AI

परिचय: कम्प्यूटेशनल पुरातत्व का नया युग

पैराडाइम शिफ्ट

दोस्तों, पुरातत्व की दुनिया में एक बड़ा बदलाव आ रहा है, जो शायद रेडियोकार्बन डेटिंग के बाद का सबसे बड़ा परिवर्तन है। दशकों से, डिजिटल पुरातत्व ने जीआईएस, 3डी मॉडलिंग और डिजिटल डेटाबेस जैसे टूल्स को अपनाया है। लेकिन अब, हम कम्प्यूटेशनल पुरातत्व के युग में प्रवेश कर रहे हैं, जहां आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस (AI) मुख्य भूमिका निभा रही है। यह सिर्फ एक नया टूल नहीं है, बल्कि पुरातत्व की विधियों, विश्लेषण की स्केल और मानव इतिहास की जांच के तरीके को पूरी तरह बदल रही है। AI मौजूदा कार्यों को तेज करने से ज्यादा, नई रिसर्च प्रश्नों को जन्म दे रही है और ऐसी जानकारी को प्रोसेस कर रही है जो पहले असंभव लगती थी – जैसे पूरे लैंडस्केप की ऑटोमेटेड सर्वे से लेकर सदी पुराने टेक्स्ट आर्काइव्स का विश्लेषण।

पुरातत्व संदर्भ में AI की परिभाषा

आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस का मतलब है ऐसी सिस्टम्स जो मानव बुद्धि की तरह काम करती हैं, जैसे विजुअल परसेप्शन, पैटर्न रिकग्निशन और भाषा प्रोसेसिंग। इस क्रांति का मुख्य इंजन है मशीन लर्निंग (ML), जहां एल्गोरिदम डेटा से पैटर्न सीखते हैं और भविष्यवाणियां करते हैं। डीप लर्निंग (DL) इसमें और आगे है, जो आर्टिफिशियल न्यूरल नेटवर्क्स (ANNs) पर आधारित है – ये मानव मस्तिष्क की संरचना से प्रेरित हैं। ट्रेनिंग के दौरान, शुरुआती लेयर्स कम–लेवल फीचर्स जैसे एरियल फोटो में एजेस, लाइन्स और कलर्स को पहचानते हैं, जबकि गहरी लेयर्स जटिल कॉन्सेप्ट्स जैसे रोमन किले की आकृति को समझते हैं। यह प्रोसेस सुपरवाइज्ड या अनसुपरवाइज्ड हो सकता है, जो AI को सिम्पल ऑटोमेशन से आगे ले जाता है।

थीसिस और रिपोर्ट स्ट्रक्चर

AI पुरातत्व को बदल रही है, लेकिन इसमें चुनौतियां भी हैं। यह रिपोर्ट तर्क देती है कि AI एक ट्रांसफॉर्मेटिव टूल है, जिसके लिए क्रिटिकल अप्रोच जरूरी है। यह डिस्कवरी, एनालिसिस और प्रिजर्वेशन के लिए नई क्षमताएं देती है, लेकिन डेटा क्वालिटी, इंटरप्रेटिव बायस और एथिकल गवर्नेंस जैसी बाधाएं भी लाती है। रिपोर्ट चार भागों में विभाजित है: भाग I में कोर टेक्नोलॉजीज और एप्लिकेशंस; भाग II में पुरातत्व प्रैक्टिस पर प्रभाव; भाग III में चुनौतियां और एथिकल इम्पेरेटिव्स; भाग IV में इनोवेशन का इकोसिस्टम। अंत में, हम देखेंगे कि कैसे AI पुरातत्व को नई दिशा दे रही है।

भाग I: पुरातत्वविद की AI टूलकिट: कोर टेक्नोलॉजीज और एप्लिकेशंस

आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस पुरातत्व में एक नहीं, बल्कि कई स्पेशलाइज्ड टूल्स का सेट है, जो अलग–अलग डेटा और रिसर्च प्रश्नों के लिए बने हैं। सैटेलाइट इमेजरी से लेकर प्राचीन स्क्रिप्ट्स की डिसिफरमेंट तक, AI पुरातत्व की हर स्टेज में काम कर रही है। यहां हम कोर टेक्नोलॉजीज और उनके एप्लिकेशंस को देखेंगे, जो दिखाते हैं कि मशीन लर्निंग, कंप्यूटर विजन और नेचुरल लैंग्वेज प्रोसेसिंग अब पुरातत्वविद के लिए उतने ही जरूरी हैं जितने ट्रॉवेल और ब्रश।

नीचे एक टेबल है जो मुख्य एप्लिकेशंस को मैप करती है:

1.1 पिक्सेल्स से पोलिस तक: साइट डिटेक्शन और लैंडस्केप एनालिसिस में AI

नई आर्कियोलॉजिकल साइट्स की खोज अब रिमोट सेंसिंग और AI के फ्यूजन से क्रांतिकारी हो गई है। यह अप्रोच विशाल और दुर्गम लैंडस्केप्स को तेजी से स्कैन करती है, जो सदियों से छिपी फीचर्स को उजागर करती है।

कोर टेक्नोलॉजीज: यह कई डेटा स्ट्रीम्स पर आधारित है, जैसे हाई–रिजॉल्यूशन सैटेलाइट इमेजरी, LiDAR जो टोपोग्राफी मैप करता है, ड्रोन–बेस्ड फोटोग्रामेट्री और थर्मल इमेजिंग। मुख्य इंजन हैं कंप्यूटर विजन मॉडल्स जैसे कन्वॉल्यूशनल न्यूरल नेटवर्क्स (CNNs), जो इमेज एनालिसिस में माहिर हैं। ये सूक्ष्म पैटर्न्स जैसे मिट्टी के रंग में बदलाव या वेजिटेशन ग्रोथ को पहचानते हैं। सेमांटिक सेगमेंटेशन हर पिक्सेल को क्लासिफाई करता है, जिससे आर्कियोलॉजिकल फीचर्स का डिटेल्ड मैप बनता है।

एप्लिकेशंस और उदाहरण: ग्वाटेमाला और मेक्सिको के जंगलों में, LiDAR डेटा के AI एनालिसिस से हजारों अज्ञात माया स्ट्रक्चर्स मिले हैं। मेसोपोटेमिया में, डीप लर्निंग मॉडल्स ने 80% एक्यूरेसी से नई साइट्स ढूंढी हैं। फीचर इंजीनियरिंग में ह्यूमन एक्सपर्टाइज महत्वपूर्ण है, जैसे ग्वाटेमाला में गुफाओं की खोज में। यह तकनीक हैरिटेज प्रिजर्वेशन के लिए भी जरूरी है, क्योंकि आर्कियोलॉजिकल रिकॉर्ड तेजी से नष्ट हो रहा है।

1.2 अतीत को डिकोड करना: नेचुरल लैंग्वेज प्रोसेसिंग और प्राचीन टेक्स्ट्स की डिसिफरमेंट

सदियों से, पुरातत्व टेक्स्ट्स की अनुवाद और क्षतिग्रस्त होने की समस्या से जूझता रहा है। NLP अब इन बाधाओं को तोड़ रही है।

कोर टेक्नोलॉजीज: न्यूरल मशीन ट्रांसलेशन (NMT) भाषाओं के बीच संबंध सीखता है, जबकि नाम्ड एंटिटी रिकग्निशन (NER) टेक्स्ट से लोगों, जगहों और डेट्स को कैटेगोराइज करता है।

एप्लिकेशंस और उदाहरण: बेबीलोनियन इंजन प्रोजेक्ट अक्कादियन टेक्स्ट्स को ट्रांसलेट करता है। इथाका प्रोजेक्ट ग्रीक इंसक्रिप्शंस को रिस्टोर करता है, जहां AI और ह्यूमन कोलैबोरेशन एक्यूरेसी को 72% तक ले जाता है। वेसुवियस चैलेंज ने हर्कुलेनियम स्क्रॉल्स को अनलॉक किया, जहां मशीन लर्निंग ने इंक को डिटेक्ट किया। AGNES प्रोजेक्ट 200,000 रिपोर्ट्स को इंडेक्स करता है, जिससे नई साइट्स मिली हैं।

1.3 फ्रैगमेंट्स को फिर से जोड़ना: आर्टिफैक्ट क्लासिफिकेशन और रिकंस्ट्रक्शन में कंप्यूटर विजन

खुदाई से मिलने वाले हजारों फ्रैगमेंट्स को मैनुअली सॉर्ट करना मुश्किल है। कंप्यूटर विजन इसे ऑटोमेट कर रहा है।

कोर टेक्नोलॉजीज: इमेज रिकग्निशन एल्गोरिदम आर्टिफैक्ट्स को क्लासिफाई करते हैं, जबकि GANs मिसिंग पार्ट्स को जेनरेट करते हैं।

एप्लिकेशंस और उदाहरण: आर्क-I-स्कैन पॉटरी फ्रैगमेंट्स को क्लासिफाई करता है। RePAIR प्रोजेक्ट पॉम्पेई फ्रेस्कोज को रीअसेंबल करता है। जेनरेटिव AI 3डी मॉडल्स और VR/AR एक्सपीरियंस बनाता है।

1.4 प्रेडिक्टिव पास्ट्स: मशीन लर्निंग और आर्कियोलॉजिकल पोटेंशियल की फोरकास्टिंग

AI अनडिस्कवर्ड साइट्स को प्रेडिक्ट कर रहा है।

कोर टेक्नोलॉजीज: APM पर्यावरणीय वेरिएबल्स पर मशीन लर्निंग एल्गोरिदम ट्रेन करता है।

एप्लिकेशंस और उदाहरण: यह फील्डवर्क को ऑप्टिमाइज करता है और हैरिटेज मैनेजमेंट में मदद करता है। हाइब्रिड मॉडल्स जैसे FR और डीप लर्निंग ज्यादा एक्यूरेट प्रेडिक्शंस देते हैं।

भाग II: डिस्कवरी को कैटेलाइज करना: पुरातत्व प्रैक्टिस पर AI का ट्रांसफॉर्मेटिव प्रभाव

AI पुरातत्व के वर्कफ्लो, स्केल और फिलॉसفی को बदल रही है।

2.1 अभूतपूर्व स्केल और स्पीड पर रिसर्च को तेज करना

AI वर्षों के काम को दिनों में कर देती है। नाज़का डेजर्ट में 303 नए जियोग्लिफ्स मिले। डिगAI ने आर्टिफैक्ट प्रोसेसिंग को 70% तेज किया।

2.2 नॉन–इनवेसिव पुरातत्व का उदय: डेटा के जरिए हैरिटेज प्रिजर्वेशन

AI खुदाई की बजाय डेटा पर फोकस करता है। आर्कAI जैसे प्लेटफॉर्म्स कमर्शियल एप्लिकेशंस देते हैं।

2.3 ऑब्जेक्टिविटी बढ़ाना और कॉम्प्लेक्स डेटासेट्स में नए पैटर्न्स उजागर करना

AI बायस को कम करता है और डेटा डेल्यूज को हैंडल करता है। लेकिन स्टैंडर्डाइजेशन की जरूरत है।

भाग III: क्रिटिकल पर्स्पेक्टिव्स: चुनौतियां, लिमिटेशंस और एथिकल इम्पेरेटिव्स

AI की चुनौतियां।

3.1 डेटा डिलेमा: बायस्ड, इनकम्पलीट और अनस्ट्रक्चर्ड आर्काइव्स को नेविगेट करना

ट्रेनिंग डेटा की क्वालिटी मुख्य समस्या है। FAIR प्रिंसिपल्स जरूरी हैं।

3.2 ब्लैक बॉक्स प्रॉब्लम: इंटरप्रेटेशन, मिसरिप्रेजेंटेशन और एक्सप्लेनेबल AI (XAI) की जरूरत

AI के डिसीजन ट्रांसपेरेंट होने चाहिए। XAI महत्वपूर्ण है।

3.3 ह्यूमन इन द लूप: ऑटोमेटेड एनालिसिस के युग में एक्सपर्टाइज को रीडिफाइन करना

AI ह्यूमन को रिप्लेस नहीं, ऑगमेंट करता है। एथिकल प्रश्न उठते हैं।

भाग IV: इनोवेशन का इकोसिस्टम: मुख्य प्रोजेक्ट्स, कोलैबोरेशंस और इंस्टीट्यूशंस

4.1 लैंडमार्क डिस्कवरीज: नाज़का डेजर्ट से वेसुवियस की राख तक केस स्टडीज

नाज़का लाइन्स और हर्कुलेनियम स्क्रॉल्स।

4.2 भविष्य को गढ़ना: कोलैबोरेटिव नेटवर्क्स और लीडिंग रिसर्च इंस्टीट्यूशंस

MAIA नेटवर्क, ऑक्सफोर्ड, कैम्ब्रिज आदि।

4.3 लैब से मार्केट तक: स्पेशलाइज्ड टेक्नोलॉजी कंपनियां

आर्कAI और बिग टेक कोलैबोरेशंस।

निष्कर्ष: 2030 और उसके बाद का पुरातत्व: एक सिंथेसिस और फॉरवर्ड आउटलुक

फाइंडिंग्स का सिंथेसिस

AI पुरातत्व को बदल रही है, लेकिन बैलेंस जरूरी है।

फ्यूचर ट्रैजेक्टरीज

डीपर इंटीग्रेशन, इमर्सिव एंगेजमेंट और एथिकल डिबेट।

कन्क्लूडिंग थॉट

AI अतीत से हमारे रिश्ते को बदल रही है।

डिस्क्लेमर: इस लेख की जानकारी सार्वजनिक स्रोतों/आधिकारिक घोषणाओं से ली गई है और केवल सूचनात्मक उद्देश्यों के लिए है।

Google AI Studio Nano Banana 3D Figurine: क्रांतिकारी तरीका अपना 3D मॉडल बनाने का

इंटरनेट और AI टेक्नोलॉजी की दुनिया में कुछ नया और दिलचस्प हमेशा उभरता रहता है। आज का सबसे चर्चा में चल रहा ट्रेंड है Google AI Studio का Nano Banana 3D Figurine, जो आपकी तस्वीर को मिनटों में ग्लॉसी, रियलिस्टिक, और डिजिटल मिनिएचर 3D मॉडल में बदल देता है। चाहे अपनी तस्वीर हो या पालतू जानवर की, Nano Banana के ज़रिए इसे बिना किसी तकनीकी जानकारी के फ्री में क्रिएट करना बेहद आसान हो गया है।

यह लेख Google के आधिकारिक Gemini 2.5 Flash Image टूल पर आधारित है और पूरी तरह से विश्वसनीय जानकारी प्रदान करता है, जिससे आप भी खुद का 3D मॉडल बना सकते हैं।

Nano Banana क्या है? Google Gemini AI द्वारा संचालित 3D फिगर

Nano Banana Google की AI तकनीक पर आधारित 3D मिनिएचर कलेक्टिबल फिगर बनाने वाला ट्रेंड है। यह Gemini 2.5 Flash Image टूल का हिस्सा है और किसी भी 2D फोटो को थ्री–डायमेंशनल, यथार्थवादी डिजिटल मॉडल में बदलता है।

यह तकनीक पूरी तरह से AI कंटेंट क्रिएशन की नई सीमा है, जिसे Google ने विकसित किया है, जो यूजर्स के लिए रियलिस्टिक 3D फिगर बनाना आसान और मज़ेदार बनाता है।

Google AI Studio Nano Banana 3D Figurine कैसे बनाएं? – आसान स्टेप्स

Google की आधिकारिक वेबसाइट या Gemini ऐप पर जाकर आप निःशुल्क Nano Banana 3D मॉडल बना सकते हैं। यह तरीका निम्नलिखित है:

1. Google AI Studio खोलें

अपने वेब ब्राउज़र या Gemini ऐप में जाकर Google AI Studio खोलें। यह टूल फ्री में उपलब्ध है, जिससे कोई भी इसे एक्सेस कर सकता है।

2. फोटो अपलोड करें या टेक्स्ट प्रॉम्प्ट डालें

आप फोटो अपलोड कर सकते हैं या Google के स्पेशल टेक्स्ट प्रॉम्प्ट के जरिये अपनी जरूरत के मुताबिक 3D मॉडल बना सकते हैं। फोटो अपलोड करने पर मॉडल ज़्यादा यथार्थपूर्ण होता है।

3. आधिकारिक प्रॉम्प्ट इस्तेमाल करें

Google ने Nano Banana के लिए एक विशेष प्रॉम्प्ट जारी किया है, जिसका उपयोग करना बेहतर परिणाम देने में मदद करता है:

“Create a 1/7 scale commercialized figurine of the characters in the picture, in a realistic style, in a real environment. The figurine is placed on a computer desk. The figurine has a round transparent acrylic base, with no text on the base. The content on the computer screen is a 3D modeling process of this figurine. Next to the computer screen is a toy packaging box, designed in a style reminiscent of high-quality collectible figures, printed with original artwork. The packaging features two-dimensional flat illustrations.”

4. 3D मॉडल जनरेट करें और देखें

Generate बटन दबाएं और AI कुछ सेकंड में आपका रियलिस्टिक 3D मॉडल बना देगा। अगर ज़रूरत हो तो आप फोटो या प्रॉम्प्ट बदलकर पुनः क्रिएट कर सकते हैं।

Nano Banana के फायदे और इसकी लोकप्रियता क्यों है?

• 100% मुफ्त और सुलभ: टेक्निकल नॉलेज के बिना भी कोई इसे आसानी से बना सकता है।
• बेहतरीन क्वालिटी: Gemini AI की तकनीक से बनाए गए 3D मॉडल बेहद रियलिस्टिक और आकर्षक दिखते हैं।
• तेज़ प्रोसेसिंग: केवल कुछ सेकंड में मॉडल तैयार हो जाता है।
• सोशल मीडिया ट्रेंड: डिजिटल कलेक्टिबल्स और AI आर्ट की लोकप्रियता के चलते यह ट्रेंड तेजी से फैल रहा है।
• व्यक्तिगत और पेशेवर उपयोग: सेल्फी, कलेक्टिबल टॉय, पर्सनल गिफ्ट या प्रोमोशनल मैटेरियल बनाने के लिए प्रयोग किया जा सकता है।

Nano Banana ट्रेंड की वायरल सफलता के कारण

Google Gemini AI का यह टूल खासकर अपनी उच्च गुणवत्ता और सहजता के कारण लोकप्रिय हुआ है। यूजर्स इसे मनोरंजक और क्रिएटिव दोनों ही दृष्टि से पसंद कर रहे हैं, और सोशल मीडिया पर इसे शेयर करके नए ट्रेंड्स सेट कर रहे हैं। यह न केवल एक तकनीकी इनोवेशन है, बल्कि डिजिटल कला के क्षेत्र में भी नया मील का पत्थर साबित हो रहा है।

निष्कर्ष

Google AI Studio Nano Banana 3D Figurine न केवल एक फ्री और आसान तरीका है अपनी तस्वीर का रियलिस्टिक 3D फिगर बनाने का, बल्कि यह भविष्य की AI क्रिएशन की दिशा को भी दर्शाता है। Google Gemini 2.5 Flash Image टूल की मदद से, यह अनुभव हर कोई पा सकता है, चाहे वह तकनीकी विशेषज्ञ हो या सामान्य यूजर।

यदि आप 3D मॉडलिंग के क्षेत्र में रुचि रखते हैं, तो यह Google AI Studio Nano Banana टूल आजमाना बिलकुल न भूलें।

लेखक परिचय

यह लेख तकनीकी जानकार और कंटेंट क्रिएटर द्वारा तैयार किया गया है, जो AI और डिजिटल ट्रेंड्स पर लगातार शोध कर रहे हैं। सभी जानकारी विश्वसनीय स्रोतों और आधिकारिक घोषणाओं पर आधारित है।

डिस्क्लेमर

यह जानकारी सार्वजनिक और आधिकारिक स्रोतों से ली गई है और केवल जानकारी के लिए प्रस्तुत की गई है। लेख में दी गई जानकारियों में भविष्य में परिवर्तन संभव है।

परिचय

आज के डिजिटल युग में फोटो एडिटिंग ने एक नया आयाम ले लिया है। Google ने अपनी नई AI इमेज एडिटिंग तकनीक, Nano Banana AI, को Gemini ऐप में पेश किया है, जो यूजर्स को बिना किसी तकनीकी जटिलता के अपनी तस्वीरों को मनचाहे तरीके से संपादित करने देता है। यह नया मॉडल खासतौर पर इस बात पर फोकस करता है कि फोटो में मौलिक पहचान बनी रहे, चाहे कितनी भी एडिटिंग क्यों न हो। इस ब्लॉग में, Google Nano Banana AI के प्रमुख फीचर्स और उपयोग के बारे में विस्तार से जानेंगे।

Google का Nano Banana AI मॉडल क्या है?

Google Nano Banana AI, जो Gemini 2.5 Flash Image मॉडल के नाम से भी जाना जाता है, Google DeepMind द्वारा विकसित एक अत्याधुनिक जेनरेटिव इमेज एडिटिंग मॉडल है। इस AI मॉडल की सबसे बड़ी खूबियां हैं तस्वीरों में शख्सियत की समानता बनाए रखना और कई चरणों में एडिटिंग करना। यूजर अपने फोटो को अपलोड कर सरल टेक्स्ट प्रॉम्प्ट के जरिए अलग–अलग स्टाइल, बैकग्राउंड, और संबंधित इफेक्ट्स जोड़ सकते हैं, जबकि मूल चित्र की पहचान बनी रहती है।

Nano Banana के मुख्य फीचर्स

पहचान बनाए रखना (Appearance Maintenance)

Nano Banana एक खास तरह के एल्गोरिदम का उपयोग करता है जिससे तस्वीरों में चाहे हूबहू बदलाव किए जाएं, इंसान या पेट की पहचान में कोई बदलाव नहीं आता। चाहे आप किसी पुराने हेयरस्टाइल को ट्राई करें या अपने पालतू के लिए कोई नया लुक बनाएं, AI आपकी तस्वीर को बिलकुल असली जैसा ही बनाए रखता है।

फोटो ब्लेंडिंग और सीन क्रिएशन

यूजर्स को यह सुविधा मिलती है कि वे दो या ज़्यादा फोटो को मिला कर एक मजेदार और रचनात्मक सीन बना सकें। उदाहरण के लिए, अपने आप को अपने पालतू के साथ किसी खूबसूरत जगह पर रख सकें या किसी खास थीम के साथ तस्वीरों को जोड़ सकें।

मल्टी–टर्न एडिटिंग

यह फीचर एडिटिंग को कई स्टेप्स में करने की अनुमति देता है। पहले कमरे की दीवारों का रंग बदलें, फिर उसमें फर्नीचर जोड़ें, और अंत में खुद को उस नए परिदृश्य में शामिल करें, सारी एडिटिंग बिना किसी पहचान विघटन के।

डिजाइन मिक्सिंग

Nano Banana की क्रिएटिविटी को बढ़ाने के लिए यह फीचर एक फोटो के पैटर्न या टेक्सचर को दूसरी फोटो में लगाने की अनुमति देता है। उदाहरण स्वरूप, तितली के पंखों के डिजाइन को अपने कपड़ों पर एप्लाई करना।

वाटरमार्किंग और अकाउंटेबिलिटी

Google की SynthID तकनीक से लैस, Nano Banana से बनाए गए हर AI-जनरेटेड इमेज पर एक स्पष्ट वाटरमार्क होता है, जो पारदर्शिता और प्रमाणिकता सुनिश्चित करता है।

Gemini ऐप में Nano Banana का रोल

Gemini ऐप में Nano Banana AI को इंटीग्रेट करने से यूजर्स को आसान, कस्टमाइजेबल और रीयल–टाइम इमेज एडिटिंग का एक्सपीरियंस मिलता है। इस ऐप में आपकी खुद की या AI-क्रीएटेड तस्वीरों में बदलाव कर सकते हैं, जैसे कि बैकग्राउंड बदलना, वस्तुएं जोड़ना अथवा हटाना, और कई तरह के कलात्मक प्रभाव जोड़ना।

Nano Banana की उपलब्धता और उपयोग

Google ने Nano Banana मॉडल को Gemini ऐप में विश्व स्तर पर लॉन्च कर दिया है, जो एंड्रॉयड, iOS, और वेब दोनों प्लेटफॉर्म पर उपलब्ध है। फ्री यूजर्स के लिए रोजाना 100 इमेज एडिट्स की सीमा है, जबकि पेड यूजर्स को इससे दस गुना ज्यादा एडिटिंग की सुविधा मिलती है। डेवलपर्स और व्यवसायिक उपयोगकर्ताओं के लिए यह API और Google AI Studio के माध्यम से भी उपलब्ध है।

निष्कर्ष

Google Nano Banana AI ने AI बेस्ड इमेज एडिटिंग के क्षेत्र में एक नया मानक स्थापित किया है। इसकी खासियत है कि यह फोटो के सब्जेक्ट की पहचान को बरकरार रखते हुए टूल्स की एक बड़ी रेंज देता है, जो पहले के मॉडलों में कम देखने को मिली। Gemini ऐप के जरिए इसे पाना और एडिटिंग करना सरल और मजेदार हो गया है, जो हर यूजर के लिए उपयोगी है।

डिस्क्लेमर

यह जानकारी सार्वजनिक स्रोतों और आधिकारिक घोषणाओं से एकत्रित की गई है और केवल सूचना के उद्देश्य से प्रस्तुत की गई है।