इमेज से इमेज

इमेज से इमेज उस तस्वीर से शुरू होता है जो आपके पास पहले से है और उसका बदला हुआ रूप लौटाता है। आप सोर्स इमेज के साथ एक निर्देश देते हैं, और मॉडल उसी में एडिट करता है: बैकग्राउंड बदलना, पूरे फ़्रेम की स्टाइल बदलना, किसी चीज़ को हटाना या जोड़ना, रंग और लाइटिंग ठीक करना, या किसी फ़ोटो को साफ़ करना। मूल कंपोज़िशन लंगर की तरह बनी रहती है — यही बात इसे कुछ बिल्कुल नया बनाने से अलग करती है।

निर्देश जितना साफ़ होगा, एडिट उतना ही बेहतर आएगा। बताइए कि क्या बदलना चाहिए और उतनी ही अहमियत से यह भी कि क्या ज्यों का त्यों रहना चाहिए। एडिट एक-दूसरे पर चढ़ते जाते हैं, इसलिए एक बड़े-से निर्देश के बजाय कई छोटे-छोटे पास आमतौर पर समानता बेहतर बनाए रखते हैं। हर पास पर चेहरों, हाथों और छोटे टेक्स्ट जैसे बारीक हिस्सों में कुछ खिसकाव की उम्मीद रखिए, और बिना छेड़ा हुआ मूल संस्करण संभालकर रखिए ताकि आप एडिट के ऊपर पाँच बार एडिट करने के बजाय शुरुआत से दोबारा चल सकें।

E2X पर इस श्रेणी को सर्व करने वाले मॉडल Google के Nano Banana परिवार के एडिटिंग मोड हैं, जिनमें Pro और Lite वेरिएंट शामिल हैं, और साथ में OpenAI का GPT Image 2। ये कैटलॉग की बाक़ी हर चीज़ की तरह उसी जॉब एंडपॉइंट से चलते हैं: मॉडल स्लग के साथ अपना इनपुट ऑब्जेक्ट पोस्ट कीजिए, फिर job id को पोल कीजिए। कीमत प्रीपेड बैलेंस से प्रति रिक्वेस्ट लगती है, इसलिए कोई एडिट अगर सही न बैठे तो दोबारा कोशिश करने पर एक रिक्वेस्ट का ख़र्च आता है, कोई सब्सक्रिप्शन टियर नहीं।