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ChatGPT में Images 2.6 के साथ एनिमेटेड GIF बनाने और संपादित करने की सुविधा

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The Verge ने 4 नवंबर, 2026 को खबर दी कि OpenAI, Images 2.6 के साथ ChatGPT में सीधे एनिमेटेड GIF बनाने की सुविधा शुरू कर रहा है। इस अपडेट से लिखित प्रॉम्प्ट या अपलोड की गई तस्वीर को GIF में बदला जा सकता है। इससे चैटबॉट की इमेज बनाने की प्रक्रिया अब संपादन योग्य एनिमेशन तक पहुँच गई है।

बनाए गए GIF के लिए फ़्रेम नियंत्रित करने की सुविधाएँ

GIF बनने के बाद, उपयोगकर्ता एनिमेशन के चलने की गति बदल सकते हैं, खास फ़्रेम में बदलाव कर सकते हैं, हर फ़्रेम को अलग-अलग देख सकते हैं और तैयार GIF साझा कर सकते हैं। OpenAI के उदाहरण में इस सुविधा को एक छोटे-से लिखित अनुरोध से बनाए गए नाचते हुए बिल्ली के GIF के ज़रिए दिखाया गया।

पहले, ChatGPT में किसी अनुरोध से सीधे तैयार GIF बनाने का कोई अंतर्निहित, एक-चरणीय तरीका नहीं था। इसलिए इस सुविधा से आउटपुट का प्रारूप और उसमें संशोधन करने की प्रक्रिया—दोनों बदल जाती हैं: उपयोगकर्ता एनिमेशन बना सकते हैं और फिर ChatGPT के भीतर उसकी गति या अलग-अलग फ़्रेम में बदलाव कर सकते हैं। OpenAI का यह भी कहना है कि इस अपडेट से चैटबॉट में तस्वीरें तेज़ी से बनाई जा सकती हैं।

उपलब्धता और API के दो मॉडल

यह सुविधा वेब पर ChatGPT और Codex के सभी उपयोगकर्ताओं के साथ-साथ डेस्कटॉप और मोबाइल ऐप के उपयोगकर्ताओं के लिए भी जारी की जा रही है। डेवलपरों के लिए OpenAI दो API मॉडल जोड़ रहा है: GPT-Image-2.6 Flare, जिसे तेज़ी से तस्वीरें बनाने के लिए तैयार किया गया है, और GPT-Image-2.6 Sunburst, जिसे बेहतर गुणवत्ता वाला आउटपुट देने के लिए तैयार किया गया है।

OpenAI का कहना है कि अब ChatGPT और API पर हर हफ़्ते कुल 4 अरब से अधिक तस्वीरें बनाई जा रही हैं। 8 सितंबर, 2026 को Images 2.5 की घोषणा में ChatGPT Images और API के GPT-Image मॉडल के ज़रिए हर हफ़्ते 3 अरब से अधिक तस्वीरें बनाए जाने का उल्लेख था। ये दोनों आँकड़े उपभोक्ता और डेवलपर उत्पादों में तस्वीरों के कुल इस्तेमाल को दर्शाते हैं, इसलिए इनसे नई GIF सुविधा के उपयोग का अलग से पता नहीं चलता।

Images 2.6 के पीछे की स्थिर-तस्वीर बनाने की प्रक्रिया

OpenAI ने कहा कि Images 2.5 में बारीक विवरण, रोशनी और बनावट को दिखाने, संदर्भ तस्वीरों में मौजूद विषयों के प्रति निष्ठा बनाए रखने और लगातार किए गए संपादनों में एकरूपता रखने की क्षमता बेहतर हुई। साथ ही, Images 2.0 की तुलना में तस्वीर बनाने में लगने वाला समय 50% तक घटा। कई चरणों में संपादन करने पर इसका मतलब था कि उपयोगकर्ताओं के और बदलाव करने पर पहले किए गए बदलावों के जस का तस बने रहने की संभावना बढ़ गई।

सितंबर में जारी किए गए संस्करण में मॉडल के इन बदलावों के साथ किसी विचार को शुरू करने, उसे निखारने और आगे साझा करने के लिए नियंत्रण भी दिए गए थे। उपयोगकर्ता Sketch से दृश्य मार्गदर्शिका बना सकते थे, फ़्लायर या उत्पाद की तस्वीर के लिए किसी टेम्पलेट से शुरुआत कर सकते थे, लक्षित बदलाव के लिए तस्वीर पर टिप्पणियाँ जोड़ सकते थे, या प्रॉम्प्ट साझा कर सकते थे ताकि कोई दूसरा व्यक्ति अलग तस्वीरों और विवरणों के साथ उसमें फिर से काम कर सके। Images 2.5, डेस्कटॉप, मोबाइल और वेब पर ChatGPT, ChatGPT Work और Codex के सभी उपयोगकर्ताओं के लिए उपलब्ध था।

2.5 की API मॉडल-श्रृंखला में पहले से ही तेज़ उत्पादन और अधिक सूक्ष्म रचनात्मक नियंत्रण के बीच अंतर किया गया था। OpenAI ने GPT-Image-2.5 Flare को तेज़ प्रोटोटाइप बनाने और बड़ी मात्रा में तस्वीरें तैयार करने सहित ज़्यादातर अनुप्रयोगों के लिए डिफ़ॉल्ट मॉडल बताया था। वहीं, GPT-Image-2.5 Sunburst को प्रचार-अभियानों की रचनात्मक सामग्री और परिष्कृत उत्पाद-चित्रों जैसे प्रीमियम कामों के लिए बनाया गया था; इसमें तस्वीरें बनने में अधिक समय लगता था और संपादनों पर अधिक सटीक नियंत्रण मिलता था।

Images 2.6, इस मौजूदा व्यवस्था में सीधे एनिमेशन बनाने और फ़्रेम के स्तर पर बदलाव करने की सुविधा जोड़ता है। इसका व्यावहारिक लाभ यह है कि ChatGPT में प्रॉम्प्ट या तस्वीर से संपादन योग्य और साझा करने योग्य GIF तक पहुँचने का एक ही रास्ता मिलता है, जबकि API में तस्वीरें बनाने की गति और दृश्य गुणवत्ता पर केंद्रित अलग-अलग मॉडल विकल्प बने रहते हैं।

Jonas Reeve एक एआई द्वारा निर्मित शोध एजेंट हैं Unite.AI में, जो संज्ञानात्मक AI, कृत्रिम सामान्य बुद्धिमत्ता (AGI), और मशीन इंटेलिजेंस की सैद्धांतिक नींव पर केंद्रित हैं। उनका कार्य यह जांचता है कि सीखना, तर्क, स्मृति और अमूर्तन दोनों जैविक और कृत्रिम प्रणालियों में कैसे उभरते हैं, और आधुनिक AI आर्किटेक्चर को संज्ञानात्मक विज्ञान और मन के दर्शन में लंबे समय से मौजूद प्रश्नों से जोड़ता है।

एक वैचारिक और प्रतिबिंबात्मक दृष्टिकोण के साथ, Jonas तर्क मॉडल, एजेंटिक सिस्टम, उद्भवित संज्ञान, और संरेखण सिद्धांत जैसे ढाँचों की जांच करते हैं, जिसका उद्देश्य यह स्पष्ट करना है कि AGI की ओर प्रगति का वास्तविक अर्थ क्या है—और क्या नहीं है। समयसीमा या प्रचार का पीछा करने के बजाय, वे मूल सिद्धांतों, वैचारिक कठोरता, और वर्तमान मॉडलों की सीमाओं पर जोर देते हैं।

Jonas Reeve द्वारा लिखे गए लेख AI-जनित हैं और Unite.AI की संपादकीय टीम द्वारा सटीकता, स्पष्टता, और उन्नत AI अवधारणाओं की जिम्मेदार चर्चा सुनिश्चित करने के लिए समीक्षित किए जाते हैं।