ನಿಮ್ಮ AI ವೀಡಿಯೊ ಮಾದರಿಗಳು ನಿಯಮಗಳಿಗೆ ಬದ್ಧವಾಗಿವೆಯೇ?

ಕೆಲವು ವಾರಗಳ ಹಿಂದೆ, நாங்கள் ನಮ್ಮ ಸ್ಟೋರಿಬೋರ್ಡ್‌ನಿಂದ ವೀಡಿಯೊಗೆ ವರ್ಕ್‌ಫೋಲೋ ಅನ್ನು ಬಿಡುಗಡೆ ಮಾಡಲು ಸಿದ್ಧವಾಗುತ್ತಿದ್ದೆವು. ಇದರ ಸಂಪೂರ್ಣ ಉದ್ದೇಶವೆಂದರೆ ಪಾತ್ರಗಳ ಸ್ಥಿರತೆ: ನೀವು ನಿಮ್ಮ ನಟರನ್ನು ಒಮ್ಮೆ ವ್ಯಾಖ್ಯಾನಿಸಿದರೆ, ಅವರು ಪ್ರತಿ ದೃಶ್ಯದಲ್ಲೂ ಒಂದೇ ರೀತಿ ಇರುತ್ತಾರೆ. ಅದನ್ನು ಮಾಡಲು, ನಾವು ಆ ನಟರ ಉಲ್ಲೇಖ ಚಿತ್ರಗಳನ್ನು ಪ್ರತಿ ಬಾರಿಯೂ ವೀಡಿಯೊ ಮಾದರಿಗೆ ಕಳುಹಿಸುತ್ತೇವೆ.

ಮತ್ತು ಆ ಪ್ರತಿಯೊಂದು ವಿನಂತಿಗಳು ತಿರಸ್ಕೃತಗೊಂಡು ಹಿಂತಿರುಗಲು ಪ್ರಾರಂಭಿಸಿದವು.

ಆ ಸಮಯದಲ್ಲಿ ನಾವು ಉತ್ತಮ ಗುಣಮಟ್ಟದ ವೀಡಿಯೊಗಾಗಿ ಬಳಸುತ್ತಿದ್ದ ಮಾದರಿಯು ಚೀನಾದ ಕಂಪನಿಯಾದ ಬೈಟ್‌ಡ್ಯಾನ್ಸ್‌ನಿಂದ (ByteDance - ಟಿಕ್‌ಟಾಕ್ ಒಡೆತನದ ಅದೇ ಕಂಪನಿ) Seedance ಆಗಿತ್ತು. ಸೀಡ್ಯಾನ್ಸ್ (Seedance) ಪ್ರತಿ ಅಪ್‌ಲೋಡ್ ಮಾಡಿದ ಚಿತ್ರವನ್ನು ನಿಮ್ಮ ಪ್ರಾಮ್ ಅನ್ನು ಓದುವ ಮೊದಲೇ ಮುಖ ಪತ್ತೆಹಚ್ಚುವ ಸ್ಕ್ಯಾನ್ ಮಾಡುತ್ತದೆ ಮತ್ತು ಗುರುತಿಸಲಾದ ಮಾನವ ಮುಖವಿರುವ ಯಾವುದೇ ಚಿತ್ರವನ್ನು ಬಲವಾಗಿ ನಿರ್ಬಂಧಿಸುತ್ತದೆ ಎಂದು ತಿಳಿದುಬಂದಿದೆ. ನಮ್ಮ ನಟರೇ ಈ ವೈಶಿಷ್ಟ್ಯದ ಪ್ರಮುಖ ಭಾಗವಾಗಿದ್ದರು, ಮತ್ತು ಮಾದರಿಯು ಅವರನ್ನು ನೋಡಲು ನಿರಾಕರಿಸುತ್ತಿತ್ತು. ಇದು ಚೆನ್ನಾಗಿ ದಾಖಲಿಸಲ್ಪಟ್ಟಿದೆ: ರಚನೆಕಾರರು ನಿರಂತರವಾಗಿ ಇದೇ ತಡೆಯನ್ನು ಎದುರಿಸುತ್ತಾರೆ, ಮತ್ತು ಮೂರನೇ ವ್ಯಕ್ತಿಯ API ಪೂರೈಕೆದಾರರು ಸಹ ಎಚ್ಚರಿಸುತ್ತಾರೆ "ನಿಜವಾದ ಮಾನವ ಮುಖಗಳಿರುವ ಚಿತ್ರಗಳನ್ನು ಬೈಟ್‌ಡ್ಯಾನ್ಸ್‌ನ ವಿಷಯ ನೀತಿಯು ನಿರ್ಬಂಧಿಸುತ್ತದೆ" ಎಂದು. ಯಾವುದೇ ಪ್ರಾಮ್ ಮರುಬರಹವು ಇದನ್ನು ಸರಿಪಡಿಸುವುದಿಲ್ಲ, ಏಕೆಂದರೆ ಪ್ರಾಮ್ ಎಂದಿಗೂ ಸಮಸ್ಯೆಯಾಗಿರುವುದಿಲ್ಲ: ಪ್ರಾಮ್ ಅನ್ನು ಓದುವ ಮೊದಲೇ ಚಿತ್ರವು ಪ್ರತ್ಯೇಕ ಸ್ಕ್ಯಾನ್ ಹಂತದಲ್ಲಿ ತಿರಸ್ಕರಿಸಲ್ಪಡುತ್ತದೆ.

ನಾವು ಯಾವುದಾದರೂ ಪರ್ಯಾಯ ಮಾರ್ಗವನ್ನು ಬಳಸಬಹುದಿತ್ತು. ಬದಲಾಗಿ, ನಾವು ಇಡೀ ಶ್ರೇಣಿಯನ್ನು ಸೀಡ್ಯಾನ್ಸ್‌ನಿಂದ ಬೇರೆಡೆಗೆ ವರ್ಗಾಯಿಸಿದ್ದೇವೆ. ಮತ್ತು ನಾವು ನಿರೀಕ್ಷಿಸಿದ್ದಕ್ಕಿಂತ ಹೆಚ್ಚಿನ ಸಮಯದ ಮಹತ್ವವು ಇಲ್ಲಿ ಕೆಲಸ ಮಾಡಿದೆ.

ಇದು ಎಂದಿಗೂ ಕೇವಲ ನಮ್ಮ ಸಮಸ್ಯೆಯಾಗಿರಲಿಲ್ಲ

ನಾವು ವಿಷಯ ಫಿಲ್ಟರ್‌ನೊಂದಿಗೆ ವ್ಯವಹರಿಸುತ್ತಿರುವಾಗ, ವಾಷಿಂಗ್ಟನ್ "ನೀವು ಯಾವ AI ಮಾದರಿಯನ್ನು ಬಳಸುತ್ತಿದ್ದೀರಿ" ಎನ್ನುವುದನ್ನು ಅನುಸರಣೆ ಪ್ರಶ್ನೆಯನ್ನಾಗಿ ಪರಿವರ್ತಿಸುವಲ್ಲಿ ನಿರತವಾಗಿತ್ತು.

ಅಮೇರಿಕಾದ ಸರ್ಕಾರವು AI ಸುತ್ತ ಎರಡು ಸಂಬಂಧಿತ ಆದರೆ ವಿಭಿನ್ನವಾದ ನಿಯಮಗಳನ್ನು ಬಿಗಿಗೊಳಿಸುತ್ತಿದೆ.

ಮೊದಲನೆಯದು ಈಗಾಗಲೇ ಕಾನೂನಾಗಿದೆ. ನ್ಯಾಯಾಂಗ ಇಲಾಖೆಯ ಡೇಟಾ ಭದ್ರತಾ ಕಾರ್ಯಕ್ರಮವು ಚೀನಾ ಮತ್ತು ಇತರ "ಕಾಳಜಿಯ ದೇಶಗಳು" ಬೃಹತ್ ಪ್ರಮಾಣದ ಸೂಕ್ಷ್ಮ ಅಮೇರಿಕನ್ ವೈಯಕ್ತಿಕ ಡೇಟಾ ಅಥವಾ ಸರ್ಕಾರ ಸಂಬಂಧಿತ ಡೇಟಾವನ್ನು ಪ್ರವೇಶಿಸದಂತೆ ನಿರ್ಬಂಧಿಸುತ್ತದೆ. ಇದನ್ನು ಕಾರ್ಯನಿರ್ವಾಹಕ ಆದೇಶ 14117 ರ ಅಡಿಯಲ್ಲಿ ಹೊರಡಿಸಲಾಯಿತು, ಏಪ್ರಿಲ್ 8, 2025 ರಂದು ಜಾರಿಗೆ ಬಂದಿತು, ಮತ್ತು ಜೂನ್ 8, 2025 ರಂದು ಸಕ್ರಿಯ ಜಾರಿಗೊಳಿಸುವಿಕೆಗೆ ಒಳಗಾಯಿತು. ಹಾಂಕಾಂಗ್ ಮತ್ತು ಮಕಾವು ಸೇರಿದಂತೆ ಚೀನಾ, ಕಾಳಜಿಯ ಆರು ದೇಶಗಳಲ್ಲಿ ಒಂದಾಗಿದೆ. ಒಳಗೊಂಡಿರುವ ವರ್ಗಗಳಲ್ಲಿ ಬಯೋಮೆಟ್ರಿಕ್ ಗುರುತಿಸುವಿಕೆಗಳು, ನಿಖರವಾದ ಜಿಯೋಲೋಕಲೇಶನ್, ವೈಯಕ್ತಿಕ ಆರೋಗ್ಯ ಡೇಟಾ, ವೈಯಕ್ತಿಕ ಹಣಕಾಸು ಡೇಟಾ, ಜೀನೋಮಿಕ್ ಡೇಟಾ ಮತ್ತು ಕೆಲವು ವೈಯಕ್ತಿಕ ಗುರುತಿಸುವಿಕೆಗಳು ಸೇರಿವೆ. ಇದು ಯುನೈಟೆಡ್ ಸ್ಟೇಟ್ಸ್‌ನ ಹೊರಗೆ ಯಾವುದೇ ಡೇಟಾವನ್ನು ಕಳುಹಿಸುವುದರ ಮೇಲೆ ಸಂಪೂರ್ಣ ನಿಷೇಧವಲ್ಲ: ಅನ್ವಯಿಸುವಿಕೆಯು ಡೇಟಾದ ಪ್ರಕಾರ ಮತ್ತು ಪ್ರಮಾಣ, ವ್ಯವಹಾರ, ಪೂರೈಕೆದಾರರು ಮತ್ತು ಪೂರೈಕೆದಾರರ ಮಾಲೀಕತ್ವ ಅಥವಾ ನ್ಯಾಯವ್ಯಾಪ್ತಿಯ ಮೇಲೆ ಅವಲಂಬಿತವಾಗಿರುತ್ತದೆ. ಫೆಡರಲ್ ರಿಜಿಸ್ಟರ್ ಅಂತಿಮ ನಿಯಮ ಅನ್ನು ಸಹ ನೋಡಿ.ನಿಯಮಗಳ ಎರಡನೇ ಸೆಟ್ ಹೊಸದಾಗಿದೆ ಮತ್ತು ವೇಗವಾಗಿ ಬದಲಾಗುತ್ತಿದೆ. ಈ ವಾರವಷ್ಟೇ, ಖಜಾನೆ ಕಾರ್ಯದರ್ಶಿ ಸ್ಕಾಟ್ ಬೆಸೆಂಟ್ ಅವರು ಬೌದ್ಧಿಕ ಆಸ್ತಿ ಕಳ್ಳತನದ ಕಾರಣದಿಂದಾಗಿ ಚೀನೀ ಎಐ ಕಂಪನಿಗಳ ಮೇಲೆ ನಿರ್ಬಂಧಗಳನ್ನು ವಿಧಿಸುವುದಾಗಿ ಬೆದರಿಕೆ ಹಾಕಿದ್ದಾರೆ ಮತ್ತು ಶ್ವೇತಭವನವು ಮೂನ್‌ಶಾಟ್ ಎಐ ಆಂಥ್ರೊಪಿಕ್‌ನ ಫೇಬಲ್ ಮಾಡೆಲ್ ಅನ್ನು ಡಿಸ್ಟಿಲ್ ಮಾಡಿದೆ ಎಂದು ಆರೋಪಿಸಿದೆ, ಜೊತೆಗೆ ಎಂಟಿಟಿ ಲಿಸ್ಟ್‌ನ ನಾಮನಿರ್ದೇಶನಗಳು "ಚರ್ಚೆಯಲ್ಲಿವೆ." ಟಾಮ್ಸ್ ಹಾರ್ಡ್‌ವೇರ್ ಮತ್ತು ಎಂಎಲ್‌ಕ್ಯೂ ವರದಿಗಳು ಔಪಚಾರಿಕ ನಿಷೇಧಕ್ಕಿಂತ ಕಡಿಮೆಯಿದ್ದರೂ, ಚೀನೀ ಮಾದರಿಯ ಮೇಲೆ ನಿರ್ಮಿಸಲಾದ ಯಾವುದೇ ಅಮೆರಿಕನ್ ವ್ಯವಹಾರಕ್ಕೆ ನೈಜ ಸಮಸ್ಯೆಗಳನ್ನು ಸೃಷ್ಟಿಸುವ ವಿಶಾಲವಾದ ಕ್ರಮಗಳನ್ನು (ಖರೀದಿ ನಿರ್ಬಂಧಗಳು, ಭದ್ರತಾ ಸಲಹೆಗಳು ಮತ್ತು ಹೊಣೆಗಾರಿಕೆ ನಿಯಮಗಳು) ವಿವರಿಸುತ್ತವೆ.

ಇದು ಕೇವಲ ಒಂದು ಮಾದರಿ ಅಥವಾ ಒಂದು ದೇಶಕ್ಕೆ ಮಾತ್ರ ಸೀಮಿತವಲ್ಲ

ನಾವು ಕಲಿತ ಪಾಠವೆಂದರೆ "ಸೀಡನ್ಸ್ ಕೆಟ್ಟದು" ಎಂಬುದು ಅಲ್ಲ. ಬದಲಾಗಿ, ನೀವು ನಿರ್ಮಿಸುವ ಪ್ರತಿಯೊಂದು ಮಾದರಿಯು ನೀತಿ, ಅಧಿಕಾರ ವ್ಯಾಪ್ತಿ ಮತ್ತು ಲಭ್ಯತೆಯ ವಿಂಡೋವನ್ನು ಹೊಂದಿರುತ್ತದೆ, ಅದು ನಿಮ್ಮ ನಿಯಂತ್ರಣದಲ್ಲಿರುವುದಿಲ್ಲ ಮತ್ತು ಅವುಗಳಲ್ಲಿ ಯಾವುದು ಬೇಕಾದರೂ ರಾತ್ರೋರಾತ್ರಿ ಬದಲಾಗಬಹುದು ಎಂಬುದಾಗಿದೆ.

• ಚೀನೀ ವಿಡಿಯೋ ಮಾದರಿಗಳು ಅತ್ಯಂತ ಸುಲಭವಾಗಿ ಅಪಾಯಕ್ಕೊಳಗಾಗುವಂತಿವೆ. ಬೈಟ್‌ಡ್ಯಾನ್ಸ್‌ನ ಸೀಡನ್ಸ್, ಕ್ವೈಶೌನ Kling, ಮತ್ತು ಮಿನಿಮ್ಯಾಕ್ಸ್‌ನ ಹೈಲು ಪ್ರತಿಯೊಂದೂ ಆಕ್ರಮಣಕಾರಿ, ಅಪಾರದರ್ಶಕ ವಿಷಯ ಫಿಲ್ಟರ್‌ಗಳನ್ನು ಹೊಂದಿದ್ದು ಅವುಗಳ ಮೇಲೆ ನಿಯಂತ್ರಕ ನಿಗಾ ಇರಿಸಲಾಗಿದೆ.
• ಮೂನ್‌ಶಾಟ್ ಎಐನ ಕಿಮಿ, ತಯಾರಕರಿಂದ ವಿಶ್ವದ ಅತಿದೊಡ್ಡ ಓಪನ್-ವೇಟ್ ಮಾಡೆಲ್ ಎಂದು ಕರೆಯಲ್ಪಟ್ಟಿದೆ ಮತ್ತು ಮೈಕ್ರೋಸಾಫ್ಟ್ ಅದನ್ನು ಪರೀಕ್ಷಿಸುತ್ತಿದೆ ಎಂದು ವರದಿಯಾಗಿದೆ ಎಂದು ಹೇಳಲಾಗುವಷ್ಟು ಜನಪ್ರಿಯವಾಗಿದೆ, ಇದು ಇದೀಗ ನಿರ್ಬಂಧಗಳ ಹೋರಾಟದ ಕೇಂದ್ರಬಿಂದುವಾಗಿದೆ. ಇದರ ಮೇಲೆ ಸ್ಟ್ಯಾಂಡರ್ಡೈಸ್ ಮಾಡಿರುವ ತಂಡಗಳಿಗೆ ಇದ್ದಕ್ಕಿದ್ದಂತೆ ನಿರ್ಗಮನ ಯೋಜನೆ (exit plan) ಅಗತ್ಯವಾಗಬಹುದು.
• പാಶ್ಚಾತ್ಯ ಪೂರೈಕೆದಾರರು ಸಹ ಅಚ್ಚರಿಗಳನ್ನು ನೀಡುತ್ತಾರೆ. ಎಲೆವೆನ್ ಲ್ಯಾಬ್ಸ್, ಪ್ರಮುಖ (ಚೀನೀಯರಲ್ಲದ) ಧ್ವನಿ ಕಂಪನಿ, ತನ್ನ ನಿಷೇಧಿತ ಬಳಕೆಯ ನೀತಿಯಲ್ಲಿ ಮೊದಲೇ ಬರವಣಿಗೆಯ ಅನುಮತಿಯಿಲ್ಲದೆ ಸರ್ಕಾರಿ ಸಂಸ್ಥೆಗಳು ತನ್ನ ಸೇವೆಯನ್ನು ಬಳಸುವುದನ್ನು ತಡೆಯುತ್ತದೆ. ನೀವು ಸಾರ್ವಜನಿಕ ವಲಯದಲ್ಲಿ ಮಾರಾಟ ಮಾಡುತ್ತಿದ್ದರೆ, ಭೂ-ರಾಜಕೀಯ ಸಮಸ್ಯೆಯಂತೆ ಈ ಷರತ್ತು ಕೂಡ ನಿಮ್ಮನ್ನು ತಡೆಯಬಹುದು.ಇದರಲ್ಲಿ ಯಾವುದೂ "ಉತ್ತಮ" ಪೂರೈಕೆದಾರರನ್ನು ಒಮ್ಮೆ ಆರಿಸಿಕೊಂಡು ಮುಂದುವರಿಯುವುದಕ್ಕೆ ಸಂಬಂಧಿಸಿದ್ದಲ್ಲ. ಸ್ವೀಕಾರಾರ್ಹ ಮಾದರಿಗಳ ಗುಂಪು ಬದಲಾಗುತ್ತಲೇ ಇರುತ್ತದೆ, ಮತ್ತು ಇದು ನಿಮ್ಮ ಉತ್ಪನ್ನಕ್ಕೆ ಸಂಬಂಧವಿಲ್ಲದ ಕಾರಣಗಳಿಗಾಗಿ ಬದಲಾಗುತ್ತದೆ.

VideoGen ಇದರ ಬಗ್ಗೆ ಏನು ಮಾಡುತ್ತದೆ

ನೀವು ವೀಡಿಯೊವನ್ನು ಮಾಡಲು ಇವುಗಳಲ್ಲಿ ಯಾವುದನ್ನೂ ಟ್ರ್ಯಾಕ್ ಮಾಡಬೇಕಾಗಿಲ್ಲ ಎಂದು ನಾವು ಭಾವಿಸುತ್ತೇವೆ.

VideoGen ಎನ್ನುವುದು AI ವೀಡಿಯೊಗಾಗಿನ ಮಾದರಿ ಪದರವಾಗಿದೆ (model layer). ನಮ್ಮ ಮಾದರಿ ರೂಟರ್ ನಿಮ್ಮ ಕೆಲಸದ ಹರಿವು ಮತ್ತು ಮೂಲ ಪೂರೈಕೆದಾರರ ನಡುವೆ ಕುಳಿತುಕೊಳ್ಳುತ್ತದೆ ಮತ್ತು ಗುಣಮಟ್ಟ, ಲಭ್ಯತೆ ಮತ್ತು ಅರ್ಹತೆಯ ಆಧಾರದ ಮೇಲೆ ಪ್ರತಿ ಉತ್ಪಾದನೆಯನ್ನು ಯಾವ ಮಾದರಿ ಚಲಾಯಿಸುತ್ತದೆ ಎಂಬುದನ್ನು ನಿರ್ಧರಿಸುತ್ತದೆ, ಹೊರತು ಪ್ರಚಲಿತದಲ್ಲಿರುವ ಲೋಗೋ ಯಾವುದು ಎಂಬುದರ ಆಧಾರದ ಮೇಲೆ ಅಲ್ಲ.

ನಿರ್ದಿಷ್ಟವಾಗಿ ಹೇಳುವುದಾದರೆ, Seedance ಸಂಚಿಕೆಯ ನಂತರ, ನಾವು ಉತ್ತಮ ಗುಣಮಟ್ಟದ ವೀಡಿಯೊ ಉತ್ಪಾದನೆಯನ್ನು Google ನ Omni ಮಾದರಿಗೆ ಸ್ಥಳಾಂತರಿಸಿದ್ದೇವೆ, ಜೊತೆಗೆ ಇತರ ಪರಿಶೀಲಿಸಿದ, ಚೀನೀ-ಅಲ್ಲದ ಪೂರೈಕೆದಾರರಿಗೆ ಸ್ವಯಂಚಾಲಿತ ಫಾಲ್‌ಬ್ಯಾಕ್ ವ್ಯವಸ್ಥೆಯನ್ನು ಹೊಂದಿಸಿದ್ದೇವೆ. ಒಂದು ಮಾದರಿಯು ವಿನಂತಿಯನ್ನು ತಿರಸ್ಕರಿಸಿದರೆ, ಸ್ಥಗಿತಗೊಂಡರೆ ಅಥವಾ ಸೂಕ್ತವಲ್ಲದಿದ್ದರೆ, ರೂಟರ್ ಆ ವಿನಂತಿಯನ್ನು ಬೇರೆ ಕಡೆಗೆ ತಿರುಗಿಸುತ್ತದೆ, ಪಾರದರ್ಶಕವಾಗಿ, ನೀವು ಏನನ್ನೂ ಮರುಬರೆಯುವ ಅಗತ್ಯವಿಲ್ಲದೆ. ನಮ್ಮ ಪಾತ್ರಗಳು ಈಗ ಸ್ಪಷ್ಟವಾಗಿ ಉತ್ಪಾದನೆಯಾಗುತ್ತವೆ ಮತ್ತು ಸ್ಟ್ಯಾಕ್‌ನ ಅನುಸರಣಾ ಸ್ಥಿತಿಯನ್ನು ನಾವು ನಿರ್ವಹಿಸುತ್ತೇವೆ, ಇದರಿಂದ ನೀವು ಚಿಂತಿಸುವ ಅಗತ್ಯವಿಲ್ಲ.

ನಾವು VideoGen ಮೂಲಕ ಲಭ್ಯವಿರುವ ಮಾದರಿಗಳು ಮತ್ತು ಪೂರೈಕೆದಾರರನ್ನು ನಿರಂತರವಾಗಿ ಮೌಲ್ಯಮಾಪನ ಮಾಡುತ್ತೇವೆ, ಅವುಗಳೆಂದರೆ:

• ಗ್ರಾಹಕರ ಡೇಟಾವನ್ನು ಎಲ್ಲಿ ಸಂಸ್ಕರಿಸಲಾಗುತ್ತದೆ
• ಪ್ರತಿ ಮಾದರಿಯನ್ನು ಯಾವ ಕಂಪನಿ ನಿರ್ವಹಿಸುತ್ತದೆ
• ಡೇಟಾವನ್ನು ಉಳಿಸಿಕೊಳ್ಳಲಾಗುತ್ತದೆ ಅಥವಾ ತರಬೇತಿಗಾಗಿ ಬಳಸಲಾಗುತ್ತದೆ
• ನಿರ್ದಿಷ್ಟ ಗ್ರಾಹಕರು ಅಥವಾ ಪ್ರದೇಶಗಳಿಗೆ ಯಾವ ಮಾದರಿಗಳನ್ನು ಬಳಸಬಹುದು
• ಕಾರ್ಯಪ್ರವಾಹವನ್ನು (workflow) ಮುರಿಯದೆ ನಿರ್ಬಂಧಿತ ಮಾದರಿಯನ್ನು ಹೇಗೆ ಬದಲಾಯಿಸುವುದು

ಇದು ನಿಮ್ಮ ಕಂಪನಿಯು ಅನುಸಾರವಾಗಿದೆ ಎಂಬುದಕ್ಕೆ ಕಾನೂನು ಗ್ಯಾರಂಟಿ ಅಲ್ಲ. ಅನುಸರಣೆಯು ನಿಮ್ಮ ಡೇಟಾ, ನಿಮ್ಮ ಗ್ರಾಹಕರು ಮತ್ತು ನಿಮ್ಮ ಸಲಹೆಗಾರರ ಮೇಲೆ ಅವಲಂಬಿತವಾಗಿರುತ್ತದೆ. ಕಾರ್ಯಾಚರಣೆಯ ದೃಷ್ಟಿಯಿಂದ ನಾವು ಮಾದರಿ ಅರ್ಹತೆ, ಡೇಟಾ-ರೂಟಿಂಗ್ ನಿಯಂತ್ರಣಗಳು ಮತ್ತು ಮಾದರಿಯು ಸೂಕ್ತವಲ್ಲದಿದ್ದಾಗ ನಿಮ್ಮ ಕೆಲಸದ ಹರಿವನ್ನು ಸುಗಮವಾಗಿರಿಸುವ ಫಾಲ್‌ಬ್ಯಾಕ್ ಆಯ್ಕೆಗಳನ್ನು ಖಚಿತಪಡಿಸಿಕೊಳ್ಳಬಹುದು.

ಪ್ರಮುಖ ಅಂಶ

ನೀವು AI ವೀಡಿಯೊವನ್ನು ಉತ್ಪನ್ನ ಅಥವಾ ಆಂತರಿಕ ಕೆಲಸದ ಹರಿವಿನಲ್ಲಿ ನಿರ್ಮಿಸುತ್ತಿದ್ದರೆ, ನೀವು ಮಾಡಬಹುದಾದ ಅತ್ಯಂತ ಮೌಲ್ಯಯುತವಾದ ವಿಷಯವೆಂದರೆ ನಿಮ್ಮ ಸ್ಟ್ಯಾಕ್ ಅನ್ನು ನಿರ್ದಿಷ್ಟ ಮಾದರಿಗೆ ಶಾಶ್ವತವಾಗಿ ಜೋಡಿಸುವುದನ್ನು ನಿಲ್ಲಿಸುವುದು. ನಿಮ್ಮ ಸ್ಟ್ಯಾಕ್ ವಾಸ್ತವವಾಗಿ ಯಾವುದನ್ನು ಕರೆಯುತ್ತಿದೆ (ಅಗ್ರಿಗೇಟರ್‌ಗಳ ಮೂಲಕವೂ ಸೇರಿದಂತೆ) ಎಂಬುದನ್ನು ಪರಿಶೀಲಿಸಿ, ಇನ್‌ಪುಟ್‌ಗಳನ್ನು ಎಲ್ಲಿ ಸಂಸ್ಕರಿಸಲಾಗುತ್ತದೆ ಮತ್ತು ಉಳಿಸಿಕೊಳ್ಳಲಾಗುತ್ತದೆ ಎಂದು ಕೇಳಿ, ಮತ್ತು ನೀವು ಕೋಡ್ ಬದಲಾವಣೆಯನ್ನು ಮಾಡದೆಯೇ ಮಾದರಿಗಳನ್ನು ಬದಲಾಯಿಸಬಲ್ಲ ವೇದಿಕೆಯನ್ನು ಆಯ್ಕೆಮಾಡಿ.

ಇದು VideoGen ನ ಸಂಪೂರ್ಣ ಆಧಾರವಾಗಿದೆ. ಮಾದರಿ ಪದರದ ಮೇಲೆ ನಿರ್ಮಿಸಿ, ಮತ್ತು ಇಂದಿನ ಮಾದರಿಯು ಅನುಸಾರವಾಗಿದೆಯೇ ಎಂದು ನೀವು ಎಂದಿಗೂ ಯೋಚಿಸುವ ಅಗತ್ಯವಿಲ್ಲ, ಏಕೆಂದರೆ ಅದು ನಮ್ಮ ಕೆಲಸ, ನಿಮ್ಮದಲ್ಲ.

VideoGen ನೊಂದಿಗೆ ರಚಿಸಲು ಪ್ರಾರಂಭಿಸಿ, ಅಥವಾ ಎಂಟರ್‌ಪ್ರೈಸ್ ಅಥವಾ ನಿಯಂತ್ರಿತ ಬಳಕೆಯಿಗಾಗಿ ಮಾದರಿ ಅರ್ಹತೆಯ ಬಗ್ಗೆ ನಮ್ಮೊಂದಿಗೆ ಮಾತನಾಡಿ.