علی بابا کا اوپن سورس AI ویڈیو ماڈل

I2VGen-XL: ایک ہمہ جہت ٹول کٹ

علی بابا کے Ema ٹیم کی جانب سے تیار کردہ I2VGen-XL سوٹ، کئی اقسام پر مشتمل ہے، جن میں سے ہر ایک مخصوص کارکردگی کی ضروریات اور استعمال کے معاملات کے مطابق بنایا گیا ہے۔ یہ ماڈلز، جو ابتدائی طور پر جنوری میں متعارف کرائے گئے تھے، غیر معمولی طور پر حقیقت پسندانہ ویڈیوز بنانے کے لیے ڈیزائن کیے گئے ہیں، جو AI سے چلنے والی ویڈیو تخلیق میں فی الحال جو کچھ ممکن ہے اس کی حدود کو آگے بڑھاتے ہیں۔ یہ جدید ترین ٹولز اب Hugging Face پر آسانی سے دستیاب ہیں، جو AI اور مشین لرننگ (ML) کے وسائل کا ایک نمایاں مرکز ہے۔

Hugging Face کا صفحہ جو علی بابا کی Ema ٹیم کے لیے وقف ہے، I2VGen-XL سوٹ کے اندر چار بنیادی ماڈلز کو ظاہر کرتا ہے:

• T2V-1.3B: ایک ٹیکسٹ ٹو ویڈیو ماڈل جس میں 1.3 بلین پیرامیٹرز ہیں۔
• T2V-14B: ایک زیادہ مضبوط ٹیکسٹ ٹو ویڈیو ماڈل جس میں 14 بلین پیرامیٹرز ہیں۔
• I2V-14B-720P: ایک امیج ٹو ویڈیو ماڈل جس میں 14 بلین پیرامیٹرز ہیں، جو 720p ریزولوشن کے لیے آپٹمائزڈ ہے۔
• I2V-14B-480P: ایک امیج ٹو ویڈیو ماڈل جس میں 14 بلین پیرامیٹرز ہیں، جو 480p ریزولوشن کے لیے موزوں ہے۔

نام دینے کا طریقہ واضح طور پر ٹیکسٹ ٹو ویڈیو (T2V) اور امیج ٹو ویڈیو (I2V) فنکشنلٹیز کے درمیان فرق کرتا ہے، جس سے صارفین اپنے ان پٹ ڈیٹا کے لیے بہترین موزوں ماڈل منتخب کر سکتے ہیں۔

رسائی اور کارکردگی: ویڈیو جنریشن کو جمہوری بنانا

I2VGen-XL ریلیز کا سب سے نمایاں پہلو اس کی رسائی ہے۔ اس پروجیکٹ کے پیچھے محققین نے اس صلاحیت پر زور دیا ہے کہ وہ سب سے چھوٹے ویرینٹ، I2VGen-XL T2V-1.3B کو بھی کنزیومر گریڈ GPUs پر چلا سکتے ہیں۔ خاص طور پر، ایک GPU جس میں 8.19GB کی vRAM کم از کم ہو، کافی ہے۔ اس کو سمجھنے کے لیے، ٹیم رپورٹ کرتی ہے کہ Nvidia RTX 4090 کا استعمال کرتے ہوئے 480p ریزولوشن پر پانچ سیکنڈ لمبی ویڈیو بنانے میں تقریباً چار منٹ لگتے ہیں۔ رسائی کی یہ سطح محققین، ڈویلپرز، اور یہاں تک کہ شوقیہ افراد کے لیے AI ویڈیو جنریشن کی ترقی میں تجربہ کرنے اور اس میں حصہ ڈالنے کے لیے دلچسپ امکانات کھولتی ہے۔

ویڈیو سے آگے: ایک کثیر جہتی AI سوٹ

اگرچہ I2VGen-XL سوٹ کا بنیادی فوکس ویڈیو جنریشن ہے، لیکن اس کی صلاحیتیں اس بنیادی فنکشن سے آگے بڑھتی ہیں۔ بنیادی آرکیٹیکچر کو مختلف کاموں کو سنبھالنے کے لیے ڈیزائن کیا گیا ہے، بشمول:

• امیج جنریشن: ٹیکسٹ یا بصری پرامپٹس سے جامد تصاویر بنانا۔
• ویڈیو ٹو آڈیو جنریشن: تیار کردہ ویڈیو مواد کی تکمیل کرنے والی آڈیو کو سنتھیسائز کرنا۔
• ویڈیو ایڈیٹنگ: موجودہ ویڈیو فوٹیج میں ترمیم اور اضافہ کرنا۔

تاہم، یہ نوٹ کرنا ضروری ہے کہ فی الحال اوپن سورس کیے گئے ماڈلز ابھی تک ان جدید کاموں کو انجام دینے کے لیے مکمل طور پر لیس نہیں ہیں۔ ابتدائی ریلیز بنیادی ویڈیو جنریشن کی صلاحیتوں پر توجہ مرکوز کرتی ہے، ٹیکسٹ پرامپٹس (چینی اور English میں) اور امیج ان پٹس دونوں کو قبول کرتی ہے۔

آرکیٹیکچرل انوویشنز: حدود کو آگے بڑھانا

I2VGen-XL ماڈلز ایک ڈفیوژن ٹرانسفارمر آرکیٹیکچر پر بنائے گئے ہیں، جو جنریٹیو AI کے لیے ایک طاقتور فریم ورک ہے۔ تاہم، علی بابا کی ٹیم نے اس بنیادی آرکیٹیکچر میں کئی اہم اختراعات متعارف کرائی ہیں، جس سے اس کی کارکردگی اور کارکردگی میں اضافہ ہوا ہے۔ ان ترقیوں میں شامل ہیں:

• ناول ویری ایشنل آٹو اینکوڈرز (VAEs): VAEs ڈیٹا کو انکوڈ اور ڈی کوڈ کرنے میں اہم کردار ادا کرتے ہیں، اور علی بابا نے خاص طور پر ویڈیو جنریشن کے لیے بنائے گئے نئے VAEs تیار کیے ہیں۔
• آپٹمائزڈ ٹریننگ اسٹریٹجیز: ٹیم نے ماڈلز کے سیکھنے کے عمل اور مجموعی کارکردگی کو بہتر بنانے کے لیے بہتر تربیتی حکمت عملیوں کو نافذ کیا ہے۔
• I2VGen-XL-VAE: ایک 3D کازول VAE آرکیٹیکچر۔

I2VGen-XL-VAE خاص طور پر قابل ذکر ہے۔ یہ اعلیٰ مخلصی کو برقرار رکھتے ہوئے میموری کے استعمال کو کم کرتے ہوئے، اسپیشیو ٹیمپورل کمپریشن کو نمایاں طور پر بہتر بناتا ہے۔ یہ جدید آٹو اینکوڈر اہم عارضی معلومات کو کھوئے بغیر لامحدود لمبائی والی 1080p ریزولوشن ویڈیوز پر کارروائی کر سکتا ہے۔ یہ صلاحیت مسلسل اور مربوط ویڈیو سیکوینس بنانے کے لیے ضروری ہے۔

کارکردگی کا بینچ مارکنگ: مقابلے کو پیچھے چھوڑنا

علی بابا نے I2VGen-XL ماڈلز کی کارکردگی کا جائزہ لینے کے لیے اندرونی ٹیسٹنگ کی ہے، جس کا موازنہ موجودہ جدید ترین حلوں سے کیا گیا ہے۔ نتائج متاثر کن ہیں، I2VGen-XL ماڈلز مبینہ طور پر OpenAI کے Sora AI ماڈل کو کئی اہم شعبوں میں پیچھے چھوڑ رہے ہیں:

• تسلسل: تیار کردہ ویڈیو میں ہم آہنگی اور استحکام کو برقرار رکھنا۔
• سین جنریشن کوالٹی: بصری طور پر دلکش اور حقیقت پسندانہ مناظر تیار کرنا۔
• سنگل آبجیکٹ ایکوریسی: ویڈیو کے اندر انفرادی اشیاء کو درست طریقے سے پیش کرنا۔
• اسپیشل پوزیشننگ: اشیاء کے درمیان درست مقامی تعلقات کو یقینی بنانا۔

یہ بینچ مارکس AI ویڈیو جنریشن کے شعبے میں علی بابا کی جانب سے کی گئی اہم پیش رفت کو اجاگر کرتے ہیں۔

لائسنسنگ اور استعمال: کھلے پن اور ذمہ داری میں توازن

I2VGen-XL ماڈلز Apache 2.0 لائسنس کے تحت جاری کیے گئے ہیں، ایک اجازت یافتہ اوپن سورس لائسنس جو وسیع پیمانے پر اپنانے اور تعاون کی حوصلہ افزائی کرتا ہے۔ یہ لائسنس تعلیمی اور تحقیقی مقاصد کے لیے غیر محدود استعمال کی اجازت دیتا ہے، AI کمیونٹی میں جدت کو فروغ دیتا ہے۔

تاہم، تجارتی استعمال کچھ پابندیوں کے تابع ہے۔ ان لوگوں کے لیے جو ان ماڈلز کو تجارتی مقاصد کے لیے استعمال کرنے کا ارادہ رکھتے ہیں، لائسنس کے معاہدے میں بیان کردہ مخصوص شرائط و ضوابط کا بغور جائزہ لینا بہت ضروری ہے۔ یہ نقطہ نظر اوپن سورس AI کے لیے ایک ذمہ دارانہ نقطہ نظر کی عکاسی کرتا ہے، ممکنہ اخلاقی اور سماجی مضمرات کو حل کرنے کی ضرورت کے ساتھ کھلی رسائی کے فوائد میں توازن رکھتا ہے۔

تکنیکی پہلوؤں میں مزید گہرائی میں جانا

I2VGen-XL ماڈلز اپنی متاثر کن ویڈیو جنریشن کی صلاحیتوں کو حاصل کرنے کے لیے تکنیکوں کے ایک جدید امتزاج کا فائدہ اٹھاتے ہیں۔ آئیے ان میں سے کچھ تکنیکی پہلوؤں کو مزید تفصیل سے دیکھتے ہیں:

ڈفیوژن ماڈلز: I2VGen-XL کے مرکز میں ڈفیوژن ماڈلز کا تصور ہے۔ یہ ماڈلز ڈیٹا (جیسے امیج یا ویڈیو) میں آہستہ آہستہ شور شامل کرکے کام کرتے ہیں جب تک کہ یہ خالص بے ترتیب شور نہ بن جائے۔ پھر، وہ اس عمل کو ریورس کرنا سیکھتے ہیں، شور سے شروع کرکے اور اسے بتدریج ہٹا کر نیا ڈیٹا تیار کرتے ہیں۔ یہ تکراری ریفائنمنٹ کا عمل ماڈلز کو انتہائی حقیقت پسندانہ اور تفصیلی آؤٹ پٹ بنانے کی اجازت دیتا ہے۔

ٹرانسفارمر آرکیٹیکچر: آرکیٹیکچر کا “ٹرانسفارمر” جزو ایک طاقتور نیورل نیٹ ورک ڈیزائن کا حوالہ دیتا ہے جو ترتیب وار ڈیٹا پر کارروائی کرنے میں مہارت رکھتا ہے۔ ٹرانسفارمرز طویل فاصلے کے انحصار کو پکڑنے میں خاص طور پر موثر ہیں، جو مربوط ویڈیو سیکوینس بنانے کے لیے بہت ضروری ہے جہاں ایک فریم میں ہونے والے واقعات کئی فریموں کے بعد ہونے والے واقعات کو متاثر کر سکتے ہیں۔

ویری ایشنل آٹو اینکوڈرز (VAEs): VAEs ایک قسم کا جنریٹیو ماڈل ہیں جو ان پٹ ڈیٹا کی کمپریسڈ، لیٹنٹ نمائندگی سیکھتے ہیں۔ ویڈیو جنریشن کے تناظر میں، VAEs ویڈیو کو کم جہتی جگہ میں انکوڈ کرکے عمل کی کمپیوٹیشنل پیچیدگی کو کم کرنے میں مدد کرتے ہیں۔ علی بابا کا جدید I2VGen-XL-VAE اس عمل کو مزید بڑھاتا ہے، اسپیشیو ٹیمپورل کمپریشن اور میموری کی کارکردگی کو بہتر بناتا ہے۔

3D کازول VAE: I2VGen-XL-VAE کا “3D کازول” پہلو ویڈیو ڈیٹا کے تین جہتوں (چوڑائی، اونچائی اور وقت) کو اس طرح سے ہینڈل کرنے کی صلاحیت کا حوالہ دیتا ہے جو فریموں کے درمیان کازول تعلقات کا احترام کرتا ہے۔ اس کا مطلب ہے کہ ماڈل سمجھتا ہے کہ ماضی کے فریم مستقبل کے فریموں کو متاثر کرتے ہیں، لیکن اس کے برعکس نہیں۔ یہ کازول سمجھ ان ویڈیوز کو بنانے کے لیے ضروری ہے جو عارضی طور پر مستقل ہوں اور غیر حقیقی نمونے سے بچیں۔

ٹریننگ اسٹریٹجیز: کسی بھی AI ماڈل کی کارکردگی کا انحصار اس ڈیٹا کے معیار اور مقدار پر ہوتا ہے جس پر اسے تربیت دی جاتی ہے، ساتھ ہی اس میں استعمال ہونے والی مخصوص تربیتی حکمت عملیوں پر بھی۔ علی بابا نے I2VGen-XL کے لیے تربیتی عمل کو بہتر بنانے میں اہم کوششیں کی ہیں، بڑے ڈیٹا سیٹس اور بہتر تکنیکوں کا استعمال کرتے ہوئے ماڈلز کی سیکھنے کی صلاحیتوں کو بڑھایا ہے۔

اوپن سورس کی اہمیت

علی بابا کا I2VGen-XL کو اوپن سورس سافٹ ویئر کے طور پر جاری کرنے کا فیصلہ AI کمیونٹی میں ایک اہم شراکت ہے۔ اوپن سورس ماڈلز کئی فائدے پیش کرتے ہیں:

• تعاون: کھلی رسائی دنیا بھر کے محققین اور ڈویلپرز کو تعاون کرنے، خیالات کا اشتراک کرنے اور ایک دوسرے کے کام پر تعمیر کرنے کی حوصلہ افزائی کرتی ہے۔ یہ جدت کی رفتار کو تیز کرتا ہے اور اس شعبے میں تیزی سے ترقی کا باعث بنتا ہے۔
• شفافیت: اوپن سورس ماڈلز زیادہ شفافیت اور جانچ پڑتال کی اجازت دیتے ہیں۔ محققین کوڈ کا جائزہ لے سکتے ہیں، سمجھ سکتے ہیں کہ ماڈلز کیسے کام کرتے ہیں، اور ممکنہ تعصبات یا حدود کی نشاندہی کر سکتے ہیں۔ یہ اعتماد اور احتساب کو فروغ دیتا ہے۔
• رسائی: اوپن سورس ماڈلز جدید ترین AI ٹیکنالوجی تک رسائی کو جمہوری بناتے ہیں۔ چھوٹے تحقیقی گروپ، انفرادی ڈویلپرز، اور یہاں تک کہ شوقیہ افراد بھی ان ماڈلز کے ساتھ تجربہ کر سکتے ہیں اور ان کا استعمال کر سکتے ہیں، جس سے ایک زیادہ جامع AI ایکو سسٹم کو فروغ ملتا ہے۔
• جدت: اوپن سورس ماڈلز اکثر مزید جدت کی بنیاد کے طور پر کام کرتے ہیں۔ ڈویلپرز مخصوص ایپلی کیشنز کے لیے ماڈلز کو ڈھال سکتے ہیں اور ان میں ترمیم کر سکتے ہیں، جس سے نئے ٹولز اور تکنیکیں تخلیق ہوتی ہیں۔

اوپن سورس کو اپنانے سے، علی بابا نہ صرف AI ویڈیو جنریشن کی ترقی میں حصہ ڈال رہا ہے بلکہ ایک زیادہ باہمی تعاون اور جامع AI لینڈ اسکیپ کو بھی فروغ دے رہا ہے۔ اس نقطہ نظر کا AI ٹیکنالوجی کی مستقبل کی ترقی پر نمایاں اثر پڑنے کا امکان ہے۔ ان ماڈلز کی اوپن سورس نوعیت صارفین کی ایک وسیع رینج کو AI سے چلنے والے ویڈیو مواد کی تخلیق کے تیزی سے ابھرتے ہوئے شعبے میں تخلیق کرنے، اختراع کرنے اور حصہ ڈالنے کے لیے بااختیار بنائے گی۔