ਕੀ ਤੁਹਾਡੇ AI ਵੀਡੀਓ ਮਾਡਲ ਅਨੁਕੂਲ ਹਨ?

ਕੁਝ ਹਫ਼ਤੇ ਪਹਿਲਾਂ, ਅਸੀਂ ਆਪਣੇ ਸਟੋਰੀਬੋਰਡ ਨੂੰ ਵੀਡੀਓ ਵਰਕਫਲੋ ਵਿੱਚ ਭੇਜਣ ਦੀ ਤਿਆਰੀ ਕਰ ਰਹੇ ਸੀ। ਇਸ ਦਾ ਮੁੱਖ ਮਕਸਦ ਕਿਰਦਾਰਾਂ ਦੀ ਇਕਸਾਰਤਾ ਹੈ: ਤੁਸੀਂ ਆਪਣੇ ਅਦਾਕਾਰਾਂ ਨੂੰ ਇੱਕ ਵਾਰ ਪਰਿਭਾਸ਼ਿਤ ਕਰਦੇ ਹੋ, ਅਤੇ ਉਹ ਹਰ ਸੀਨ ਵਿੱਚ ਉਵੇਂ ਹੀ ਰਹਿੰਦੇ ਹਨ। ਅਜਿਹਾ ਕਰਨ ਲਈ, ਅਸੀਂ ਹਰ ਜਨਰੇਸ਼ਨ 'ਤੇ ਉਹਨਾਂ ਅਦਾਕਾਰਾਂ ਦੀਆਂ ਰੈਫਰੈਂਸ ਤਸਵੀਰਾਂ ਵੀਡੀਓ ਮਾਡਲ ਨੂੰ ਭੇਜਦੇ ਹਾਂ।

ਅਤੇ ਉਹਨਾਂ ਵਿੱਚੋਂ ਹਰ ਇੱਕ ਬੇਨਤੀ ਅਸਵੀਕਾਰ ਹੋ ਕੇ ਵਾਪਸ ਆਉਣ ਲੱਗੀ।

ਉਸ ਸਮੇਂ ਉੱਚ-ਗੁਣਵੱਤਾ ਵਾਲੀ ਵੀਡੀਓ ਲਈ ਅਸੀਂ ਜੋ ਮਾਡਲ ਵਰਤ ਰਹੇ ਸੀ, ਉਹ ਸੀ Seedance, ਚੀਨੀ ਕੰਪਨੀ ByteDance ਦੁਆਰਾ (ਉਹੀ ਕੰਪਨੀ ਜਿਸ ਦੀ TikTok ਮਾਲਕ ਹੈ)। ਪਤਾ ਲੱਗਾ ਕਿ Seedance ਤੁਹਾਡੇ ਪ੍ਰੋਂਪਟ ਨੂੰ ਪੜ੍ਹਨ ਤੋਂ ਪਹਿਲਾਂ ਹੀ ਹਰ ਅਪਲੋਡ ਕੀਤੀ ਗਈ ਤਸਵੀਰ 'ਤੇ ਫੇਸ-ਡਿਟੈਕਸ਼ਨ ਅਮਲ ਚਲਾਉਂਦਾ ਹੈ, ਅਤੇ ਇਹ ਕਿਸੇ ਵੀ ਅਜਿਹੀ ਤਸਵੀਰ ਨੂੰ ਸਖ਼ਤੀ ਨਾਲ ਬਲਾਕ ਕਰ ਦਿੰਦਾ ਹੈ ਜਿਸ ਵਿੱਚ ਮਨੁੱਖੀ ਚਿਹਰਾ ਪਛਾਣਨਯੋਗ ਹੋਵੇ। ਸਾਡੇ ਅਦਾਕਾਰ ਹੀ ਪੂਰਾ ਫੀਚਰ ਸਨ, ਅਤੇ ਮਾਡਲ ਉਹਨਾਂ ਨੂੰ ਦੇਖਣ ਤੋਂ ਇਨਕਾਰ ਕਰ ਰਿਹਾ ਸੀ। ਇਹ ਚੰਗੀ ਤਰ੍ਹਾਂ ਦਸਤਾਵੇਜ਼ੀ ਰੂਪ ਵਿੱਚ ਦਰਜ ਹੈ: ਸਿਰਜਣਹਾਰ ਲਗਾਤਾਰ ਇਸੇ ਰੁਕਾਵਟ ਦਾ ਸਾਹਮਣਾ ਕਰਦੇ ਹਨ, ਅਤੇ ਇੱਥੋਂ ਤੱਕ ਕਿ ਥਰਡ-ਪਾਰਟੀ API ਪ੍ਰੋਵਾਈਡਰ ਵੀ ਚੇਤਾਵਨੀ ਦਿੰਦੇ ਹਨ ਕਿ "ਅਸਲ ਮਨੁੱਖੀ ਚਿਹਰਿਆਂ ਵਾਲੀਆਂ ਤਸਵੀਰਾਂ ByteDance ਦੀ ਸਮੱਗਰੀ ਨੀਤੀ ਦੁਆਰਾ ਬਲਾਕ ਕੀਤੀਆਂ ਜਾਂਦੀਆਂ ਹਨ।" ਕੋਈ ਵੀ ਪ੍ਰੋਂਪਟ ਰੀਰਾਈਟ ਇਸ ਨੂੰ ਠੀਕ ਨਹੀਂ ਕਰਦਾ, ਕਿਉਂਕਿ ਪ੍ਰੋਂਪਟ ਕਦੇ ਵੀ ਸਮੱਸਿਆ ਨਹੀਂ ਹੁੰਦਾ ਹੈ: ਤਸਵੀਰ ਨੂੰ ਪ੍ਰੋਂਪਟ ਪੜ੍ਹੇ ਜਾਣ ਤੋਂ ਪਹਿਲਾਂ ਇੱਕ ਵੱਖਰੇ ਸਕੈਨ ਪੜਾਅ 'ਤੇ ਅਸਵੀਕਾਰ ਕਰ ਦਿੱਤਾ ਜਾਂਦਾ ਹੈ।

ਅਸੀਂ ਕੋਈ ਬਦਲਵਾਂ ਹੱਲ (workaround) ਲਾਗੂ ਕਰ ਸਕਦੇ ਸੀ। ਇਸ ਦੀ ਬਜਾਏ ਅਸੀਂ ਪੂਰੇ ਟਾਇਰ ਨੂੰ Seedance ਤੋਂ ਹਟਾ ਦਿੱਤਾ। ਅਤੇ ਸਮੇਂ ਦੀ ਮਹੱਤਤਾ ਸਾਡੀ ਉਮੀਦ ਨਾਲੋਂ ਕਿਤੇ ਜ਼ਿਆਦਾ ਨਿਕਲੀ।

ਇਹ ਕਦੇ ਵੀ ਸਿਰਫ ਸਾਡੀ ਸਮੱਸਿਆ ਨਹੀਂ ਸੀ

ਜਦੋਂ ਅਸੀਂ ਸਮੱਗਰੀ ਫਿਲਟਰ ਨਾਲ ਨਜਿੱਠ ਰਹੇ ਸੀ, ਵਾਸ਼ਿੰਗਟਨ "ਤੁਸੀਂ ਕਿਹੜਾ AI ਮਾਡਲ ਵਰਤ ਰਹੇ ਹੋ" ਨੂੰ ਇੱਕ ਪਾਲਣਾ (compliance) ਸਵਾਲ ਵਿੱਚ ਬਦਲਣ ਵਿੱਚ ਰੁੱਝਿਆ ਹੋਇਆ ਸੀ।

ਅਮਰੀਕੀ ਸਰਕਾਰ AI ਦੇ ਆਲੇ-ਦੁਆਲੇ ਦੋ ਸਬੰਧਤ ਪਰ ਵੱਖਰੇ ਨਿਯਮਾਂ ਦੇ ਸੈੱਟਾਂ ਨੂੰ ਸਖ਼ਤ ਕਰ ਰਹੀ ਹੈ।

ਪਹਿਲਾ ਪਹਿਲਾਂ ਹੀ ਕਾਨੂੰਨ ਹੈ। ਨਿਆਂ ਵਿਭਾਗ ਦਾ ਡੇਟਾ ਸੁਰੱਖਿਆ ਪ੍ਰੋਗਰਾਮ ਉਹਨਾਂ ਲੈਣ-ਦੇਣ ਨੂੰ ਸੀਮਤ ਕਰਦਾ ਹੈ ਜੋ ਚੀਨ ਅਤੇ ਹੋਰ "ਚਿੰਤਾ ਵਾਲੇ ਦੇਸ਼ਾਂ" ਨੂੰ ਵੱਡੀ ਮਾਤਰਾ ਵਿੱਚ ਸੰਵੇਦਨਸ਼ੀਲ ਅਮਰੀਕੀ ਨਿੱਜੀ ਡੇਟਾ ਜਾਂ ਸਰਕਾਰ ਨਾਲ ਸਬੰਧਤ ਡੇਟਾ ਤੱਕ ਪਹੁੰਚ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕਰਦੇ ਹਨ। ਇਹ ਕਾਰਜਕਾਰੀ ਆਦੇਸ਼ 14117 ਦੇ ਤਹਿਤ ਜਾਰੀ ਕੀਤਾ ਗਿਆ ਸੀ, 8 ਅਪ੍ਰੈਲ, 2025 ਨੂੰ ਲਾਗੂ ਹੋਇਆ, ਅਤੇ 8 ਜੁਲਾਈ, 2025 ਨੂੰ ਸਰਗਰਮ ਲਾਗੂਕਰਨ ਵਿੱਚ ਆਇਆ। ਚੀਨ, ਜਿਸ ਵਿੱਚ ਹਾਂਗਕਾਂਗ ਅਤੇ ਮਕਾਊ ਸ਼ਾਮਲ ਹਨ, ਚਿੰਤਾ ਦੇ ਛੇ ਨਿਰਧਾਰਤ ਦੇਸ਼ਾਂ ਵਿੱਚੋਂ ਇੱਕ ਹੈ। ਕਵਰ ਕੀਤੀਆਂ ਗਈਆਂ ਸ਼੍ਰੇਣੀਆਂ ਵਿੱਚ ਬਾਇਓਮੈਟ੍ਰਿਕ ਪਛਾਣਕਰਤਾ, ਸਟੀਕ ਭੂਗੋਲਿਕ ਸਥਾਨ, ਨਿੱਜੀ ਸਿਹਤ ਡੇਟਾ, ਨਿੱਜੀ ਵਿੱਤੀ ਡੇਟਾ, ਜੀਨੋਮਿਕ ਡੇਟਾ, ਅਤੇ ਕੁਝ ਨਿੱਜੀ ਪਛਾਣਕਰਤਾ ਸ਼ਾਮਲ ਹਨ। ਇਹ ਸੰਯੁਕਤ ਰਾਜ ਤੋਂ ਬਾਹਰ ਕੋਈ ਵੀ ਡੇਟਾ ਭੇਜਣ 'ਤੇ ਪੂਰਨ ਪਾਬੰਦੀ ਨਹੀਂ ਹੈ: ਲਾਗੂ ਹੋਣਾ ਡੇਟਾ ਦੀ ਕਿਸਮ ਅਤੇ ਮਾਤਰਾ, ਲੈਣ-ਦੇਣ, ਪ੍ਰਦਾਤਾ, ਅਤੇ ਪ੍ਰਦਾਤਾ ਦੀ ਮਾਲਕੀ ਜਾਂ ਅਧਿਕਾਰ ਖੇਤਰ 'ਤੇ ਨਿਰਭਰ ਕਰਦਾ ਹੈ। ਇਹ ਵੀ ਦੇਖੋ ਫੈਡਰਲ ਰਜਿਸਟਰ ਦਾ ਅੰਤਿਮ ਨਿਯਮ।ਨਿਯਮਾਂ ਦਾ ਦੂਜਾ ਸੈੱਟ ਨਵਾਂ ਹੈ ਅਤੇ ਤੇਜ਼ੀ ਨਾਲ ਅੱਗੇ ਵਧ ਰਿਹਾ ਹੈ। ਇਸ ਹਫਤੇ ਹੀ, ਖਜ਼ਾਨਾ ਸਕੱਤਰ ਸਕਾਟ ਬੇਸੈਂਟ ਨੇ ਬੌਧਿਕ ਸੰਪੱਤੀ ਦੀ ਚੋਰੀ ਨੂੰ ਲੈ ਕੇ ਚੀਨੀ AI ਕੰਪਨੀਆਂ ਵਿਰੁੱਧ ਪਾਬੰਦੀਆਂ ਦੀ ਧਮਕੀ ਦਿੱਤੀ ਹੈ, ਅਤੇ ਵ੍ਹਾਈਟ ਹਾਊਸ ਨੇ ਮੂਨਸ਼ਾਟ AI 'ਤੇ ਐਨਥ੍ਰੋਪਿਕ ਦੇ ਫੇਬਲ ਮਾਡਲ ਨੂੰ ਡਿਸਟਿਲ ਕਰਨ ਦਾ ਦੋਸ਼ ਲਗਾਇਆ ਹੈ, ਜਿਸ ਵਿੱਚ ਐਂਟੀਟੀ ਲਿਸਟ ਦੇ ਨਾਮ ਸ਼ਾਮਲ ਕਰਨ ਦੀ ਗੱਲ ਵੀ "ਮੇਜ਼ 'ਤੇ" ਹੈ। ਟੌਮਜ਼ ਹਾਰਡਵੇਅਰ ਅਤੇ MLQ ਦੀ ਰਿਪੋਰਟਿੰਗ ਇੱਕ ਵਿਆਪਕ ਕੋਸ਼ਿਸ਼ (ਖਰੀਦ ਪਾਬੰਦੀਆਂ, ਸੁਰੱਖਿਆ ਸਲਾਹਾਂ, ਅਤੇ ਦੇਣਦਾਰੀ ਦੇ ਨਿਯਮ) ਬਾਰੇ ਦੱਸਦੀ ਹੈ ਜੋ ਰਸਮੀ ਪਾਬੰਦੀ ਤੱਕ ਤਾਂ ਨਹੀਂ ਜਾਂਦੀ ਪਰ ਚੀਨੀ ਮਾਡਲ 'ਤੇ ਬਣੇ ਕਿਸੇ ਵੀ ਅਮਰੀਕੀ ਕਾਰੋਬਾਰ ਲਈ ਅਸਲ ਮੁਸ਼ਕਲਾਂ ਪੈਦਾ ਕਰਦੀ ਹੈ।

ਇਹ ਸਿਰਫ਼ ਇੱਕ ਮਾਡਲ ਜਾਂ ਇੱਕ ਦੇਸ਼ ਬਾਰੇ ਨਹੀਂ ਹੈ

ਅਸੀਂ ਜੋ ਸਬਕ ਸਿੱਖਿਆ ਉਹ ਇਹ ਨਹੀਂ ਸੀ ਕਿ "ਸੀਡੈਂਸ ਮਾੜਾ ਹੈ।" ਸਗੋਂ ਇਹ ਸੀ ਕਿ ਹਰ ਮਾਡਲ ਜਿਸ 'ਤੇ ਤੁਸੀਂ ਨਿਰਮਾਣ ਕਰਦੇ ਹੋ, ਉਸ ਨਾਲ ਇੱਕ ਨੀਤੀ, ਇੱਕ ਅਧਿਕਾਰ ਖੇਤਰ, ਅਤੇ ਉਪਲਬਧਤਾ ਦੀ ਵਿੰਡੋ ਆਉਂਦੀ ਹੈ ਜਿਸ ਨੂੰ ਤੁਸੀਂ ਕੰਟਰੋਲ ਨਹੀਂ ਕਰਦੇ, ਅਤੇ ਉਨ੍ਹਾਂ ਵਿੱਚੋਂ ਕੋਈ ਵੀ ਇੱਕ ਰਾਤੋ-ਰਾਤ ਬਦਲ ਸਕਦਾ ਹੈ।

• ਚੀਨੀ ਵੀਡੀਓ ਮਾਡਲ ਸਭ ਤੋਂ ਵੱਧ ਖਤਰੇ ਵਿੱਚ ਹਨ। ਬਾਈਟਡੈਂਸ ਦਾ ਸੀਡੈਂਸ (Seedance), ਕੁਆਈਸ਼ੂ ਦਾ Kling, ਅਤੇ ਮਿਨੀਮੈਕਸ ਦਾ ਹੈਲੂਓ (Hailuo) ਹਰ ਇੱਕ ਹਮਲਾਵਰ, ਅਸਪਸ਼ਟ ਸਮੱਗਰੀ ਫਿਲਟਰਾਂ ਨੂੰ ਆਪਣੀ ਪਿੱਠ 'ਤੇ ਰੈਗੂਲੇਟਰੀ ਨਿਸ਼ਾਨੇ ਨਾਲ ਜੋੜਦੇ ਹਨ।
• ਮੂਨਸ਼ਾਟ AI ਦਾ ਕਿਮੀ (Kimi), ਜਿਸ ਨੂੰ ਇਸਦੇ ਨਿਰਮਾਤਾ ਦੁਆਰਾ ਦੁਨੀਆ ਦਾ ਸਭ ਤੋਂ ਵੱਡਾ ਓਪਨ-ਵੇਟ ਮਾਡਲ ਦੱਸਿਆ ਗਿਆ ਹੈ ਅਤੇ ਇੰਨਾ ਪ੍ਰਸਿੱਧ ਹੈ ਕਿ ਮਾਈਕ੍ਰੋਸਾਫਟ ਵੱਲੋਂ ਕਥਿਤ ਤੌਰ 'ਤੇ ਇਸਦਾ ਟੈਸਟ ਕੀਤਾ ਜਾ ਰਿਹਾ ਹੈ ਕੋਪਾਇਲਟ ਅਤੇ ਐਜ਼ੂਰ ਲਈ, ਹੁਣ ਪਾਬੰਦੀਆਂ ਦੀ ਲੜਾਈ ਦੇ ਕੇਂਦਰ ਵਿੱਚ ਹੈ। ਜੋ ਟੀਮਾਂ ਇਸ 'ਤੇ ਨਿਰਭਰ ਹਨ, ਉਨ੍ਹਾਂ ਨੂੰ ਅਚਾਨਕ ਐਗਜ਼ਿਟ ਪਲਾਨ ਦੀ ਲੋੜ ਪੈ ਸਕਦੀ ਹੈ।
• ਪੱਛਮੀ ਪ੍ਰਦਾਤਾ ਵੀ ਹੈਰਾਨੀਜਨਕ ਤਬਦੀਲੀਆਂ ਲਿਆਉਂਦੇ ਹਨ। ਇਲੈਵਨਲੈਬਸ (ElevenLabs), ਇੱਕ ਪ੍ਰਮੁੱਖ (ਗੈਰ-ਚੀਨੀ) ਵੌਇਸ ਕੰਪਨੀ, ਆਪਣੀ ਪ੍ਰੋਹਿਬਿਟਡ ਯੂਜ਼ ਪਾਲਿਸੀ (Prohibited Use Policy) ਵਿੱਚ ਸਰਕਾਰੀ ਸੰਸਥਾਵਾਂ ਨੂੰ ਪਹਿਲਾਂ ਲਿਖਤੀ ਅਧਿਕਾਰ ਤੋਂ ਬਿਨਾਂ ਆਪਣੀ ਸੇਵਾ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਨ ਤੋਂ ਚੁੱਪਚਾਪ ਰੋਕਦੀ ਹੈ। ਜੇਕਰ ਤੁਸੀਂ ਜਨਤਕ ਖੇਤਰ ਵਿੱਚ ਵੇਚਦੇ ਹੋ, ਤਾਂ ਉਹ ਧਾਰਾ ਤੁਹਾਨੂੰ ਭੂ-ਰਾਜਨੀਤਿਕ ਕਾਰਨਾਂ ਜਿੰਨੀ ਹੀ ਸਖ਼ਤੀ ਨਾਲ ਰੋਕ ਸਕਦੀ ਹੈ।ਇਸ ਵਿੱਚੋਂ ਕੁਝ ਵੀ ਇੱਕ ਵਾਰ "ਚੰਗੇ" ਪ੍ਰਦਾਤਾਵਾਂ ਨੂੰ ਚੁਣਨ ਅਤੇ ਅੱਗੇ ਵਧਣ ਬਾਰੇ ਨਹੀਂ ਹੈ। ਸਵੀਕਾਰਯੋਗ ਮਾਡਲਾਂ ਦਾ ਸਮੂਹ ਇੱਕ ਚੱਲਦਾ ਨਿਸ਼ਾਨਾ ਹੈ, ਅਤੇ ਇਹ ਉਹਨਾਂ ਕਾਰਨਾਂ ਕਰਕੇ ਹਿੱਲਦਾ ਹੈ ਜਿਨ੍ਹਾਂ ਦਾ ਤੁਹਾਡੇ ਉਤਪਾਦ ਨਾਲ ਕੋਈ ਲੈਣਾ-ਦੇਣਾ ਨਹੀਂ ਹੈ।

VideoGen ਇਸ ਬਾਰੇ ਕੀ ਕਰਦਾ ਹੈ

ਸਾਨੂੰ ਨਹੀਂ ਲੱਗਦਾ ਕਿ ਤੁਹਾਨੂੰ ਵੀਡੀਓ ਬਣਾਉਣ ਲਈ ਇਸ ਵਿੱਚੋਂ ਕਿਸੇ ਵੀ ਚੀਜ਼ ਨੂੰ ਟਰੈਕ ਕਰਨ ਦੀ ਲੋੜ ਹੈ।

VideoGen AI ਵੀਡੀਓ ਲਈ ਮਾਡਲ ਲੇਅਰ ਹੈ। ਸਾਡਾ ਮਾਡਲ ਰਾਊਟਰ ਤੁਹਾਡੇ ਵਰਕਫਲੋ ਅਤੇ ਅੰਤਰੀਵ ਪ੍ਰਦਾਤਾਵਾਂ ਦੇ ਵਿਚਕਾਰ ਬੈਠਦਾ ਹੈ, ਅਤੇ ਇਹ ਫੈਸਲਾ ਕਰਦਾ ਹੈ ਕਿ ਕਿਹੜਾ ਮਾਡਲ ਗੁਣਵੱਤਾ, ਉਪਲਬਧਤਾ ਅਤੇ ਯੋਗਤਾ ਦੇ ਆਧਾਰ 'ਤੇ ਹਰੇਕ ਜਨਰੇਸ਼ਨ ਨੂੰ ਚਲਾਉਂਦਾ ਹੈ, ਨਾ ਕਿ ਇਸ ਗੱਲ 'ਤੇ ਕਿ ਕਿਹੜਾ ਲੋਗੋ ਟ੍ਰੈਂਡਿੰਗ ਵਿੱਚ ਹੈ।

ਠੋਸ ਰੂਪ ਵਿੱਚ, Seedance ਐਪੀਸੋਡ ਤੋਂ ਬਾਅਦ ਅਸੀਂ ਉੱਚ-ਗੁਣਵੱਤਾ ਵਾਲੇ ਵੀਡੀਓ ਜਨਰੇਸ਼ਨ ਨੂੰ Google ਦੇ Omni ਮਾਡਲ 'ਤੇ ਤਬਦੀਲ ਕਰ ਦਿੱਤਾ, ਜਿਸ ਵਿੱਚ ਹੋਰ ਜਾਂਚੇ ਗਏ, ਗੈਰ-ਚੀਨੀ ਪ੍ਰਦਾਤਾਵਾਂ ਲਈ ਆਟੋਮੈਟਿਕ ਫਾਲਬੈਕ ਹੈ। ਜੇਕਰ ਕੋਈ ਮਾਡਲ ਕਿਸੇ ਬੇਨਤੀ ਨੂੰ ਰੱਦ ਕਰਦਾ ਹੈ, ਬੰਦ ਹੋ ਜਾਂਦਾ ਹੈ, ਜਾਂ ਅਣਉਚਿਤ ਹੋ ਜਾਂਦਾ ਹੈ, ਤਾਂ ਰਾਊਟਰ ਉਸ ਬੇਨਤੀ 'ਤੇ ਇਸ ਦੇ ਆਲੇ-ਦੁਆਲੇ ਰੂਟ ਕਰਦਾ ਹੈ, ਪਾਰਦਰਸ਼ੀ ਢੰਗ ਨਾਲ, ਬਿਨਾਂ ਤੁਹਾਡੇ ਕੁਝ ਵੀ ਦੁਬਾਰਾ ਲਿਖੇ। ਸਾਡੇ ਅਦਾਕਾਰ ਹੁਣ ਸਾਫ਼-ਸੁਥਰੇ ਤਰੀਕੇ ਨਾਲ ਜਨਰੇਟ ਕਰਦੇ ਹਨ, ਅਤੇ ਸਟੈਕ ਦੀ ਪਾਲਣਾ ਪੋਸਚਰ ਉਹ ਚੀਜ਼ ਹੈ ਜਿਸਦਾ ਅਸੀਂ ਪ੍ਰਬੰਧਨ ਕਰਦੇ ਹਾਂ ਤਾਂ ਜੋ ਤੁਹਾਨੂੰ ਨਾ ਕਰਨਾ ਪਵੇ।

ਅਸੀਂ ਲਗਾਤਾਰ VideoGen ਦੁਆਰਾ ਉਪਲਬਧ ਮਾਡਲਾਂ ਅਤੇ ਪ੍ਰਦਾਤਾਵਾਂ ਦਾ ਮੁਲਾਂਕਣ ਕਰਦੇ ਹਾਂ, ਜਿਸ ਵਿੱਚ ਸ਼ਾਮਲ ਹਨ:

• ਗਾਹਕ ਦਾ ਡੇਟਾ ਕਿੱਥੇ ਪ੍ਰੋਸੈਸ ਕੀਤਾ ਜਾਂਦਾ ਹੈ
• ਕਿਹੜੀ ਕੰਪਨੀ ਹਰੇਕ ਮਾਡਲ ਨੂੰ ਚਲਾਉਂਦੀ ਹੈ
• ਕੀ ਡੇਟਾ ਨੂੰ ਬਰਕਰਾਰ ਰੱਖਿਆ ਜਾਂਦਾ ਹੈ ਜਾਂ ਸਿਖਲਾਈ ਲਈ ਵਰਤਿਆ ਜਾਂਦਾ ਹੈ
• ਕਿਹੜੇ ਮਾਡਲਾਂ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਖਾਸ ਗਾਹਕਾਂ ਜਾਂ ਖੇਤਰਾਂ ਲਈ ਕੀਤੀ ਜਾ ਸਕਦੀ ਹੈ
• ਵਰਕਫਲੋ ਨੂੰ ਤੋੜੇ ਬਿਨਾਂ ਕਿਸੇ ਪ੍ਰਤਿਬੰਧਿਤ ਮਾਡਲ ਨੂੰ ਕਿਵੇਂ ਬਦਲਣਾ ਹੈ

ਇਹ ਕੋਈ ਕਾਨੂੰਨੀ ਗਾਰੰਟੀ ਨਹੀਂ ਹੈ ਕਿ ਤੁਹਾਡੀ ਕੰਪਨੀ ਅਨੁਕੂਲ ਹੈ। ਪਾਲਣਾ ਤੁਹਾਡੇ ਡੇਟਾ, ਤੁਹਾਡੇ ਗਾਹਕਾਂ ਅਤੇ ਤੁਹਾਡੇ ਵਕੀਲ 'ਤੇ ਨਿਰਭਰ ਕਰਦੀ ਹੈ। ਅਸੀਂ ਸੰਚਾਲਿਤ ਤੌਰ 'ਤੇ ਮਾਡਲ ਦੀ ਯੋਗਤਾ, ਡੇਟਾ-ਰਾਊਟਿੰਗ ਨਿਯੰਤਰਣ ਅਤੇ ਫਾਲਬੈਕ ਨੂੰ ਸਾਬਤ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹਾਂ ਜੋ ਤੁਹਾਡੇ ਵਰਕਫਲੋ ਨੂੰ ਚੱਲੋ ਨੂੰ ਚੱਲਦਾ ਰੱਖਦੇ ਹਨ ਜਦੋਂ ਕੋਈ ਮਾਡਲ ਅਣਉਚਿਤ ਹੋ ਜਾਂਦਾ ਹੈ।

ਮੁੱਖ ਨੁਕਤਾ

ਜੇਕਰ ਤੁਸੀਂ ਕਿਸੇ ਉਤਪਾਦ ਜਾਂ ਅੰਦਰੂਨੀ ਵਰਕਫਲੋ ਵਿੱਚ AI ਵੀਡੀਓ ਬਣਾ ਰਹੇ ਹੋ, ਤਾਂ ਸਭ ਤੋਂ ਕੀਮਤੀ ਚੀਜ਼ ਜੋ ਤੁਸੀਂ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹੋ ਉਹ ਇਹ ਹੈ ਕਿ ਆਪਣੇ ਸਟੈਕ ਨੂੰ ਇੱਕ ਖਾਸ ਮਾਡਲ ਨਾਲ ਹਾਰਡ-ਵਾਇਰ ਕਰਨਾ ਬੰਦ ਕਰੋ। ਇਨਵੈਂਟਰੀ ਕਰੋ ਕਿ ਤੁਹਾਡਾ ਸਟੈਕ ਅਸਲ ਵਿੱਚ ਕੀ ਕਾਲ ਕਰਦਾ ਹੈ (ਐਗਰੀਗੇਟਰਾਂ ਰਾਹੀਂ ਸਮੇਤ), ਪੁੱਛੋ ਕਿ ਇਨਪੁਟਸ ਕਿੱਥੇ ਪ੍ਰੋਸੈਸ ਅਤੇ ਰੱਖੇ ਜਾਂਦੇ ਹਨ, ਅਤੇ ਅਜਿਹੇ ਪਲੇਟਫਾਰਮ ਨੂੰ ਤਰਜੀਹ ਦਿਓ ਜੋ ਤੁਹਾਡੇ ਕੋਡ ਵਿੱਚ ਬਦਲਾਅ ਕੀਤੇ ਬਿਨਾਂ ਮਾਡਲਾਂ ਨੂੰ ਬਦਲ ਸਕੇ।

ਇਹ VideoGen ਦਾ ਪੂਰਾ ਆਧਾਰ ਹੈ। ਮਾਡਲ ਲੇਅਰ 'ਤੇ ਬਣਾਓ, ਅਤੇ ਤੁਹਾਨੂੰ ਕਦੇ ਵੀ ਇਹ ਸੋਚਣ ਦੀ ਲੋੜ ਨਹੀਂ ਪਵੇਗੀ ਕਿ ਕੀ ਅੱਜ ਦਾ ਮਾਡਲ ਅਨੁਕੂਲ ਹੈ, ਕਿਉਂਕਿ ਇਹ ਸਾਡਾ ਕੰਮ ਹੈ, ਤੁਹਾਡਾ ਨਹੀਂ।

VideoGen ਨਾਲ ਬਣਾਉਣਾ ਸ਼ੁਰੂ ਕਰੋ, ਜਾਂ ਐਂਟਰਪ੍ਰਾਈਜ਼ ਜਾਂ ਨਿਯੰਤ੍ਰਿਤ ਵਰਤੋਂ ਲਈ ਮਾਡਲ ਯੋਗਤਾ ਬਾਰੇ ਸਾਡੇ ਨਾਲ ਗੱਲ ਕਰੋ।