Creation Future

यह क्या करता है

प्रॉडक्ट डिज़ाइन करना एक मुश्किल काम है. इसमें उपयोगकर्ता की प्राथमिकता, टेक्नोलॉजी के रुझान, सुंदर थीम वगैरह को ध्यान में रखना ज़रूरी है. इसके अलावा, प्रॉडक्ट को हमेशा आने वाले समय के हिसाब से डिज़ाइन किया जाता है. डिज़ाइनर को अनुमान लगाना होगा. इस ऐप्लिकेशन में, मल्टीमोडल लार्ज लैंग्वेज और ट्रांसफ़र लर्निंग तकनीक का इस्तेमाल किया जाता है. इससे, प्रॉडक्ट के पुराने रुझान के आधार पर, आने वाले समय में बिकने वाले प्रॉडक्ट का अनुमान लगाया जा सकता है. यह पहले प्रॉम्प्ट का इस्तेमाल करके, Gemini से प्रॉडक्ट डेवलपमेंट के रुझान का विश्लेषण करने के लिए कहता है. यह विश्लेषण, पिछले प्रॉडक्ट की इमेज के आधार पर किया जाता है. इसके बाद, मशीन लर्निंग मॉडल को पिछले रुझान के विश्लेषण के आधार पर, मौजूदा प्रॉडक्ट के बारे में अनुमान लगाने के लिए कहा जाता है. इसके बाद, प्रॉडक्ट की मौजूदा इमेज जोड़ी जाती है, ताकि मॉडल को अनुमान लगाने में मदद मिल सके. आखिर में, मॉडल से आने वाले समय में लॉन्च होने वाले प्रॉडक्ट का टेक्स्ट ब्यौरा जनरेट करने के लिए कहा जाता है.
Gemini से टेक्स्ट आउटपुट होने की वजह से, आने वाले समय में लॉन्च होने वाले प्रॉडक्ट के टेक्स्ट ब्यौरे का इस्तेमाल, इमेज जनरेट करने के प्रॉम्प्ट में किया जाता है. इस प्रोजेक्ट में इमेज जनरेट करने के लिए RealVisXL का इस्तेमाल किया जाता है, क्योंकि मेरे पास Google Cloud पर Vertex AI का ऐक्सेस नहीं है.
ऐप्लिकेशन की आने वाले समय में लॉन्च होने वाली सुविधा की मदद से, प्रॉडक्ट के डिज़ाइन में बदलाव करने के लिए इमेज मिल सकती हैं. उदाहरण के लिए, प्रॉडक्ट के लुक के रेफ़रंस के तौर पर, फैशन ट्रेंड की इमेज का इस्तेमाल करना. ऐप्लिकेशन में आसानी से फ़्रंट-एंड यूज़र इंटरफ़ेस जोड़ा जा सकता है. आखिरी बात, मैंने यूज़र इंटरफ़ेस (यूआई) के लिए Flutter का इस्तेमाल करने की कोशिश की, लेकिन आखिर में इसे लागू नहीं कर सका. मैं इसे अपने GitHub पर अपडेट करने की कोशिश करता रहूंगा.