ورلڈ ماڈلز: AI ویڈیو جنریشن میں نیا سرحد

فریمز سے ورلڈز تک

روایتی ویڈیو جنریشن ماڈل نفیس فلپ بک آرٹسٹ کی طرح کام کرتے ہیں۔ وہ پچھلے فریمز کی بنیاد پر اور آپ کے ٹیکسٹ پرامپٹ کی رہنمائی میں اندازہ لگاتے ہیں کہ اگلا فریم کیسا نظر آنا چاہیے۔ یہ کام کرتا ہے، لیکن اس کی بنیادی حدود ہیں۔

ورلڈ ماڈل ایک مختلف نقطہ نظر اختیار کرتے ہیں۔ "اگلا فریم کیسا نظر آنا چاہیے؟" پوچھنے کے بجائے، وہ پوچھتے ہیں "یہ ماحول کیسے برتاؤ کرتا ہے؟" فرق لطیف معلوم ہوتا ہے، لیکن یہ سب کچھ بدل دیتا ہے۔

جب آپ فریم پیش گو سے کہتے ہیں کہ ایک گیند پہاڑی سے نیچے لڑھکتے ہوئے بنائے، تو یہ ٹریننگ ڈیٹا کی بنیاد پر اندازہ لگاتا ہے کہ یہ کیسا دکھ سکتا ہے۔ جب آپ ورلڈ ماڈل سے یہی کہتے ہیں، تو یہ فزکس کی تخلیق کرتا ہے: کشش ثقل گیند کو تیز کرتی ہے، گھاس کے ساتھ رگڑ اسے سست کرتی ہے، رفتار اسے مخالف ڈھلوان پر لے جاتی ہے۔

Runway کا GWM-1 واقعی کیا کرتا ہے

Runway نے دسمبر 2025 میں GWM-1 (جنرل ورلڈ ماڈل 1) جاری کیا، اور یہ ورلڈ سمیولیشن کی طرف ان کا پہلا عوامی قدم ہے۔ ماڈل وہ چیز بناتا ہے جسے وہ "ڈائنمک سمیولیشن انوائرنمنٹس" کہتے ہیں، ایسے نظام جو نہ صرف یہ سمجھتے ہیں کہ چیزیں کیسی نظر آتی ہیں بلکہ وقت کے ساتھ کیسے ارتقا پذیر ہوتی ہیں۔

ٹائمنگ اہم ہے۔ یہ ریلیز Gen-4.5 کے ویڈیو ایرینا میں نمبر 1 پر پہنچنے کے ساتھ آئی، جس نے OpenAI Sora 2 کو چوتھے مقام پر دھکیل دیا۔ یہ غیر متعلق کامیابیاں نہیں ہیں۔ Gen-4.5 کی فزیکل درستگی میں بہتری، جہاں اشیاء حقیقی وزن، رفتار اور قوت کے ساتھ حرکت کرتی ہیں، ممکنہ طور پر ورلڈ ماڈل ریسرچ سے ماخوذ ہے جو اس کی تعمیر کو متاثر کرتی ہے۔

یہ سب کچھ کیوں بدل دیتا ہے

1. فزکس جو واقعی کام کرتے ہیں

موجودہ ویڈیو ماڈل فزکس کے ساتھ جدوجہد کرتے ہیں کیونکہ انہوں نے صرف فزکس دیکھی ہے، کبھی تجربہ نہیں کیا۔ وہ جانتے ہیں کہ گری ہوئی چیز گرتی ہے، لیکن وہ راستے کا حساب لگانے کی بجائے اندازہ لگاتے ہیں۔ ورلڈ ماڈل اس تعلق کو پلٹ دیتے ہیں۔

یہی وجہ ہے کہ Sora 2 کے فزکس سمیولیشنز نے لوگوں کو متاثر کیا: OpenAI نے فزیکل سمجھ میں بڑی سرمایہ کاری کی۔ ورلڈ ماڈل اس نقطہ نظر کو باقاعدہ بناتے ہیں۔

2. حربوں کے بغیر عارضی ہم آہنگی

AI ویڈیو میں سب سے بڑا درد کا نقطہ وقت کے ساتھ مستقل مزاجی رہا ہے۔ کردار شکل بدلتے ہیں، اشیاء ٹیلی پورٹ ہوتی ہیں، ماحول بے ترتیب طریقے سے تبدیل ہوتے ہیں۔ ہم نے دریافت کیا ہے کہ ماڈل کیسے چہروں کو یاد رکھنا سیکھ رہے ہیں تعمیراتی جدتوں کے ذریعے جیسے کراس فریم اٹینشن۔

ورلڈ ماڈل زیادہ خوبصورت حل پیش کرتے ہیں: اگر سمیولیشن وجودوں کو ورچوئل اسپیس میں مستقل اشیاء کے طور پر ٹریک کرتی ہے، تو وہ بے ترتیب طریقے سے تبدیل یا غائب نہیں ہو سکتے۔ گیند تخلیق شدہ دنیا میں موجود ہے۔ اس کی خصوصیات (سائز، رنگ، پوزیشن، رفتار) برقرار رہتی ہیں جب تک کہ سمیولیشن میں کچھ انہیں تبدیل نہ کرے۔

3. لمبی ویڈیوز ممکن ہو جاتی ہیں

موجودہ ماڈل وقت کے ساتھ خراب ہوتے ہیں۔ CraftStory کا دو طرفہ ڈفیوژن 5 منٹ کی ویڈیوز کی طرف بڑھتا ہے بعد کے فریمز کو پہلے والوں پر اثر انداز ہونے کی اجازت دے کر۔ ورلڈ ماڈل اسی مسئلے کو مختلف طریقے سے حل کرتے ہیں: اگر سمیولیشن مستحکم ہے، تو آپ اسے جتنا چاہیں چلا سکتے ہیں۔

مشکل (ہمیشہ ایک مشکل ہوتی ہے)

ورلڈ ماڈل ہر ویڈیو جنریشن مسئلے کا حل لگتے ہیں۔ وہ نہیں ہیں، کم از کم ابھی نہیں۔

کمپیوٹیشنل لاگت

دنیا کی تخلیق مہنگی ہے۔ فریم پیش گوئی LTX-2 جیسے منصوبوں کے کام کی بدولت کنزیومر GPUs پر چل سکتی ہے۔ ورلڈ سمیولیشن کو حالت برقرار رکھنے، اشیاء کو ٹریک کرنے، فزکس کیلکولیشنز چلانے کی ضرورت ہوتی ہے۔ یہ ہارڈویئر کی ضروریات کو نمایاں طور پر بڑھاتا ہے۔

ورلڈ کے اصولوں کو سیکھنا مشکل ہے

ایک ماڈل کو سکھانا کہ چیزیں کیسی دکھتی ہیں سادہ ہے: اسے لاکھوں مثالیں دکھائیں۔ ایک ماڈل کو سکھانا کہ دنیا کیسے کام کرتی ہے زیادہ مبہم ہے۔ فزکس ویڈیو ڈیٹا سے سیکھا جا سکتا ہے، لیکن صرف ایک حد تک۔ ماڈل دیکھتا ہے کہ گری ہوئی چیزیں گرتی ہیں، لیکن وہ فوٹیج دیکھ کر کشش ثقل کے مستقل اخذ نہیں کر سکتا۔

تخلیقی کنٹرول کے سوالات

اگر ماڈل فزکس کی تخلیق کر رہا ہے، تو کون سے فزکس کا فیصلہ کون کرتا ہے؟ کبھی آپ حقیقی کشش ثقل چاہتے ہیں۔ کبھی آپ چاہتے ہیں کہ آپ کے کردار تیریں۔ ورلڈ ماڈل کو میکانزم کی ضرورت ہے جب تخلیق کار غیر حقیقی نتائج چاہیں تو اپنی سمیولیشنز کو نظرانداز کرنے کے لیے۔

انڈسٹری کہاں جا رہی ہے

Runway اس سمت میں اکیلا نہیں ہے۔ ڈفیوژن ٹرانسفارمرز کے پیچھے تعمیراتی مقالے مہینوں سے اس تبدیلی کی طرف اشارہ کر رہے ہیں۔ سوال ہمیشہ کب تھا، اگر نہیں۔

انٹرپرائز دلچسپی کہنے والی ہے۔ Runway نے Ubisoft کو ابتدائی رسائی دی، Disney نے OpenAI کے ساتھ Sora انضمام کے لیے ایک بلین ڈالر کی سرمایہ کاری کی۔ یہ ایسی کمپنیاں نہیں ہیں جو تیز سوشل میڈیا کلپس بنانے میں دلچسپی رکھتی ہیں۔ وہ AI چاہتی ہیں جو گیم انوائرنمنٹس کی تخلیق کر سکے، مستقل متحرک کردار بنا سکے، پیشہ ورانہ جانچ پڑتال کا سامنا کرنے والا مواد تیار کر سکے۔

یہ تخلیق کاروں کے لیے کیا مطلب ہے

• ✓ویڈیو کی مستقل مزاجی میں نمایاں بہتری آئے گی
• ✓فزکس بھاری مواد قابل عمل بن جاتا ہے
• ✓معیار کے ٹوٹنے کے بغیر لمبی جنریشنز
• ○لاگت ابتدائی طور پر فریم پیش گوئی سے زیادہ ہوگی
• ○تخلیقی کنٹرول میکانزم ابھی ترقی پذیر ہیں

اگر آپ آج AI ویڈیو بنا رہے ہیں، تو ورلڈ ماڈل ایسی چیز نہیں ہے جسے آپ کو فوری طور پر اپنانے کی ضرورت ہے۔ لیکن یہ دیکھنے کے لیے کچھ ہے۔ Sora 2، Runway اور Veo 3 کے درمیان موازنہ جو ہم نے اس سال کے شروع میں شائع کیا تھا اسے اپ ڈیٹ کرنے کی ضرورت ہوگی جب ورلڈ ماڈل کی صلاحیتیں ان پلیٹ فارمز پر رول آؤٹ ہوں گی۔

ابھی عملی استعمال کے لیے، فرق مخصوص استعمال کے معاملات کے لیے اہم ہیں:

• پروڈکٹ ویژولائزیشن: ورلڈ ماڈل یہاں بہترین ہوں گے۔ ایک دوسرے کے ساتھ بات چیت کرنے والی اشیاء کے لیے درست فزکس۔
• خلاصہ آرٹ: فریم پیش گوئی واقعی ترجیحی ہو سکتی ہے۔ آپ غیر متوقع بصری آؤٹ پٹ چاہتے ہیں، تخلیق شدہ حقیقت نہیں۔
• کردار انیمیشن: ورلڈ ماڈل بمع شناخت محفوظ کرنے والی تکنیک آخر کار مستقل مزاجی کا مسئلہ حل کر سکتے ہیں۔

بڑی تصویر

ورلڈ ماڈل AI ویڈیو کے بالغ ہونے کی نمائندگی کرتے ہیں۔ فریم پیش گوئی مختصر کلپس، بصری نویلتیوں، تصور کے ثبوت کے مظاہروں کے لیے کافی تھی۔ ورلڈ سمیولیشن وہ ہے جس کی آپ کو حقیقی پیداواری کام کے لیے ضرورت ہے، جہاں مواد مستقل، جسمانی طور پر قابل قبول، اور قابل توسیع ہونا چاہیے۔

100 لوگوں کی ٹیم کے ساتھ Runway کا Google اور OpenAI کو بینچ مارکس میں شکست دینا ہمیں کچھ اہم بتاتا ہے: صحیح تعمیراتی نقطہ نظر وسائل سے زیادہ اہم ہے۔ ورلڈ ماڈل وہ نقطہ نظر ہو سکتے ہیں۔ اگر Runway کا داؤ کامیاب ہوا، تو وہ ویڈیو AI کی اگلی نسل کی تعریف کر چکے ہوں گے۔

اور اگر فزکس سمیولیشنز کافی اچھے ہو جائیں؟ ہم صرف ویڈیو نہیں بنا رہے۔ ہم ورچوئل دنیائیں بنا رہے ہیں، ایک وقت میں ایک سمیولیشن۔