QWEN + Wan 2.2 लो नॉइज़ अपस्केल - ComfyUI में 4K इमेज जेनरेट करें 2025

आपने आखिरकार वह परफेक्ट AI इमेज जेनरेट कर ली है, लेकिन जब आप इसे प्रिंट या प्रोफेशनल उपयोग के लिए 4K में अपस्केल करने की कोशिश करते हैं, तो सब कुछ बिगड़ जाता है। अपस्केलर अजीब आर्टिफैक्ट्स जोड़ता है, बारीक विवरणों को नष्ट करता है, या वह विशिष्ट AI शार्पनिंग पेश करता है जो किसी को भी "नकली" दिखाई देती है। आपकी सुंदर 1024x1024 इमेज उच्च रिज़ॉल्यूशन पर धुंधली गड़बड़ बन जाती है।

यह सटीक समस्या AI इमेज वर्कफ़्लो को तब से परेशान कर रही है जब से हाई-रिज़ॉल्यूशन जनरेशन संभव हुआ है। स्टैंडर्ड अपस्केलर या तो ऐसे विवरणों की कल्पना करते हैं जो आपकी मूल इमेज से मेल नहीं खाते हैं या इतना अधिक नॉइज़ रिडक्शन लागू करते हैं कि टेक्सचर प्लास्टिक जैसे दिखते हैं। लेकिन QWEN की प्रॉम्प्ट समझ को Wan 2.2 की नवीन लो नॉइज़ आर्किटेक्चर के साथ संयोजित करना सब कुछ बदल देता है।

इस संयोजन को क्रांतिकारी बनाने वाली बात Wan 2.2 का Mixture of Experts दृष्टिकोण है जो हाई नॉइज़ जनरेशन को लो नॉइज़ रिफाइनमेंट से अलग करता है। पूरी जनरेशन प्रक्रिया में नॉइज़ से लड़ने के बजाय, मॉडल प्रारंभिक संरचना के लिए हाई नॉइज़ और विशेष रूप से विवरण रिफाइनमेंट के लिए लो नॉइज़ का उपयोग करता है। जब आप उस रिफाइनमेंट को गाइड करने के लिए QWEN की असाधारण प्रॉम्प्ट समझ जोड़ते हैं, तो आपको क्रिस्प विवरणों, प्राकृतिक टेक्सचर और सामान्य अपस्केलिंग आर्टिफैक्ट्स के बिना 4K इमेज मिलते हैं।

Wan 2.2 की क्रांतिकारी MoE आर्किटेक्चर को समझना

वर्कफ़्लो में गोता लगाने से पहले, यह समझना कि Wan 2.2 की आर्किटेक्चर श्रेष्ठ अपस्केलिंग परिणाम क्यों उत्पन्न करती है, यह जांचने की आवश्यकता है कि Mixture of Experts दृष्टिकोण पारंपरिक जनरेशन विधियों से कैसे भिन्न है।

स्टैंडर्ड डिफ्यूज़न मॉडल पूरी जनरेशन प्रक्रिया में समान नेटवर्क पैरामीटर का उपयोग करते हैं। प्रारंभिक नॉइज़ से अंतिम विवरणों तक, एक मॉडल सब कुछ संभालता है। यह उचित रूप से अच्छी तरह से काम करता है, लेकिन यह मॉडल को व्यापक संरचना जनरेशन और बारीक विवरण रिफाइनमेंट के बीच समझौता करने के लिए मजबूर करता है।

Wan 2.2 जनरेशन को हाई नॉइज़ एक्सपर्ट मॉडल्स और लो नॉइज़ एक्सपर्ट मॉडल्स में विभाजित करके एक मौलिक रूप से अलग दृष्टिकोण अपनाता है जो इमेज निर्माण के विभिन्न पहलुओं में विशेषज्ञता रखते हैं।

हाई नॉइज़ एक्सपर्ट्स संरचना और कंपोजीशन को संभालते हैं

पहले डीनॉइज़िंग चरणों के दौरान जब इमेज ज्यादातर नॉइज़ होती है, हाई नॉइज़ एक्सपर्ट मॉडल सक्रिय होते हैं। इन मॉडल्स ने प्रशिक्षण के दौरान भारी नॉइज़ वाली इमेज से व्यापक संरचनाओं, कंपोजीशन तत्वों और सामान्य रूपों की पहचान करना सीखा।

हाई नॉइज़ एक्सपर्ट्स को विवरण जोड़ने से पहले बुनियादी आकार को ब्लॉक करने वाले मूर्तिकारों के रूप में सोचें। वे स्थापित करते हैं कि विषय फ्रेम में कहाँ बैठता है, प्रकाश दिशा निर्धारित करते हैं, रंग संबंध स्थापित करते हैं, और प्रमुख संरचनात्मक तत्वों को परिभाषित करते हैं। विवरण सटीकता अभी तक मायने नहीं रखती क्योंकि इमेज अभी भी ज्यादातर नॉइज़ है।

लो नॉइज़ एक्सपर्ट्स विवरण रिफाइनमेंट में विशेषज्ञता रखते हैं

जैसे-जैसे जनरेशन आगे बढ़ता है और इमेज स्पष्ट होती जाती है, Wan 2.2 लो नॉइज़ एक्सपर्ट मॉडल्स पर स्विच करता है। इन एक्सपर्ट्स ने विशेष रूप से न्यूनतम नॉइज़ वाली इमेज पर प्रशिक्षण लिया, बारीक विवरण, सूक्ष्म टेक्सचर और सटीक रिफाइनमेंट जोड़ना सीखा।

लो नॉइज़ एक्सपर्ट्स अंतिम स्पर्श जोड़ने वाले विवरण कलाकारों की तरह कार्य करते हैं। वे व्यक्तिगत फैब्रिक थ्रेड्स, त्वचा के छिद्र, आभूषण प्रतिबिंब, बाल की किस्में और सतह टेक्सचर को रेंडर करते हैं। क्योंकि इन मॉडल्स को कभी भारी नॉइज़ से संरचना जनरेशन सीखने की आवश्यकता नहीं थी, वे अपनी पूरी क्षमता को बारीक विवरणों को समझने और उत्पन्न करने के लिए समर्पित कर सकते हैं।

Wan 2.2 GitHub रिपॉजिटरी के शोध दस्तावेज़ीकरण के अनुसार, यह MoE आर्किटेक्चर समान आकार के एकीकृत मॉडल की तुलना में विवरण गुणवत्ता में 40-60% सुधार करती है। प्रत्येक नॉइज़ स्तर के लिए विशेष प्रशिक्षण एक मॉडल से सब कुछ संभालने के लिए कहने की तुलना में बेहतर परिणाम उत्पन्न करता है।

जबकि Apatero.com जैसे प्लेटफ़ॉर्म इन उन्नत आर्किटेक्चर को स्वचालित रूप से लागू करते हैं, अंतर्निहित तकनीक को समझने से ComfyUI उपयोगकर्ताओं को अधिकतम गुणवत्ता के लिए अपने वर्कफ़्लो को अनुकूलित करने में मदद मिलती है।

QWEN अपस्केलिंग के लिए Wan 2.2 के साथ परफेक्ट क्यों काम करता है

QWEN इमेज जनरेशन में असाधारण टेक्स्ट समझ लाता है, लेकिन अपस्केलिंग वर्कफ़्लो में इसका असली मूल्य यह है कि यह लो नॉइज़ रिफाइनमेंट प्रक्रिया को कैसे गाइड करता है।

पारंपरिक अपस्केलिंग दृष्टिकोण या तो मूल प्रॉम्प्ट को पूरी तरह से अनदेखा करते हैं या इसे सभी जनरेशन चरणों में समान रूप से लागू करते हैं। QWEN का Wan 2.2 के साथ एकीकरण आपको विशिष्ट रिफाइनमेंट निर्देश प्रदान करने की अनुमति देता है जो केवल लो नॉइज़ विवरण जनरेशन चरण को प्रभावित करते हैं।

व्यावहारिक उदाहरण: आपकी बेस इमेज एक चरित्र को चमड़े की जैकेट पहने दिखाती है। अपस्केलिंग के दौरान, आप QWEN प्रॉम्प्ट प्रदान कर सकते हैं जैसे "दृश्यमान दाना और घिसाव पैटर्न के साथ बारीक चमड़े की बनावट" जो विशेष रूप से लो नॉइज़ एक्सपर्ट्स को गाइड करता है। हाई नॉइज़ संरचना अपरिवर्तित रहती है जबकि लो नॉइज़ एक्सपर्ट्स आपके द्वारा निर्दिष्ट सटीक टेक्सचर विवरण जोड़ते हैं।

विवरण रिफाइनमेंट के दौरान यह लक्षित प्रॉम्प्ट नियंत्रण QWEN और Wan 2.2 वर्कफ़्लो को सामान्य अपस्केलिंग से अलग करता है जो यह समझे बिना अंधाधुंध शार्पनिंग जोड़ता है कि वास्तव में कौन से विवरण दिखाई देने चाहिए।

टेक्स्ट-टू-इमेज अपस्केलिंग के लिए QWEN मॉडल

कई QWEN मॉडल वेरिएंट Wan 2.2 के साथ काम करते हैं, प्रत्येक गुणवत्ता और संसाधन उपयोग के बीच अलग-अलग ट्रेड-ऑफ प्रदान करता है।

उपलब्ध QWEN मॉडल:

• Qwen2.5-14B-Instruct सर्वोत्तम प्रॉम्प्ट समझ और सबसे सूक्ष्म विवरण नियंत्रण प्रदान करता है, लगभग 16GB VRAM की आवश्यकता है
• Qwen2.5-7B-Instruct गुणवत्ता और प्रदर्शन को संतुलित करता है, 12GB VRAM कार्ड पर अच्छी तरह से काम करता है
• Qwen2.5-3B-Instruct स्वीकार्य प्रॉम्प्ट समझ के साथ 8GB VRAM पर वर्कफ़्लो सक्षम करता है

Wan 2.2 ComfyUI Wiki पर दस्तावेज़ित परीक्षण के अनुसार, 7B मॉडल अधिकांश उपयोगकर्ताओं के लिए सर्वोत्तम संतुलन प्रदान करता है। 14B संस्करण मुख्य रूप से कई तकनीकी विनिर्देशों के साथ बहुत विस्तृत, जटिल प्रॉम्प्ट का उपयोग करते समय ध्यान देने योग्य सुधार दिखाता है।

QWEN और Wan 2.2 अपस्केलिंग के लिए संपूर्ण ComfyUI वर्कफ़्लो सेटअप

इस वर्कफ़्लो को सेट अप करने के लिए विशिष्ट मॉडल फ़ाइलों, उचित नोड कॉन्फ़िगरेशन और जनरेशन पाइपलाइन संरचना की समझ की आवश्यकता होती है। यहाँ संपूर्ण चरण-दर-चरण सेटअप प्रक्रिया है।

आवश्यक मॉडल फ़ाइलें और इंस्टॉलेशन

आधिकारिक Hugging Face रिपॉजिटरी से Wan 2.2 टेक्स्ट-टू-इमेज मॉडल डाउनलोड करें। MoE आर्किटेक्चर को ठीक से काम करने के लिए आपको हाई नॉइज़ और लो नॉइज़ दोनों मॉडल फ़ाइलों की आवश्यकता है।

आवश्यक Wan 2.2 फ़ाइलें: wan2.2_t2v_high_noise_14B_fp8_scaled.safetensors को अपनी ComfyUI मॉडल डायरेक्टरी में diffusion_models के तहत रखें। यह फ़ाइल कंपोजीशन और संरचना स्थापित करने वाले प्रारंभिक हाई नॉइज़ जनरेशन चरणों को संभालती है।

wan2.2_t2v_low_noise_14B_fp8_scaled.safetensors को उसी diffusion_models डायरेक्टरी में रखें। यह लो नॉइज़ एक्सपर्ट विवरण रिफाइनमेंट को संभालता है जो अपस्केलिंग को कृत्रिम के बजाय पेशेवर दिखाता है।

wan_2.1_vae.safetensors डाउनलोड करें और इसे vae फ़ोल्डर में रखें। VAE पिक्सेल स्पेस और लेटेंट स्पेस के बीच एनकोड और डीकोड करता है, जनरेशन के दौरान रंग सटीकता और विवरण बनाए रखने के लिए महत्वपूर्ण है।

QWEN टेक्स्ट एनकोडर फ़ाइलें: umt5_xxl_fp8_e4m3fn_scaled.safetensors डाउनलोड करें और इसे text_encoders फ़ोल्डर में रखें। यह टेक्स्ट समझ प्रदान करता है जो आपके प्रॉम्प्ट के आधार पर जनरेशन को गाइड करती है।

QWEN प्रॉम्प्ट एन्हांसमेंट के लिए, Hugging Face से अपना चुना हुआ QWEN मॉडल डाउनलोड करें। Qwen2.5-7B-Instruct अधिकांश उपयोगकर्ताओं के लिए सर्वोत्तम प्रदर्शन-से-गुणवत्ता अनुपात प्रदान करता है। इन फ़ाइलों को अपनी ComfyUI मॉडल डायरेक्टरी में उस संरचना के बाद रखें जिसकी आपका QWEN नोड कार्यान्वयन अपेक्षा करता है।

नोड संरचना और कनेक्शन

वर्कफ़्लो एक विशिष्ट पाइपलाइन पैटर्न का अनुसरण करता है जो उपयुक्त चरणों में हाई नॉइज़ और लो नॉइज़ दोनों एक्सपर्ट्स का लाभ उठाता है।

प्रारंभिक इमेज जनरेशन या लोडिंग: बेस रिज़ॉल्यूशन पर जेनरेटेड इमेज के साथ शुरू करें या मौजूदा इमेज लोड करें जिसे आप अपस्केल करना चाहते हैं। शुद्ध अपस्केलिंग वर्कफ़्लो के लिए, Load Image नोड का उपयोग करें। जेनरेट-एंड-अपस्केल वर्कफ़्लो के लिए, बेस इमेज बनाने के लिए अपनी मानक जनरेशन पाइपलाइन का उपयोग करें।

QWEN प्रॉम्प्ट एन्हांसमेंट: एक QWEN प्रॉम्प्ट एन्हांसमेंट नोड कनेक्ट करें जो आपके प्रॉम्प्ट का विश्लेषण करता है और इसे प्रासंगिक विवरण विवरणों के साथ विस्तारित करता है। यह बेहतर प्रॉम्प्ट लो नॉइज़ रिफाइनमेंट प्रक्रिया को गाइड करता है। QWEN मॉडल आपके बेस प्रॉम्प्ट को लेता है जैसे "सुरुचिपूर्ण पोशाक में महिला का पोर्ट्रेट" और इसे विशिष्ट विवरण निर्देशों को शामिल करने के लिए विस्तारित करता है जैसे "बारीक फैब्रिक टेक्सचर, विस्तृत आभूषण, प्राकृतिक त्वचा टोन, तेज चेहरे की विशेषताएं।"

हाई नॉइज़ एक्सपर्ट लोडिंग: हाई नॉइज़ एक्सपर्ट मॉडल लोड करने के लिए Load Checkpoint नोड का उपयोग करें। इसे प्रारंभिक जनरेशन चरणों के लिए कॉन्फ़िगर किए गए KSampler नोड से कनेक्ट करें। ये चरण समग्र कंपोजीशन और संरचना स्थापित करते हैं।

अपस्केलिंग वर्कफ़्लो के लिए, आप आम तौर पर कम हाई नॉइज़ चरण चाहते हैं क्योंकि संरचना आपकी बेस इमेज में पहले से मौजूद है। आप कितना संरचनात्मक परिवर्तन अनुमति देना चाहते हैं, इसके आधार पर हाई नॉइज़ चरणों को 5-15 के बीच सेट करें।

लो नॉइज़ एक्सपर्ट लोडिंग: दूसरे चेकपॉइंट नोड में लो नॉइज़ एक्सपर्ट मॉडल लोड करें। यह एक अलग KSampler से कनेक्ट होता है जो विवरण रिफाइनमेंट चरणों को संभालता है। लो नॉइज़ सैंपलिंग को आम तौर पर आपकी गुणवत्ता लक्ष्यों और धैर्य के आधार पर 20-40 चरणों की आवश्यकता होती है।

VAE डिकोड और आउटपुट: अंतिम लेटेंट आउटपुट को VAE डिकोड नोड के माध्यम से कनेक्ट करें ताकि लेटेंट स्पेस से पिक्सेल स्पेस में परिवर्तित किया जा सके। अपने अपस्केल परिणाम को आउटपुट करने के लिए Save Image नोड जोड़ें।

कंडीशनिंग और कंट्रोल सेटिंग्स

उचित कंडीशनिंग सेटअप निर्धारित करता है कि अपस्केल आपकी मूल इमेज का कितना सम्मान करता है बनाम नए विवरण जेनरेट करना।

इमेज कंडीशनिंग स्ट्रेंथ: मौजूदा इमेज को अपस्केल करते समय, आपको उस इमेज को जनरेशन प्रक्रिया के लिए कंडीशनिंग के रूप में प्रदान करने की आवश्यकता होती है। अपनी बेस इमेज को लेटेंट स्पेस कंडीशनिंग में बदलने के लिए इमेज एनकोड नोड का उपयोग करें।

अपस्केलिंग के लिए कंडीशनिंग स्ट्रेंथ को 0.6-0.8 के बीच सेट करें। कम मूल्य अधिक रचनात्मक व्याख्या और विवरण जनरेशन की अनुमति देते हैं लेकिन आपकी मूल कंपोजीशन को बदलने का जोखिम रखते हैं। उच्च मूल्य मूल को अधिक ईमानदारी से संरक्षित करते हैं लेकिन विवरण एन्हांसमेंट को सीमित कर सकते हैं।

विवरण नियंत्रण के लिए CFG स्केल: Classifier Free Guidance स्केल नियंत्रित करता है कि जनरेशन आपके प्रॉम्प्ट का कितनी सख्ती से अनुसरण करती है बनाम विविधताओं की खोज। अपस्केलिंग वर्कफ़्लो के लिए, 5.0-8.0 के बीच CFG सबसे अच्छा काम करता है।

कम CFG नरम, अधिक प्राकृतिक परिणाम उत्पन्न करता है लेकिन विस्तृत प्रॉम्प्ट निर्देशों का सटीक रूप से पालन नहीं कर सकता है। उच्च CFG तेज विवरण बनाता है जो प्रॉम्प्ट से निकटता से मेल खाते हैं लेकिन ओवर-शार्पनिंग या कृत्रिम उपस्थिति पेश कर सकते हैं।

सैंपलिंग विधि चयन: विभिन्न सैम्पलर अलग-अलग गुणवत्ता और विशेषताओं का उत्पादन करते हैं। ब्लॉग सैम्पलर आर्टिकल पर ComfyUI सैम्पलर चयन पर हमारे गाइड में दस्तावेज़ित परीक्षण के अनुसार, Euler और DPM++ 2M सैम्पलर Wan 2.2 के आर्किटेक्चर के साथ विशेष रूप से अच्छी तरह से काम करते हैं।

Euler थोड़ी नरम विवरण रेंडरिंग के साथ चिकनी, प्राकृतिक परिणाम उत्पन्न करता है। DPM++ 2M तेज विवरण बनाता है लेकिन इष्टतम गुणवत्ता के लिए अधिक चरणों की आवश्यकता होती है। दोनों को अपनी विशिष्ट सामग्री के साथ परीक्षण करें ताकि यह निर्धारित किया जा सके कि कौन सा सौंदर्य आपके लक्ष्यों से मेल खाता है।

सीमित VRAM पर 4K जनरेशन के लिए ऑप्टिमाइज़ करना

Wan 2.2 की प्रभावशाली रिज़ॉल्यूशन क्षमताएं पर्याप्त मेमोरी आवश्यकताओं के साथ आती हैं। 4K इमेज जेनरेट करने में ऑप्टिमाइज़ेशन के बिना 20GB+ VRAM की आवश्यकता हो सकती है। ये तकनीकें उपभोक्ता हार्डवेयर पर 4K जनरेशन को व्यावहारिक बनाती हैं।

मेमोरी कमी के लिए GGUF क्वांटाइज़ेशन

Wan 2.2 मॉडल के GGUF क्वांटाइज़्ड संस्करण न्यूनतम गुणवत्ता हानि के साथ मेमोरी आवश्यकताओं को 40-60% कम करते हैं। सामुदायिक सदस्यों ने Hugging Face और Civitai पर उपलब्ध क्वांटाइज़्ड संस्करण बनाए हैं।

सामुदायिक सदस्य bullerwins द्वारा Civitai पर दस्तावेज़ित परीक्षण के अनुसार, Q4_K_M क्वांटाइज़ेशन स्तर पर GGUF क्वांटाइज़्ड Wan 2.2 मॉडल अधिकांश उपयोग मामलों के लिए पूर्ण परिशुद्धता मॉडल के लिए दृश्य रूप से समान परिणाम उत्पन्न करते हैं जबकि 16-20GB के बजाय 8-10GB VRAM की आवश्यकता होती है।

GGUF संस्करण डाउनलोड करें और उन्हें मानक मॉडल फ़ाइलों के समान उपयोग करें। ComfyUI का GGUF समर्थन वर्कफ़्लो परिवर्तनों की आवश्यकता के बिना स्वचालित रूप से क्वांटाइज़ेशन को संभालता है।

चरम रिज़ॉल्यूशन के लिए टाइल्ड जनरेशन

4K से परे रिज़ॉल्यूशन के लिए या जब क्वांटाइज़ेशन के साथ भी VRAM अपर्याप्त रहता है, टाइल्ड जनरेशन इमेज को अतिव्यापी वर्गों में विभाजित करती है जो स्वतंत्र रूप से जेनरेट किए जाते हैं और फिर एक साथ मिश्रित होते हैं।

कई ComfyUI कस्टम नोड पैक में उपलब्ध टाइल्ड VAE डिकोड नोड का उपयोग करें। ये नोड आपकी अंतिम इमेज के वर्गों को स्वतंत्र रूप से जेनरेट करते हैं, आउटपुट रिज़ॉल्यूशन की परवाह किए बिना VRAM उपयोग को स्थिर रखते हैं।

ट्रेड-ऑफ में लंबा जनरेशन समय शामिल है क्योंकि प्रत्येक टाइल क्रमिक रूप से जेनरेट करती है बजाय संपूर्ण इमेज को एक साथ प्रोसेस करने के। ओवरलैप सेटिंग्स के आधार पर एक 4K इमेज 4-6 टाइल्स में विभाजित हो सकती है, तदनुसार जनरेशन समय को गुणा करती है।

रिज़ॉल्यूशन प्रगति रणनीति

एक चरण में 1024x1024 से सीधे 4K पर जाने के बजाय, प्रोग्रेसिव अपस्केलिंग कम VRAM आवश्यकताओं के साथ बेहतर गुणवत्ता जेनरेट करती है।

1024x1024 या 1536x1536 पर अपनी बेस इमेज जेनरेट करें। Wan 2.2 लो नॉइज़ रिफाइनमेंट का उपयोग करके 2048x2048 तक अपस्केल करें। उस 2K परिणाम को लें और दूसरे रिफाइनमेंट पास का उपयोग करके फिर से 4K तक अपस्केल करें।

यह प्रोग्रेसिव दृष्टिकोण लो नॉइज़ एक्सपर्ट्स को प्रत्येक रिज़ॉल्यूशन चरण के लिए उपयुक्त विवरण स्तरों पर ध्यान केंद्रित करने की अनुमति देता है। सीधे 4K पर कूदना अक्सर ऐसे विवरण उत्पन्न करता है जो 4K पर सही दिखते हैं लेकिन कम रिज़ॉल्यूशन पर अपर्याप्त जानकारी से उत्पन्न होते हैं।

बेहतर अपस्केल गुणवत्ता के लिए प्रॉम्प्ट इंजीनियरिंग

अपस्केलिंग के दौरान आप जो प्रॉम्प्ट प्रदान करते हैं वे अंतिम गुणवत्ता को नाटकीय रूप से प्रभावित करते हैं। सामान्य प्रॉम्प्ट सामान्य विवरण उत्पन्न करते हैं जबकि विशिष्ट प्रॉम्प्ट रणनीतियाँ लो नॉइज़ एक्सपर्ट्स को फ़ोटोरियलिस्टिक रिफाइनमेंट की ओर मार्गदर्शन करती हैं।

बेस विवरण विवरणक

आपके प्रॉम्प्ट में विशिष्ट सामग्री और टेक्सचर विवरण शामिल होने चाहिए जो विवरण जनरेशन को मार्गदर्शन करते हैं भले ही वे विवरण बेस रिज़ॉल्यूशन इमेज में दिखाई न दें।

सामग्री विनिर्देश: "चमड़े की जैकेट" के बजाय, "दृश्यमान दाना बनावट, सूक्ष्म झुर्रियों और घिसे किनारों के साथ क्षतिग्रस्त भूरी चमड़े की जैकेट" निर्दिष्ट करें। लो नॉइज़ एक्सपर्ट्स अपस्केलिंग के दौरान उपयुक्त टेक्सचर विवरण जेनरेट करने के लिए इन विनिर्देशों का उपयोग करते हैं।

"लकड़ी की मेज" के बजाय, "दृश्यमान दाना पैटर्न, स्वर में सूक्ष्म भिन्नताएं और प्राकृतिक अपूर्णताओं के साथ ओक लकड़ी की मेज" निर्दिष्ट करें। ये विवरणक यथार्थवादी टेक्सचर जनरेशन को मार्गदर्शन करते हैं।

प्रकाश और सतह अंतःक्रिया: सतहों के साथ प्रकाश कैसे अंतःक्रिया करता है, इसके विवरण शामिल करें। "गाल की हड्डी पर नरम हाइलाइट," "त्वचा में सूक्ष्म सबसर्फेस स्कैटरिंग," "धातु की सतह पर स्पेक्युलर प्रतिबिंब।" ये विवरण लो नॉइज़ एक्सपर्ट्स को विश्वसनीय प्रकाश विवरण प्रस्तुत करने में मदद करते हैं।

आर्टिफैक्ट्स से बचने के लिए नेगेटिव प्रॉम्प्ट

नेगेटिव प्रॉम्प्ट अपस्केलिंग के दौरान महत्वपूर्ण हो जाते हैं ताकि सामान्य आर्टिफैक्ट्स को रोका जा सके जो लो नॉइज़ मॉडल ठीक से मार्गदर्शन न किए जाने पर पेश करते हैं।

बचने के लिए सामान्य अपस्केलिंग आर्टिफैक्ट्स: नेगेटिव प्रॉम्प्ट में शामिल करें: "over-sharpened, artificial sharpening, haloing, noise, grain, compression artifacts, plastic skin, oversaturated, unnatural colors, blurry, soft focus"

लो नॉइज़ एक्सपर्ट्स कभी-कभी प्राकृतिक उपस्थिति की कीमत पर विवरण पर अत्यधिक जोर देते हैं। नेगेटिव प्रॉम्प्ट मॉडल को यह समझने में मदद करते हैं कि आप फ़ोटोरियलिज़्म का त्याग किए बिना बढ़ी हुई विवरण चाहते हैं।

विवरण फ़ोकस तकनीकें

उन इमेज के लिए जहां विशिष्ट क्षेत्रों को असाधारण विवरण की आवश्यकता होती है जबकि अन्य क्षेत्रों को नरम रहना चाहिए, विभिन्न प्रॉम्प्ट घटकों को भारित करने के लिए अटेंशन सिंटैक्स का उपयोग करें।

सिंटैक्स जैसे "महिला का पोर्ट्रेट, (अत्यंत विस्तृत आंखें:1.3), (तेज आभूषण:1.2), प्राकृतिक त्वचा बनावट" मॉडल को बताती है कि लो नॉइज़ रिफाइनमेंट के दौरान कौन से क्षेत्र अतिरिक्त विवरण ध्यान के योग्य हैं।

यह चयनात्मक विवरण जोर संपूर्ण इमेज को समान रूप से शार्प करने की तुलना में अधिक पेशेवर परिणाम उत्पन्न करता है। पेशेवर फ़ोटोग्राफ़र दृश्य पदानुक्रम के लिए चयनात्मक फ़ोकस और विवरण जोर का उपयोग करते हैं। ये प्रॉम्प्ट तकनीकें AI अपस्केलिंग में उस दृष्टिकोण को दोहराती हैं।

QWEN और Wan 2.2 अपस्केलिंग बनाम पारंपरिक तरीकों की तुलना

यह समझना कि यह दृष्टिकोण स्थापित अपस्केलिंग विधियों की तुलना कैसे करता है, QWEN और Wan 2.2 बनाम विकल्पों का उपयोग कब करना है, इसे संदर्भित करने में मदद करता है।

Wan 2.2 लो नॉइज़ बनाम ESRGAN अपस्केलिंग

ESRGAN और समान न्यूरल अपस्केलर निम्न-रिज़ॉल्यूशन और उच्च-रिज़ॉल्यूशन इमेज की जोड़ी पर प्रशिक्षण द्वारा विवरण जोड़ना सीखते हैं। वे कुछ सामग्री प्रकारों में उत्कृष्ट हैं लेकिन AI-जेनरेटेड इमेज के साथ संघर्ष करते हैं जिनमें उनके प्रशिक्षण डेटा में मौजूद नहीं विवरण होते हैं।

ESRGAN की ताकत: तेज जनरेशन, मिनटों के बजाय सेकंड में काम करना। कम VRAM आवश्यकताएं मामूली हार्डवेयर पर चल रही हैं। प्रॉम्प्ट ट्यूनिंग के बिना सुसंगत परिणाम। फ़ोटोग्राफ़िक सामग्री और प्राकृतिक दृश्यों पर मजबूत प्रदर्शन।

ESRGAN की सीमाएं: मूल प्रॉम्प्ट या इच्छित सामग्री की कोई समझ नहीं। शब्दार्थ रूप से सही विवरण नहीं जोड़ सकता, केवल प्रशिक्षण डेटा से सीखे गए टेक्सचर पैटर्न। गैर-फ़ोटोग्राफ़िक तत्वों वाली AI-जेनरेटेड सामग्री के साथ संघर्ष। विभिन्न ESRGAN मॉडल वेरिएंट चुनने के अलावा कौन से विवरण जोड़े जाते हैं, इस पर कोई नियंत्रण नहीं।

Wan 2.2 लो नॉइज़ की ताकत: QWEN प्रॉम्प्ट विश्लेषण के माध्यम से सामग्री को समझता है। टेक्स्ट विवरण द्वारा निर्देशित शब्दार्थ रूप से उपयुक्त विवरण उत्पन्न करता है। AI-जेनरेटेड सामग्री के साथ उत्कृष्ट है क्योंकि यह उच्च रिज़ॉल्यूशन पर समान जनरेशन दृष्टिकोण का उपयोग करता है। प्रॉम्प्ट इंजीनियरिंग के माध्यम से विवरण विशेषताओं पर सटीक नियंत्रण प्रदान करता है।

Wan 2.2 लो नॉइज़ की सीमाएं: धीमी जनरेशन प्रति इमेज 30-60 सेकंड की आवश्यकता है। उच्च VRAM आवश्यकताएं गुणवत्ता परिणामों के लिए 12-16GB की आवश्यकता है। इष्टतम गुणवत्ता प्राप्त करने के लिए प्रॉम्प्ट ट्यूनिंग की आवश्यकता है। सरल ESRGAN नोड की तुलना में अधिक जटिल वर्कफ़्लो सेटअप।

प्रॉम्प्ट-गाइडेड विवरण एन्हांसमेंट के साथ अपस्केलिंग की आवश्यकता वाली AI-जेनरेटेड इमेज के लिए, Wan 2.2 लो नॉइज़ बेहतर परिणाम उत्पन्न करता है। सरल रिज़ॉल्यूशन वृद्धि की आवश्यकता वाली फ़ोटोग्राफ़िक सामग्री के लिए, ESRGAN तेज और आसान बना रहता है।

लो नॉइज़ रिफाइनमेंट बनाम स्टैंडर्ड मॉडल Img2Img अपस्केलिंग

कुछ वर्कफ़्लो मूल इमेज को कंडीशनिंग के रूप में उच्च रिज़ॉल्यूशन पर जेनरेट करके अपस्केलिंग के लिए img2img मोड में स्टैंडर्ड डिफ्यूज़न मॉडल का उपयोग करते हैं। यह दृष्टिकोण काम करता है लेकिन उस विशेष प्रशिक्षण की कमी है जो लो नॉइज़ एक्सपर्ट्स को प्रभावी बनाता है।

सभी नॉइज़ स्तरों पर शोरगुल वाली इमेज पर प्रशिक्षित स्टैंडर्ड मॉडल नॉइज़ हटाने को सीखने के लिए महत्वपूर्ण क्षमता समर्पित करते हैं। लो नॉइज़ एक्सपर्ट्स ने कभी उच्च नॉइज़ स्तरों पर प्रशिक्षण नहीं लिया, उन्हें नॉइज़ हैंडलिंग पर क्षमता बर्बाद किए बिना विवरण रिफाइनमेंट में पूरी तरह से विशेषज्ञता हासिल करने की अनुमति देता है।

Reddit और Civitai जैसे प्लेटफार्मों पर AI इमेज जनरेशन समुदायों के तुलनात्मक परीक्षण के अनुसार, लो नॉइज़ एक्सपर्ट दृष्टिकोण समकक्ष सेटिंग्स पर स्टैंडर्ड img2img अपस्केलिंग की तुलना में लगातार 30-40% बेहतर विवरण गुणवत्ता स्कोर उत्पन्न करते हैं।

अंतर बारीक टेक्सचर, फैब्रिक विवरण और सूक्ष्म सतह भिन्नताओं में सबसे अधिक दिखाई देता है जहां स्टैंडर्ड मॉडल अक्सर मैला या अत्यधिक सरलीकृत विवरण उत्पन्न करते हैं जबकि लो नॉइज़ एक्सपर्ट्स क्रिस्प, विश्वसनीय टेक्सचर प्रस्तुत करते हैं।

वास्तविक दुनिया के अनुप्रयोग और उपयोग के मामले

QWEN और Wan 2.2 लो नॉइज़ अपस्केलिंग विशिष्ट परिदृश्यों में उत्कृष्ट है जहां विवरण गुणवत्ता और शब्दार्थ समझ कच्ची गति से अधिक महत्वपूर्ण है।

प्रिंट और पेशेवर आउटपुट तैयारी

AI इमेज जनरेशन आम तौर पर 1024x1024 या 1536x1536 आउटपुट उत्पन्न करती है। पेशेवर प्रिंट कार्य को बड़े भौतिक आयामों पर अक्सर 300 DPI की आवश्यकता वाले काफी उच्च रिज़ॉल्यूशन की आवश्यकता होती है।

24x36 इंच पर प्रिंट किए गए पोस्टर को उचित 300 DPI गुणवत्ता के लिए लगभग 7200x10800 पिक्सेल की आवश्यकता होती है। स्टैंडर्ड अपस्केलर इस रिज़ॉल्यूशन पर मैला परिणाम उत्पन्न करते हैं। Wan 2.2 लो नॉइज़ रिफाइनमेंट पेशेवर प्रिंट आउटपुट के लिए आवश्यक विवरण घनत्व उत्पन्न करता है।

फ़ोटोग्राफ़ी उद्योग मानकों में प्रलेखित पेशेवर प्रिंट सेवाओं के विनिर्देशों के अनुसार, Wan 2.2 अपस्केलिंग से विवरण गुणवत्ता वाणिज्यिक प्रिंट आवश्यकताओं को पूरा करती है जो सामान्य अपस्केलर प्राप्त करने में विफल रहते हैं।

उत्पाद फ़ोटोग्राफ़ी एन्हांसमेंट

ई-कॉमर्स के लिए उत्पाद फ़ोटोग्राफ़ी को टेक्सचर, सामग्री गुणवत्ता और बारीक सुविधाओं को दिखाने वाले चरम विवरण की आवश्यकता होती है। AI-जेनरेटेड उत्पाद इमेज को अक्सर पेशेवर उत्पाद फ़ोटोग्राफ़ी के विवरण अपेक्षाओं से मेल खाने के लिए अपस्केलिंग की आवश्यकता होती है।

QWEN प्रॉम्प्ट सटीक सामग्री गुणों को निर्दिष्ट कर सकते हैं जैसे "सूक्ष्म प्रतिबिंब के साथ चिकनी कांच की सतह," "दृश्यमान व्यक्तिगत धागों के साथ बुने हुए फैब्रिक," या "दिशात्मक दाना के साथ ब्रश किए गए धातु।" लो नॉइज़ एक्सपर्ट्स अपस्केलिंग के दौरान इन विशिष्ट टेक्सचर को जेनरेट करते हैं।

AI-जेनरेटेड उत्पाद फ़ोटोग्राफ़ी वर्कफ़्लो के बारे में अधिक जानकारी के लिए, ब्लॉग उत्पाद फ़ोटोग्राफ़ी आर्टिकल में ComfyUI for product photography पर हमारी व्यापक गाइड देखें।

आर्किटेक्चरल विज़ुअलाइज़ेशन विवरण एन्हांसमेंट

आर्किटेक्चरल रेंडर को इमारत सामग्री, सतह टेक्सचर और पर्यावरण संदर्भ दिखाने वाले क्रिस्प विवरण की आवश्यकता होती है। उचित रिज़ॉल्यूशन पर बेस जनरेशन के बाद लो नॉइज़ अपस्केलिंग क्लाइंट प्रेजेंटेशन और मार्केटिंग सामग्री के लिए उपयुक्त विज़ुअलाइज़ेशन गुणवत्ता उत्पन्न करती है।

प्रॉम्प्ट निर्दिष्ट करें जैसे "दृश्यमान मोर्टार लाइनों और टेक्सचर भिन्नता के साथ ईंट का पहलू," "सूक्ष्म प्रतिबिंब और पारदर्शिता के साथ कांच की खिड़कियां," "यथार्थवादी बनावट के साथ कंक्रीट की सतह।" ये विवरण जनरेशन को गाइड करते हैं जो AI-जेनरेटेड सन्निकटन के बजाय पेशेवर आर्किटेक्चरल फ़ोटोग्राफ़ी जैसा दिखता है।

चरित्र और अवधारणा कला उत्पादन

चरित्र डिज़ाइन और अवधारणा कला बनाने वाले कलाकार AI-सहायता प्राप्त जनरेशन से शुरू करने और फिर विस्तृत मैनुअल रिफाइनमेंट के लिए उच्च रिज़ॉल्यूशन तक अपस्केलिंग से लाभान्वित होते हैं। Wan 2.2 लो नॉइज़ विवरण नींव प्रदान करता है जो मैनुअल एन्हांसमेंट को व्यावहारिक बनाता है।

कंपोजीशन और शैली स्थापित बेस रिज़ॉल्यूशन पर अपनी अवधारणा जेनरेट करें। विस्तृत सामग्री और टेक्सचर प्रॉम्प्ट के साथ लो नॉइज़ रिफाइनमेंट का उपयोग करके अपस्केल करें। अंतिम कलात्मक रिफाइनमेंट के लिए Photoshop या अन्य पेंटिंग टूल में आयात करने के लिए 4K पर निर्यात करें।

यह हाइब्रिड वर्कफ़्लो AI गति को मानव कलात्मक नियंत्रण के साथ जोड़ता है। जबकि Apatero.com जैसे प्लेटफ़ॉर्म जनरेशन से अंतिम आउटपुट तक पूर्ण समाधान प्रदान करते हैं, Wan 2.2 के साथ ComfyUI वर्कफ़्लो कलाकारों को प्रक्रिया के हर चरण पर अधिकतम नियंत्रण देते हैं।

सामान्य अपस्केलिंग मुद्दों का समाधान

उचित सेटअप के साथ भी, QWEN और Wan 2.2 अपस्केलिंग वर्कफ़्लो के साथ काम करते समय कुछ समस्याएं आमतौर पर दिखाई देती हैं। यहां बताया गया है कि बार-बार होने वाले मुद्दों का निदान और समाधान कैसे करें।

ओवर-शार्पनिंग और कृत्रिम उपस्थिति

यदि अपस्केल की गई इमेज किनारों के चारों ओर प्रभामंडल के साथ कृत्रिम रूप से तेज दिखती हैं, तो कई कारक आम तौर पर इस समस्या में योगदान करते हैं।

CFG स्केल बहुत अधिक: 9.0 से ऊपर Classifier Free Guidance अक्सर लो नॉइज़ मॉडल के साथ ओवर-शार्पनिंग परिणाम उत्पन्न करता है। विवरण गुणवत्ता बनाए रखते हुए अधिक प्राकृतिक उपस्थिति के लिए CFG को 6.0-7.5 तक कम करें।

अपर्याप्त लो नॉइज़ चरण: विडंबना यह है कि लो नॉइज़ रिफाइनमेंट के दौरान बहुत कम चरण मॉडल को उपलब्ध सीमित चरणों में आक्रामक रूप से विवरण जोड़ने का कारण बन सकते हैं। सौम्य विवरण संचय की अनुमति देने के लिए लो नॉइज़ सैंपलिंग चरणों को 30-40 तक बढ़ाएं।

गुम नेगेटिव प्रॉम्प्ट मार्गदर्शन: "over-sharpened, artificial sharpening, haloing" निर्दिष्ट करने वाले नेगेटिव प्रॉम्प्ट के बिना, मॉडल स्वाभाविक रूप से अत्यधिक तीक्ष्णता की ओर झुक सकता है। प्रॉम्प्ट इंजीनियरिंग अनुभाग में वर्णित व्यापक नेगेटिव प्रॉम्प्ट जोड़ें।

इमेज क्षेत्रों में विवरण असंगति

जब आपकी अपस्केल की गई इमेज के कुछ क्षेत्र सुंदर विवरण दिखाते हैं जबकि अन्य क्षेत्र नरम या मैले रहते हैं, तो यह कंडीशनिंग या अटेंशन समस्याओं को इंगित करता है।

असमान इमेज कंडीशनिंग: यदि आपकी बेस इमेज में क्षेत्रों में अलग-अलग गुणवत्ता है, तो लो नॉइज़ एक्सपर्ट्स को सुसंगत विवरण जोड़ने में कठिनाई हो सकती है। उच्च गुणवत्ता वाले बेस से अपस्केलिंग का प्रयास करें या पूर्ण अपस्केलिंग से पहले महत्वपूर्ण क्षेत्रों को पूर्व-बढ़ाने के लिए फेस डिटेलर नोड का उपयोग करें।

अटेंशन वितरण मुद्दे: कई विषयों वाले जटिल कंपोजीशन कभी-कभी अटेंशन मैकेनिज़्म को कुछ क्षेत्रों पर विवरण जनरेशन पर ध्यान केंद्रित करने का कारण बनते हैं जबकि दूसरों की उपेक्षा करते हैं। प्रॉम्प्ट में अटेंशन भार का उपयोग करें ताकि निर्दिष्ट किया जा सके कि कौन से तत्व विवरण जोर के योग्य हैं।

रंग शिफ्ट या संतृप्ति परिवर्तन

अपस्केल की गई इमेज कभी-कभी बेस इमेज की तुलना में विभिन्न रंग या संतृप्ति दिखाती हैं, जो VAE या कंडीशनिंग समस्याओं को इंगित करती हैं।

VAE मेल न खाना: सुनिश्चित करें कि आप Wan 2.1 VAE का उपयोग कर रहे हैं जो विशेष रूप से इन मॉडल के लिए डिज़ाइन किया गया है। अन्य VAE कार्यान्वयन रंगों को अलग तरीके से एनकोड कर सकते हैं, जो अपस्केलिंग प्रक्रिया के दौरान शिफ्ट का कारण बनता है।

कंडीशनिंग स्ट्रेंथ बहुत कम: यदि कंडीशनिंग स्ट्रेंथ 0.5 से नीचे गिरती है, तो अपस्केलिंग प्रक्रिया अपस्केलिंग की तुलना में नई जनरेशन की तरह अधिक हो जाती है, रंगों को बहने की अनुमति देती है। रंग निष्ठा बनाए रखने के लिए कंडीशनिंग स्ट्रेंथ को 0.7-0.8 तक बढ़ाएं।

पेशेवर परिणामों के लिए उन्नत तकनीकें

एक बार जब आप बेसिक अपस्केलिंग वर्कफ़्लो में महारत हासिल कर लेते हैं, तो ये उन्नत तकनीकें गुणवत्ता को पेशेवर स्तर तक बढ़ाती हैं।

मल्टी-पास विवरण रिफाइनमेंट

सिंगल-पास अपस्केलिंग के बजाय, प्रत्येक पास के लिए अलग-अलग प्रॉम्प्ट फ़ोकस के साथ कई रिफाइनमेंट पास का उपयोग करें।

पहला पास संरचना और प्रमुख विवरण पर ध्यान केंद्रित करता है जिसमें कंपोजीशन और प्राथमिक विशेषताओं पर जोर देने वाले प्रॉम्प्ट होते हैं। दूसरा पास अत्यधिक विस्तृत सामग्री विवरणों के साथ विशिष्ट सामग्री टेक्सचर को लक्षित करता है। तीसरा पास प्रकाश और सूक्ष्म सतह अंतःक्रियाओं पर ध्यान केंद्रित कर सकता है।

यह मल्टी-पास दृष्टिकोण आपको विवरण जनरेशन के विभिन्न पहलुओं पर दानेदार नियंत्रण देता है बजाय एक पास से सब कुछ एक साथ संभालने के लिए कहने के।

शैली और विवरण नियंत्रण के लिए Loras का संयोजन

अपस्केलिंग के दौरान विशिष्ट सौंदर्य विशेषताओं को बनाए रखने के लिए लो नॉइज़ एक्सपर्ट मॉडल के साथ शैली LoRA लोड करें। फ़ोटोग्राफ़ी शैली LoRA, कलात्मक शैली LoRA, या तकनीकी गुणवत्ता LoRA सभी प्रभावित करते हैं कि लो नॉइज़ एक्सपर्ट्स विवरण कैसे जेनरेट करते हैं।

एक फ़ोटोरियलिज़्म LoRA विवरण जनरेशन को फ़ोटोग्राफ़िक विशेषताओं की ओर मार्गदर्शन करता है। एक चित्रण LoRA रिज़ॉल्यूशन बढ़ाते हुए चित्रण शैली बनाए रखता है। यह संयोजन दृष्टिकोण रिज़ॉल्यूशन-उपयुक्त विवरण जोड़ते हुए शैली संगति बनाए रखता है।

मास्क के साथ चयनात्मक क्षेत्रीय अपस्केलिंग

उन इमेज के लिए जहां केवल विशिष्ट क्षेत्रों को चरम विवरण की आवश्यकता होती है, लो नॉइज़ रिफाइनमेंट को चुनिंदा रूप से लागू करने के लिए मास्किंग का उपयोग करें।

चेहरे, मुख्य वस्तुओं या महत्वपूर्ण विवरणों को अलग करने वाले मास्क जेनरेट करें। मास्क किए गए क्षेत्रों पर उच्च-तीव्रता लो नॉइज़ अपस्केलिंग लागू करें जबकि पृष्ठभूमि और कम महत्वपूर्ण क्षेत्रों पर तेज़, सरल अपस्केलिंग का उपयोग करें। यह चयनात्मक दृष्टिकोण जनरेशन समय बचाता है जबकि महत्वपूर्ण क्षेत्रों को अधिकतम विवरण ध्यान प्राप्त होता है।

AI इमेज अपस्केलिंग का भविष्य

अलग-अलग हाई नॉइज़ और लो नॉइज़ एक्सपर्ट्स के साथ Wan 2.2 की MoE आर्किटेक्चर विभिन्न गुणवत्ता स्तरों पर AI इमेज जनरेशन को कैसे संभालता है, इसमें एक महत्वपूर्ण विकास का प्रतिनिधित्व करती है।

डिफ्यूज़न मॉडल आर्किटेक्चर में प्रगति का दस्तावेज़ीकरण करने वाले कंप्यूटर विज़न शोधकर्ताओं के विश्लेषण के अनुसार, विभिन्न जनरेशन चरणों के लिए विशेष एक्सपर्ट मॉडल लगातार विवरण गुणवत्ता मेट्रिक्स पर मूल्यांकन किए जाने पर एकीकृत मॉडल से बेहतर प्रदर्शन करते हैं। यह सुझाव देता है कि भविष्य के विकास में और भी अधिक विशेष एक्सपर्ट सिस्टम पर जोर दिया जाएगा।

QWEN जैसे टेक्स्ट समझ मॉडल को विशेष जनरेशन मॉडल के साथ संयोजित करना लचीले पाइपलाइन बनाता है जहां प्रत्येक घटक अपनी ताकत पर ध्यान केंद्रित करता है। QWEN प्रॉम्प्ट समझ और एन्हांसमेंट को संभालता है। हाई नॉइज़ एक्सपर्ट्स संरचना स्थापित करते हैं। लो नॉइज़ एक्सपर्ट्स विवरण को परिष्कृत करते हैं। यह मॉड्यूलर दृष्टिकोण प्रत्येक घटक को स्वतंत्र रूप से अनुकूलित करने में सक्षम बनाता है।

ComfyUI में काम करने वाले क्रिएटर्स के लिए, इन अत्याधुनिक तकनीकों को समझना और लागू करना पेशेवर-गुणवत्ता वाले परिणामों तक पहुंच प्रदान करता है जिसमें केवल महीनों पहले महंगे वाणिज्यिक उपकरण या मैनुअल कलात्मक कार्य की आवश्यकता होती थी।

आज ही QWEN और Wan 2.2 अपस्केलिंग के साथ शुरुआत करें

इस वर्कफ़्लो के लिए सभी घटक अब वाणिज्यिक उपयोग की अनुमति देने वाले खुले लाइसेंस के तहत उपलब्ध हैं। आधिकारिक Hugging Face रिपॉजिटरी से Wan 2.2 मॉडल डाउनलोड करें। Hugging Face पर Qwen संगठन से QWEN मॉडल डाउनलोड करें।

बेस रिज़ॉल्यूशन इमेज और 2K के आसपास मध्यम लक्ष्य रिज़ॉल्यूशन का उपयोग करके सरल अपस्केलिंग वर्कफ़्लो के साथ शुरुआत करें। हाई नॉइज़ बनाम लो नॉइज़ चरण आवंटन, CFG स्केल ट्यूनिंग और विवरण नियंत्रण के लिए प्रॉम्प्ट इंजीनियरिंग की मूल बातों में महारत हासिल करें। धीरे-धीरे उच्च रिज़ॉल्यूशन और अधिक जटिल मल्टी-पास रिफाइनमेंट वर्कफ़्लो में विस्तार करें।

QWEN की प्रॉम्प्ट समझ का Wan 2.2 के विशेष लो नॉइज़ एक्सपर्ट्स के साथ संयोजन अपस्केलिंग गुणवत्ता प्रदान करता है जो वाणिज्यिक समाधानों से प्रतिद्वंद्विता करती है या उससे अधिक है जबकि आपको पूर्ण वर्कफ़्लो नियंत्रण देता है। किसी के लिए भी AI इमेज जेनरेट करना जिसे पेशेवर आउटपुट गुणवत्ता की आवश्यकता है, इस तकनीक में महारत हासिल करना विकसित करने योग्य आवश्यक कौशल का प्रतिनिधित्व करता है।