक्सल 655,360 से 8,294,400 के बीच हों। 2560×1440 से ऊपर के साइज़ प्रायोगिक चिह्नित हैं।
क्या Midjourney पिक्सल साइज़ इस्तेमाल करता है?
आप --ar से अनुपात देते हैं, जैसे --ar 16:9, और आउटपुट साइज़ वह खुद चुनता है। अनुपात पूर्ण संख्याओं में लिखा जाता है, इसलिए 1.39:1 की जगह 139:100 लिखें। यह टूल आपके इनपुट का सरल किया हुआ अनुपात दिखाता है।
अनुपात थोड़ा क्यों खिसक जाता है?
दोनों भुजाएँ चुने हुए गुणज की होनी चाहिए, इसलिए एक भुजा राउंड होती है। गुणज बड़ा हो तो त्रुटि भी बड़ी होती है। त्रुटि मायने रखती हो तो छोटा गुणज या बड़ी इमेज लें।
क्या कुछ अपलोड होता है?
नहीं। सारी गणना आपके ब्राउज़र में होती है।