PixVerse R1: रीयल-टाइम इंटरैक्टिव AI वीडियो का स्वागत
Alibaba समर्थित PixVerse ने R1 का अनावरण किया, यह पहला विश्व मॉडल है जो 1080p वीडियो जेनरेट कर सकता है और उपयोगकर्ता के इनपुट पर तुरंत प्रतिक्रिया दे सकता है, जो अनंत गेमिंग और इंटरैक्टिव सिनेमा के द्वार खोलता है।

अगर वीडियो अभी भी जेनरेट हो रहा हो तब भी आपको जवाब दे सके? PixVerse ने इस सवाल को बेकार बना दिया है।
13 जनवरी, 2026 को, Alibaba समर्थित स्टार्टअप PixVerse ने कुछ ऐसा जारी किया जो प्रोडक्ट अपडेट से कहीं ज्यादा बड़ा लग रहा है। R1 पहला रीयल-टाइम वर्ल्ड मॉडल है जो 1080p वीडियो जेनरेट कर सकता है और उपयोगकर्ता के इनपुट पर तुरंत प्रतिक्रिया दे सकता है। बैच में नहीं। प्रोग्रेस बार के बाद नहीं। अभी, जबकि आप देख रहे हैं।
रीयल-टाइम AI वीडियो जेनरेशन का मतलब है कि कैरेक्टर कमांड पर रो सकते हैं, नाच सकते हैं, फ्रीज हो सकते हैं या पोज दे सकते हैं, जिसमें बदलाव तुरंत होते हैं जबकि वीडियो चलता रहता है।
बैच प्रोसेसिंग से अनंत स्ट्रीम तक
परंपरागत वीडियो जेनरेशन इस तरह काम करता है: आप एक प्रॉम्प्ट लिखते हैं, कुछ सेकंड से लेकर मिनट तक प्रतीक्षा करते हैं, और एक निश्चित लंबाई का क्लिप प्राप्त करते हैं। यह रिक्वेस्ट-रिस्पांस पैटर्न है जो टेक्स्ट-टु-इमेज के शुरुआती दिनों से उधार लिया गया है। PixVerse R1 इस पैटर्न को पूरी तरह तोड़ देता है।
सिस्टम वीडियो जेनरेशन को उस चीज़ में बदल देता है जिसे कंपनी "अनंत, निरंतर और इंटरैक्टिव विजुअल स्ट्रीम" कहती है। कोई प्रतीक्षा नहीं। कोई पूर्वनिर्धारित अंतबिंदु नहीं। आप दृश्य को निर्देशित करते हैं जबकि यह सामने आता है।
रीयल-टाइम जेनरेशन के पीछे तकनीकी आर्किटेक्चर
आप डिफ्यूजन मॉडल्स को रीयल-टाइम उपयोग के लिए पर्याप्त तेज़ कैसे बनाते हैं? PixVerse ने इसे इसके द्वारा हल किया जिसे वे "टेम्पोरल ट्रेजेक्टरी फोल्डिंग" कहते हैं।
मानक डिफ्यूजन सैंपलिंग को दर्जनों पुनरावृत्ति चरणों की आवश्यकता होती है, प्रत्येक आउटपुट को शोर से सुसंगत वीडियो की ओर परिष्कृत करता है। R1 प्रत्यक्ष भविष्यवाणी के माध्यम से इस प्रक्रिया को मात्र एक से चार चरणों तक सीमित करता है। आप पारस्परिक जेनरेशन लचीलेपन के लिए रीयल-टाइम उपयोग के लिए आवश्यक गति का व्यापार करते हैं।
रीयल-टाइम प्रतिक्रिया ऐसे नई एप्लिकेशनें सक्षम बनाती है जो बैच जेनरेशन के साथ असंभव है, जैसे इंटरैक्टिव वर्णन और AI मूल गेमिंग।
प्रत्यक्ष भविष्यवाणी पूर्ण डिफ्यूजन सैंपलिंग की तुलना में सूक्ष्म जेनरेशन पर कम नियंत्रण प्रदान करती है।
अंतर्निहित मॉडल यह है जिसे PixVerse "ऑमनी नेटिव मल्टीमॉडल फाउंडेशन मॉडल" के रूप में वर्णित करता है। पाठ, छवि, ऑडियो और वीडियो को अलग-अलग प्रोसेसिंग चरणों के माध्यम से रूट करने के बजाय, R1 सभी इनपुट्स को एक एकीकृत टोकन स्ट्रीम के रूप में मानता है। यह आर्किटेक्चर विकल्प पारंपरिक मल्टी-मॉडल सिस्टम को परेशान करने वाली हैंडऑफ लेटेंसी को समाप्त करता है।
निर्माताओं के लिए इसका क्या मतलब है?
निहितार्थ तेज़ रेंडरिंग से परे जाते हैं। रीयल-टाइम जेनरेशन पूरी तरह से नई रचनात्मक वर्कफ़्लो सक्षम बनाता है।
AI मूल गेमिंग
ऐसे गेम की कल्पना करें जहां पर्यावरण और आख्यान गतिशील रूप से खिलाड़ी की क्रियाओं के जवाब में विकसित होते हैं, कोई पूर्वनिर्धारित कहानियां नहीं, कोई सामग्री सीमाएं नहीं।
इंटरैक्टिव सिनेमा
सूक्ष्म नाटक जहां दर्शक प्रभावित कर सकते हैं कि कहानी कैसे सामने आती है। शाखाओं के साथ अपनी स्वयं की रोमांचकारी घटना नहीं, बल्कि निरंतर आख्यान जो स्वयं को पुनर्निर्मित करता है।
लाइव निर्देशन
निर्देशक रीयल-टाइम में दृश्यों को समायोजित कर सकते हैं, विभिन्न भावनात्मक बीट्स, प्रकाश परिवर्तन या कैरेक्टर क्रियाओं का परीक्षण कर सकते हैं बिना फिर से रेंडर करने की प्रतीक्षा किए।
प्रतिस्पर्धी परिदृश्य: चीन का AI वीडियो प्रभुत्व
PixVerse R1 एक पैटर्न को मजबूत करता है जो 2025 के दौरान बनता रहा है: चीनी टीमें AI वीडियो जेनरेशन में अग्रणी हैं। AI बेंचमार्किंग फर्म आर्टिफिशियल एनालिसिस के अनुसार, शीर्ष आठ वीडियो जेनरेशन मॉडल में से सात चीनी कंपनियों से आते हैं। केवल इजराइली स्टार्टअप लाइटरिक्स इस धारा को तोड़ता है।
चीनी कंपनियों के AI वीडियो परिदृश्य को कैसे फिर से आकार दे रहे हैं, इस पर गहरा विश्लेषण के लिए हमारा विश्लेषण देखें: how Chinese companies are reshaping the competitive landscape।
"Sora अभी भी वीडियो जेनरेशन में गुणवत्ता की सीलिंग को परिभाषित करता है, लेकिन जेनरेशन समय और API लागत से सीमित है," नोट्स वेई सन, Counterpoint में प्रिंसिपल विश्लेषक। PixVerse R1 बिल्कुल उन सीमाओं पर हमला करता है, एक अलग मूल्य प्रस्ताव प्रदान करता है: अधिकतम गुणवत्ता नहीं, बल्कि अधिकतम प्रतिक्रिया।
| मेट्रिक | PixVerse R1 | पारंपरिक मॉडल्स |
|---|---|---|
| प्रतिक्रिया समय | रीयल-टाइम | सेकंड से मिनट |
| वीडियो लंबाई | अनंत स्ट्रीम | निश्चित क्लिप्स (5-30s) |
| उपयोगकर्ता इंटरैक्शन | निरंतर | प्रॉम्प्ट-फिर-प्रतीक्षा |
| रिज़ॉल्यूशन | 1080p | 4K तक (बैच) |
रीयल-टाइम वीडियो का व्यापार
PixVerse सिर्फ तकनीक नहीं बना रहा है, वे एक व्यवसाय बना रहे हैं। कंपनी ने अक्टूबर 2025 में वार्षिक आवर्ती राजस्व में $40 मिलियन की रिपोर्ट की और 100 मिलियन पंजीकृत उपयोगकर्ताओं तक पहुंची। सह-संस्थापक Jaden Xie का लक्ष्य उस उपयोगकर्ता आधार को मध्य 2026 तक 200 मिलियन तक दोगुना करना है।
स्टार्टअप ने पिछली शरद ऋतु में $60 मिलियन से अधिक एकत्रित किए, Alibaba द्वारा नेतृत्व किया गया, Antler की भागीदारी के साथ। यह पूंजी आक्रामक रूप से तैनात की जा रही है: कर्मचारी संख्या वर्ष के अंत तक 200 के करीब दोगुनी हो सकती है।
PixVerse स्थापित
कंपनी AI वीडियो जेनरेशन पर ध्यान केंद्रित करके लॉन्च करती है।
100M उपयोगकर्ता
प्लेटफॉर्म 100 मिलियन पंजीकृत उपयोगकर्ताओं तक पहुंचता है।
$60M+ जुटाए
Alibaba नेतृत्वाधीन फंडिंग राउंड $40M ARR पर।
R1 लॉन्च
पहला रीयल-टाइम वर्ल्ड मॉडल लाइव हो जाता है।
इसे स्वयं आज़माएं
R1 अभी realtime.pixverse.ai पर उपलब्ध है, हालांकि पहुंच वर्तमान में आमंत्रण-केवल है जबकि टीम बुनियादी ढांचे को स्केल करती है। अगर आप विश्व मॉडल के विकास का अनुसरण कर रहे हैं या TurboDiffusion के साथ प्रयोग किए हैं, तो R1 तार्किक अगला कदम का प्रतिनिधित्व करता है: केवल तेज़ जेनरेशन नहीं, बल्कि एक मौलिक रूप से अलग इंटरैक्शन पैराडाइम।
सवाल अब "AI वीडियो कितनी तेजी से जेनरेट कर सकता है?" नहीं है। सवाल यह है कि "जब वीडियो जेनरेशन में शून्य संवेदनशील लेटेंसी हो तो क्या संभव हो जाता है?" PixVerse ने अभी वह सवाल का जवाब देना शुरू किया है। बाकी हम पकड़ रहे हैं।
आगे क्या आता है?
1080p पर रीयल-टाइम जेनरेशन प्रभावशाली है, लेकिन प्रक्षेपवक्र स्पष्ट है: उच्च रिज़ॉल्यूशन, लंबी संदर्भ विंडो और गहरा मल्टीमॉडल एकीकरण। जैसे-जैसे बुनियादी ढांचा स्केल करता है और टेम्पोरल ट्रेजेक्टरी फोल्डिंग जैसी तकनीकें परिपक्व होती हैं, हम रीयल-टाइम 4K जेनरेशन को दिनचर्या बन सकते हैं।
अभी के लिए, R1 एक संकल्पना का प्रमाण है जो एक उत्पादन प्रणाली के रूप में दोगुना हो जाता है। यह दिखाता है कि "वीडियो जेनरेट करना" और "वीडियो निर्देशित करना" के बीच की रेखा धुंधली हो सकती है जब तक यह पूरी तरह गायब न हो जाए। यह सिर्फ तकनीकी उपलब्धि नहीं है। यह एक रचनात्मक है।
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Henry
रचनात्मक प्रौद्योगिकीविद्लुसाने से रचनात्मक प्रौद्योगिकीविद् जो यह खोज करते हैं कि AI कला से कहाँ मिलती है। इलेक्ट्रॉनिक संगीत सत्रों के बीच जनरेटिव मॉडल के साथ प्रयोग करते हैं।
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