मॉडल निर्देशिका
AI इमेज मॉडल — रैंक नहीं, समझाया गया
वे सात मॉडल जिनका लोग सच में नाम लेते हैं, और हर एक वास्तव में किस काम का है। कोई स्कोर नहीं, क्योंकि जवाब पूरी तरह उस कार्य पर निर्भर है जो आप लाए हैं।
निर्देशिका
- GoogleNano BananaGoogle का conversational इमेज एडिटर। एडिट्स के दौरान एक चेहरा एक-सा बना रखता है।
- Stability AIStable Diffusionवही ओपन मॉडल जिससे पूरा इकोसिस्टम निकला। LoRAs, ControlNet, checkpoints।
- Black Forest LabsFLUX.1पूर्व Stable Diffusion शोधकर्ताओं का काम। prompts को शब्दशः मानता है, इमेज में पढ़ने लायक़ टेक्स्ट रेंडर करता है।
- Midjourney, Inc.Midjourneyवह जो अपना तयशुदा 'हाउस स्टाइल' रखता है। अपनी राय पर अड़ा, बंद, केवल सदस्यता-आधारित।
- RecraftRecraftवह जो वास्तविक वेक्टर आउटपुट देता है। ब्रांड और डिज़ाइन कार्य के लिए बना।
- ByteDanceSeedreamByteDance का मॉडल। सशक्त द्विभाषी टेक्स्ट रेंडरिंग और उच्च मूल रेज़ोल्यूशन।
- OpenAIgpt-image-1ChatGPT की इमेजेज़ के पीछे का मॉडल। निर्देशों का पालन करता है, टेक्स्ट को अच्छी तरह रेंडर करता है।
इनके बीच चुनाव कैसे करें
सबसे निर्णायक प्रश्न यह है कि आप इमेज बना रहे हैं या किसी इमेज को बदल रहे हैं। शून्य से बनाना ऐसे मॉडल को पुरस्कृत करता है जो कंपोज़िशन और prompt पालन में अच्छा हो; फ़ोटो बदलना ऐसे मॉडल को जो जिसे आपने नहीं कहा, उसे ज्यों-का-त्यों छोड़ दे। ये लगभग उलटी ज़रूरतें हैं, और जो टूल एक के लिए बना है, वह आम तौर पर दूसरे में औसत दर्जे का रहता है।
दूसरा प्रश्न यह है कि क्या आपको परिणाम पुनरुत्पादनयोग्य चाहिए। क्लोज़्ड होस्टेड मॉडल आपके नीचे बदलते रहते हैं, और कोई लुक जिस पर आपका वाणिज्यिक निर्भरता हो, आपके नियंत्रण से बाहर शेड्यूल पर उपलब्ध रहना बंद कर सकता है। ओपन वेट्स इसे ठीक करते हैं, पर अपनी इंफ्रास्ट्रक्चर चलाने की कीमत पर।
तीसरा है आउटपुट फ़ॉर्मैट — और लोग इसे अक्सर देर से खोजते हैं। यदि फ़ाइल को किसी वेक्टर एडिटर में खुलना है या दो मीटर पर प्रिंट होना है, तो गुणवत्ता के किसी प्रश्न से पहले ही यह बाधा इस सूची के अधिकतर विकल्पों को बाहर कर देती है।
यह डायरेक्टरी क्या है
- प्रविष्टियाँ
- सात मॉडल
- रैंकिंग
- नहीं — वर्णनात्मक
- संबद्धता
- किसी से भी नहीं
- मूल्य निर्धारण
- जानबूझकर सूचीबद्ध नहीं
- संस्करण
- पिन नहीं — ये बहुत तेज़ बदलते हैं
- अद्यतन
- अगस्त 2026
मॉडल तुलना को कैसे पढ़ें
अधिकांश रैंकिंग उस सवाल का जवाब देती हैं जो आपने पूछा ही नहीं
“सबसे अच्छे इमेज मॉडल” की सूचियाँ आम तौर पर वही चंद प्रॉम्प्ट्स हर मॉडल से जेनरेट कराकर और नतीजों को जज करके बनती हैं। यह मापता है कि वे मॉडल उन्हीं प्रॉम्प्ट्स को कैसे संभालते हैं — जो तभी उपयोगी है जब आपका काम उनसे मिलता-जुलता हो, और ब्लॉग पोस्ट में अच्छे दिखने के लिए चुना गया प्रॉम्प्ट सेट शायद ही ऐसा होता है।
ज़्यादा उपयोगी सवाल संरचनात्मक है: मॉडल नई इमेज बनाता है या मौजूदा को बदलता है, क्या उसका खुद का एस्थेटिक मत है, क्या आप उसे खुद चला सकते हैं, और दूसरी तरफ़ से बाहर क्या आता है — पिक्सेल या कर्व्स। ये गुण अगले रिलीज़ से नहीं बदलते, और गुणवत्ता के आने से पहले ही सूची का बड़ा हिस्सा बाहर कर देते हैं।
तीन सवाल जो फ़ील्ड को झट से सँकरा करते हैं
गुणवत्ता से पहले बाध्यताओं के आधार पर चुनें
पहला और सबसे चौड़ा मोड़
वर्णन से इमेज बनाना और आपकी मौजूदा फ़ोटो को एडिट करना लगभग उल्टे मसले हैं। एक में कम्पोज़िशन और प्रॉम्प्ट पालन का फल मिलता है; दूसरे में वह सब कुछ अछूता रखने का, जिसका आपने ज़िक्र नहीं किया।
एडिटिंग के लिए बने मॉडल कई बदलावों के बाद भी सब्जेक्ट की पहचान थामे रखते हैं। जेनरेशन के लिए बने मॉडल फ़्रेमिंग, ऑप्टिक्स और स्टाइल पर शून्य से नियंत्रण देते हैं। बहुत कम हैं जो दोनों में उत्कृष्ट हों।
- मौजूदा फ़ोटो एडिट करना: Nano Banana.
- शुरू से बनाना: FLUX, Midjourney.
- दोनों, बातचीत के ज़रिए: gpt-image-1.
जिस पर आप निर्भर हैं, उसका नियंत्रण किसके पास
बंद होस्टेड मॉडल आपके नीचे बदलते रहते हैं। जिस लुक पर आपने ब्रांड खड़ा किया, उसे आप पिन नहीं कर पाते; वह ऐसे शेड्यूल पर बदल सकता है जिस पर आपका बस नहीं।
ओपन वेट्स इसे ठीक करते हैं और बदले में इंफ़्रास्ट्रक्चर की समस्या आपके हवाले कर देते हैं — हार्डवेयर, स्टोरेज, अपडेट्स और ऐसी पाइपलाइन जो किसी निर्भरता के हिलते ही टूटती है।
- दोहराने योग्यता अहम है: Stable Diffusion, FLUX.
- इंफ़्रा की भूख नहीं: कोई भी होस्टेड।
- वॉल्यूम और गोपनीयता स्व-होस्टिंग की तरफ़ धकेलते हैं।
वह बाधा जिसका पता सबसे आख़िर में चलता है
अगर आउटपुट को वेक्टर एडिटर में खुलना है, इमारत तक स्केल होना है, या अगले साल किसी और के हाथों री-कलर होना है, तो चाहे इमेज कितनी ही अच्छी लगे — रास्टर इमेज गलत आर्टिफ़ैक्ट है।
इसी तरह, अगर उसमें हज़ारों वर्णों वाली भाषा में पठनीय टाइप आना है, तो सूची का अधिकांश हिस्सा किसी और विचार से पहले ही बाहर हो जाता है।
- एडिटेबल कर्व्स: Recraft.
- चीनी और अंग्रेज़ी टाइप: Seedream.
- बाकी सब: रास्टर पिक्सेल।
मॉडल सवाल
चुनने से पहले लोग जो पूछते हैं
छोटे जवाब — हर मॉडल के अपने पेज पर लंबा संस्करण।
एक ही प्रॉम्प्ट और मॉडल अलग इमेज क्यों देते हैं?
क्योंकि शुरुआती नॉइज़ अलग होती है। एक seed उस नॉइज़ को फ़िक्स करता है, और प्रॉम्प्ट + seed + मॉडल किसी इमेज को हूबहू पुनर्पैदा करते हैं। तीन में से किसी एक को बदल दीजिए, तो मिलता-जुलता पर एक जैसा नहीं नतीजा आता है।
नया मॉडल हमेशा बेहतर होता है?
कच्चे आउटपुट पर, अक्सर हाँ। उसके आसपास की हर चीज़ पर — कम्युनिटी टूलिंग, स्टाइल अडैप्टर्स, लाइसेंस की स्पष्टता, दाम की स्थिरता — अक्सर नहीं। Stable Diffusion सबसे साफ़ मिसाल है कि पुराने मॉडल को उसका इकोसिस्टम ज़िंदा रखता है।
क्या मैं अपने प्रॉम्प्ट्स मॉडलों के बीच ले जा सकता/सकती हूँ?
विषय और दृश्य तो ट्रांसफ़र हो जाते हैं; पैरामीटर्स और सिन्टैक्स कम ही होते हैं। मॉडल्स वेटिंग, निगेटिव्स और स्टाइल टोकन्स को अलग-अलग पढ़ते हैं, और किसी एक के लिए कड़ी तरह से ट्यून किया गया प्रॉम्प्ट दूसरे के लिए आम तौर पर ज़रूरत से ज़्यादा स्पेसिफ़ाइड होता है।
ओपन वेट्स से असल में क्या मिलता है?
उसे लोकल चलाने, किसी वर्शन को हमेशा के लिए पिन करने, प्रति-इमेज लागत के बिना जेनरेट करने, और सोर्स मटेरियल को थर्ड-पार्टी इंफ़्रास्ट्रक्चर से दूर रखने की क्षमता। इसकी क़ीमत है हार्डवेयर और मेंटेनेंस।
कौन-सा मॉडल टेक्स्ट ठीक से रेंडर करता है?
कई अब छोटे स्ट्रिंग्स सँभाल लेते हैं, और कोई भी टाइप सेट करने का विकल्प नहीं है। तस्वीर जेनरेट करें, शब्द डिज़ाइन टूल में जोड़ें — और समस्याओं की पूरी श्रेणी से बचें।
मॉडल ज़्यादा मायने रखता है या प्रॉम्प्ट?
एक निश्चित स्तर से नीचे प्रॉम्प्ट का — नहीं। किसी मध्य-स्तरीय मॉडल पर एक सटीक प्रॉम्प्ट, उपलब्ध “सबसे अच्छे” मॉडल पर अस्पष्ट प्रॉम्प्ट से बेहतर नतीजा देता है — इसी वजह से यहाँ प्रॉम्प्ट गाइडेंस इस डायरेक्टरी से लंबी है।
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डायरेक्टरी के बाद कहाँ जाएँ
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LaFoto पर और भी
डायरेक्टरी औज़ारों का वर्णन करती है; ये वे काम हैं जो आप उनसे करते हैं।
- ठीक उतने पिक्सेल में रीसाइज़ करें
- इमेज फ़ॉर्मेट बदलें
- इमेज कंप्रेसर
- इमेज क्रॉप करें
- इमेज से रंग निकालें
- बैकग्राउंड हटाएं
- EXIF व्यूअर
- AI prompt जनरेटर
- एनीमे AI जनरेटर
- तस्वीर को कार्टूनाइज़ करें
- पिक्सेल आर्ट जनरेटर
- कौन-सा जनरेटर चुनें
- Midjourney की तुलना में
- Leonardo से तुलना
- Ideogram का विकल्प
- इमेज के लिए Canva का विकल्प
- seed की व्याख्या
- denoise strength क्या है
- मास्क के भीतर एडिट करना
- LaFoto जर्नल
AI इमेज मॉडल संबंधी प्रश्न
- सबसे अच्छा AI इमेज मॉडल कौन-सा है?
- एक ही उत्तर नहीं है, इसलिए यह डायरेक्टरी रैंक करने के बजाय वर्णन करती है। Midjourney एक सौंदर्य थोपता है, FLUX निर्देशों को शाब्दिक लेता है, Nano Banana फ़ोटो एडिट करते हुए व्यक्ति को खोने नहीं देता, Stable Diffusion आपको पुर्ज़े थमा देता है, Recraft वेक्टर आउटपुट करता है, Seedream चीनी और अंग्रेज़ी टाइप सेट करता है, और gpt-image-1 जटिल वाक्य को सही पढ़ लेता है। इनमें से जो आपकी समस्या को वर्णित करता है, उसे चुनें।
- ओपन और क्लोज़्ड मॉडल में क्या अंतर है?
- ओपन weights डाउनलोड होकर आपके अपने हार्डवेयर पर चल सकते हैं — आप किसी वर्ज़न को स्थायी रूप से पिन कर सकते हैं, प्रति-इमेज लागत के बिना जनरेट कर सकते हैं, और स्रोत सामग्री थर्ड-पार्टी सर्वरों से दूर रख सकते हैं। क्लोज़्ड मॉडल API या ऐप के ज़रिए मिलते हैं, इन्फ्रास्ट्रक्चर नहीं माँगते, और आपके नहीं बल्कि प्रदाता के शेड्यूल पर बदलते हैं।
- इन पेजों पर कीमतें या वर्ज़न नंबर सूचीबद्ध क्यों नहीं हैं?
- क्योंकि दोनों इतनी तेज़ी से बदलते हैं कि डायरेक्टरी पेज उससे पीछे रह जाता है — और कोई बासी संख्या बासी होने के बजाय झूठ लगती है। यहाँ वह लिखा है जो बना रहता है — कौन बनाता है, कैसे पहुँचा जाता है, weights ओपन हैं या नहीं, और यह किस काम में अच्छा होने के लिए बना है।
- क्या LaFoto का इनमें से किसी मॉडल से कोई संबद्धता है?
- नहीं। हम इन में से किसी को रीसेल नहीं करते और इनके निर्माताओं से कोई व्यावसायिक रिश्ता नहीं है। एक जगह हम प्रथम पुरुष में आते हैं — FLUX की एंट्री — जहाँ हम बताते हैं कि इस साइट की अपनी इमेजरी किस मॉडल ने जनरेट की है, जिसका प्रमाण गैलरी कार्ड-दर-कार्ड देती है।
- क्या मैं एक मॉडल का prompt दूसरे मॉडल में ले जा सकता/सकती हूँ?
- विषय और दृश्य प्रायः ट्रांसफ़र हो जाते हैं; पैरामीटर्स और सिंटैक्स शायद ही हों। Models weighting, negatives और style tokens को अलग तरह पढ़ते हैं, और किसी एक के लिए कड़ा ट्यून किया prompt दूसरे के लिए प्रायः ज़रूरत से ज़्यादा निर्दिष्ट हो जाता है।
- क्या नया मॉडल हमेशा पुराने से बेहतर होता है?
- कच्ची आउटपुट क्वालिटी पर, आम तौर पर हाँ। उसके इर्द-गिर्द की हर चीज़ — कम्युनिटी टूल्स, स्टाइल अडैप्टर्स, लाइसेंस की स्पष्टता — पर अक्सर नहीं। Stable Diffusion इसकी सबसे साफ मिसाल है, जहाँ नतीजों से ज़्यादा उसका इकोसिस्टम उसे प्रासंगिक रखता है।
- जो फ़ोटो मेरे पास है उसे एडिट करने के लिए मुझे कौन-सा मॉडल लेना चाहिए?
- जो जनरेशन के बजाय एडिटिंग के लिए बना हो। अहम क्षमता यह है कि कई क्रमिक बदलावों के बीच subject को पहचानने लायक एक-सा रखा जाए — ज़्यादातर टेक्स्ट-टू-इमेज मॉडल एक-दो एडिट के बाद इसे खो देते हैं।
- क्या इनमें से कोई टेक्स्ट भरोसेमंद तरीके से रेंडर करता है?
- कई मॉडल छोटे स्ट्रिंग्स को इतना ठीक संभालते हैं कि आप उसके हिसाब से डिज़ाइन कर लें, और कोई भी टाइप सेट करने का विकल्प नहीं है। तस्वीर जनरेट करें और शब्द डिज़ाइन टूल में जोड़ें — जनरेटेड लेटरिंग बाद में न एडिट हो सकती है, न स्पेल-चेक, न ट्रांसलेट।
आज ही बनाना शुरू करें
सबसे अच्छे AI इमेज जेनरेटर से अपनी पहली इमेज जनरेट करें।
एक वाक्य को कुछ सेकंड में तैयार, फ़ोटो-यथार्थवादी इमेज में बदलें — फिर हर डिटेल रिफ़ाइन करें। कोई सेटअप नहीं, कोई Discord नहीं, कोई GPU नहीं।
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