टेनसेंट मिक्स युआन: प्रतिमा-ते-व्हिडिओ मॉडेल

प्रतिमा-ते-व्हिडिओ आणि त्यापलीकडे: व्हिडिओ निर्मितीच्या कक्षा रुंदावणे

टेनसेंटने जनरेटिव्ह एआयच्या क्षेत्रात एक महत्त्वपूर्ण पाऊल टाकले आहे. त्यांनी आपले हुनयुआन (Hunyuan) इमेज-टू-व्हिडिओ मॉडेल सादर केले आहे. हे शक्तिशाली तंत्रज्ञान आता मोठ्या प्रमाणात लोकांसाठी उपलब्ध आहे, ज्यामुळे व्यवसाय आणि वैयक्तिक विकासक (developers) दोघांनाही त्याच्या सर्जनशील क्षमतेचा शोध घेता येईल. Tencent Cloud द्वारे API ऍप्लिकेशनच्या माध्यमातून या मॉडेलचा वापर करता येतो, तर अधिक सोप्या अनुभवासाठी हुनयुआन एआय व्हिडिओ (Hunyuan AI Video) वेबसाइट उपलब्ध आहे. सर्वात महत्त्वाचे म्हणजे, हे मॉडेल ओपन-सोर्स (open-source) असल्यामुळे, GitHub आणि Hugging Face सारख्या प्रमुख डेव्हलपर हबमध्ये ते थेट डाउनलोड करून वापरले जाऊ शकते.

या मॉडेलचे मुख्य वैशिष्ट्य म्हणजे इमेज-टू-व्हिडिओ (image-to-video) क्षमता, जे व्हिडिओ निर्मितीची प्रक्रिया अधिक सुलभ करते. वापरकर्ते स्थिर प्रतिमा (static images) वापरून 5 सेकंदांचे डायनॅमिक (dynamic) व्हिडिओ क्लिप तयार करू शकतात. यासाठी, वापरकर्त्याला एक प्रतिमा आणि आवश्यक हालचाल तसेच कॅमेरा ऍडजस्टमेंटचे (camera adjustments) वर्णन मजकुराद्वारे (textual description) द्यावे लागते. हुनयुआन (Hunyuan) नंतर त्या प्रतिमेला दिलेल्या सूचनांनुसार जिवंत (animate) करते आणि त्यात योग्य पार्श्वभूमी ध्वनी प्रभाव (background sound effects) देखील समाविष्ट करते. ही सोपी प्रक्रिया व्हिडिओ निर्मिती सर्वांसाठी सुलभ करते.

परंतु, या मॉडेलची क्षमता येथेच थांबत नाही. टेनसेंट हुनयुआन (Tencent Hunyuan) अनेक नवीन वैशिष्ट्ये सादर करते, ज्यामुळे व्हिडिओ निर्मितीच्या सीमा विस्तारतात:

• लिप-सिंकिंग (Lip-Syncing): स्थिर चित्रांना (portraits) जिवंत करा. एखादे चित्र अपलोड करून आणि टेक्स्ट (text) किंवा ऑडिओ (audio) देऊन, वापरकर्ते त्या चित्रातील व्यक्तीला बोलण्याची किंवा गाण्याची क्षमता देऊ शकतात. हे वैयक्तिकृत सामग्री (personalized content) आणि आकर्षक कथाकथनासाठी (storytelling) नवीन संधी निर्माण करते.

• मोशन ड्रायव्हिंग (Motion Driving): हालचालींचे कोरिओग्राफिंग (choreographing) करणे आता अधिक सोपे झाले आहे. एका क्लिकवर, वापरकर्ते डान्स व्हिडिओ तयार करू शकतात. हे मॉडेल विविध प्रकारच्या हालचाली समजून घेण्याची आणि त्याप्रमाणे व्हिडिओ तयार करण्याची क्षमता दर्शवते.

या वैशिष्ट्यांमुळे आणि 2K रिझोल्यूशनचे (resolution) उच्च-गुणवत्तेचे व्हिडिओ तसेच पार्श्वभूमी ध्वनी प्रभाव (background sound effects) तयार करण्याच्या क्षमतेमुळे, हुनयुआन (Hunyuan) व्हिडिओ निर्मितीसाठी एक व्यापक आणि शक्तिशाली साधन बनले आहे.

ओपन सोर्स: सहयोग आणि नवोपक्रमाला प्रोत्साहन

इमेज-टू-व्हिडिओ मॉडेल ओपन-सोर्स (open-source) करण्याचा निर्णय टेनसेंटच्या (Tencent) खुल्या नवोपक्रमाला (open innovation) प्रोत्साहन देतो. यापूर्वी, हुनयुआन टेक्स्ट-टू-व्हिडिओ (Hunyuan text-to-video) मॉडेल देखील ओपन-सोर्स करण्यात आले होते. सहयोगाच्या या भावनेमुळे विकासक समुदायाला (developer community) अधिक सक्षम बनवण्याचा उद्देश आहे, आणि त्याचे परिणाम दिसून येत आहेत.

ओपन-सोर्स पॅकेजमध्ये (open-source package) खालील गोष्टींचा समावेश आहे:

• मॉडेल वेट्स (Model Weights): मॉडेलची मूलभूत बुद्धिमत्ता (core intelligence) प्रदान करते.
• इन्फरन्स कोड (Inference Code): विकासकांना मॉडेल चालवण्याची आणि वापरण्याची परवानगी देते.
• LoRA ट्रेनिंग कोड (LoRA Training Code): हुनयुआन (Hunyuan) च्या आधारावर विशिष्ट मॉडेल तयार करण्याची सुविधा देते. LoRA (Low-Rank Adaptation) हे एक तंत्र आहे, जे मोठ्या लँग्वेज मॉडेल्सना (language models) कमी वेळेत आणि कमी संसाधनांचा वापर करून विशिष्ट शैली किंवा डेटासेटमध्ये (dataset) रूपांतरित करण्याची सुविधा देते.

हे सर्वसमावेशक पॅकेज विकासकांना केवळ मॉडेल वापरण्यासाठीच नाही, तर त्यात सुधारणा करून नवीन गोष्टी तयार करण्यासाठी देखील प्रोत्साहित करते. GitHub आणि Hugging Face सारख्या प्लॅटफॉर्मवर (platform) हे मॉडेल उपलब्ध असल्यामुळे, ते मोठ्या प्रमाणात वापरले जाऊ शकते आणि सहयोगात्मक वातावरणाला चालना मिळते.

विविध उपयोगांसाठी एक बहुमुखी मॉडेल

हुनयुआन इमेज-टू-व्हिडिओ मॉडेलमध्ये 13 अब्ज पॅरामीटर्स (parameters) आहेत, जे त्याची प्रगत रचना आणि व्यापक प्रशिक्षण दर्शवतात. यामुळे, हे मॉडेल विविध विषयांवर आणि परिस्थितींमध्ये काम करू शकते, ज्यामुळे ते खालील गोष्टींसाठी योग्य ठरते:

• वास्तववादी व्हिडिओ निर्मिती (Realistic Video Production): नैसर्गिक हालचाली आणि स्वरूपासह (appearance) जिवंत व्हिडिओ तयार करणे.
• ॲनिमे कॅरेक्टर जनरेशन (Anime Character Generation): शैलीदार (stylized) पात्रांना (characters) आकर्षक ॲनिमेशनसह (animation) जिवंत करणे.
• CGI कॅरेक्टर निर्मिती (CGI Character Creation): उच्च-गुणवत्तेसह संगणक-व्युत्पन्न प्रतिमा (computer-generated imagery) तयार करणे.

या मॉडेलची क्षमता एका एकीकृत प्री-ट्रेनिंग (pre-training) दृष्टिकोनामुळे प्राप्त होते. इमेज-टू-व्हिडिओ आणि टेक्स्ट-टू-व्हिडिओ (text-to-video) दोन्ही क्षमता एकाच विस्तृत डेटासेटवर (dataset) प्रशिक्षित केल्या जातात. हा सामायिक आधार मॉडेलला दृश्य आणि अर्थपूर्ण माहिती मिळवण्यास मदत करतो, ज्यामुळे अधिक सुसंगत आणि संबंधित व्हिडिओ तयार होतात.

बहुआयामी नियंत्रण: कथेला आकार देणे

हुनयुआन (Hunyuan) मॉडेल केवळ ॲनिमेशनपेक्षा (animation) अधिक नियंत्रण प्रदान करते. विविध इनपुट पद्धती एकत्र करून, वापरकर्ते तयार केलेल्या व्हिडिओमध्ये आवश्यक ते बदल करू शकतात:

• प्रतिमा (Images): व्हिडिओचा प्रारंभिक बिंदू परिभाषित करणारा मूलभूत दृश्य इनपुट (visual input).
• मजकूर (Text): आवश्यक क्रिया, कॅमेरा हालचाली आणि दृश्याचे (scene) वर्णन.
• ऑडिओ (Audio): लिप-सिंकिंगसाठी (lip-syncing) वापरला जातो, ज्यामुळे पात्रांना अधिक अभिव्यक्ती (expressiveness) मिळते.
• पोझेस (Poses): पात्रांच्या हालचाली आणि क्रियांवर अचूक नियंत्रण ठेवण्यास मदत करते.

हे बहुआयामी नियंत्रण निर्मात्यांना त्यांच्या व्हिडिओच्या कथेला अधिक चांगल्या प्रकारे आकार देण्यास मदत करते. यामुळे केवळ दृश्यात्मक दृष्ट्या आकर्षक व्हिडिओ तयार होत नाहीत, तर विशिष्ट संदेश आणि भावना देखील व्यक्त केल्या जाऊ शकतात.

विकासक समुदायाकडून उत्स्फूर्त प्रतिसाद

हुनयुआन (Hunyuan) ओपन-सोर्स (open-source) मॉडेलला त्वरित आणि महत्त्वपूर्ण प्रतिसाद मिळाला आहे. मागील वर्षी डिसेंबरमध्ये हे मॉडेल Hugging Face ट्रेंडिंग लिस्टमध्ये (trending list) शीर्षस्थानी होते. हे यश मॉडेलची गुणवत्ता आणि सुलभ, शक्तिशाली व्हिडिओ निर्मिती साधनांची (tools) मागणी दर्शवते.

मॉडेलची लोकप्रियता वाढत आहे, आणि सध्या GitHub वर 8.9K पेक्षा जास्त स्टार्स (stars) आहेत. हे मेट्रिक (metric) विकासक समुदायाच्या सक्रिय सहभागाचे आणि हुनयुआनच्या (Hunyuan) क्षमतांचा शोध घेण्याच्या आणि वापरण्याच्या व्यापक स्वारस्याचे प्रतिबिंब आहे.

मॉडेलव्यतिरिक्त, एक नवीन इकोसिस्टम (ecosystem) तयार होत आहे. विकासकांनी हुनयुआन (Hunyuan) च्या आधारावर नवीन गोष्टी तयार करण्याची संधी उत्साहाने स्वीकारली आहे, आणि ते खालील गोष्टी तयार करत आहेत:

• प्लगइन्स (Plugins): मॉडेलची कार्यक्षमता वाढवणे आणि इतर साधनांसह एकत्रित करणे.
• डेरिव्हेटिव्ह मॉडेल्स (Derivative Models): मॉडेलला विशिष्ट शैली, डेटासेट (dataset) किंवा वापरासाठी अनुकूल करणे.

यापूर्वी ओपन-सोर्स (open-source) केलेल्या हुनयुआन DiT टेक्स्ट-टू-इमेज (Hunyuan DiT text-to-image) मॉडेलने अधिक मोठ्या प्रमाणात विकासकांना आकर्षित केले आहे. देश-विदेशात 1,600 पेक्षा जास्त डेरिव्हेटिव्ह मॉडेल्स (derivative models) तयार केले गेले आहेत. हे टेनसेंटच्या (Tencent) ओपन-सोर्स (open-source) धोरणाचा दीर्घकालीन प्रभाव आणि एक नवीन, विकसित समुदाय तयार करण्याची क्षमता दर्शवते. हुनयुआन (Hunyuan) व्हिडिओ जनरेशन मॉडेलच्या डेरिव्हेटिव्ह आवृत्त्यांची (derivative versions) संख्या आधीच 900 पेक्षा जास्त झाली आहे.

जनरेटिव्ह एआयसाठी एक समग्र दृष्टीकोन

टेनसेंटची (Tencent) ओपन सोर्ससाठी (open source) असलेली वचनबद्धता केवळ व्हिडिओ जनरेशनपुरती (video generation) मर्यादित नाही. हुनयुआन (Hunyuan) ओपन-सोर्स (open-source) मॉडेल्सच्या मालिकेत आता विविध प्रकारच्या मॉडेल्सचा समावेश आहे, ज्यात खालील गोष्टी समाविष्ट आहेत:

• मजकूर निर्मिती (Text Generation): सुसंगत आणि संबंधित मजकूर तयार करणे.
• प्रतिमा निर्मिती (Image Generation): मजकूर वर्णनांवरून उच्च-गुणवत्तेच्या प्रतिमा तयार करणे.
• व्हिडिओ निर्मिती (Video Generation): प्रतिमा आणि मजकूरावरून डायनॅमिक (dynamic) व्हिडिओ तयार करणे.
• 3D निर्मिती (3D Generation): त्रिमितीय (three-dimensional) सामग्री निर्मितीच्या क्षेत्रात विस्तार करणे.

हा समग्र दृष्टीकोन जनरेटिव्ह एआय (generative AI) साधनांच्या (tools) एका व्यापक आणि परस्परसंबंधित इकोसिस्टमची (ecosystem) टेनसेंटची (Tencent) कल्पना दर्शवतो. हुनयुआन (Hunyuan) ओपन-सोर्स (open-source) मालिकेसाठी GitHub वरील एकत्रित फॉलोअर्स (followers) आणि स्टार्सची (stars) संख्या 23,000 पेक्षा जास्त आहे, जे विकासक समुदायामध्ये या तंत्रज्ञानाला मिळालेली व्यापक मान्यता दर्शवते.

तपशीलवार तांत्रिक माहिती: रचना आणि प्रशिक्षण

हुनयुआन (Hunyuan) व्हिडिओ जनरेशन मॉडेलची (video generation model) लवचिकता आणि स्केलेबिलिटी (scalability) त्याच्या काळजीपूर्वक डिझाइन केलेल्या रचना आणि प्रशिक्षण प्रक्रियेवर आधारित आहे. हे मॉडेल डिफ्यूजन-आधारित (diffusion-based) दृष्टिकोन वापरते, जे उच्च-गुणवत्तेच्या प्रतिमा आणि व्हिडिओ तयार करण्यासाठी खूप प्रभावी ठरले आहे.

डिफ्यूजन मॉडेल्स (Diffusion Models): हे मॉडेल्स प्रतिमा किंवा व्हिडिओमध्ये हळूहळू नॉइज (noise) मिसळतात, जोपर्यंत ती पूर्णपणे नॉइजमध्ये (noise) रूपांतरित होत नाही. त्यानंतर मॉडेल ही प्रक्रिया उलटवते, म्हणजे नॉइजपासून (noise) सुरुवात करून हळूहळू नॉइज (noise) काढून टाकते आणि एक सुसंगत प्रतिमा किंवा व्हिडिओ तयार करते. या पुनरावृत्ती प्रक्रियेमुळे (iterative process) अत्यंत तपशीलवार आणि वास्तववादी व्हिडिओ तयार होतात.

युनिफाइड प्री-ट्रेनिंग (Unified Pre-training): आधी सांगितल्याप्रमाणे, इमेज-टू-व्हिडिओ (image-to-video) आणि टेक्स्ट-टू-व्हिडिओ (text-to-video) क्षमता एकाच प्री-ट्रेनिंग डेटासेटवर (pre-training dataset) आधारित आहेत. हा दृष्टिकोन सुनिश्चित करतो की मॉडेल दृश्य आणि अर्थपूर्ण माहितीचे एकत्रीकरण शिकते, ज्यामुळे विविध प्रकारच्या इनपुटमध्ये (input) सुधारित सुसंगतता येते.

टेम्पोरल मॉडेलिंग (Temporal Modeling): व्हिडिओची गती (dynamics) समजून घेण्यासाठी, मॉडेल टेम्पोरल मॉडेलिंग (temporal modeling) तंत्र वापरते. हे तंत्र मॉडेलला व्हिडिओमधील फ्रेम्समधील (frames) संबंध समजून घेण्यास आणि सहज, नैसर्गिक संक्रमण (transitions) तयार करण्यास मदत करतात.

कॅमेरा नियंत्रण (Camera Control): मॉडेलची कॅमेरा हालचालींच्या सूचनांना प्रतिसाद देण्याची क्षमता हे त्याचे एक महत्त्वाचे वैशिष्ट्य आहे. हे मॉडेलच्या इनपुट (input) आणि प्रशिक्षण डेटामध्ये (training data) कॅमेरा पॅरामीटर्स (camera parameters) समाविष्ट करून प्राप्त केले जाते. मॉडेल विशिष्ट कॅमेरा हालचालींशी संबंधित दृश्य बदल (visual changes) शिकते, ज्यामुळे वापरकर्त्यांना तयार केलेल्या व्हिडिओचा दृष्टीकोन (perspective) आणि फ्रेमिंग (framing) नियंत्रित करता येते.

लॉस फंक्शन्स (Loss Functions): प्रशिक्षण प्रक्रिया काळजीपूर्वक डिझाइन केलेल्या लॉस फंक्शन्सद्वारे (loss functions) मार्गदर्शन केली जाते. हे फंक्शन्स तयार केलेला व्हिडिओ आणि मूळ व्हिडिओ (ground truth video) यांच्यातील फरक मोजतात, मॉडेलला प्रतिक्रिया (feedback) देतात आणि त्याचे शिक्षण सुधारण्यास मदत करतात. लॉस फंक्शन्समध्ये (loss functions) सामान्यतः खालील गोष्टींचा समावेश असतो:

• प्रतिमा गुणवत्ता (Image Quality): प्रत्येक फ्रेम (frame) तीक्ष्ण आणि दृश्यात्मक दृष्ट्या आकर्षक असल्याची खात्री करणे.
• टेम्पोरल कंसिस्टन्सी (Temporal Consistency): फ्रेम्समध्ये (frames) सहज आणि नैसर्गिक संक्रमण (transitions) सुनिश्चित करणे.
• सिमँटिक ॲक्युरसी (Semantic Accuracy): तयार केलेला व्हिडिओ इनपुट मजकूर (input text) आणि इतर सूचना अचूकपणे दर्शवतो याची खात्री करणे.

हायपरपॅरामीटर ट्यूनिंग (Hyperparameter Tuning): मॉडेलची कार्यक्षमता (performance) अनेक हायपरपॅरामीटर्सवर (hyperparameters) अवलंबून असते, जसे की लर्निंग रेट (learning rate), बॅच साइज (batch size) आणि प्रशिक्षण पुनरावृत्तीची संख्या (number of training iterations). हे पॅरामीटर्स (parameters) मॉडेलची कार्यक्षमता ऑप्टिमाइझ (optimize) करण्यासाठी आणि ते स्थिर आणि प्रभावी समाधानापर्यंत पोहोचण्यासाठी काळजीपूर्वक ट्यून (tune) केले जातात.

LoRA चा फायदा (The LoRA Advantage): ओपन-सोर्स पॅकेजमध्ये (open-source package) LoRA ट्रेनिंग कोडचा (LoRA training code) समावेश करणे विकासकांसाठी एक महत्त्वपूर्ण फायदा आहे. LoRA मॉडेलला मोठ्या प्रमाणात पुन्हा प्रशिक्षण न देता कार्यक्षमतेने फाइन-ट्यून (fine-tune) करण्याची परवानगी देते. हे मॉडेलला विशिष्ट शैली किंवा डेटासेटमध्ये (dataset) रूपांतरित करण्यासाठी विशेषतः उपयुक्त आहे. उदाहरणार्थ, एखादा विकासक LoRA चा वापर करून मॉडेलला एखाद्या विशिष्ट कलाकाराच्या शैलीत व्हिडिओ तयार करण्यासाठी किंवा वैद्यकीय इमेजिंग (medical imaging) किंवा वैज्ञानिक सिम्युलेशन (scientific simulations) सारख्या विशिष्ट प्रकारच्या सामग्रीसाठी प्रशिक्षित करू शकतो.

या रचना आणि प्रशिक्षणामुळे हुनयुआन (Hunyuan) मॉडेलची प्रभावी कार्यक्षमता आणि बहुमुखी क्षमता प्राप्त होते. मॉडेलचे ओपन-सोर्स स्वरूप संशोधक आणि विकासकांना या तपशीलांमध्ये अधिक खोलवर जाण्याची संधी देते, ज्यामुळे व्हिडिओ जनरेशन (video generation) क्षेत्रात आणखी प्रगती होईल.

ओपन-सोर्स हुनयुआन इमेज-टू-व्हिडिओ (open-source Hunyuan image-to-video) मॉडेलचे प्रकाशन एक महत्त्वपूर्ण टप्पा आहे. हे केवळ निर्मात्यांसाठी एक शक्तिशाली साधन प्रदान करत नाही, तर ते एका समुदायाला सक्षम करते, सहयोगाला प्रोत्साहन देते आणि व्हिडिओ जनरेशन (video generation) तंत्रज्ञानाच्या प्रगतीला गती देते.