किसी उपन्यास का कवर
यही डेमो है: पहले अध्याय से एक इलस्ट्रेटेड कॉन्सेप्ट और एक टाइपोग्राफिक कॉन्सेप्ट, इमेज में लिखा शीर्षक और लेखक का नाम। PDF बदलिए, अपना शीर्षक डालिए, और दोनों की थंबनेल में तुलना कीजिए।
AI से किसी किताब का कवर बनाना
PDF में पांडुलिपि या सारांश कैनवास पर डाला जाता है: दो Text nodes हर एक कवर का एक कॉन्सेप्ट लिखते हैं, एक इलस्ट्रेटेड, दूसरा टाइपोग्राफिक, और GPT Image 2.5 Flare पर आधारित दो Image nodes उन्हें रेंडर करते हैं, शीर्षक और लेखक का नाम इमेज के भीतर लिखा हुआ, हर एक के दो क्रेडिट में। पूरा वर्कफ़्लो बिना अकाउंट के देखा जा सकता है।
असली वर्कफ़्लो: उपन्यास का पहला अध्याय PDF में Media node में, दोनों कॉन्सेप्ट के लिए Claude Sonnet 5, और 3:4 में दोनों कवर के लिए GPT Image 2.5 Flare। दिखाए गए टेक्स्ट मॉडलों के जवाब हैं, बिना किसी सुधार के।
एक नज़र में
- आप जो देते हैं
- 1 PDF · एक टेक्स्ट या ब्रीफ़
- यह वर्कफ़्लो क्या बनाता है
- 3:4 में 2 इमेज
- कैनवास की बनावट
- 4 कनेक्शन से जुड़े 6 नोड
- जुड़े हुए मॉडल
- Claude Sonnet 5, GPT Image 2.5 Flare
- एक पूरे राउंड का ख़र्च
- लगभग 12 क्रेडिट, यानी $0.14
- अकाउंट
- डेमो बिना अकाउंट के भी देखा जा सकता है; जनरेट करने के लिए एक मुफ़्त अकाउंट चाहिए, जिसमें ट्रायल क्रेडिट शामिल हैं
कोई कवर एक सेकंड में परखा जाता है, किसी ऑनलाइन बुकशॉप की थंबनेल पर: पढ़ने लायक शीर्षक, एक इमेज जो जॉनर बताए, और कुछ नहीं। PDF एक Media node में जाता है, और दो Text nodes उसे अपने "Image or PDF to analyze" पोर्ट से पढ़ते हैं: पहला एक इलस्ट्रेटेड कॉन्सेप्ट लिखता है, केंद्रीय इमेज, पैलेट, रोशनी; दूसरा एक टाइपोग्राफिक कॉन्सेप्ट, जिसमें शीर्षक ही ग्राफिक तत्व है, एक प्रतीकात्मक वस्तु, दो रंग।
दोनों कॉन्सेप्ट GPT Image 2.5 Flare पर आधारित दो Image nodes से जोड़े जाते हैं, वह मॉडल जो इमेज के भीतर छोटा शीर्षक बिना बिगाड़े लिखता है, दो क्रेडिट में। शीर्षक और लेखक का नाम निर्देशों में हैं: अपने डालिए, और कवर उन्हें धारण करेगा। लंबे शीर्षक या उपशीर्षक के लिए, GPT Image 2 कई पंक्तियों को बेहतर संभालता है।
डेमो "North of Silence" को सजाता है, जो उदाहरण के लिए लिखा गया एक मौलिक उपन्यास है, एक इलस्ट्रेटेड कॉन्सेप्ट और एक टाइपोग्राफिक कॉन्सेप्ट के साथ। तीसरे कॉन्सेप्ट के लिए nodes की एक जोड़ी डुप्लीकेट कीजिए, प्लेटफ़ॉर्म थंबनेल के लिए फ़ॉर्मेट 1:1 में बदलिए, और वह वर्शन रखिए जो दूर से भी पढ़ा जा सके।
डेमो के वास्तविक रेंडर
ये ऊपर वाले वर्कफ़्लो की फ़ाइलें हैं, ठीक वैसी ही जैसी मॉडलों ने बनाई, बिना किसी सुधार के। जहाँ शुरुआती बिंदु मौजूद है, वहाँ उसे दिखाया गया है।
रेंडर
यह किसके लिए है
स्व-प्रकाशित लेखक और छोटे प्रकाशक जो हर प्रयास के लिए डिज़ाइनर के बिना, थंबनेल में पढ़ने लायक कवर चाहते हैं।
कौन-सी फ़ाइलें देनी हैं
टेक्स्ट PDF में एक पांडुलिपि या सारांश, एक पन्ना काफी है, और दोनों निर्देशों में आपका सही शीर्षक लेखक के नाम के साथ।
कैसे करें
- 1
पांडुलिपि या सारांश डालिए
एक Media node इसे प्राप्त करता है। कवर के लिए एक पन्ने का सारांश काफी है: कॉन्सेप्ट जॉनर, जगह और केंद्रीय वस्तु पर टिके होते हैं, अध्यायों की बारीकी पर नहीं।
- 2
दोनों निर्देशों में अपना शीर्षक और नाम डालिए
दोनों Text nodes हर एक कॉन्सेप्ट को सही शीर्षक और लेखक के नाम के साथ लिखते हैं: यही इमेज मॉडल लिखेगा। शीर्षक छोटे कैपिटल्स में, नाम छोटा, इमेज में और कुछ नहीं।
- 3
दोनों कवर रेंडर कीजिए
GPT Image 2.5 Flare पर आधारित Image nodes केबल से कॉन्सेप्ट प्राप्त करते हैं और हर एक 3:4 में एक कवर रेंडर करता है, दो क्रेडिट में। जो पसंद न आए उसे फिर से जेनरेट कीजिए, या कॉन्सेप्ट में कोई रंग बदलिए।
- 4
तुलना कीजिए और एक्सपोर्ट कीजिए
दोनों को थंबनेल में, छोटा करके देखिए: जिसका शीर्षक पढ़ने लायक बना रहे, वही जीतता है। node से JPEG में एक्सपोर्ट कीजिए; एक Enhance image node उसे प्रिंट के लिए बड़ा करता है।
वेरिएंट और इस्तेमाल के तरीके
वही कैनवास, अलग-अलग ज़रूरतों के लिए सेट किया हुआ: हर वेरिएंट में प्रॉम्प्ट की बस दो-तीन लाइनें बदलनी होती हैं।
किसी व्यावहारिक किताब या निबंध का कवर
इलस्ट्रेटेड कॉन्सेप्ट से एक साफ़ स्थितिपरक इमेज मांगिए और टाइपोग्राफिक कॉन्सेप्ट से एक सादा बैकग्राउंड जिसमें शीर्षक बड़ा हो: निबंध शीर्षक पर बिकता है, किसी दृश्य पर नहीं।
प्लेटफ़ॉर्म के लिए थंबनेल
Image nodes को 1:1 में बदलिए और निर्देशों में शीर्षक को और बड़ा कीजिए: कवर को फ़ोन पर दो सेंटीमीटर के आकार में भी पढ़ने लायक रहना चाहिए।
एक जैसी पहचान रखने वाली सीरीज़
टाइपोग्राफिक कॉन्सेप्ट रखिए और निर्देश में सिर्फ़ शीर्षक और प्रतीकात्मक वस्तु बदलिए: शेल्फ़ पर एक नज़र में सारे भाग पहचाने जाते हैं।
रीढ़ और पिछला कवर
तीसरा Image node GPT Image 2 पर, जिसमें पिछले कवर का सारांश हो, 3:4 में: ज़्यादा पंक्तियां हैं, इसलिए वही मॉडल जो उन्हें संभाल सके। एक Retouch node तीनों हिस्सों को जोड़ता है।
आम ग़लतियाँ
Flare के लिए बहुत लंबा शीर्षक
छह शब्दों या दो पंक्तियों से आगे, अक्षर बिगड़ जाते हैं। निर्देश में शीर्षक छोटा कीजिए, या node को GPT Image 2 पर बदलिए, जो पूरा पैराग्राफ साफ़-सुथरे तरीके से लिखता है।
इमेज में अनचाहा टेक्स्ट
निर्देश अंत में "कोई और टेक्स्ट नहीं" कहते हैं: यह पंक्ति न हो तो मॉडल कोई टैगलाइन या नकली प्रकाशक का लोगो जोड़ देता है। इसे बनाए रखिए, और कोई शब्द दिखे तो फिर से जेनरेट कीजिए।
थंबनेल में न पढ़ा जा सकने वाला कवर
हमेशा इसे छोटा करके परखिए: किसी भरी-पूरी इमेज पर पतला शीर्षक ऑनलाइन बुकशॉप की थंबनेल के आकार में गायब हो जाता है। टाइपोग्राफिक कॉन्सेप्ट इसी के लिए है।
सुझाए गए मॉडल
GPT Image 2.5 Flare
Claude Sonnet 5
Nano Banana Proअक्सर पूछे जाने वाले सवाल
क्या शीर्षक वाकई सही तरीके से लिखा जाता है?
कैपिटल्स में छोटे शीर्षक पर, हां, उच्चारण चिह्नों सहित: यही GPT Image 2.5 Flare दो क्रेडिट में सबसे बेहतर करता है। छह शब्दों से लंबा शीर्षक या उपशीर्षक हो तो: node को GPT Image 2 पर बदलिए, या Retouch node में टेक्स्ट जोड़िए।
दो कवर की कीमत कितनी है?
करीब दस क्रेडिट: PDF की दो पठन और दो-दो क्रेडिट की दो Flare इमेज। एक तीसरे कॉन्सेप्ट की कीमत पांच क्रेडिट अधिक है। कीमत हर node पर क्लिक करने से पहले दिखाई देती है।
क्या किसी मौजूदा फ़ोटो या इलस्ट्रेशन का उपयोग किया जा सकता है?
हां: उसे Image node के image पोर्ट से जोड़िए और कॉन्सेप्ट को उसके इर्दगिर्द शीर्षक बनाने के लिए कहिए। Flare किसी इमेज को उतनी ही अच्छी तरह एडिट करता है जितना बनाता है।
कवर के लिए कौन-सा फ़ॉर्मेट सही है?
डेमो में 3:4, जो पेपरबैक फ़ॉर्मेट और अधिकतर प्लेटफ़ॉर्म के करीब है। Image node कुछ मॉडलों पर 2:3 और थंबनेल के लिए 1:1 भी देता है।
क्या रेंडर को प्रिंट किया जा सकता है?
रेंडर मध्यम गुणवत्ता में 1024 गुणा 1536 पिक्सेल में मिलता है। प्रिंट के लिए, node की गुणवत्ता को उच्च पर बदलिए, या Enhance image node से फ़ाइल को बड़ा कीजिए।
क्या लेखक का नाम अलग तरीके से लिखा जा सकता है?
हां, सब कुछ निर्देश में है: नाम ऊपर, नीचे, कैपिटल्स में या नहीं। कॉन्सेप्ट जो लिखता है, Flare उसे उसी तरह रखता है। बस देख लीजिए कि नाम की पंक्ति छोटी रहे।
एक साथ कितने कॉन्सेप्ट लिए जा सकते हैं?
जितनी nodes की जोड़ियां हों, उतने: डेमो में दो, यही templates का नियम है। एक तीसरा कॉन्सेप्ट मतलब एक और जोड़ी और पांच क्रेडिट अधिक।
AI से किसी किताब का कवर बनाना
यह वर्कफ़्लो इस्तेमाल करेंमुफ़्त अकाउंट, बिना क्रेडिट कार्ड। वर्कफ़्लो आपके कैनवास में पहले से भरा हुआ खुलता है।