Henry· AI مصنف، انسانی جائزے کے ساتھ2026 میں مصنوعی ذہانت کی ویڈیو میں عالمی نموذج کا انقلاب: فزکس کی نقالی پکسل کی تیاری کی جگہ کیسے لے رہی ہے
پکسل کے اندازے سے لے کر فزکس کی نقالی تک، عالمی ماڈل بنیادی طور پر تبدیل کر رہے ہیں کہ مصنوعی ذہانت ویڈیو کیسے بناتی ہے۔ یہاں بتایا گیا ہے کہ یہ تخلیق کاروں کے لیے کیوں اہم ہے۔
کیا آپ کو یاد ہے جب مصنوعی ذہانت کی ویڈیو ایک عجیب خواب جیسی لگتی تھی؟ چیزیں ایک دوسرے میں تبدیل ہو رہی تھیں، سات انگلیوں والا ہاتھ، فزکس جو ایم سی ایشر کو معمولی بناتا ہے۔ یہ دور ختم ہو رہا ہے۔ اس لیے نہیں کہ ماڈل پکسل اندازہ لگانے میں بہتر ہو گئے ہیں، بلکہ اس لیے کہ انہوں نے بالکل اندازہ لگانا بند کر دیا۔
پکسل کی پیش گوئی کا مسئلہ
برسوں سے، ویڈیو کی تیاری کے ماڈل انتہائی نفیس ستاروں کی طرح کام کر رہے تھے۔ ایک فریم کو دیکھ کر، انہوں نے اندازہ لگایا کہ اگلا فریم کیسا ہو سکتا ہے۔ پھر اگلا۔ اور اگلا۔ ہر اندازہ غلطیوں کو جمع کرتا ہے جب تک حقیقت ایک پابندی سے بجائے محدود نہ رہے۔
یہی وجہ ہے کہ مصنوعی ذہانت کی ابتدائی ویڈیوز نے کافی اوپر کی طرف ڈالا ہوا دیکھا، گیندیں میزوں کے ذریعے گزرتی ہیں، اور مشہور "بلی مائع بننا" کا واقعہ۔ ماڈل کو کشش ثقل، سختی، یا بلی کی شریح الاعظم کا کوئی تصور نہیں تھا۔ یہ صرف جانتا تھا کہ عام طور پر دوسرے پکسل کے بعد کون سے پکسل آتے ہیں۔
نتائج اکثر خوبصورت، کبھی کبھی مفید، اور ہمیشہ ان طریقوں سے تھوڑے غلط تھے جو ہماری غیر حقیقی وادی کے شناخت کنندگان کو متحرک کرتے تھے۔
عالمی ماڈل: ایک بنیادی تبدیلی
2026 وہ سال ہے جب صنعت نے اجتماعی طور پر کہا: "اگر ہم پکسل کی پیش گوئی بند کر کے فزکس کی نقالی شروع کریں؟"
عالمی ماڈل ایک نمونہ میں تبدیلی کی نمائندگی کرتے ہیں۔ "اگلے کون سے پکسل آتے ہیں؟" سوال کرنے کی بجائے، وہ پوچھتے ہیں "اس صحنے میں واقعی کیا ہوگا؟" فرق گہرا ہے۔
Runway GWM-1: پہلا عام عالمی ماڈل
Runway کے عام عالمی ماڈل (GWM-1) نے 2025 کے آخر میں دربدری کی اور فوری طور پر فزکس سے آگاہ نسل کیسی لگتی ہے اس کا مظاہرہ کیا۔ Runway ویڈیو میں ایک گیند ڈالیں، اور یہ درست طریقے سے اچھلتی ہے۔ پانی ڈالیں، اور یہ صحیح چپچپا پن کے ساتھ بہتا ہے۔ حروف زمین کے ذریعے اپنی ٹانگوں سے گزرے بغیر چلتے ہیں۔
جادو اس لیے ہوتا ہے کیونکہ GWM-1 صحنے کی فزکس حالت کی ایک اندرونی نمائندگی برقرار رکھتا ہے۔ یہ شے کی پوزیشن، رفتار، بڑے پیمانے اور مادی خصوصیات کو ٹریک کرتا ہے۔ نسل اس ریاست کی ایک آگے کی نقالی بن جاتی ہے، پکسل میں دیکھی گئی، بصری نمونوں کے بارے میں شماریاتی اندازہ کی بجائے۔
World Labs Marble: مکانی ذہانت
Fei-Fei Li کی World Labs نے Marble کے ساتھ ایک مختلف نقطہ نظر اختیار کیا۔ تمام فزکس کی نقالی کرنے کی بجائے، Marble مکانی ذہانت پر توجہ مرکز کرتا ہے: سمجھ کہ 3D خلا اور اشیاء اس کو کیسے قبضہ کرتے ہیں۔
غیر معمولی مکانی استدلال۔ اشیاء مستقل پوزیشن اور اسکیل برقرار رکھتے ہیں۔ کیمرہ کی نقل مناسب منطقی اثر پیدا کرتی ہے۔ اشیاء اب صحنے کے پار غائب نہیں ہوتی ہیں۔
محدود مکانی سمجھ۔ اشیاء بہاؤ، سائز تبدیل، یا ایک ہی ویڈیو کے اندر مختلف زاویوں سے غیر مطابقت ظاہر ہو سکتی ہیں۔
Meta Mango: خاموش مدمقابل
Meta کا "Mango" ماڈل کافی حد تک خفیہ رہتا ہے، 2026 کی پہلی نصف میں رہائی کی توقع ہے۔ جو ہم جانتے ہیں: یہ عالمی ماڈلنگ کو Meta کے بھاری سوشل میڈیا تقسیم کے فائدے کے ساتھ یکجا کرتا ہے۔ تصور کریں مصنوعی ذہانت ویڈیو کی تیاری براہ راست Instagram، WhatsApp، اور Facebook میں سرایت شدہ۔ تکنیکی صلاحیتیں رسائی سے کم اہم ہیں۔
یہ تخلیق کاروں کے لیے کیوں اہم ہے
پیش گوئی کے قابل نتائج
اور امید نہ رکھیں کہ فزکس کام کریں گے۔ جب آپ ایک اچھلتی گیند مانگتے ہیں، تو آپ کو اچھلتی گیند ملتی ہے۔
کم دوبارہ تولید
روایتی ماڈلز کو فزکس کے لحاظ سے معقول نتائج حاصل کرنے کے لیے بہت سی کوششوں کی ضرورت تھی۔ عالمی ماڈل اکثر پہلی کوشش میں اسے نیل کرتے ہیں۔
پیچیدہ تعاملات
متعدد شے کے صحنے مناسب تصادم، عکاسی، اور سائے کے ساتھ ممکن ہو جاتے ہیں۔ پہلے، مزید عناصر کا اضافہ اس کا مطلب تھا کہ نمائندگی سے زیادہ اخترامات۔
طویل ہم آہنگ ویڈیوز
پکسل کی پیش گوئی سے غلطی کے جمع کے بغیر، ویڈیوز سیکنڈ کی بجائے منٹ کے لیے ہم آہنگ رہتے ہیں۔
تکنیکی بنیادیں
فضول کے لیے: عالمی ماڈل عام طور پر ایک ادراک ماڈیول (موجودہ حالت کی سمجھ)، ایک力학 ماڈیول (اس بات کی پیش گوئی کہ وہ حالت کیسے تیار ہوتی ہے)، اور ایک رینڈرنگ ماڈیول (حالت کو پکسل میں تبدیل کرتے ہیں) کو یکجا کرتے ہیں۔ اسے فزکس انجن سے ملتا ہے اعصابی نیٹ ورک سے ملتا ہے شعاع ٹریسنگ سے سوچیں۔
ادراک ماڈیول ان پٹ فریمز یا اشاروں کا تجزیہ کرتا ہے ایک اندرونی صحنے کی نمائندگی بنانے کے لیے۔ اس میں شامل ہو سکتے ہیں:
| جائیداد | مثال |
|---|---|
| چیزوں کی پوزیشن | کروڑ میٹر (0.3، 0.8، 0.5) میں |
| رفتار | 2 میٹر/سیکنڈ کی رفتار سے زمین کی طرف بڑھ رہے ہیں |
| مادی خصوصیات | ربڑ، لچکدار تصادم گتانک 0.7 |
| ماحولیاتی عوامل | زمین کی کشش ثقل، کوئی ہوا نہیں |
Dynamik ماڈیول پھر وقت سے آگے نقالی کرتا ہے۔ یہ نقالی ویڈیو ڈیٹا سے سیکھا جا سکتا ہے (فزکس کیسا لگتا ہے سیکھنا) یا مشروط طور پر بنایا جا سکتا ہے (اصل فزکس مساوات کو نافذ کرنا)۔ زیادہ تر موجودہ عالمی ماڈل ہائبرڈ طریقے استعمال کرتے ہیں۔
Sora 2 سوال
OpenAI کے Sora 2، ستمبر 2025 میں جاری، ایک دلچسپ محل وقوع میں بیٹھتا ہے۔ اس نے فزکس کی درستگی میں قابل ذکر فائدہ حاصل کیا بغیر صریح طور پر عالمی ماڈل کے طور پر مسوق کیے۔ سسٹم اس سے ظاہر کرتا ہے جو کچھ "ابھرتے ہوئے عالمی ماڈلنگ" کہتے ہیں، جہاں حقیقی دنیا کی ویڈیو پر کافی تربیت ماڈل کو فزکس کی پابندیوں کو مختلف طور پر سیکھنے دیتی ہے۔
کیا Sora 2 ایک "حقیقی" عالمی ماڈل ہے آپ کی تعریف پر منحصر ہے۔ عملی نتیجہ: یہ مقصد سے نرم عالمی ماڈل کے طور پر تقریباً اچھی طرح سے فزکس کو سنبھالتا ہے۔ تخلیق کاروں کے لیے، فلسفیانہ تمیز آؤٹ پٹ کے معیار سے کم اہم ہے۔
Sora 2 کا نقطہ نظر ایک ممکنہ مستقبل تجویز کرتا ہے جہاں عالمی ماڈل صریح فزکس نقالی کی ضرورت کے بجائے پیمانے سے قدرتی طور پر ابھرتے ہیں۔ صریح اور ابھرتے ہوئے عالمی ماڈلنگ کے درمیان بحث ممکنہ طور پر تحقیق کی اگلی نسل کو بیان کرے گی۔
2026 اور اس کے بعد کے لیے اس کا کیا مطلب ہے
عالمی ماڈل کا پھیلاؤ
توقع کریں کہ ہر بڑا منصہ عالمی ماڈل کی صلاحیت کو یا تو جاری کریں یا اعلان دیں۔ "قابل قبول مصنوعی ذہانت ویڈیو" کے لیے بنیادی لائن ڈرامائی طور پر بدلتا ہے۔
حقیقی وقت عالمی ماڈل
موجودہ عالمی ماڈل مہنگے ہیں۔ سال کے وسط تک، اضافیات نزدیک حقیقی وقت کی نسل کو فعال کریں، پیداواری اور جائزہ کے پیش منصوبوں کو ایک ورکفلو میں حل کریں۔
تاثیر پذیر عالمی ماڈل
حتمی مقصد: عالمی ماڈل جو آپ حقیقی وقت میں تاثیر دے سکتے ہیں، فزکس پیرامیٹرز کو ایڈجسٹ کرتے ہیں، شے کی خصوصیات، اور کیمرہ کے زاویے جبکہ نقالی چل رہی ہے۔
بڑی تصویر
عالمی ماڈل محض تکنیکی اپ گریڈ سے زیادہ کی نمائندگی کرتے ہیں۔ وہ اس بات میں تبدیلی کا اشارہ کرتے ہیں کہ ہم مصنوعی ذہانت سے بنائی گئی مواد کے بارے میں کیسے سوچتے ہیں۔ ہم "مصنوعی ذہانت جیسے فنکار" سے "مصنوعی ذہانت حقیقت نقل کار" میں منتقل ہو رہے ہیں۔ خلاق مضمرات دلکش ہیں۔
جب آپ کا ٹول درست طریقے سے فزکس کی نقالی کر سکتا ہے، تو سوال "یہ صحیح دیکھے گا؟" سے "میں کون سی فزکس چاہتا ہوں؟" میں تبدیل ہو جاتا ہے۔ مقصد سے حقیقت کو آرٹسٹک اثر کے لیے توڑنے کو تصور کریں، یہ جانتے ہوئے کہ ماڈل اس کے ترک کردہ قوانین کو سمجھتا ہے۔
متعلقہ پڑھنا: یہ کہ کیسے یہ ماڈل وسیع تر منظر نامے میں فٹ ہیں، اس کے لیے مزید اضافے کے لیے، Sora 2، Runway، اور Veo 3 کے درمیان ہماری موازنہ دیکھیں۔ تکنیکی بنیادوں کے لیے، diffusion transformers پر ہمارے ٹکڑے کو تلاش کریں۔
عملی تجاویز
اگر آپ 2026 میں ٹولس کا انتخاب کر رہے ہیں تو اپنے استعمال کے معاملے کے لیے فزکس کی درستگی اہم ہے:
- ✓حقیقت پسندانہ چیزوں کے تعاملات کے ساتھ پروڈکٹ ڈیموز
- ✓مناسب حرکت کی فزکس کے ساتھ کھیل یا عمل مواد
- ✓تعمیری یا ڈیزائن تصور
- ✓جسمانی تصورات کا مظاہرہ کرنے والا تعلیمی مواد
- ✓تجریدی فنی مواد (روایتی diffusion کافی ہو سکتا ہے)
- ✓تہذیب انیمیشن جان بوجھ سے غیر حقیقت پسندانہ فزکس کے ساتھ
فزکس کے سنگین ایپلیکیشنز کے لیے، عالمی ماڈل کے طریقوں کو ترجیح دیں۔ فنی کام کے لیے جہاں فزکس کی درستگی کم اہم ہے، روایتی diffusion ماڈل طاقتور رہتے ہیں اور اکثر تیز ہوتے ہیں۔
حتمی خیالات
پکسل کی پیش گوئی کا دور ہمیں اچھی طرح سے خدمت دی۔ اس نے ثابت کیا کہ مصنوعی ذہانت ویڈیو ممکن تھی اور پورے صنعت کو متحرک کیا۔ لیکن کسی بھی ٹیکنالوجی کی طرح، یہ اپنی حدود تک پہنچا۔ عالمی ماڈل اگلا باب دیتے ہیں: مصنوعی ذہانت جو نہ صرف کل्पना کرتی ہے کہ ویڈیو کیسی لگ سکتی ہے، بلکہ سمجھتی ہے کہ حقیقت کیسی لگتی ہے۔
تخلیق کاروں کے لیے، اس کا مطلب کم حیرت، بہتر کنٹرول، اور ویڈیوز ہے جو درست لگتی ہیں دوبارہ تولید کی ایک درجن کوششوں کی ضرورت کے بغیر۔ ناظرین کے لیے، یہ مصنوعی ذہانت کا مواد مطلب ہے جو ہمارے "کچھ غلط ہے" کے احساسات کو متحرک کرنا بند کر دیتا ہے۔
منتقلی رات بھر نہیں ہوگی۔ بہت سی ورکفلوز ہائبرڈ انجام دیتے ہیں، رفتار اور انداز کے لیے روایتی diffusion کو ملا کر اور فزکس کی درستگی کے لیے عالمی ماڈل۔ لیکن سمت واضح ہے: مصنوعی ذہانت ویڈیو کا مستقبل فزکس سب سے پہلے ہے۔
اور سچ کہتے ہیں؟ یہ وقت ہے کہ وہ ڈیجیٹل گیند سیکھے کہ کیسے اچھلنی ہے۔
Lausanne سے تعلق رکھنے والا تخلیقی ٹیکنالوجسٹ جو AI اور فن کے ملاپ کو دریافت کرتا ہے۔ الیکٹرانک موسیقی کے سیشنز کے درمیان جنریٹو ماڈلز کے تجربات کرتا ہے۔
View profile →متعلقہ مضامین
ان متعلقہ پوسٹس کے ساتھ مزید دریافت کریں
مفت لا محدود AI ویڈیو ٹولز: 2026 میں کیا کام کرتا ہے
مفت لا محدود AI ویڈیو ٹولز عموماً قطار پر مبنی یا مقامی ہوتے ہیں۔ جانیں کہ حقیقت میں کیا لا محدود ہے، کیا چیز سست کرتی ہے، اور 2026 کے لیے قابلِ عمل سیٹ اپ کیسے منتخب کریں۔
اے آئی ویڈیو ایکسٹینڈر: 2026 میں ویڈیو کو لمبا کریں
2026 میں ویڈیو کو لمبا کرنے کے لیے اے آئی ویڈیو ایکسٹینڈر استعمال کریں۔ توسیع کی حدود کا موازنہ کریں، تسلسل کو برقرار رکھیں، اور تیار کردہ یا موجودہ کلپس کے لیے ورک فلو کا انتخاب کریں۔
بہترین مفت ٹیکسٹ ٹو ویڈیو AI ٹولز: 2026 گائیڈ
2026 میں بہترین مفت ٹیکسٹ ٹو ویڈیو AI ٹولز کا موازنہ کریں، بشمول ان کی حقیقی کریڈٹ حدود، واٹر مارکس، مقامی سیٹ اپ کے سمجھوتے، اور عملی ٹیسٹ پلان۔