Recraft: Recraft V4.1 Pro Vector

Recraft V4.1 Pro Vector, Recraft का एक इमेज जनरेशन मॉडल है, जो Recraft V4.1 Pro का वेक्टर (SVG) वेरिएंट है। यह उच्च सौंदर्यशास्त्र के लिए ट्यून किया गया है, जिसका अर्थ है कि आउटपुट की दृश्य गुणवत्ता इस वेरिएंट का एक जानबूझकर किया गया केंद्रबिंदु है, न कि कोई बाद का विचार। यदि आप Recraft की इमेज मॉडल श्रृंखला से पहले से परिचित हैं, तो यह उस काम के लिए है जिसे रास्टर इमेज के बजाय स्केलेबल वेक्टर आर्टवर्क के रूप में तैयार होना है।

मॉडल टेक्स्ट और इमेज इनपुट स्वीकार करता है और इमेज आउटपुट उत्पन्न करता है, विशेष रूप से SVG। इसकी कॉन्टेक्स्ट लंबाई 65,536 टोकन है और अधिकतम आउटपुट 58,982 है। इमेज पैरामीटर आपको इस बात पर नियंत्रण देते हैं कि जो वापस आता है उसका आकार और मात्रा क्या होगी: aspect_ratio 1:1, 4:3, 3:4, 16:9, 9:16 या auto स्वीकार करता है, output_format svg स्वीकार करता है, n 1 से 6 तक का मान स्वीकार करता है, और input_references 0 या 1 संदर्भ इमेज स्वीकार करता है। प्रदाता आउटपुट को समर्थित रेंज में उच्च-रिज़ॉल्यूशन SVG के रूप में वर्णित करता है।

ये क्षमताएं काफी विशिष्ट प्रकार के कार्यों की ओर संकेत करती हैं। चूंकि आउटपुट SVG है, परिणाम संपादन योग्य रहते हैं और साफ़-सुथरे ढंग से स्केल होते हैं, जो लोगो, आइकन, इलस्ट्रेशन, डायग्राम और अन्य एसेट के लिए उपयुक्त है जिन्हें अलग-अलग आकारों में टिकना होता है या बाद में वेक्टर एडिटर में समायोजित करना होता है। एकल इनपुट संदर्भ स्लॉट तब उपयोगी होता है जब आप चाहते हैं कि जनरेट किया गया आर्टवर्क किसी दी गई इमेज का अनुसरण करे, उदाहरण के लिए किसी शैली से मेल खाना या किसी मौजूदा मार्क पर आगे बनाना। एक अनुरोध में अधिकतम छह विविधताएं जनरेट करना तब मदद करता है जब आप किसी एक पर प्रतिबद्ध होने से पहले दिशाओं का पता लगा रहे हों। टेक्स्ट इनपुट सामान्य प्रॉम्प्ट-आधारित जनरेशन को कवर करता है, और टेक्स्ट के साथ एक संदर्भ इमेज का संयोजन उस स्थिति को कवर करता है जहां केवल लिखित विवरण पर्याप्त सटीक नहीं होता।

आप मॉडल को api14 के OpenAI-संगत API के माध्यम से मॉडल आईडी "recraft/recraft-v4.1-pro-vector" का उपयोग करके कॉल करते हैं। चूंकि इंटरफ़ेस OpenAI-संगत है, आप अपनी मौजूदा OpenAI क्लाइंट लाइब्रेरीज़ को api14 पर इंगित कर सकते हैं और अपने इंटीग्रेशन को फिर से लिखने के बजाय मॉडल आईडी बदल सकते हैं। ध्यान दें कि मॉडल सामान्य चैट अर्थ में कोई समर्थित पैरामीटर सूचीबद्ध नहीं करता है; यह जो नियंत्रण उजागर करता है वे ऊपर वर्णित इमेज पैरामीटर हैं (aspect_ratio, output_format, n और input_references), इसलिए अपने अनुरोधों को सैंपलिंग या टोकन-स्तरीय विकल्पों के बजाय इनके इर्द-गिर्द संरचित करें।

यह स्पष्ट करना उचित है कि यह मॉडल क्या नहीं है। यह केवल SVG आउटपुट करता है, इसलिए यदि आपको PNG या JPEG जैसा रास्टर प्रारूप चाहिए, तो यह वेरिएंट उसे उत्पन्न नहीं करेगा। यह एक इमेज मॉडल भी है, टेक्स्ट या चैट मॉडल नहीं, इसलिए सारांशीकरण, तर्क या कोड जनरेशन जैसे कार्य इसके दायरे से बाहर हैं और उनके लिए टेक्स्ट मॉडल उपयुक्त है। हालांकि, वेक्टर इमेज जनरेशन के भीतर, टेक्स्ट और इमेज इनपुट, एक संदर्भ इमेज और प्रति अनुरोध अधिकतम छह आउटपुट का संयोजन बहुत व्यापक क्षेत्र को कवर करता है।