আলিবাবার ওপেন সোর্স AI ভিডিও মডেল

I2VGen-XL: একটি বহুমুখী টুলকিট

আলিবাবার ডেডিকেটেড Ema টিম দ্বারা তৈরি I2VGen-XL স্যুটটিতে বেশ কয়েকটি ভেরিয়েন্ট রয়েছে, প্রত্যেকটি নির্দিষ্ট পারফরম্যান্সের প্রয়োজনীয়তা এবং ব্যবহারের ক্ষেত্র অনুযায়ী তৈরি। জানুয়ারিতে প্রাথমিকভাবে উপস্থাপিত এই মডেলগুলি উল্লেখযোগ্যভাবে বাস্তবসম্মত ভিডিও তৈরি করার জন্য ডিজাইন করা হয়েছে, যা AI-চালিত ভিডিও তৈরিতে বর্তমানে যা অর্জনযোগ্য তার সীমানা প্রসারিত করে। এই অত্যাধুনিক সরঞ্জামগুলি এখন Hugging Face-এ সহজেই অ্যাক্সেসযোগ্য, যা AI এবং মেশিন লার্নিং (ML) সংস্থানগুলির জন্য একটি বিশিষ্ট হাব।

Hugging Face-এর যে পৃষ্ঠাটি আলিবাবার Ema টিমকে উৎসর্গীকৃত, সেখানে I2VGen-XL স্যুটের চারটি মূল মডেল প্রদর্শন করা হয়েছে:

• T2V-1.3B: 1.3 বিলিয়ন প্যারামিটার সহ একটি টেক্সট-টু-ভিডিও মডেল।
• T2V-14B: 14 বিলিয়ন প্যারামিটার সহ একটি আরও শক্তিশালী টেক্সট-টু-ভিডিও মডেল।
• I2V-14B-720P: 14 বিলিয়ন প্যারামিটার সহ একটি ইমেজ-টু-ভিডিও মডেল, 720p রেজোলিউশনের জন্য অপ্টিমাইজ করা।
• I2V-14B-480P: 14 বিলিয়ন প্যারামিটার সহ একটি ইমেজ-টু-ভিডিও মডেল, 480p রেজোলিউশনের জন্য তৈরি।

নামকরণটি স্পষ্টভাবে টেক্সট-টু-ভিডিও (T2V) এবং ইমেজ-টু-ভিডিও (I2V) কার্যকারিতাগুলির মধ্যে পার্থক্য করে, ব্যবহারকারীদের তাদের ইনপুট ডেটার জন্য সবচেয়ে উপযুক্ত মডেল নির্বাচন করার অনুমতি দেয়।

অ্যাক্সেসযোগ্যতা এবং পারফরম্যান্স: ভিডিও জেনারেশনকে গণতন্ত্রীকরণ

I2VGen-XL প্রকাশের সবচেয়ে আকর্ষণীয় দিকগুলির মধ্যে একটি হল এর অ্যাক্সেসযোগ্যতা। প্রকল্পের পিছনের গবেষকরা ভোক্তা-গ্রেড GPU গুলিতে I2VGen-XL T2V-1.3B-এর মতো ছোট ভেরিয়েন্ট চালানোর ক্ষমতার উপর জোর দিয়েছেন। বিশেষ করে, 8.19GB-র মতো কম vRAM সহ একটি GPU যথেষ্ট। বিষয়টিকে সহজভাবে বলতে গেলে, দলটি রিপোর্ট করেছে যে Nvidia RTX 4090 ব্যবহার করে 480p রেজোলিউশনে পাঁচ সেকেন্ডের একটি ভিডিও তৈরি করতে প্রায় চার মিনিট সময় লাগে। এই স্তরের অ্যাক্সেসযোগ্যতা গবেষক, ডেভেলপার এবং এমনকি শৌখিন ব্যক্তিদের জন্য AI ভিডিও জেনারেশনের অগ্রগতিতে পরীক্ষা-নিরীক্ষা এবং অবদান রাখার জন্য উত্তেজনাপূর্ণ সম্ভাবনা উন্মুক্ত করে।

ভিডিওর বাইরে: একটি বহুমুখী AI স্যুট

যদিও I2VGen-XL স্যুটের প্রাথমিক ফোকাস ভিডিও জেনারেশন, এর ক্ষমতা এই মূল ফাংশনের বাইরেও প্রসারিত। অন্তর্নিহিত আর্কিটেকচারটি বিভিন্ন কাজ পরিচালনা করার জন্য ডিজাইন করা হয়েছে, যার মধ্যে রয়েছে:

• ইমেজ জেনারেশন: টেক্সচুয়াল বা ভিজ্যুয়াল প্রম্পট থেকে স্থির ছবি তৈরি করা।
• ভিডিও-টু-অডিও জেনারেশন: জেনারেট করা ভিডিও কন্টেন্টের পরিপূরক অডিও সংশ্লেষণ করা।
• ভিডিও এডিটিং: বিদ্যমান ভিডিও ফুটেজ পরিবর্তন এবং উন্নত করা।

তবে, এটি লক্ষ করা গুরুত্বপূর্ণ যে বর্তমানে ওপেন-সোর্স করা মডেলগুলি এখনও এই উন্নত কাজগুলি সম্পাদন করার জন্য সম্পূর্ণরূপে সজ্জিত নয়। প্রাথমিক প্রকাশটি মূল ভিডিও জেনারেশন ক্ষমতার উপর মনোযোগ কেন্দ্রীভূত করে, টেক্সট প্রম্পট (চীনা এবং English-এ) এবং ইমেজ ইনপুট উভয়ই গ্রহণ করে।

আর্কিটেকচারাল ইনোভেশন: সীমানা প্রসারিত করা

I2VGen-XL মডেলগুলি একটি ডিফিউশন ট্রান্সফরমার আর্কিটেকচারের উপর নির্মিত, জেনারেটিভ AI-এর জন্য একটি শক্তিশালী ফ্রেমওয়ার্ক। যাইহোক, আলিবাবার টিম এই বেস আর্কিটেকচারে বেশ কয়েকটি মূল উদ্ভাবন চালু করেছে, এর কর্মক্ষমতা এবং দক্ষতা বৃদ্ধি করেছে। এই অগ্রগতিগুলির মধ্যে রয়েছে:

• নভেল ভেরিয়েশনাল অটোএনকোডারস (VAEs): VAEs ডেটা এনকোডিং এবং ডিকোডিংয়ে একটি গুরুত্বপূর্ণ ভূমিকা পালন করে এবং আলিবাবা বিশেষভাবে ভিডিও জেনারেশনের জন্য তৈরি করা নতুন VAE তৈরি করেছে।
• অপ্টিমাইজড ট্রেনিং স্ট্র্যাটেজিস: টিম মডেলের শেখার প্রক্রিয়া এবং সামগ্রিক কর্মক্ষমতা উন্নত করার জন্য পরিশোধিত প্রশিক্ষণ কৌশল প্রয়োগ করেছে।
• I2VGen-XL-VAE: একটি যুগান্তকারী 3D কার্যকারণ VAE আর্কিটেকচার।

I2VGen-XL-VAE বিশেষভাবে উল্লেখযোগ্য। এটি স্থানিক-কালিক সংকোচনকে উল্লেখযোগ্যভাবে উন্নত করে, উচ্চ বিশ্বস্ততা বজায় রেখে মেমরির ব্যবহার হ্রাস করে। এই উদ্ভাবনী অটোএনকোডার গুরুত্বপূর্ণ কালিক তথ্য না হারিয়ে সীমাহীন দৈর্ঘ্যের 1080p রেজোলিউশনের ভিডিওগুলি প্রক্রিয়া করতে পারে। এই ক্ষমতাটি সামঞ্জস্যপূর্ণ এবং সুসংগত ভিডিও সিকোয়েন্স তৈরির জন্য অপরিহার্য।

বেঞ্চমার্কিং পারফরম্যান্স: প্রতিযোগিতাকে ছাড়িয়ে যাওয়া

আলিবাবা I2VGen-XL মডেলগুলির কর্মক্ষমতা মূল্যায়ন করার জন্য অভ্যন্তরীণ পরীক্ষা পরিচালনা করেছে, বিদ্যমান অত্যাধুনিক সমাধানগুলির সাথে তাদের তুলনা করেছে। ফলাফলগুলি চিত্তাকর্ষক, I2VGen-XL মডেলগুলি বেশ কয়েকটি মূল ক্ষেত্রে OpenAI-এর Sora AI মডেলকে ছাড়িয়ে গেছে বলে জানা গেছে:

• কনসিসটেন্সি: জেনারেট করা ভিডিও জুড়ে সুসংগততা এবং স্থিতিশীলতা বজায় রাখা।
• সিন জেনারেশন কোয়ালিটি: দৃশ্যত আকর্ষণীয় এবং বাস্তবসম্মত দৃশ্য তৈরি করা।
• সিঙ্গেল অবজেক্ট অ্যাক্যুরেসি: ভিডিওর মধ্যে পৃথক বস্তুগুলিকে সঠিকভাবে রেন্ডার করা।
• স্পেশিয়াল পজিশনিং: বস্তুগুলির মধ্যে সঠিক স্থানিক সম্পর্ক নিশ্চিত করা।

এই বেঞ্চমার্কগুলি AI ভিডিও জেনারেশনের ক্ষেত্রে আলিবাবা যে উল্লেখযোগ্য অগ্রগতি করেছে তা তুলে ধরে।

লাইসেন্সিং এবং ব্যবহার: উন্মুক্ততা এবং দায়িত্বের মধ্যে ভারসাম্য

I2VGen-XL মডেলগুলি Apache 2.0 লাইসেন্সের অধীনে প্রকাশিত হয়েছে, একটি অনুমতিমূলক ওপেন-সোর্স লাইসেন্স যা ব্যাপক গ্রহণ এবং সহযোগিতাকে উৎসাহিত করে। এই লাইসেন্সটি একাডেমিক এবং গবেষণার উদ্দেশ্যে অবাধ ব্যবহারের অনুমতি দেয়, AI সম্প্রদায়ের মধ্যে উদ্ভাবনকে উৎসাহিত করে।

যাইহোক, বাণিজ্যিক ব্যবহার কিছু বিধিনিষেধ সাপেক্ষ। যারা এই মডেলগুলি বাণিজ্যিক উদ্দেশ্যে ব্যবহার করতে চান তাদের জন্য লাইসেন্স চুক্তিতে বর্ণিত নির্দিষ্ট নিয়ম ও শর্তাবলী সাবধানে পর্যালোচনা করা অত্যন্ত গুরুত্বপূর্ণ। এই পদ্ধতিটি ওপেন-সোর্স AI-এর প্রতি একটি দায়িত্বশীল দৃষ্টিভঙ্গি প্রতিফলিত করে, উন্মুক্ত অ্যাক্সেসের সুবিধার সাথে সম্ভাব্য নৈতিক ও সামাজিক প্রভাবগুলি মোকাবেলার প্রয়োজনীয়তার ভারসাম্য বজায় রাখে।

প্রযুক্তিগত দিকগুলির গভীরে অনুসন্ধান

I2VGen-XL মডেলগুলি তাদের চিত্তাকর্ষক ভিডিও জেনারেশন ক্ষমতা অর্জনের জন্য কৌশলগুলির একটি অত্যাধুনিক সমন্বয় ব্যবহার করে। আসুন এই প্রযুক্তিগত দিকগুলির মধ্যে কয়েকটি আরও বিশদে অন্বেষণ করি:

ডিফিউশন মডেলস: I2VGen-XL-এর মূলে রয়েছে ডিফিউশন মডেলের ধারণা। এই মডেলগুলি ডেটাতে (যেমন একটি ছবি বা ভিডিও) ধীরে ধীরে নয়েজ যোগ করে কাজ করে যতক্ষণ না এটি বিশুদ্ধ র্যান্ডম নয়েজে পরিণত হয়। তারপর, তারা এই প্রক্রিয়াটিকে বিপরীত করতে শেখে, নয়েজ থেকে শুরু করে এবং ক্রমান্বয়ে এটিকে সরিয়ে নতুন ডেটা তৈরি করে। এই পুনরাবৃত্তিমূলক পরিমার্জন প্রক্রিয়া মডেলগুলিকে অত্যন্ত বাস্তবসম্মত এবং বিস্তারিত আউটপুট তৈরি করতে দেয়।

ট্রান্সফরমার আর্কিটেকচার: আর্কিটেকচারের “ট্রান্সফরমার” উপাদানটি একটি শক্তিশালী নিউরাল নেটওয়ার্ক ডিজাইনকে বোঝায় যা অনুক্রমিক ডেটা প্রক্রিয়াকরণে পারদর্শী। ট্রান্সফরমারগুলি দীর্ঘ-পরিসরের নির্ভরতাগুলি ক্যাপচার করতে বিশেষভাবে কার্যকর, যা সুসংগত ভিডিও সিকোয়েন্স তৈরির জন্য অত্যন্ত গুরুত্বপূর্ণ যেখানে একটি ফ্রেমের ঘটনাগুলি অনেক ফ্রেম পরের ঘটনাগুলিকে প্রভাবিত করতে পারে।

ভেরিয়েশনাল অটোএনকোডারস (VAEs): VAEs হল এক ধরনের জেনারেটিভ মডেল যা ইনপুট ডেটার একটি সংকুচিত, সুপ্ত উপস্থাপনা শেখে। ভিডিও জেনারেশনের প্রেক্ষাপটে, VAEs ভিডিওটিকে একটি নিম্ন-মাত্রিক স্থানে এনকোড করে প্রক্রিয়ার গণনামূলক জটিলতা কমাতে সাহায্য করে। আলিবাবার উদ্ভাবনী I2VGen-XL-VAE এই প্রক্রিয়াটিকে আরও উন্নত করে, স্থানিক-কালিক সংকোচন এবং মেমরির দক্ষতা উন্নত করে।

3D কজাল VAE: I2VGen-XL-VAE-এর “3D কজাল” দিকটি ভিডিও ডেটার তিনটি মাত্রা (প্রস্থ, উচ্চতা এবং সময়) এমনভাবে পরিচালনা করার ক্ষমতাকে বোঝায় যা ফ্রেমগুলির মধ্যে কার্যকারণ সম্পর্ককে সম্মান করে। এর মানে হল যে মডেলটি বোঝে যে অতীতের ফ্রেমগুলি ভবিষ্যতের ফ্রেমগুলিকে প্রভাবিত করে, কিন্তু অন্যভাবে নয়। এই কার্যকারণ বোঝা এমন ভিডিও তৈরি করার জন্য অপরিহার্য যা কালিক সামঞ্জস্যপূর্ণ এবং অবাস্তব আর্টিফ্যাক্টগুলি এড়িয়ে চলে।

ট্রেনিং স্ট্র্যাটেজিস: যেকোন AI মডেলের কর্মক্ষমতা প্রশিক্ষণের জন্য ব্যবহৃত ডেটার গুণমান এবং পরিমাণের উপর, সেইসাথে নিযুক্ত নির্দিষ্ট প্রশিক্ষণ কৌশলগুলির উপর ব্যাপকভাবে নির্ভর করে। আলিবাবা I2VGen-XL-এর জন্য প্রশিক্ষণ প্রক্রিয়া অপ্টিমাইজ করার ক্ষেত্রে উল্লেখযোগ্য প্রচেষ্টা বিনিয়োগ করেছে, বৃহৎ ডেটাসেট এবং পরিশোধিত কৌশল ব্যবহার করে মডেলের শেখার ক্ষমতা বাড়িয়েছে।

ওপেন সোর্সের তাৎপর্য

I2VGen-XL কে ওপেন-সোর্স সফ্টওয়্যার হিসাবে প্রকাশ করার আলিবাবার সিদ্ধান্ত AI সম্প্রদায়ের জন্য একটি উল্লেখযোগ্য অবদান। ওপেন-সোর্স মডেলগুলি বেশ কয়েকটি সুবিধা প্রদান করে:

• সহযোগিতা: ওপেন অ্যাক্সেস বিশ্বব্যাপী গবেষক এবং ডেভেলপারদের সহযোগিতা করতে, ধারণা শেয়ার করতে এবং একে অপরের কাজের উপর ভিত্তি করে গড়ে তুলতে উৎসাহিত করে। এটি উদ্ভাবনের গতি বাড়ায় এবং ক্ষেত্রের দ্রুত অগ্রগতির দিকে পরিচালিত করে।
• স্বচ্ছতা: ওপেন-সোর্স মডেলগুলি বৃহত্তর স্বচ্ছতা এবং যাচাই-বাছাইয়ের অনুমতি দেয়। গবেষকরা কোডটি পরীক্ষা করতে পারেন, মডেলগুলি কীভাবে কাজ করে তা বুঝতে পারেন এবং সম্ভাব্য পক্ষপাত বা সীমাবদ্ধতাগুলি চিহ্নিত করতে পারেন। এটি বিশ্বাস এবং জবাবদিহিতা বাড়ায়।
• অ্যাক্সেসযোগ্যতা: ওপেন-সোর্স মডেলগুলি অত্যাধুনিক AI প্রযুক্তিতে অ্যাক্সেসকে গণতন্ত্রীকরণ করে। ছোট গবেষণা গোষ্ঠী, স্বতন্ত্র ডেভেলপার এবং এমনকি শৌখিন ব্যক্তিরাও এই মডেলগুলির সাথে পরীক্ষা-নিরীক্ষা করতে এবং ব্যবহার করতে পারেন, একটি আরও অন্তর্ভুক্তিমূলক AI ইকোসিস্টেম তৈরি করে।
• উদ্ভাবন: ওপেন-সোর্স মডেলগুলি প্রায়শই আরও উদ্ভাবনের ভিত্তি হিসাবে কাজ করে। ডেভেলপাররা নির্দিষ্ট অ্যাপ্লিকেশনের জন্য মডেলগুলিকে অভিযোজিত এবং সংশোধন করতে পারে, যা নতুন সরঞ্জাম এবং কৌশল তৈরি করে।

ওপেন সোর্সকে আলিঙ্গন করে, আলিবাবা শুধুমাত্র AI ভিডিও জেনারেশনের অগ্রগতিতে অবদান রাখছে না, সেইসাথে একটি আরও সহযোগিতামূলক এবং অন্তর্ভুক্তিমূলক AI ল্যান্ডস্কেপ তৈরি করছে। এই পদ্ধতির AI প্রযুক্তির ভবিষ্যত উন্নয়নে একটি উল্লেখযোগ্য প্রভাব ফেলার সম্ভাবনা রয়েছে। এই মডেলগুলির ওপেন-সোর্স প্রকৃতি AI-চালিত ভিডিও সামগ্রী তৈরির দ্রুত বিকশিত ক্ষেত্রে তৈরি, উদ্ভাবন এবং অবদান রাখতে ব্যবহারকারীদের বিস্তৃত পরিসরকে শক্তিশালী করবে।