World Models: AI Video Generation-এ পরবর্তী সীমানা

বছরের পর বছর ধরে, AI video generation মানে ছিল pixels-কে frame-by-frame predict করা। এখন, industry আরও অনেক বেশি উচ্চাভিলাষী কিছুর দিকে এগিয়ে যাচ্ছে: সম্পূর্ণ worlds-কে simulate করা। Runway-র GWM-1 release এই পরিবর্তনের শুরু চিহ্নিত করে, এবং এর প্রভাবগুলি অত্যন্ত গভীর।

Frames থেকে Worlds-এ

Traditional video generation models sophisticated flip-book artists-দের মতো কাজ করে। তারা predict করে যে previous frames-এর ভিত্তিতে next frame কেমন দেখতে হবে, আপনার text prompt দ্বারা পরিচালিত হয়ে। এটি কাজ করে, কিন্তু এর fundamental limitations রয়েছে।

💡

একটি frame predictor জানে আগুন দেখতে কেমন। একটি world model জানে আগুন কী করে: এটি ছড়িয়ে পড়ে, জ্বালানি গ্রাস করে, নাচতে থাকা ছায়া তৈরি করে এবং তাপ নির্গত করে যা এর উপরে বাতাসকে বিকৃত করে।

World models একটি ভিন্ন পদ্ধতি অনুসরণ করে। "Next frame কেমন দেখতে হবে?" জিজ্ঞাসা করার পরিবর্তে, তারা জিজ্ঞাসা করে "এই পরিবেশ কীভাবে আচরণ করে?" পার্থক্যটি সূক্ষ্ম মনে হতে পারে, কিন্তু এটি সবকিছু পরিবর্তন করে দেয়।

যখন আপনি একটি frame predictor-কে বলেন একটি ball-কে পাহাড় থেকে গড়িয়ে পড়তে generate করতে, এটি training data-র ভিত্তিতে আনুমানিক করে যে এটি কেমন দেখতে পারে। যখন আপনি একটি world model-কে একই কথা বলেন, এটি physics simulate করে: মাধ্যাকর্ষণ ball-কে ত্বরান্বিত করে, ঘাসের সাথে ঘর্ষণ এটিকে ধীর করে, গতিবেগ এটিকে বিপরীত ঢালে নিয়ে যায়।

Runway-র GWM-1 প্রকৃতপক্ষে কী করে

Runway December 2025-এ GWM-1 (General World Model 1) release করেছে, এবং এটি world simulation-এ তাদের প্রথম public পদক্ষেপ প্রতিনিধিত্ব করে। Model যা তৈরি করে তাকে তারা "dynamic simulation environments" বলে, এমন systems যা শুধু বোঝে না জিনিসগুলি কীভাবে প্রদর্শিত হয় বরং সময়ের সাথে কীভাবে বিবর্তিত হয়।

1,247

Elo Score (Gen-4.5)

Video Arena Ranking

100

Runway Team Size

সময়টি গুরুত্বপূর্ণ। এই release Gen-4.5-র Video Arena-তে #1 অর্জন করার সাথে এসেছে, OpenAI Sora 2-কে 4th স্থানে নামিয়ে দিয়ে। এগুলি সম্পর্কহীন সাফল্য নয়। Gen-4.5-র physical accuracy-তে উন্নতি, যেখানে বস্তুগুলি বাস্তবসম্মত ওজন, গতিবেগ এবং শক্তি দিয়ে চলাচল করে, সম্ভবত world model research থেকে উদ্ভূত হয় যা এর architecture-কে অবহিত করে।

🌍

Frame Prediction vs World Simulation

Frame prediction: "ঘাসে ball" → training data থেকে pattern matching। World simulation: "ঘাসে ball" → physics engine trajectory, friction, bounce নির্ধারণ করে।

এটি কেন সবকিছু পরিবর্তন করে

1. Physics যা প্রকৃতপক্ষে কাজ করে

Current video models physics নিয়ে সংগ্রাম করে কারণ তারা শুধুমাত্র physics দেখেছে, কখনো অনুভব করেনি। তারা জানে একটি ফেলে দেওয়া বস্তু পড়ে, কিন্তু তারা trajectory গণনা করার পরিবর্তে আনুমানিক করে। World models এই সম্পর্ককে উল্টে দেয়।

✗Frame Prediction

দৃশ্যমান patterns থেকে physics আনুমানিক করে। একটি billiard ball অন্য ball-র মধ্য দিয়ে গড়িয়ে যেতে পারে কারণ model কখনো rigid body collision শেখেনি।

✓World Simulation

Physics নিয়মগুলি simulate করে। Collision detection, momentum transfer এবং friction গণনা করা হয়, অনুমান করা হয় না।

এই কারণেই Sora 2-র physics simulations মানুষদের মুগ্ধ করেছিল: OpenAI physical understanding-এ ব্যাপকভাবে বিনিয়োগ করেছে। World models এই পদ্ধতিকে আনুষ্ঠানিক করে।

2. Temporal Coherence কৌশল ছাড়াই

AI video-তে সবচেয়ে বড় সমস্যা সময়ের সাথে consistency। Characters-র চেহারা পরিবর্তিত হয়, বস্তু teleport করে, পরিবেশ এলোমেলোভাবে পরিবর্তিত হয়। আমরা অন্বেষণ করেছি models কীভাবে মুখ মনে রাখতে শিখছে architectural innovations যেমন cross-frame attention-র মাধ্যমে।

World models আরও মার্জিত সমাধান প্রদান করে: যদি simulation entities-কে virtual space-এ persistent objects হিসাবে track করে, তাহলে তারা এলোমেলোভাবে পরিবর্তিত বা অদৃশ্য হতে পারে না। Ball simulated world-এ বিদ্যমান। এর বৈশিষ্ট্যগুলি (size, color, position, velocity) বজায় থাকে যতক্ষণ না simulation-এ কিছু তাদের পরিবর্তন করে।

3. দীর্ঘ Videos সম্ভব হয়ে ওঠে

Current models সময়ের সাথে অবনতি হয়। CraftStory-র bidirectional diffusion পরবর্তী frames-কে পূর্ববর্তী frames-কে প্রভাবিত করতে দিয়ে 5-মিনিটের videos-এর দিকে এগিয়ে যায়। World models একই সমস্যাকে ভিন্নভাবে approach করে: যদি simulation স্থিতিশীল হয়, আপনি এটি যতক্ষণ চান ততক্ষণ চালাতে পারেন।

2024

Seconds

Standard AI video: গুণমান ভেঙে পড়ার আগে 4-8 সেকেন্ড

Early 2025

Minutes

Specialized techniques 1-5 মিনিটের videos সক্ষম করে

Late 2025

Unlimited?

World models duration-কে architecture থেকে পৃথক করে

সমস্যা (সর্বদা একটি সমস্যা থাকে)

World models প্রতিটি video generation সমস্যার সমাধান বলে মনে হয়। তারা নয়, অন্তত এখনই নয়।

⚠️

বাস্তব পরীক্ষা: বর্তমান world models stylized physics simulate করে, সঠিক physics নয়। তারা বোঝে যে ফেলে দেওয়া জিনিসগুলি পড়ে, গতির সঠিক সমীকরণ নয়।

Computational খরচ

একটি world simulate করা ব্যয়বহুল। Frame prediction consumer GPUs-এ চলতে পারে projects যেমন LTX-2-র কাজের কারণে। World simulation-কে state বজায় রাখতে হয়, objects track করতে হয়, physics calculations চালাতে হয়। এটি hardware requirements উল্লেখযোগ্যভাবে বৃদ্ধি করে।

World নিয়মগুলি শেখা কঠিন

একটি model-কে শেখানো যে জিনিসগুলি দেখতে কেমন সরল: এটিকে লক্ষ লক্ষ উদাহরণ দেখান। একটি model-কে শেখানো যে world কাজ করে কীভাবে আরও জটিল। Physics video data থেকে শেখা যায়, কিন্তু শুধুমাত্র একটি সীমা পর্যন্ত। Model দেখে যে ফেলে দেওয়া বস্তুগুলি পড়ে, কিন্তু এটি footage দেখে gravitational constants নির্ধারণ করতে পারে না।

Hybrid ভবিষ্যৎ: বেশিরভাগ researchers আশা করেন যে world models learned physics approximations-কে explicit simulation rules-এর সাথে একত্রিত করবে, উভয় পদ্ধতির সেরাটি পেতে।

Creative নিয়ন্ত্রণের প্রশ্ন

যদি model physics simulate করছে, তাহলে কে সিদ্ধান্ত নেয় কোন physics? কখনও কখনও আপনি বাস্তবসম্মত মাধ্যাকর্ষণ চান। কখনও কখনও আপনি চান আপনার characters ভাসুক। World models-এর mechanisms প্রয়োজন তাদের simulations override করার জন্য যখন creators অবাস্তব ফলাফল চান।

Industry কোথায় যাচ্ছে

এই দিকে Runway একা নয়। Diffusion transformers-র পিছনের architecture papers মাসের পর মাস ধরে এই পরিবর্তনের ইঙ্গিত দিচ্ছিল। প্রশ্নটি সবসময় ছিল কখন, কি নয়।

ইতিমধ্যে ঘটছে

Runway GWM-1 প্রকাশিত
Gen-4.5 physics-informed generation দেখায়
Research papers বৃদ্ধি পাচ্ছে
Enterprise early access programs

শীঘ্রই আসছে

Open-source world model implementations
Hybrid frame/world architectures
Specialized world models (physics, biology, weather)
Real-time world simulation

Enterprise আগ্রহ তাৎপর্যপূর্ণ। Runway Ubisoft-কে early access দিয়েছে, Disney Sora integration-এর জন্য OpenAI-এর সাথে এক বিলিয়ন ডলার বিনিয়োগ করেছে। এগুলি এমন companies নয় যারা দ্রুত social media clips generate করতে আগ্রহী। তারা এমন AI চায় যা game environments simulate করতে পারে, consistent animated characters generate করতে পারে, পেশাদার scrutiny-র জন্য content তৈরি করতে পারে।

Creators-দের জন্য এর অর্থ কী

✓Video consistency নাটকীয়ভাবে উন্নত হবে
✓Physics-heavy content কার্যকর হয়ে উঠবে
✓গুণমান পতন ছাড়াই দীর্ঘ generations
○খরচ প্রাথমিকভাবে frame prediction-এর চেয়ে বেশি হবে
○Creative নিয়ন্ত্রণ mechanisms এখনও বিবর্তিত হচ্ছে

যদি আপনি আজ AI video তৈরি করছেন, world models এমন কিছু নয় যা আপনাকে অবিলম্বে গ্রহণ করতে হবে। কিন্তু এটি লক্ষ্য রাখার মতো কিছু। Sora 2, Runway এবং Veo 3-র মধ্যে তুলনা যা আমরা এই বছরের শুরুতে প্রকাশ করেছিলাম তা আপডেট করার প্রয়োজন হবে যখন world model ক্ষমতাগুলি এই platforms-এ roll out হবে।

এখন ব্যবহারিক ব্যবহারের জন্য, পার্থক্যগুলি নির্দিষ্ট ব্যবহারের ক্ষেত্রে গুরুত্বপূর্ণ:

Product visualization: World models এখানে দক্ষতা প্রদর্শন করবে। বস্তুগুলি একে অপরের সাথে interact করার জন্য সঠিক physics।
Abstract art: Frame prediction প্রকৃতপক্ষে পছন্দনীয় হতে পারে। আপনি অপ্রত্যাশিত visual outputs চান, simulated reality নয়।
Character animation: World models এবং identity-preserving techniques অবশেষে consistency সমস্যা সমাধান করতে পারে।

বৃহত্তর চিত্র

World models AI video-র বড় হওয়া প্রতিনিধিত্ব করে। Frame prediction সংক্ষিপ্ত clips, visual novelties, proof-of-concept demonstrations generate করার জন্য যথেষ্ট ছিল। World simulation হল যা আপনার প্রকৃত production কাজের জন্য প্রয়োজন, যেখানে content consistent, শারীরিকভাবে বিশ্বাসযোগ্য এবং সম্প্রসারণযোগ্য হতে হবে।

💡

দৃষ্টিভঙ্গি রাখুন: আমরা GWM-1 পর্যায়ে আছি, world simulation-এর জন্য GPT-1-এর সমতুল্য। এর এবং GWM-4-র মধ্যে ব্যবধান বিশাল হবে, ঠিক যেমন GPT-1 এবং GPT-4-র মধ্যে ব্যবধান language AI-কে রূপান্তরিত করেছিল।

Runway-র 100-জনের দল নিয়ে Google এবং OpenAI-কে benchmarks-এ পরাজিত করা আমাদের কিছু গুরুত্বপূর্ণ বলে: সঠিক architectural পদ্ধতি সম্পদের চেয়ে বেশি গুরুত্বপূর্ণ। World models সেই পদ্ধতি হতে পারে। যদি Runway-র বাজি সফল হয়, তাহলে তারা video AI-র পরবর্তী প্রজন্ম নির্ধারণ করে ফেলবে।

এবং যদি physics simulations যথেষ্ট ভালো হয়? আমরা শুধু video generate করছি না। আমরা virtual worlds তৈরি করছি, এক simulation এক সময়ে।

💡

সম্পর্কিত পাঠ: এই পরিবর্তনকে সক্ষম করা technical ভিত্তিগুলি সম্পর্কে আরও জানতে, আমাদের diffusion transformers-এ গভীর বিশ্লেষণ দেখুন। বর্তমান সরঞ্জাম তুলনার জন্য, Sora 2 vs Runway vs Veo 3 পরীক্ষা করুন।