Vidu S2 آپریشن میں

Vidu S2 شینگ شو ٹیکنالوجی کا تیار کردہ ریئل ٹائم ویڈیو ماڈل ہے، جسے اجرا کے ساتھ ہی آزمانے کے لیے کھول دیا گیا ہے۔ اس میں دو بنیادی ماڈلز شامل ہیں۔ S2-Editing ویڈیو اسٹریم کا انداز، لباس، کردار اور پس منظر ریئل ٹائم میں تبدیل کر سکتا ہے، جبکہ فریم الائنمنٹ ٹیکنالوجی تیز رفتار حرکت میں بھی خرابی ظاہر نہ ہونے کو یقینی بناتی ہے؛ S2-Avatar 720P، 25-42FPS پر ریئل ٹائم انٹرایکشن فراہم کرتا ہے، جس میں کسی بھی وقت حوالہ تصویر شامل کی جا سکتی ہے اور لباس تبدیل کیا جا سکتا ہے، جبکہ پورے جسم کی حرکات کی پیروی بھی ممکن ہے۔ StreamAV-Bench میں نو شعبوں میں بہترین کارکردگی حاصل کی گئی ہے۔ منفرد SRF ٹریننگ طویل دورانیے کی تخلیق میں آنے والے انتشار کو ختم کرتی ہے، اور VR کے لیے Spatial اسپیشل ویڈیو کی تلاش بھی پیش کی گئی ہے۔

S2-Editing ریئل ٹائم ایڈیٹنگ: چلتی ہوئی ویڈیو اسٹریم کا انداز، ورچوئل لباس، کردار اور پس منظر ریئل ٹائم میں تبدیل کریں؛ صرف ایک متنی ہدایت اور اختیاری حوالہ تصویر درکار ہے۔
S2-Avatar ریئل ٹائم انٹرایکشن: 720P، 25-42FPS پر کرداروں کی ہائی ڈیفینیشن ریئل ٹائم تخلیق، جس میں کسی بھی وقت نیا حوالہ عنصر شامل کیا جا سکتا ہے اور کردار اسے ”تھام“ کر اس کی حالت کی یادداشت برقرار رکھ سکتا ہے۔
ایک کلک سے ریئل ٹائم لباس کی تبدیلی: ویڈیو اسٹریم میں تعطل کے بغیر ایک تصویر بھیجیں، کردار فوراً لباس تبدیل کر لے گا؛ حرکات مربوط اور جذبات برقرار رہیں گے۔
پورے جسم کی حرکات کی پیروی: سولو ڈانس، 2D/3D اینیمیشن اور دیگر ہدایات کے مطابق مکمل جسمانی پرفارمنس، جو روایتی ”بات کرتے سر“ ڈیجیٹل انسان کی حدود سے آگے بڑھتی ہے۔
Vidu S2-Spatial اسپیشل ویڈیو: ایک آنکھ سے حاصل ہونے والی ریئل ٹائم ویڈیو کو بائیں اور دائیں آنکھ کے لیے ہم وقت مناظر میں تبدیل کرتا ہے، اور VR جیسے عمیق آلات کے لیے اسپیشل ریئل ٹائم تجربہ فراہم کرتا ہے۔

فریم الائنمنٹ اسparse اٹینشن: S2-Editing کی بنیادی ٹیکنالوجی، جو ریئل ٹائم ایڈیٹنگ کے دوران نئے منظر کے ہر فریم کو اصل ویڈیو کے اسی لمحے کے ساتھ سختی سے لاک اور ہم آہنگ رکھتی ہے۔ اس سے لباس یا کردار تبدیل کرنے کے بعد حرکت کا راستہ خراب نہیں ہوتا اور تصویر پھٹتی نہیں، یوں تیز رفتار ویڈیوز میں ریئل ٹائم تصویر تبدیلی کا استحکام حاصل ہوتا ہے۔
SRF (Self-Replay Forcing) ٹریننگ ٹیکنالوجی: طویل دورانیے کی اسٹریم تخلیق میں ہونے والے ”کریش“ اور ”بے سمتی“ کو ختم کرنے کے لیے تیار کی گئی ہے۔ یہ ماڈل کو اپنی تخلیق کی تاریخ کا سامنا کرنے اور غلطیوں کی خود اصلاح کرنے پر مجبور کرتی ہے، گویا ماڈل کو ”خود اصلاح کی یادداشت“ دے دی گئی ہو، تاکہ وہ مسلسل بدلتے مناظر میں مستحکم انداز سے ”پرفارم کرتا رہے“۔
متحرک حوالہ طریقہ کار: S2-Avatar صارف کو ویڈیو تخلیق کے کسی بھی لمحے نئی حوالہ تصویر شامل کرنے دیتا ہے۔ ماڈل فوراً ردعمل دے کر نئے عنصر کو منظر میں شامل کرتا ہے اور حالت کی معلومات برقرار رکھتا ہے، جس سے زمانی اور سببی تسلسل پر مبنی مربوط انٹرایکشن ممکن ہوتا ہے۔
اسپیشل ویڈیو تبدیلی: الگورتھم کے ذریعے ایک آنکھ سے حاصل ہونے والی ریئل ٹائم ویڈیو کو بائیں اور دائیں آنکھ کے لیے ہم وقت مناظر میں تبدیل کیا جاتا ہے۔ ایک ہی کیمرہ ان پٹ سے دونوں آنکھوں کے تفاوت کی نقل کی جاتی ہے، تاکہ ویڈیو زمانی تسلسل کے ساتھ اسپیشل ادراک کا تسلسل بھی برقرار رکھے اور VR کے ریئل ٹائم تجربات کی بنیاد فراہم کرے۔

ویب تجربہ: https://vidu.com/vidu-stream پر جائیں اور ریئل ٹائم آزمائش شروع کریں۔
API انضمام: ڈیولپرز platform.vidu.com/vidu-stream/doc پر دستاویزات دیکھ کر S2 کی صلاحیتیں شامل کر سکتے ہیں۔
ریئل ٹائم ایڈیٹنگ: ویڈیو اسٹریم چلتے وقت ایک متنی ہدایت درج کریں اور اختیاری حوالہ تصویر اپ لوڈ کریں، پھر انداز، لباس، کردار یا پس منظر تبدیل کریں۔
ریئل ٹائم انٹرایکشن: S2-Avatar سے گفتگو کے ذریعے کردار کی پرفارمنس چلائیں، اور کسی بھی وقت تصویر اپ لوڈ کر کے اسے نئی چیز دکھائیں یا ایک کلک سے لباس تبدیل کریں۔

حقیقی ریئل ٹائم: 720P، 25-42FPS اسٹریم آؤٹ پٹ، ایڈیٹنگ اور انٹرایکشن دونوں میں ویڈیو اسٹریم کا سلسلہ نہیں ٹوٹتا۔
جامع ایڈیٹنگ صلاحیتیں: انداز، لباس، کردار اور پس منظر کی چار بڑی ریئل ٹائم ایڈیٹنگ سمتیں ای کامرس، لائیو اسٹریمنگ اور مارکیٹنگ جیسے اہم تجارتی منظرناموں کا احاطہ کرتی ہیں۔
متحرک حوالہ اور حالت کی یادداشت: کسی بھی وقت نئے عناصر شامل کیے جا سکتے ہیں اور کردار سیاق و سباق کو ”یاد“ رکھتا ہے، جس سے انٹرایکشن مربوط اور جاندار رہتا ہے اور ”بات کرتے سر“ ڈیجیٹل انسان کی حدود ختم ہوتی ہیں۔
طویل دورانیے کا مضبوط استحکام: SRF خود اصلاحی ٹریننگ اسٹریم تخلیق کے کریش اور بے سمتی کو ختم کرتی ہے، اور کردار طویل وقت تک مستحکم انداز میں پرفارم کر سکتا ہے۔
بینچ مارک میں نمایاں کارکردگی: S2-Avatar نے StreamAV-Bench میں نو شعبوں میں بہترین نتائج حاصل کیے، جبکہ Editing ہدایات پر عمل، ظاہری شکل کی بحالی اور حرکات برقرار رکھنے جیسے اہم پیمانوں میں آگے ہے۔
آسان رسائی، زیادہ فائدہ: اجرا کے ساتھ ہی آزمائش کے لیے دستیاب، ایک اصل ویڈیو سے متعدد انداز کے مواد تیار کیے جا سکتے ہیں، جس سے سیٹ، شوٹنگ اور پوسٹ پروڈکشن کی لاگت نمایاں طور پر کم ہوتی ہے۔

ای کامرس لائیو سیلنگ: مداح پرفیوم یا لباس منتخب کریں، کردار انہیں ریئل ٹائم میں نکال کر دکھائے یا ایک کلک سے لباس تبدیل کرے، جس سے حقیقی سیلز اسسٹنٹ جیسا تجربہ ملے۔
ورچوئل لباس آزمائش: صارف خریداری سے پہلے دیکھ سکتا ہے کہ لباس جسمانی حرکات کے ساتھ کس طرح فٹ بیٹھتا ہے، جس سے فیصلہ کرنے کی لاگت اور واپسی کی شرح کم ہوتی ہے۔
IP کمرشلائزیشن: برانڈ کے ورچوئل آئڈل یا گیم کے مرکزی کردار لائیو روم میں ”اچانک نمودار“ ہو کر حقیقی افراد کی جگہ فروخت کر سکتے ہیں، جس سے مداحوں کا عمیق تجربہ بڑھتا ہے۔
سرحد پار ای کامرس اور منظرنامہ مارکیٹنگ: پس منظر ایک کلک سے تبدیل کریں، مثلاً جیکٹ فروخت کرتے وقت برف پوش پہاڑوں پر جائیں یا کاسمیٹکس فروخت کرتے وقت پیرس کے فیشن شو میں پہنچیں؛ سیٹ ڈیزائن کی لاگت تقریباً صفر ہو جاتی ہے۔
مواد کی کثیر تخلیق: ایک اصل فلم شدہ ویڈیو سے سائبرپنک، چینی روشنائی، اینیمیشن اور دیگر متعدد انداز کے مواد بڑی تعداد میں تیار کریں، جو مختصر ڈراموں کی بیرون ملک تشہیر، گیم صارف حصول اور برانڈ پروموشنز میں معاون ہو۔