ব্যাচ ফেস সোয়াপ নির্বাচন করুন
আপনার একাধিক আউটপুট ইমেজ ফাইল প্রয়োজন: একাধিক লক্ষ্য ফটোতে একটি পরিচয়, অথবা একটি লক্ষ্যে একাধিক সোর্স পরিচয় পৃথক জেনারেটেড আউটপুট হিসেবে প্রয়োগ করা।
ওয়ার্কফ্লো সিদ্ধান্ত নির্দেশিকা
ব্যাচ বনাম মাল্টিপল ফেস সোয়াপ: আউটপুট আকৃতি অনুসারে বেছে নিন
ব্যাচ ফেস সোয়াপ একাধিক আউটপুট ইমেজ তৈরি করে। মাল্টিপল ফেস সোয়াপ একটি গ্রুপ ফটোর ভিতরে নির্বাচিত ব্যক্তিদের মধ্যে একাধিক প্রতিস্থাপন পরিচয় ম্যাপ করে। নামগুলি একই রকম শোনায়, কিন্তু কাজগুলি বিনিময়যোগ্য নয়।
দ্রুত সিদ্ধান্ত
প্রথমে আউটপুট গণনা করুন, তারপর মুখ গণনা করুন
একাধিক ফেস সোয়াপ নির্বাচন করুন
আপনার একটি ম্যাপড গ্রুপ-ফটো ফলাফল প্রয়োজন যেখানে নির্বাচিত সনাক্ত ব্যক্তিরা ভিন্ন প্রতিস্থাপন পরিচয় পায়।
গ্রুপ ম্যাপিংয়ের জন্য ব্যাচ ব্যবহার করবেন না
ব্যাচ মোড পুনরাবৃত্ত ইমেজ আউটপুট সংগঠিত করে। এটি একটি গ্রুপ ফটোর ভিতরে ব্যবহৃত সংখ্যাযুক্ত ব্যক্তি-থেকে-রেফারেন্স ম্যাপিং প্রদান করে না।
ফটো সেটের জন্য একাধিক ব্যবহার করবেন না
একাধিক ফেস সোয়াপ একটি গ্রুপ ফটো থেকে শুরু হয়। এটি পৃথক লক্ষ্য-ইমেজ ফলাফলের একটি ফোল্ডার তৈরি করার ওয়ার্কফ্লো নয়।
যাচাইকৃত ওয়ার্কফ্লো তথ্য
আপলোডের আগে বর্তমান সীমা তুলনা করুন
| সিদ্ধান্ত | ব্যাচ ফেস সোয়াপ | একাধিক ফেস সোয়াপ |
|---|---|---|
| প্রাথমিক ফলাফল | একাধিক জেনারেটেড আউটপুট ইমেজ | নির্বাচিত ম্যাপড প্রতিস্থাপন সহ একটি গ্রুপ-ফটো ফলাফল |
| ইনপুট প্যাটার্ন | একাধিক লক্ষ্য ফটোতে একটি মুখের রেফারেন্স, অথবা একটি লক্ষ্য ফটোতে একাধিক সোর্স মুখ | প্রতিটি নির্বাচিত সনাক্ত মুখের জন্য একটি গ্রুপ ফটো প্লাস একটি প্রতিস্থাপন রেফারেন্স |
| বর্তমান ইমেজ গণনা | প্রতি ব্যাচে ২০টি ইমেজ পর্যন্ত | ১০টি পর্যন্ত প্রতিস্থাপন পরিচয় রেফারেন্স |
| গৃহীত ইমেজ টাইপ | JPEG, PNG, WebP, AVIF, HEIC, এবং HEIF | JPEG, PNG, এবং WebP |
| আপলোডের সীমা | প্রতি চিত্রের জন্য ৩০ MB এবং সম্মিলিতভাবে ৯৫ MB | MB-এর জন্য প্রতিটি চিত্রে ৩০ এবং সম্পূর্ণ কার্যের জন্য ৯৫ MB |
| বর্তমান খরচ | প্রতি জেনারেটেড আউটপুটে ৬ ক্রেডিট | প্রতি নির্বাচিত মুখে ৬ ক্রেডিট |
| জমা দেওয়ার পূর্ব নিয়ন্ত্রণ | প্রদর্শিত আউটপুট গণনা এবং সঠিক ক্রেডিট মোট পর্যালোচনা করুন | প্রতিটি সংখ্যাযুক্ত লক্ষ্য-থেকে-রেফারেন্স ম্যাপিং এবং নির্বাচিত-মুখ মোট পর্যালোচনা করুন |
| সেটেলমেন্ট | প্রতিটি অনুরোধকৃত আউটপুট প্রদর্শিত কাজের মোটে অবদান রাখে | প্রতিটি নির্বাচিত ম্যাপিং সফলভাবে সম্পন্ন হওয়ার পরেই ক্রেডিট চার্জ করা হয় |
খুলুন ব্যাচ ওয়ার্কস্পেস অথবা এই সরকারি কম্পোজিট একটি গ্রুপ টার্গেট, চারটি পৃথক পরিচয় রেফারেন্স এবং একটি বহু-ব্যক্তি ফলাফলের দিকনির্দেশনার মধ্যে সম্পর্ক চিত্রিত করে। লাইভ শুধুমাত্র যখন প্রত্যাশিত ফলাফল উপরের সারির সাথে মেলে।
খরচের উদাহরণ
ওয়ার্কফ্লো আসলে যে ইউনিট চার্জ করে তা ব্যবহার করুন।
| উদাহরণ কাজ | গণনা | বর্তমান মোট |
|---|---|---|
| ৮টি পৃথক লক্ষ্যের মধ্যে একটি পরিচয় | ৮টি ব্যাচ আউটপুট × ৬ ক্রেডিট | ৪৮ ক্রেডিট |
| একটি গ্রুপ ফটোতে নির্বাচিত ৪ জন ব্যক্তি | ৪টি নির্বাচিত মুখ × ৬ ক্রেডিট | ২৪ ক্রেডিট |
| একটি লক্ষ্যের পৃথক ভিন্নতা হিসেবে ৫টি উৎস পরিচয় | ৫টি প্রদর্শিত ব্যাচ আউটপুট × ৬ ক্রেডিট | ৩০ ক্রেডিট |
এই উদাহরণগুলি বর্তমান নথিভুক্ত হার প্রয়োগ করে। জমা দেওয়ার আগে লাইভ ওয়ার্কস্পেসে প্রদর্শিত সঠিক পরিমাণটি নির্ধারক। ব্যবহার করুন ফেস সোয়াপ কস্ট ক্যালকুলেটর একটি পরিকল্পিত কাজ বর্তমান প্যাকেজ ইউনিট মানের সাথে তুলনা করতে।
প্রি-ফ্লাইট
গুণমান পরীক্ষার আগে ওয়ার্কফ্লো নির্বাচন করুন
- একটি বাক্যে প্রত্যাশিত ফলাফল লিখুন: একাধিক ফাইল মানে ব্যাচ; একটি ফটোতে একাধিক ম্যাপ করা ব্যক্তি মানে মাল্টিপল।
- আউটপুট বা নির্বাচিত মুখ গণনা করুন: ৬-ক্রেডিট ইউনিট অনুমান করতে সেই গণনা ব্যবহার করুন।
- ফরম্যাট এবং মোট পরীক্ষা করুন: ব্যাচ এবং মাল্টিপল বিভিন্ন ফাইল সেট এবং সম্মিলিত আপলোড আকার গ্রহণ করে।
- সবচেয়ে ছোট প্রতিনিধিত্বমূলক পরীক্ষা চালান: স্কেল করার আগে দুটি ব্যাচ আউটপুট বা একটি গ্রুপের সবচেয়ে কঠিন দুটি ব্যক্তি ব্যবহার করুন।
- পরীক্ষামূলক ইমেজ প্রকাশনা পরিদর্শন করুন: উভয়ই ইমেজ ওয়ার্কফ্লো, তাই পরীক্ষামূলক ওয়াটারমার্ক এবং পেইড-আনলক নিয়ম প্রযোজ্য।
যে অ্যাকাউন্টে কোনো সম্পন্ন ক্রেডিট ক্রয় নেই, সেখানে বিতরণকৃত পরীক্ষামূলক ইমেজে DeepSwapAI.com এবং অ্যাকাউন্টের 100% সম্পূর্ণ ইমেল ঠিকানাথাকে। প্রতিটি অক্ষর দৃশ্যমান এবং ঠিকানাটি মাস্ক, সংক্ষিপ্ত, হ্যাশ বা বাদ দেওয়া হয় না। একটি সম্পন্ন ক্রয় ভবিষ্যতের ইমেজ এক্সপোর্টকে ওয়াটারমার্ক-মুক্ত করে; এটি বিদ্যমান পরীক্ষামূলক ফাইল পরিবর্তন করে না।
এই গাইডটি কীভাবে তৈরি করা হয়েছে
বর্তমান জমা এবং নিষ্পত্তি নিয়মের সাথে তুলনা করে
DeepSwapAI পণ্য দল লাইভ ব্যাচ মোডগুলি তুলনা করেছে, গ্রুপ-ফটো ফ্লো ম্যাপ করেছে, গ্রহণযোগ্য ফরম্যাট, আপলোড সীমা, মূল্য নির্ধারণ ইউনিট, জমা দেওয়ার পূর্বে প্রকাশ, নিষ্পত্তির আচরণ এবং ইমেজ এক্সপোর্ট অধিকার পর্যালোচনা করেছে। প্রদর্শিত গাণিতিক উদাহরণগুলি বর্তমান ৬-ক্রেডিট ইউনিটের বিপরীতে পুনরায় যাচাই করা হয়েছে। কোনো আউটপুট-গুণমান র্যাঙ্কিং বা গতির বেঞ্চমার্ক অনুমান করা হয়নি। তথ্যগুলি ২৬ আগস্ট, ২০২৬ তারিখে পর্যালোচনা করা হয়েছে; দেখুন যাচাইকরণ পদ্ধতি এবং উৎসর্গীকৃত ব্যাচ গাইড এবং একাধিক-মুখ গাইড.
পরবর্তী ওয়ার্কফ্লো যাচাই
আপনার মিডিয়ার সঙ্গে মেলে এমন গাইড দিয়ে এগিয়ে যান
ফলাফলের সাথে মেলে এমন ওয়ার্কফ্লো নির্বাচন করুন
একাধিক ইমেজ ফাইলের জন্য ব্যাচ বা একটি গ্রুপ ফটোর মধ্যে একাধিক ম্যাপ করা ব্যক্তির জন্য মাল্টিপল ফেস সোয়াপ ব্যবহার করুন।