वाशिंगटन, 01 जुलाई (क्यू एन ए) - गूगल ने नैनो बनाना 2 लाइट नामक एक कृत्रिम बुद्धिमत्ता इमेज जेनरेशन मॉडल लॉन्च करने की घोषणा की है, जो गति और कम लागत के लिए अनुकूलित है। यह उन व्यवसायों और डेवलपर्स को लक्षित करता है जिन्हें व्यावसायिक अनुप्रयोगों के लिए बड़ी मात्रा में छवियां उत्पन्न करनी होती हैं। 
इस मॉडल को (जिसे जेमिनी 3.1 फ्लैश-लाइट इमेज भी कहा जाता है) गूगल का सबसे तेज़ और सबसे किफायती इमेज जेनरेशन मॉडल माना जाता है। गूगल के अनुसार, यह मॉडल केवल चार सेकंड से भी कम समय में 1K-रेज़ोल्यूशन की छवि उत्पन्न कर सकता है, जिसकी लागत प्रति 1K छवि सिर्फ $0.034 है।
यह मॉडल अब गूगल एआई स्टूडियो, जेमिनी एपीआई और जेमिनी एंटरप्राइज एजेंट प्लेटफॉर्म के माध्यम से उपलब्ध है, और इसका लक्ष्य एंटरप्राइज और व्यवसाय डेवलपर्स हैं।
गूगल ने एक ब्लॉग पोस्ट में कहा कि नैनो बनाना 2 लाइट जेमिनी 3.1 फ्लैश-लाइट आर्किटेक्चर पर आधारित है और इसे इमेज जेनरेशन मॉडल्स की एक प्रमुख चुनौती को संबोधित करने के लिए डिज़ाइन किया गया है: निष्पादन गति और कम्प्यूटेशनल संसाधन खपत के बीच संतुलन।
यह मॉडल उन वातावरणों के लिए बनाया गया है जहाँ उच्च मात्रा में छवि उत्पादन की आवश्यकता होती है, जैसे कि विज्ञापन प्लेटफॉर्म, ई-कॉमर्स और त्वरित विकास उपकरण, जबकि बड़े मॉडल की तुलना में प्रतिक्रिया समय और संचालन लागत को कम करता है।
यह नया संस्करण अपने पूर्ववर्ती नैनो बनाना की तुलना में महत्वपूर्ण सुधार दर्शाता है, जो जेमिनी 2.5 फ्लैश इमेज पर आधारित था। इसमें सामान्य ज्ञान में सुधार, बेहतर दृश्य और संदर्भ लेआउट जेनरेशन, छवियों की श्रृंखला में पात्रों और वस्तुओं की अधिक सुसंगतता, और छवियों के भीतर बहुभाषी टेक्स्ट रेंडरिंग में सुधार शामिल हैं।
नैनो बनाना 2 लाइट केवल 1K रेज़ोल्यूशन पर छवियां उत्पन्न करने तक सीमित है, जबकि नैनो बनाना 2 और नैनो बनाना प्रो 4K तक के रेज़ोल्यूशन का समर्थन करते हैं। हालांकि, गूगल ने कहा कि यह सीमा अधिक दक्षता में योगदान देती है।
नैनो बनाना 2 लाइट का उद्देश्य सॉफ्टवेयर डेवलपर्स, विज्ञापन प्लेटफॉर्म और ई-कॉमर्स कंपनियों के लिए है, जिसमें स्वचालित सामग्री निर्माण पर ध्यान केंद्रित किया गया है और छवियों में तत्वों की सुसंगतता बनाए रखी गई है।
गूगल ने यह भी उल्लेख किया कि छवि संपादन में छवि निर्माण की तुलना में थोड़ा अधिक समय लग सकता है क्योंकि इसमें अतिरिक्त प्रोसेसिंग शामिल होती है। (क्यू एन ए)