एका सामायिक रंगसंगतीतून ग्रुप फोटोतील सर्वांना मॅचिंग आउटफिट्स घाला, चेहरे, केस, पोझ व पार्श्वभूमी जपून.
एका सामायिक रंगसंगतीतून ग्रुप फोटोतील सर्वांना मॅचिंग आउटफिट्स घाला, चेहरे, केस, पोझ व पार्श्वभूमी जपून.
एक ग्रुप फोटो आणि त्यातून तयार केलेली एकसंध आवृत्ती. आउटपुट गुणोत्तर तुमच्या फोटोशी सर्वात जवळचे समर्थित गुणोत्तर वापरते, 3:4 फॉलबॅक म्हणून.
रेसिपी प्रत्येक व्यक्तीचा चेहरा, केशरचना व पोझ, आणि पार्श्वभूमी अगदी तशीच ठेवण्यास सांगते. आधी व्यक्ती मोजा, नंतर प्रत्येक चेहरा व त्यांच्यातील अंतर मूळाशी तुलना करा.
कपडे टेम्प्लेट निवडणाऱ्या एका सामायिक रंगसंगतीतील एकसंध पोशाखांत बदलतात. ते सारखेच असणे आवश्यक नाही, आणि तुम्ही रंग निवडू शकत नाही किंवा प्रत्येक व्यक्तीला वेगळा कपडा देऊ शकत नाही.
व्यक्तीगणिक जा: डोळे, भाव, हात व बाह्या. हात एकमेकांवर आच्छादतात किंवा मूल धरलेले आहे तिथे पहा, कारण बाही चुकीच्या व्यक्तीवर जाऊ शकते. जुळणारे रंग पार्श्वभूमीत मिसळत नाहीत याची खात्री करा.
तीन गट परिस्थिती. प्रत्येकात निकाल समन्वय कल्पना आहे, खरेदी यादी नाही.
स्वयं गुणोत्तर · जोडपे
दोघांच्या स्पष्ट फोटोने सुरुवात करा आणि अंतिम लुक किती एकसंध वाटावा यावर चर्चा करण्यासाठी निकाल वापरा. वेगळ्या कपड्यांसह संबंधित रंग किंवा अधिक जवळची जुळणी तुम्हाला आवडू शकते. दोन्ही चेहरे, तुमच्यातील अंतर व आच्छादणारे हात तपासा, नंतर स्वतः खरे पोशाख निवडा.
स्वयं गुणोत्तर · कुटुंब
सर्व दिसतात आणि मांडणी वाचनीय आहे असा एक फोटो वापरा. भविष्यातील फोटो मोकळा, सणासुदीचा की औपचारिक वाटावा यावर सामायिक रंगसंगती चर्चा सुरू करू शकते. लहान चेहऱ्यांसह प्रत्येक सदस्य तपासा, आणि चित्रातील लोकांना इमेज व त्याच्या वापराबद्दल आरामदायक वाटते का विचारा.
स्वयं गुणोत्तर · फोटो शूट
छायाचित्रकार किंवा स्टायलिस्ट स्पष्टपणे नमूद केलेल्या निकालातून तुम्हाला हवा असलेला एकसंधपणा वाचू शकतो. मूळ ग्रुप फोटो त्याच्याशेजारी ठेवा. टीमला कल्पित कपडे अगदी तसेच पुन्हा तयार करायला सांगू नका; त्याऐवजी खऱ्या वॉर्डरोब पर्याय, आराम व प्रकाशावर सहमती करा.
ग्रुप फोटो अपलोड करा, निश्चित आउटपुट तपासा, नंतर डाउनलोड करण्यापूर्वी प्रत्येक व्यक्ती तपासा.
20 MB पर्यंत एक JPG, PNG किंवा WebP इमेज जोडा, आणि तुमच्या मालकीचा किंवा संपादन करण्याची परवानगी असलेला फोटो वापरा. प्रत्येक चेहरा तपासता येईल इतका मोठा असावा, शक्य असल्यास खांदे वेगवेगळे. अगदी लहान किंवा अर्धवट लपलेले लोक, जास्त आच्छादन व मिश्र प्रकाश निकाल ठरवणे कठीण करतात.
रंग निवडक, पोशाख कॅटलॉग किंवा व्यक्ती निवडक नाही; पॅनल निश्चित आउटपुट दाखवते, तुमच्या फोटोशी सर्वात जवळच्या समर्थित गुणोत्तरात Nano Banana Pro कडून HD वर एक PNG, 3:4 फॉलबॅक म्हणून.
प्रत्येक मॅचिंग आउटफिट्स निकालासाठी 45 क्रेडिट लागतात, जे पुष्टी करण्यापूर्वी तयार करा बटणावर दिसतात. निकाल तयार झाल्यावर प्रत्येक चेहरा, हात व बाही तुमच्या मूळाशी तपासा, चित्रातील लोकांसोबत वापरावर सहमती करा, नंतर डाउनलोड करा.
मॅचिंग आउटफिट्स गट काय परिधान करतो याचा समन्वय साधते आणि लोकांना सोडते. चार वैशिष्ट्ये कोण राहतो, रंगसंगती, सेटिंग्ज व व्यक्तीगणिक तपासणी यांचा समावेश करतात.
01
केवळ कपडे बदलणे अपेक्षित आहे. चेहरे, केशरचना, पोझ व पार्श्वभूमी जसे होते तसे परत यावेत, म्हणूनच प्रत्येक चेहरा तपासता येईल इतका मोठा असलेला फोटो सर्वोत्तम चालतो; अगदी लहान किंवा अर्धवट लपलेले लोक मॉडेलला अंदाज लावायला सोडतात.
02
टेम्प्लेट एक रंगसंगती निवडते आणि त्यातून प्रत्येक पोशाख बनवते, एकच गणवेश नव्हे तर समान छटा किंवा हलक्या-गडद तुकड्यांची संबंधित श्रेणी वापरून. गट संपूर्ण म्हणून वाचला जातो का आणि प्रत्येक व्यक्ती स्वतःसारखी दिसते का हे तुम्ही ठरवता.
03
सेट करायला रंग निवडक, पोशाख कॅटलॉग किंवा व्यक्ती निवडक नाही. आउटपुट तुमच्या फोटोशी सर्वात जवळचे समर्थित गुणोत्तर वापरते, आणि प्रत्येक रनसाठी 45 क्रेडिट लागतात.
04
डोळे, भाव, हात व बाह्यांतून व्यक्तीगणिक जा. हात एकमेकांवर आच्छादतात किंवा मूल धरलेले आहे तिथे पहा, कारण बाही चुकीच्या व्यक्तीवर पडू शकते, आणि जुळणारे रंग पार्श्वभूमीत मिसळत नाहीत याची खात्री करा.
ग्रुप फोटोसोबत तुम्हाला काय करायचे आहे ते जुळणारे काम निवडा.
मॅचिंग आउटफिट्स म्हणजे रंग किंवा स्टाईलिंग सामायिक करणारे कपडे, ज्यामुळे गट एकसंध दिसतो. हे टेम्प्लेट एका रेफरन्स फोटोतील लोकांना एका रंगसंगतीतून एकसंध पोशाख घालते, प्रत्येक कपडा सारखाच न करता. ही पोर्ट्रेट सेशन नियोजनासाठीची दृश्य कल्पना आहे, खरे कपडे किंवा फिट माहिती नाही, म्हणून नंतर प्रत्येक व्यक्ती तुलना करा.
या निश्चित टेम्प्लेटमध्ये प्रति-व्यक्ती वॉर्डरोब फील्ड किंवा कपडे निवडक नाही. ते गटावर एक स्वयंचलित समन्वय दिशा लावते. अधिक विशिष्ट संकल्पनेसाठी सानुकूल संपादन वर्णन वापरा, आणि नंतर प्रत्येक व्यक्ती तपासा. तयार चित्रातील सामायिक रंगसंगती ही सत्यापित कपडे ऑर्डर नाही.
नाही. हे पेज टेम्प्लेट निवडणारी एक सामायिक रंगसंगती दिशा लावते, आणि त्यात निवडण्यासाठी रंग नमुने किंवा रंग मूल्ये नाहीत. मॉडेल समान छटा किंवा हलक्या-गडद तुकड्यांच्या संबंधित श्रेणीतून समन्वय साधू शकतो, आणि कपडे सारखेच असणे आवश्यक नाही. गट संपूर्ण म्हणून वाचला जातो का आणि प्रत्येक व्यक्ती वेगळी दिसते का ते ठरवा, आणि स्क्रीनवरील रंगांना कापड नमुने म्हणून घेऊ नका.
अगदी लहान चेहरे, जास्त आच्छादन, अर्धवट लपलेली शरीरे किंवा कापलेले कपड्यांचे क्षेत्र असलेली चित्रे अधिक अर्थ लावण्यास वाव देतात. लोक व कपड्यांच्या सीमा स्पष्ट असलेला स्रोत निवडा. जनरेशननंतर हात, बाह्या व व्यक्तींची संख्या तपासा; चांगला मध्यवर्ती चेहरा संपूर्ण गट जपला गेला याचा पुरावा नाही.
नाही. इमेज शरीर मोजत नाही, उपलब्ध कपडे ओळखत नाही किंवा भौतिक फिट सिम्युलेट करत नाही. ते एकसंध लुकवर चर्चा करण्यास मदत करू शकते. खरे गट पोशाख नियोजित असल्यास खरी साइजिंग, प्रॉडक्ट तपशील व वॉर्डरोब निर्णय वेगळे वापरा.
होय, दुसऱ्या टेम्प्लेटने; हे पेज नेहमी संपूर्ण गटाचा समन्वय साधते. एआय क्लोद्स चेंजर एका व्यक्तीला नवीन पोशाख देते व बाकी ठेवते, ख्रिसमस फोटोज गटाभोवती दिवे व झाड जोडते, आणि ख्रिसमस कार्ड्स त्याला सणासुदीच्या कार्डावर बसवते.
होय. जोडपे असो वा आठ जणांचे कुटुंब, फोटोत दिसणाऱ्या सर्वांचा टेम्प्लेट समन्वय साधते. तपासता येतील इतके मोठे चेहरे असलेले लहान गट सर्वात विश्वासार्ह निकाल देतात; मोठ्या गटात कडेवरील लोक व सर्वात लहान चेहरे आधी तपासा. एकाच व्यक्तीचा पोशाख बदलायचा असेल तर एआय क्लोद्स चेंजर वापरा.
तुमच्या फोटोशी सर्वात जवळच्या समर्थित गुणोत्तरात HD वर एका PNG साठी प्रति रन 45 क्रेडिट, Nano Banana Pro ने बनवलेले. काहीही शुल्क लागण्यापूर्वी ती रक्कम तयार करा बटणावर दिसते.
एक स्पष्ट ग्रुप फोटो अपलोड करा, अंदाजे क्रेडिट खर्च तपासा, आणि निकाल वापरण्यापूर्वी प्रत्येक व्यक्ती तुमच्या मूळाशी तपासा.