টেনসেন্ট মিক্স ইউয়ান উন্মোচন: ওপেন সোর্স মডেল

ভিডিও তৈরির দিগন্ত প্রসারিত করা: ইমেজ-টু-ভিডিও এবং আরও অনেক কিছু

মুল প্রস্তাব, ইমেজ-টু-ভিডিও মডেল, ভিডিও উৎপাদন সহজ করার ক্ষেত্রে একটি উল্লেখযোগ্য অগ্রগতি। এটি ব্যবহারকারীদের স্থির চিত্রগুলিকে ডায়নামিক ৫-সেকেন্ডের ক্লিপে রূপান্তর করার সুবিধা দেয়। ব্যবহারকারী একটি ছবি এবং পছন্দসই গতি এবং ক্যামেরা সমন্বয় সম্পর্কে একটি টেক্সট বর্ণনা প্রদান করে। Hunyuan তারপর বুদ্ধিমত্তার সাথে ছবিটিকে অ্যানিমেট করে, নির্দেশাবলী অনুসরণ করে এবং মানানসই ব্যাকগ্রাউন্ড সাউন্ড এফেক্ট যুক্ত করে। এই স্বজ্ঞাত প্রক্রিয়া ভিডিও তৈরিকে আগের চেয়ে আরও সহজলভ্য করে তোলে।

কিন্তু উদ্ভাবন এখানেই থেমে নেই। Tencent Hunyuan এমন সব কার্যকারিতা চালু করেছে যা সম্ভবনার সীমানাকে আরও বিস্তৃত করে:

• Lip-Syncing: স্থির প্রতিকৃতিতে প্রাণ সঞ্চার করুন। একটি ছবি আপলোড করে এবং টেক্সট বা অডিও প্রদান করে, ব্যবহারকারীরা বিষয়টিকে ‘কথা বলতে’ বা ‘গান গাইতে’ সক্ষম করতে পারেন। এটি ব্যক্তিগতকৃত সামগ্রী এবং আকর্ষক গল্প বলার জন্য উত্তেজনাপূর্ণ সম্ভাবনা তৈরি করে।

• Motion Driving: মুভমেন্ট কোরিওগ্রাফ করা এখন আরও সহজ। একটি ক্লিকেই ব্যবহারকারীরা ডান্স ভিডিও তৈরি করতে পারবেন, মডেলটির বহুমুখিতা এবং জটিল মুভমেন্ট কমান্ডগুলি কার্যকর করার ক্ষমতা প্রদর্শন করে।

এই বৈশিষ্ট্যগুলি, 2K রেজোলিউশনের উচ্চ-মানের ভিডিও এবং ব্যাকগ্রাউন্ড সাউন্ড এফেক্ট তৈরি করার ক্ষমতার সাথে মিলিত হয়ে, Hunyuan-কে ভিডিও তৈরির জন্য একটি ব্যাপক এবং শক্তিশালী হাতিয়ার হিসেবে প্রতিষ্ঠিত করে।

ওপেন সোর্স: সহযোগিতা এবং উদ্ভাবনকে উৎসাহিত করা

ইমেজ-টু-ভিডিও মডেলটিকে ওপেন সোর্স করার সিদ্ধান্তটি টেনসেন্টের ওপেন ইনোভেশনের প্রতিশ্রুতির উপর ভিত্তি করে তৈরি, যা পূর্বে হানইউয়ান টেক্সট-টু-ভিডিও মডেলের ওপেন সোর্সিংয়ের মাধ্যমে প্রমাণিত। সহযোগিতার এই স্পিরিট ডেভেলপার সম্প্রদায়কে শক্তিশালী করার জন্য ডিজাইন করা হয়েছে এবং এর ফলাফল নিজেই তার প্রমাণ।

ওপেন সোর্স প্যাকেজে রয়েছে:

• Model Weights: মডেলের মূল বুদ্ধিমত্তা প্রদান করে।
• Inference Code: ডেভেলপারদের মডেল চালাতে এবং ব্যবহার করতে সক্ষম করে।
• LoRA Training Code: Hunyuan ভিত্তির উপর ভিত্তি করে কাস্টমাইজড, বিশেষায়িত মডেল তৈরি করতে সহায়তা করে। LoRA (লো-র‍্যাঙ্ক অ্যাডাপ্টেশন) হল একটি কৌশল যা বৃহৎ ভাষা মডেলগুলির দক্ষ ফাইন-টিউনিংয়ের অনুমতি দেয়, ডেভেলপারদের ব্যাপক পুনঃপ্রশিক্ষণ ছাড়াই নির্দিষ্ট শৈলী বা ডেটাসেটের সাথে মডেলটিকে মানিয়ে নিতে সক্ষম করে।

এই ব্যাপক প্যাকেজ ডেভেলপারদের কেবল মডেলটি ব্যবহার করতেই উৎসাহিত করে না, বরং এটিকে উন্নত ও প্রসারিত করতেও অনুপ্রাণিত করে। GitHub এবং Hugging Face-এর মতো প্ল্যাটফর্মে সহজলভ্যতা ব্যাপক অ্যাক্সেসযোগ্যতা নিশ্চিত করে এবং একটি সহযোগিতামূলক পরিবেশ তৈরি করে।

বিভিন্ন অ্যাপ্লিকেশনের জন্য একটি বহুমুখী মডেল

Hunyuan ইমেজ-টু-ভিডিও মডেলটি ১৩ বিলিয়ন প্যারামিটার নিয়ে গঠিত, যা এর অত্যাধুনিক স্থাপত্য এবং ব্যাপক প্রশিক্ষণ প্রদর্শন করে। এই স্কেল এটিকে বিভিন্ন বিষয় এবং পরিস্থিতি পরিচালনা করতে সাহায্য করে, এটিকে নিম্নলিখিত ক্ষেত্রগুলির জন্য উপযুক্ত করে তোলে:

• Realistic Video Production: প্রাকৃতিক মুভমেন্ট এবং চেহারার সাথে প্রাণবন্ত ভিডিও তৈরি করা।
• Anime Character Generation: তরল অ্যানিমেশন সহ স্টাইলাইজড চরিত্রগুলিকে জীবন্ত করে তোলা।
• CGI Character Creation: উচ্চ স্তরের বাস্তবতার সাথে কম্পিউটার-জেনারেটেড ইমেজ তৈরি করা।

এই বহুমুখিতা একটি ইউনিফায়েড প্রি-ট্রেনিং অ্যাপ্রোচ থেকে আসে। ইমেজ-টু-ভিডিও এবং টেক্সট-টু-ভিডিও উভয় ক্ষমতাই একই ব্যাপক ডেটাসেটের উপর প্রশিক্ষিত। এই শেয়ার করা ফাউন্ডেশন মডেলটিকে প্রচুর ভিজ্যুয়াল এবং শব্দার্থিক তথ্য ক্যাপচার করতে সক্ষম করে, যার ফলে আরও সুসংগত এবং প্রাসঙ্গিকভাবে উপযুক্ত আউটপুট পাওয়া যায়।

মাল্টি-ডাইমেনশনাল কন্ট্রোল: ন্যারেটিভ গঠন

Hunyuan মডেলটি সাধারণ অ্যানিমেশনের বাইরেও নিয়ন্ত্রণের সুযোগ দেয়। বিভিন্ন ইনপুট পদ্ধতি একত্রিত করে, ব্যবহারকারীরা তৈরি করা ভিডিওটিকে সূক্ষ্মভাবে নিয়ন্ত্রণ করতে পারেন:

• Images: ফাউন্ডেশনাল ভিজ্যুয়াল ইনপুট, ভিডিওর শুরুর বিন্দু নির্ধারণ করে।
• Text: পছন্দসই অ্যাকশন, ক্যামেরা মুভমেন্ট এবং সামগ্রিক দৃশ্যের ডায়নামিকসের বিবরণ প্রদান করে।
• Audio: লিপ-সিঙ্কিংয়ের জন্য ব্যবহৃত হয়, চরিত্রে আরও অভিব্যক্তির স্তর যুক্ত করে।
• Poses: চরিত্রের মুভমেন্ট এবং অ্যাকশনের উপর সুনির্দিষ্ট নিয়ন্ত্রণ সক্ষম করে।

এই মাল্টি-ডাইমেনশনাল কন্ট্রোল সৃজনকারীদের তাদের ভিডিওর ন্যারেটিভকে উচ্চ মাত্রার নির্ভুলতার সাথে গঠন করার ক্ষমতা দেয়। এটি এমন ভিডিও তৈরি করতে দেয় যা কেবল দৃষ্টিনন্দন নয়, নির্দিষ্ট বার্তা এবং আবেগও প্রকাশ করে।

ডেভেলপার সম্প্রদায়ের মধ্যে একটি দুর্দান্ত প্রতিক্রিয়া

Hunyuan ওপেন-সোর্স প্রকাশের প্রভাব তাৎক্ষণিক এবং উল্লেখযোগ্য ছিল। মডেলটি দ্রুত জনপ্রিয়তা অর্জন করে, গত বছরের ডিসেম্বরে Hugging Face-এর ট্রেন্ডিং তালিকায় শীর্ষে ছিল। এই প্রাথমিক সাফল্য মডেলটির গুণমান এবং অ্যাক্সেসযোগ্য, শক্তিশালী ভিডিও জেনারেশন টুলের চাহিদার প্রমাণ।

মডেলটির জনপ্রিয়তা বাড়তে থাকে, বর্তমানে GitHub-এ ৮.৯ হাজারের বেশি স্টার রয়েছে। এই মেট্রিকটি ডেভেলপার সম্প্রদায়ের সক্রিয় অংশগ্রহণ এবং Hunyuan-এর ক্ষমতাগুলি অন্বেষণ ও ব্যবহারে ব্যাপক আগ্রহকে প্রতিফলিত করে।

মডেলটির বাইরে, ডেরিভেটিভ কাজের একটি প্রাণবন্ত ইকোসিস্টেম গড়ে উঠছে। ডেভেলপাররা উত্সাহের সাথে Hunyuan ফাউন্ডেশনের উপর ভিত্তি করে তৈরি করার সুযোগটি গ্রহণ করেছেন, তৈরি করছেন:

• Plugins: মডেলটির কার্যকারিতা প্রসারিত করা এবং এটিকে অন্যান্য টুলের সাথে একত্রিত করা।
• Derivative Models: মডেলটিকে নির্দিষ্ট শৈলী, ডেটাসেট বা ব্যবহারের ক্ষেত্রে অভিযোজিত করা।

পূর্বে ওপেন-সোর্স করা Hunyuan DiT টেক্সট-টু-ইমেজ মডেলটি আরও বেশি ডেরিভেটিভ কার্যকলাপকে উৎসাহিত করেছে, যেখানে দেশীয় এবং আন্তর্জাতিকভাবে ১,৬০০ টিরও বেশি ডেরিভেটিভ মডেল তৈরি হয়েছে। এটি টেনসেন্টের ওপেন-সোর্স কৌশলের দীর্ঘমেয়াদী প্রভাব এবং একটি সমৃদ্ধ ইনোভেশন সম্প্রদায় গড়ে তোলার ক্ষমতা প্রদর্শন করে। Hunyuan ভিডিও জেনারেশন মডেলেরই ডেরিভেটিভ সংস্করণের সংখ্যা ইতিমধ্যে ৯০০ ছাড়িয়ে গেছে।

জেনারেটিভ AI-এর প্রতি একটি হোলিস্টিক অ্যাপ্রোচ

টেনসেন্টের ওপেন সোর্সের প্রতি অঙ্গীকার শুধু ভিডিও জেনারেশনের মধ্যেই সীমাবদ্ধ নয়। Hunyuan ওপেন-সোর্স মডেলগুলির সিরিজে এখন বিভিন্ন মডালিটি অন্তর্ভুক্ত রয়েছে, যার মধ্যে রয়েছে:

• Text Generation: সুসংগত এবং প্রাসঙ্গিকভাবে উপযুক্ত টেক্সট তৈরি করা।
• Image Generation: টেক্সট বর্ণনা থেকে উচ্চ-মানের ছবি তৈরি করা।
• Video Generation: এই আলোচনার কেন্দ্রবিন্দু, ছবি এবং টেক্সট থেকে ডায়নামিক ভিডিও তৈরি করা।
• 3D Generation: ত্রিমাত্রিক সামগ্রী তৈরির ক্ষেত্রে সম্প্রসারণ।

এই হোলিস্টিক অ্যাপ্রোচ জেনারেটিভ AI টুলগুলির একটি ব্যাপক এবং আন্তঃসংযুক্ত ইকোসিস্টেমের টেনসেন্টের দৃষ্টিভঙ্গিকে প্রতিফলিত করে। Hunyuan ওপেন-সোর্স সিরিজের জন্য GitHub-এ সম্মিলিত ফলোয়িং এবং স্টার ২৩,০০০ ছাড়িয়ে গেছে, যা ডেভেলপার সম্প্রদায়ের মধ্যে এই প্রযুক্তিগুলির ব্যাপক স্বীকৃতি এবং গ্রহণকে তুলে ধরে।

বিস্তারিত প্রযুক্তিগত অন্তর্দৃষ্টি: আর্কিটেকচার এবং প্রশিক্ষণ

Hunyuan ভিডিও জেনারেশন মডেলের নমনীয়তা এবং স্কেলেবিলিটি এর সতর্কতার সাথে ডিজাইন করা আর্কিটেকচার এবং প্রশিক্ষণ প্রক্রিয়ার মধ্যে নিহিত রয়েছে। মডেলটি একটি ডিফিউশন-ভিত্তিক অ্যাপ্রোচ ব্যবহার করে, একটি কৌশল যা উচ্চ-মানের ছবি এবং ভিডিও তৈরিতে অত্যন্ত কার্যকর প্রমাণিত হয়েছে।

Diffusion Models: এই মডেলগুলি একটি ছবি বা ভিডিওতে ধীরে ধীরে নয়েজ যোগ করে কাজ করে যতক্ষণ না এটি বিশুদ্ধ নয়েজে পরিণত হয়। মডেলটি তারপর এই প্রক্রিয়াটিকে বিপরীত করতে শেখে, নয়েজ থেকে শুরু করে এবং ধীরে ধীরে এটিকে সরিয়ে একটি সুসংগত ছবি বা ভিডিও তৈরি করে। এই পুনরাবৃত্তিমূলক পরিশোধন প্রক্রিয়াটি অত্যন্ত বিস্তারিত এবং বাস্তবসম্মত আউটপুট তৈরির অনুমতি দেয়।

ইউনিফায়েড প্রি-ট্রেনিং: পূর্বে উল্লিখিত হিসাবে, ইমেজ-টু-ভিডিও এবং টেক্সট-টু-ভিডিও ক্ষমতাগুলি একটি সাধারণ প্রি-ট্রেনিং ডেটাসেট শেয়ার করে। এই অ্যাপ্রোচ নিশ্চিত করে যে মডেলটি ভিজ্যুয়াল এবং শব্দার্থিক তথ্যের একটি ইউনিফায়েড রিপ্রেজেন্টেশন শেখে, যার ফলে বিভিন্ন মডালিটিতে উন্নত সমন্বয় এবং ধারাবাহিকতা আসে।

টেম্পোরাল মডেলিং: ভিডিওর ডায়নামিকস ক্যাপচার করার জন্য, মডেলটি টেম্পোরাল মডেলিং কৌশলগুলিকে অন্তর্ভুক্ত করে। এই কৌশলগুলি মডেলটিকে একটি ভিডিওর ফ্রেমগুলির মধ্যে সম্পর্ক বুঝতে এবং মসৃণ এবং প্রাকৃতিক ট্রানজিশন তৈরি করতে দেয়।

ক্যামেরা কন্ট্রোল: ক্যামেরা মুভমেন্টের নির্দেশাবলীতে সাড়া দেওয়ার ক্ষমতা মডেলটির একটি মূল বৈশিষ্ট্য। এটি মডেলের ইনপুট এবং প্রশিক্ষণ ডেটাতে ক্যামেরা প্যারামিটারগুলিকে অন্তর্ভুক্ত করার মাধ্যমে অর্জন করা হয়। মডেলটি নির্দিষ্ট ক্যামেরা মুভমেন্টগুলিকে সংশ্লিষ্ট ভিজ্যুয়াল পরিবর্তনের সাথে যুক্ত করতে শেখে, ব্যবহারকারীদের জেনারেট করা ভিডিওর দৃষ্টিকোণ এবং ফ্রেমিং নিয়ন্ত্রণ করতে সক্ষম করে।

লস ফাংশন: প্রশিক্ষণ প্রক্রিয়াটি সতর্কতার সাথে ডিজাইন করা লস ফাংশন দ্বারা পরিচালিত হয়। এই ফাংশনগুলি জেনারেট করা ভিডিও এবং গ্রাউন্ড ট্রুথ ভিডিওর মধ্যে পার্থক্য পরিমাপ করে, মডেলকে প্রতিক্রিয়া প্রদান করে এবং এর শিক্ষাকে গাইড করে। লস ফাংশনগুলিতে সাধারণত এমন টার্ম অন্তর্ভুক্ত থাকে যা উৎসাহিত করে:

• Image Quality: নিশ্চিত করে যে প্রতিটি ফ্রেম শার্প এবং দৃষ্টিনন্দন।
• Temporal Consistency: ফ্রেমগুলির মধ্যে মসৃণ এবং প্রাকৃতিক ট্রানজিশন প্রচার করে।
• Semantic Accuracy: নিশ্চিত করে যে জেনারেট করা ভিডিওটি ইনপুট টেক্সট এবং অন্যান্য নির্দেশাবলী সঠিকভাবে প্রতিফলিত করে।

হাইপারপ্যারামিটার টিউনিং: মডেলের পারফরম্যান্স লার্নিং রেট, ব্যাচ সাইজ এবং প্রশিক্ষণ পুনরাবৃত্তির সংখ্যার মতো বিভিন্ন হাইপারপ্যারামিটার দ্বারা প্রভাবিত হয়। এই প্যারামিটারগুলি সতর্কতার সাথে টিউন করা হয় যাতে মডেলের পারফরম্যান্স অপ্টিমাইজ করা যায় এবং এটি একটি স্থিতিশীল এবং কার্যকর সমাধানে কনভার্জ করে।

LoRA-এর সুবিধা: ওপেন-সোর্স প্যাকেজে LoRA প্রশিক্ষণ কোড অন্তর্ভুক্ত করা ডেভেলপারদের জন্য একটি উল্লেখযোগ্য সুবিধা। LoRA ব্যাপক পুনঃপ্রশিক্ষণ ছাড়াই মডেলের দক্ষ ফাইন-টিউনিংয়ের অনুমতি দেয়। এটি বিশেষত নির্দিষ্ট শৈলী বা ডেটাসেটের সাথে মডেলটিকে মানিয়ে নেওয়ার জন্য দরকারী। উদাহরণস্বরূপ, একজন ডেভেলপার LoRA ব্যবহার করে মডেলটিকে কোনও নির্দিষ্ট শিল্পীর শৈলীতে ভিডিও তৈরি করতে বা মেডিকেল ইমেজিং বা বৈজ্ঞানিক সিমুলেশনের মতো কোনও নির্দিষ্ট ধরণের সামগ্রীর জন্য এটিকে বিশেষায়িত করতে প্রশিক্ষণ দিতে পারেন।

এই আর্কিটেকচারাল এবং প্রশিক্ষণের বিশদগুলির সংমিশ্রণ Hunyuan মডেলের চিত্তাকর্ষক পারফরম্যান্স এবং বহুমুখীতায় অবদান রাখে। মডেলটির ওপেন-সোর্স প্রকৃতি গবেষক এবং ডেভেলপারদের এই বিবরণগুলির গভীরে প্রবেশ করতে দেয়, ভিডিও জেনারেশন ক্ষেত্রটিকে আরও উন্নত করে।

ওপেন-সোর্স Hunyuan ইমেজ-টু-ভিডিও মডেলের প্রকাশ একটি উল্লেখযোগ্য মাইলফলক। এটি কেবল সৃজনকারীদের জন্য একটি শক্তিশালী হাতিয়ার সরবরাহ করে না, এটি একটি সম্প্রদায়কে শক্তিশালী করে, সহযোগিতা বৃদ্ধি করে এবং ভিডিও জেনারেশন প্রযুক্তির অগ্রগতিকে ত্বরান্বিত করে।