HubX integron Gemini 2.5 Flash Image për redaktim të fotove me vonesë të ulët dhe kontekstual në aplikacionin ReShoot.

HubX është një qendër globale teknologjike që u shërben mbi 300 milionë përdoruesve në të gjithë portofolin e saj të aplikacioneve mobile. Kur zhvilluan aplikacionin e tyre të fundit, ReShoot, ata synuan të demokratizonin redaktimin e fotove në nivel profesional duke përdorur inteligjencën artificiale gjeneruese. Duke shfrytëzuar Gemini API, ekipi arriti një shpejtësi të jashtëzakonshme zhvillimi, duke e çuar projektin nga fillimi i zhvillimit të MVP në një lançim të drejtpërdrejtë në iOS në vetëm dy javë. Pak më vonë, ReShoot mori renditjen #1 në kategorinë Grafikë dhe Dizajn në SHBA në App Store.

Qëllimi i aplikacionit është t'u lejojë përdoruesve të ndryshojnë skenën ose stilin e një fotoje pa humbur pamjen natyrale dhe identitetin e subjektit origjinal. Për zhvilluesit, ofrimi i këtij niveli të arsyetimit kompleks dhe multimodal brenda kërkesave të rrepta të vonesës së ulët të një përvoje mobile paraqet një sfidë të rëndësishme arkitekturore. Për t'iu përgjigjur kësaj, HubX përdori Gemini API për të ndërtuar një kanal të sofistikuar të redaktimit të fotove që balancon kuptimin kontekstual me besnikëri të lartë me shpejtësi të jashtëzakonshme të nxjerrjes së përfundimeve.

Për të ndërtuar motorin e arsyetimit që qëndron pas ReShoot, HubX punoi me ekipin e Google për të integruar Gemini 2.5 Flash Image — i njohur edhe si Nano Banana .

A primary technical challenge in image-to-image generation is maintaining subject identity while interpreting complex scene requests. Unlike traditional pipelines that often require chaining separate models for text reasoning and image synthesis, Gemini 2.5 Flash Image is natively multimodal. It processes text prompts and image inputs in a single, unified step.

This architecture allows ReShoot to perform conversational editing (image + text-to-image) with high adherence to user prompts while preserving the core identity and context of the uploaded photos. Compared to alternatives tested, HubX found that the Gemini model offered superior visual comprehension and multimodal consistency.

Ndërkohë që gjenerimi i besueshmërisë së lartë është i domosdoshëm, përdoruesit e celularëve presin rezultate pothuajse të menjëhershme. Çdo fërkim në procesin krijues mund të çojë në humbje të angazhimit.

Duke standardizuar Gemini 2.5 Flash Image, HubX uli kohën mesatare të reagimit për përditësimin dhe manipulimin e imazheve me gati 40%. Ky reduktim kritik i latencës transformon përvojën e përdoruesit nga një gjendje pritjeje pasive në një proces krijues fluid, i cili është thelbësor për ruajtjen e të dhënave në aplikacionet mobile të konsumatorit.

Përtej përmirësimeve të menjëhershme në performancë, integrimi i Gemini API thjeshtoi ndjeshëm arkitekturën e zhvillimit të HubX. Ekipi përdor Google AI Studio për të prototipuar dhe testuar zinxhirët e prompt-eve përpara se t'i vendosë ato në prodhim nëpërmjet paketave të personalizuara Node.js të lidhura me backend-in e tyre celular.

Përpara përdorimit të modeleve Gemini, detyrat që përfshinin interpretimin e të dhënave multimodale shpesh kërkonin logjikë komplekse të personalizuar ose zinxhirin e modeleve të shpërndara. Duke adoptuar Gemini 2.5 Flash Image , HubX i konsolidoi këto detyra në një kornizë të vetme dhe koherente modelimi, duke zvogëluar kompleksitetin arkitektonik dhe duke përmirësuar shpejtësinë e nxjerrjes së përfundimeve.

Following the successful integration of the Gemini API, HubX observed an increase in user engagement, as indicated by higher save and like rates on generated content. Looking ahead, they plan to evolve ReShoot from a single-purpose tool into a comprehensive platform for native, seamless photo editing.

Implementimi i HubX tregon se si zhvilluesit mund të shfrytëzojnë shpejtësinë dhe aftësitë multimodale native të Gemini API për të ndërtuar aplikacione intuitive dhe me performancë të lartë që plotësojnë kërkesat e përdoruesve të celularëve.

To start building with Gemini models, read our image generation documentation .