ಶಾರ್ಟ್-ಫಾರ್ಮ್ ವೀಡಿಯೊ ಆಧುನಿಕ ವಾಣಿಜ್ಯವನ್ನು ಮುನ್ನಡೆಸುತ್ತದೆ, ಆದರೆ ನಿಜವಾಗಿಯೂ ಪರಿಣಾಮಕಾರಿ ವೀಡಿಯೊವನ್ನು ನಿರ್ಮಿಸುವುದು ಕಾಣುವಷ್ಟು ಸುಲಭವಲ್ಲ. TikTok, Reels ಮತ್ತು Shorts ನಲ್ಲಿ ಸಲೀಸು ಎಂಬಂತೆ ಕಾಣುವ ಕ್ಲಿಪ್ಗಳ ತೆರೆಮರೆಯಲ್ಲಿ ಹಲವು ನಿಯಮಗಳಿವೆ: ಹುಕ್ ಟೈಮಿಂಗ್, ಶಾಟ್ ರಿದಮ್, ಕ್ಯಾಮೆರಾ ಚಲನೆ, ಪೇಸಿಂಗ್, ಮತ್ತು ಇತರ ಸೂಕ್ಷ್ಮ ಸೂಚನೆಗಳು—ಯಾವುದು ಟ್ರೆಂಡ್ ಆಗುತ್ತಿದೆಯೋ ಅದಕ್ಕೆ ವಿಷಯವು “ಸ್ಥಳೀಯ”ವೆಂಬಂತೆ ತೋರುವಂತೆ ಮಾಡುತ್ತವೆ.
Higgsfield(ಹೊಸ ಕಿಟಕಿಯಲ್ಲಿ ತೆರೆಯುತ್ತದೆ) ಒಂದು ಜನರೇಟಿವ್ ಮೀಡಿಯಾ ವೇದಿಕೆ ಆಗಿದ್ದು, ಇದು ತಂಡಗಳಿಗೆ ಉತ್ಪನ್ನ ಲಿಂಕ್, ಚಿತ್ರ, ಅಥವಾ ಸರಳ ಕಲ್ಪನೆಯಿಂದ ಶಾರ್ಟ್-ಫಾರ್ಮ್, ಸಿನೆಮ್ಯಾಟಿಕ್ ವೀಡಿಯೊಗಳನ್ನು ರಚಿಸಲು ಅವಕಾಶ ನೀಡುತ್ತದೆ. OpenAI GPT‑4.1 ಮತ್ತು GPT‑5 ಅನ್ನು ಯೋಜನೆಗಾಗಿ ಮತ್ತು Sora 2 ಅನ್ನು ರಚನೆಗಾಗಿ ಬಳಸಿಕೊಂಡು, ಸಿಸ್ಟಮ್ ದಿನಕ್ಕೆ ಸುಮಾರು 4 ಮಿಲಿಯನ್ ವೀಡಿಯೊಗಳನ್ನು ರಚಿಸುತ್ತದೆ, ಕನಿಷ್ಠ ಇನ್ಪುಟ್ ಅನ್ನು ರಚಿತ, ಸಾಮಾಜಿಕ-ಪ್ರಥಮ ವೀಡಿಯೊವನ್ನಾಗಿ ಪರಿವರ್ತಿಸುತ್ತದೆ.
“ಬಳಕೆದಾರರು ಮಾಡೆಲ್ಗೆ ನಿಜವಾಗಿ ಏನು ಬೇಕು ಎಂಬುದನ್ನು ಅಪರೂಪವಾಗಿ ವಿವರಿಸುತ್ತಾರೆ. ಅವರು ತಾವು ಏನು ಅನುಭವಿಸಲು ಬಯಸುತ್ತಾರೆ ಎಂಬುದನ್ನು ವಿವರಿಸುತ್ತಾರೆ. ನಮ್ಮ ಕೆಲಸವೆಂದರೆ ಆ ಉದ್ದೇಶವನ್ನು ವೀಡಿಯೊ ಮಾಡೆಲ್ ಕಾರ್ಯಗತಗೊಳಿಸಬಹುದಾದ ರೂಪಕ್ಕೆ OpenAI ಮಾಡೆಲ್ಗಳನ್ನು ಬಳಸಿ ಗುರಿಗಳನ್ನು ತಾಂತ್ರಿಕ ಸೂಚನೆಗಳಾಗಿ ಪರಿವರ್ತಿಸುವುದಾಗಿದೆ.”
ಜನರು ಶಾಟ್ ಲಿಸ್ಟ್ಗಳಲ್ಲಿ ಆಲೋಚನೆ ಮಾಡುವುದಿಲ್ಲ. ಅವರು “ಇದನ್ನು ನಾಟಕೀಯವಾಗಿಸಿ” ಅಥವಾ “ಇದು ಪ್ರೀಮಿಯಂನಂತೆ ಭಾಸವಾಗಬೇಕು” ಎಂದು ಹೇಳುತ್ತಾರೆ. ವೀಡಿಯೊ ಮಾಡೆಲ್ಗಳಿಗೆ, ಇದಕ್ಕೆ ವಿರುದ್ಧವಾಗಿ, ರಚಿತ ಮಾರ್ಗದರ್ಶನ ಅಗತ್ಯವಿದೆ: ಸಮಯ ನಿಯಮಗಳು, ಚಲನೆಯ ನಿರ್ಬಂಧಗಳು, ಮತ್ತು ದೃಶ್ಯ ಆದ್ಯತೆಗಳು.
ಆ ಅಂತರವನ್ನು ಭರಿಸಲು, Higgsfield ತಂಡವು 'ಸಿನೆಮಾಟಿಕ್ ಲಾಜಿಕ್ ಲೇಯರ್' ಅನ್ನು ನಿರ್ಮಿಸಿತು, ಇದು ಸೃಜನಾತ್ಮಕ ಉದ್ದೇಶವನ್ನು ಅರ್ಥೈಸಿ, ಯಾವುದೇ ರಚನೆ ನಡೆಯುವ ಮೊದಲು ಅದನ್ನು ಸ್ಪಷ್ಟವಾದ ವೀಡಿಯೋ ಯೋಜನೆಯಾಗಿ ವಿಸ್ತರಿಸುತ್ತದೆ.
ಬಳಕೆದಾರರು ಉತ್ಪನ್ನ URL ಅಥವಾ ಚಿತ್ರವನ್ನು ಒದಗಿಸಿದಾಗ, ವ್ಯವಸ್ಥೆ ಕಥನ ವಕ್ರ, ಗತಿಯ ನಿಯಂತ್ರಣ, ಕ್ಯಾಮೆರಾ ಲಾಜಿಕ್, ಮತ್ತು ದೃಶ್ಯ ಒತ್ತತೆಯನ್ನು ಊಹಿಸಲು GPT‑4.1 mini ಮತ್ತು GPT‑5 ಅನ್ನು ಬಳಸುತ್ತದೆ. ಬಳಕೆದಾರರನ್ನು ಕಚ್ಚಾ ಪ್ರಾಂಪ್ಟ್ಗಳಿಗೆ ಒಡ್ಡುವ ಬದಲು, Higgsfield ಸಿನೆಮಾಟಿಕ್ ನಿರ್ಧಾರ-ಮಾಡುವಿಕೆಯನ್ನು ವ್ಯವಸ್ಥೆಯೊಳಗೆ ಆಂತರಿಕಗೊಳಿಸುತ್ತದೆ. ಯೋಜನೆ ನಿರ್ಮಾಣವಾದ ನಂತರ, Sora 2 ಆ ರಚಿತ ಸೂಚನೆಗಳ ಆಧಾರದ ಮೇಲೆ ಚಲನೆ, ವಾಸ್ತವಿಕತೆ ಮತ್ತು ನಿರಂತರತೆಯನ್ನು ರೆಂಡರ್ ಮಾಡುತ್ತದೆ.
ಆ ಯೋಜನೆ-ಮೊದಲು ವಿಧಾನವು ಉತ್ಪನ್ನದ ಹಿಂದೆ ಇರುವ ತಂಡವನ್ನು ಪ್ರತಿಬಿಂಬಿಸುತ್ತದೆ. Higgsfield ಎಂಜಿನಿಯರ್ಗಳು ಮತ್ತು ಅನುಭವಸಂಪನ್ನ ಚಲನಚಿತ್ರ ನಿರ್ಮಾಪಕರನ್ನು, ಪ್ರಶಸ್ತಿ ವಿಜೇತ ನಿರ್ದೇಶಕರನ್ನೂ ಒಳಗೊಂಡಂತೆ, ಜೊತೆಗೆ ಗ್ರಾಹಕ ಮಾಧ್ಯಮದಲ್ಲಿ ಆಳವಾದ ಬೇರುಗಳನ್ನು ಹೊಂದಿರುವ ನಾಯಕತ್ವವನ್ನು ಒಟ್ಟುಗೂಡಿಸುತ್ತದೆ. ಸಹ-ಸ್ಥಾಪಕ ಮತ್ತು CEO ಅಲೆಕ್ಸ್ ಮಶ್ರಬೋವ್ ಮೊದಲು Snap ನಲ್ಲಿ ಜನರೇಟಿವ್ AI ಅನ್ನು ಮುನ್ನಡೆಸಿದರು, ಅಲ್ಲಿ ಅವರು Snap ಲೆನ್ಸ್ಗಳನ್ನು ಆವಿಷ್ಕರಿಸಿದರು, ಇದು ನೂರಾರು ಮಿಲಿಯನ್ ಜನರು ದೃಶ್ಯ ಪರಿಣಾಮಗಳೊಂದಿಗೆ ದೊಡ್ಡ ಪ್ರಮಾಣದಲ್ಲಿ ಸಂವಹನ ಮಾಡುವ ವಿಧಾನವನ್ನು ರೂಪಿಸಿತು.
Higgsfieldಗಾಗಿ, ವೈರಾಲಿಟಿ ಎಂದರೆ GPT‑4.1 mini ಮತ್ತು GPT‑5 ಬಳಸಿ ಅಳತೆಯ ಮಟ್ಟದಲ್ಲಿ ಶಾರ್ಟ್‑ಫಾರ್ಮ್ ಸಾಮಾಜಿಕ ವೀಡಿಯೊಗಳನ್ನು ವಿಶ್ಲೇಷಿಸಿ ಗುರುತಿಸಲಾದ ಅಳೆಯಬಹುದಾದ ಮಾದರಿಗಳ ಸಮೂಹ. ಆ ಕಂಡುಹಿಡಿತಗಳನ್ನು ಪುನರಾವರ್ತಿಸಬಹುದಾದ ಸೃಜನಾತ್ಮಕ ರಚನೆಗಳಾಗಿ ಸಂಕ್ಷಿಪ್ತಗೊಳಿಸಲಾಗುತ್ತದೆ.
ಆಂತರಿಕವಾಗಿ, Higgsfield ಎಂಗೇಜ್ಮೆಂಟ್-ಟು-ರೀಚ್ ಅನುಪಾತದ ಮೂಲಕ ವಿಶೇಷವಾಗಿ ಹಂಚಿಕೆ ವೇಗದ ಮೇಲೆ ಗಮನಹರಿಸುವ ಜೊತೆಗೆ, ವೈರಾಲಿಟಿಯನ್ನು ವ್ಯಾಖ್ಯಾನಿಸುತ್ತದೆ. ಹಂಚಿಕೆಗಳು ಲೈಕ್ಗಳನ್ನು ಮೀರಿಸಲು ಪ್ರಾರಂಭಿಸಿದಾಗ, ವಿಷಯವು ನಿಷ್ಕ್ರಿಯ ಬಳಕೆಯಿಂದ ಸಕ್ರಿಯ ವಿತರಣೆಯತ್ತ ಬದಲಾಗುತ್ತದೆ.
Higgsfield ಮರುಕಳಿಸುವ, ವೈರಲ್ ರಚನೆಗಳನ್ನು ವೀಡಿಯೊ ಪೂರ್ವನಿಗದಿಗಳ ಗ್ರಂಥಾಲಯಕ್ಕೆ ಎನ್ಕೋಡ್ ಮಾಡುತ್ತದೆ. ಪ್ರತಿ ಪ್ರಿಸೆಟ್ ಉತ್ತಮ ಪ್ರದರ್ಶನದ ವಿಷಯದಲ್ಲಿ ಗಮನಿಸಲಾದ ನಿರ್ದಿಷ್ಟ ಕಥನ ರಚನೆ, ಗತಿಯ ಶೈಲಿ ಮತ್ತು ಕ್ಯಾಮೆರಾ ತರ್ಕವನ್ನು ಹೊಂದಿರುತ್ತದೆ. ಪ್ರತಿದಿನ ಸರಿಸುಮಾರು 10 ಹೊಸ ಪೂರ್ವನಿಯೋಜಿತಗಳನ್ನು ರಚಿಸಲಾಗುತ್ತದೆ, ಮತ್ತು ಹಳೆಯವುಗಳನ್ನು ಸಂವಹನ ಕಡಿಮೆಯಾಗುತ್ತಿದ್ದಂತೆ ಹೊರತೆಗೆಯಲಾಗುತ್ತದೆ.
ಈ ಪೂರ್ವನಿಯೋಜನೆಗಳು Sora 2 Trends ಗೆ ಶಕ್ತಿ ನೀಡುತ್ತವೆ, ಇದು ಕ್ರಿಯೇಟರ್ಗಳಿಗೆ ಒಂದೇ ಚಿತ್ರ ಅಥವಾ ಆಲೋಚನೆಯಿಂದ ಟ್ರೆಂಡ್ಗೆ ನಿಖರವಾದ ವೀಡಿಯೊಗಳನ್ನು ರಚಿಸಲು ಅನುಮತಿಸುತ್ತದೆ. ವ್ಯವಸ್ಥೆಯು ಚಲನ ತರ್ಕ ಮತ್ತು ವೇದಿಕೆ ಪೇಸಿಂಗ್ ಅನ್ನು ಸ್ವಯಂಚಾಲಿತವಾಗಿ ಅನ್ವಯಿಸುತ್ತದೆ, ಕೈಯಿಂದ ಟ್ಯೂನಿಂಗ್ ಇಲ್ಲದೆ ಪ್ರತಿ ಪ್ರವೃತ್ತಿಗೆ ಹೊಂದಿಕೊಂಡ ಔಟ್ಪುಟ್ಗಳನ್ನು ಉತ್ಪಾದಿಸುತ್ತದೆ.
Higgsfieldನ ಹಿಂದಿನ ಬೇಸ್ಲೈನ್ಗೆ ಹೋಲಿಸಿದರೆ, ಈ ವ್ಯವಸ್ಥೆಯ ಮೂಲಕ ರಚಿಸಲಾದ ವೀಡಿಯೊಗಳು ಹಂಚಿಕೆ ವೇಗದಲ್ಲಿ 150% ಹೆಚ್ಚಳ ಮತ್ತು ಸುಮಾರು 3x ಹೆಚ್ಚು ಜ್ಞಾನಾತ್ಮಕ ಸೆರೆಹಿಡಿತವನ್ನು ತೋರಿಸುತ್ತವೆ, ಇದನ್ನು ಡೌನ್ಸ್ಟ್ರೀಮ್ ಎಂಗೇಜ್ಮೆಂಟ್ ವರ್ತನೆಯ ಮೂಲಕ ಅಳೆಯಲಾಗಿದೆ.
ಪ್ಲಾಟ್ಫಾರ್ಮ್ನ ಉಳಿದ ಭಾಗಕ್ಕೆ ಮಾರ್ಗದರ್ಶನ ನೀಡುವ ಅದೇ ಯೋಜನೆ-ಮೊದಲು ತತ್ವಗಳ ಮೇಲೆ ನಿರ್ಮಿತವಾದ Click-to-Ad, Sora 2 Trends ಗೆ ದೊರೆತ ಸಕಾರಾತ್ಮಕ ಪ್ರತಿಕ್ರಿಯೆಯಿಂದ ಬೆಳೆಯಿತು. ಈ ವೈಶಿಷ್ಟ್ಯವು ಉತ್ಪನ್ನದ ಉದ್ದೇಶವನ್ನು ಅರ್ಥೈಸಲು GPT‑4.1 ಅನ್ನು ಮತ್ತು ವೀಡಿಯೊಗಳನ್ನು ರಚಿಸಲು Sora 2 ಅನ್ನು ಬಳಸುವ ಮೂಲಕ “ಪ್ರಾಂಪ್ಟಿಂಗ್ ತಡೆಗೋಡೆಯನ್ನು” ತೆಗೆದುಹಾಕುತ್ತದೆ.
ಇದು ಹೇಗೆ ಕಾರ್ಯನಿರ್ವಹಿಸುತ್ತದೆ ಎಂಬುದು ಇಲ್ಲಿದೆ:
- ಒಬ್ಬ ಬಳಕೆದಾರನು ಉತ್ಪನ್ನ ಪುಟದ ಲಿಂಕ್ ಅನ್ನು ಅಂಟಿಸುತ್ತಾರೆ
- ಬ್ರ್ಯಾಂಡ್ ಉದ್ದೇಶವನ್ನು ಹೊರತೆಗೆಯಲು, ಪ್ರಮುಖ ದೃಶ್ಯ ಆಂಕರ್ಗಳನ್ನು ಗುರುತಿಸಲು, ಮತ್ತು ಉತ್ಪನ್ನದ ಬಗ್ಗೆ ಮುಖ್ಯವಾದ ಅಂಶಗಳನ್ನು ಅರ್ಥಮಾಡಿಕೊಳ್ಳಲು ಸಿಸ್ಟಮ್ ಪುಟವನ್ನು ವಿಶ್ಲೇಷಿಸುತ್ತದೆ
- ಉತ್ಪನ್ನವನ್ನು ಗುರುತಿಸಿದ ನಂತರ, ವ್ಯವಸ್ಥೆ ಅದನ್ನು ಪೂರ್ವ-ನಿರ್ಮಿತ ಪ್ರಚಲಿತ ಪೂರ್ವನಿಯೋಜಿತಗಳಲ್ಲಿ ಒಂದಕ್ಕೆ ನಕ್ಷೆ ಮಾಡುತ್ತದೆ
- ಕ್ಯಾಮೆರಾ ಚಲನೆ, ಲಯಬದ್ಧ ಪೇಸಿಂಗ್ ಮತ್ತು ಶೈಲಿಯ ನಿಯಮಗಳಿಗಾಗಿ ಪ್ರತಿಯೊಂದು ಪ್ರಿಸೆಟ್ನ ಸಂಕೀರ್ಣ ವೃತ್ತಿಪರ ಮಾನದಂಡಗಳನ್ನು ಅನ್ವಯಿಸಿ Sora 2 ಅಂತಿಮ ವೀಡಿಯೊವನ್ನು ರಚಿಸುತ್ತದೆ
ಗುರಿಯು ಮೊದಲ ಪ್ರಯತ್ನದಲ್ಲೇ ಸಾಮಾಜಿಕ ವೇದಿಕೆಗಳಿಗೆ ಹೊಂದುವ ವೇಗವಾದ, ಬಳಕೆಗೆ ಸುಲಭವಾದ ಔಟ್ಪುಟ್ ಅನ್ನು ನೀಡುವುದು, ಮತ್ತು ಆ ಬದಲಾವಣೆ ತಂಡಗಳು ಹೇಗೆ ಕಾರ್ಯನಿರ್ವಹಿಸುತ್ತವೆ ಎಂಬುದನ್ನು ಬದಲಿಸುತ್ತದೆ. ಬಳಕೆದಾರರು ಈಗ ಐದು ಅಥವಾ ಆರು ಪ್ರಾಂಪ್ಟ್ಗಳ ಮೂಲಕ ಪುನರಾವರ್ತನೆ ಮಾಡುವ ಬದಲು, ಒಂದು ಅಥವಾ ಎರಡು ಪ್ರಯತ್ನಗಳಲ್ಲಿ ಬಳಸಬಹುದಾದ ವೀಡಿಯೊವನ್ನು ಪಡೆಯುತ್ತಾರೆ. ಮಾರ್ಕೆಟಿಂಗ್ ತಂಡಗಳಿಗೆ, ಇದರರ್ಥ ಅಭಿಯಾನಗಳನ್ನು ಪ್ರಮಾಣ ಮತ್ತು ವೈವಿಧ್ಯತೆಯ ಆಧಾರದ ಮೇಲೆ, ಪ್ರಯೋಗ ಮತ್ತು ದೋಷದ ಬದಲು, ಯೋಜಿಸಬಹುದು.
ಸಾಮಾನ್ಯವಾಗಿ ಒಂದು ಜನರೇಷನ್ಗೆ ಕಾರ್ಯಪ್ರವಾಹವನ್ನು ಅವಲಂಬಿಸಿ 2–5 ನಿಮಿಷಗಳು ಬೇಕಾಗುತ್ತವೆ. ಪ್ಲಾಟ್ಫಾರ್ಮ್ ಏಕಕಾಲಿಕ ರನ್ಗಳನ್ನು ಬೆಂಬಲಿಸುವುದರಿಂದ, ತಂಡಗಳು ಒಂದು ಗಂಟೆಯಲ್ಲಿ ಡಜನ್ಗಟ್ಟಲೆ ವ್ಯತ್ಯಾಸಗಳನ್ನು ಸೃಷ್ಟಿಸಬಹುದು, ಟ್ರೆಂಡ್ಗಳು ಬದಲಾಗುವಂತೆ ಸೃಜನಾತ್ಮಕ ದಿಕ್ಕುಗಳನ್ನು ಪರೀಕ್ಷಿಸುವುದು ಅನುಕೂಲಕರವಾಗುತ್ತದೆ.
ನವೆಂಬರ್ ಆರಂಭದಲ್ಲಿ ಬಿಡುಗಡೆ ಮಾಡಿದ ನಂತರದಿಂದ, Click-to-Ad ಅನ್ನು ಪ್ಲಾಟ್ಫಾರ್ಮ್ನಲ್ಲಿನ ವೃತ್ತಿಪರ ರಚನಾಕಾರರು ಮತ್ತು ಎಂಟರ್ಪ್ರೈಸ್ ತಂಡಗಳ 20% ಕ್ಕಿಂತ ಹೆಚ್ಚು ಮಂದಿ ಅಳವಡಿಸಿಕೊಂಡಿದ್ದಾರೆ. ಲೈವ್ ಕ್ಯಾಂಪೇನ್ಗಳ ಭಾಗವಾಗಿ ಔಟ್ಪುಟ್ಗಳನ್ನು ಡೌನ್ಲೋಡ್ ಮಾಡಲಾಗಿದೆಯೇ, ಪ್ರಕಟಿಸಲಾಗಿದೆಯೇ, ಅಥವಾ ಹಂಚಿಕೊಳ್ಳಲಾಗಿದೆಯೇ ಎಂಬುದರ ಆಧಾರದ ಮೇಲೆ ಇದನ್ನು ಅಳೆಯಲಾಗಿದೆ.
Higgsfieldನ ವ್ಯವಸ್ಥೆ ಅನೇಕ OpenAI ಮಾಡೆಲ್ಗಳ ಮೇಲೆ ಅವಲಂಬಿತವಾಗಿದೆ, ಪ್ರತಿಯೊಂದು ಕಾರ್ಯದ ಬೇಡಿಕೆಗಳ ಆಧಾರದ ಮೇಲೆ ಆಯ್ಕೆ ಮಾಡಲಾಗಿದೆ.
ನಿರ್ದಿಷ್ಟ, ಫಾರ್ಮ್ಯಾಟ್-ನಿಯಂತ್ರಿತ ವರ್ಕ್ಫ್ಲೋಗಳಿಗಾಗಿ, ಉದಾಹರಣೆಗೆ ಪೂರ್ವನಿಗದಿತ ರಚನೆಯನ್ನು ಜಾರಿಗೊಳಿಸುವುದು ಅಥವಾ ತಿಳಿದಿರುವ ಕ್ಯಾಮೆರಾ-ಚಲನೆ ಸ್ಕೀಮಾಗಳನ್ನು ಅನ್ವಯಿಸುವಂತಹ ಸಂದರ್ಭಗಳಲ್ಲಿ, ಪ್ಲಾಟ್ಫಾರ್ಮ್ ವಿನಂತಿಗಳನ್ನು GPT‑4.1 mini ಗೆ ಮಾರ್ಗಗೊಳಿಸುತ್ತದೆ. ಈ ಕಾರ್ಯಗಳು ಹೆಚ್ಚಿನ ಸ್ಟೀರಬಿಲಿಟಿ, ಊಹಿಸಬಹುದಾದ ಔಟ್ಪುಟ್ಗಳು, ಕಡಿಮೆ ವ್ಯತ್ಯಾಸ, ಮತ್ತು ವೇಗವಾದ ಇನ್ಫರೆನ್ಸ್ನಿಂದ ಲಾಭ ಪಡೆಯುತ್ತವೆ.
ಅಸ್ಪಷ್ಟವಾದ ವರ್ಕ್ಫ್ಲೋಗಳಿಗೆ ವಿಭಿನ್ನ ವಿಧಾನ ಅಗತ್ಯವಿದೆ. ಸಿಸ್ಟಮ್ಗೆ ಭಾಗಶಃ ಇನ್ಪುಟ್ಗಳಿಂದ ಉದ್ದೇಶವನ್ನು ಊಹಿಸಬೇಕಾದಾಗ, ಉದಾಹರಣೆಗೆ ಉತ್ಪನ್ನ ಪುಟವನ್ನು ಅರ್ಥೈಸುವುದು ಅಥವಾ ದೃಶ್ಯ ಮತ್ತು ಪಠ್ಯ ಸಂಕೇತಗಳನ್ನು ಹೊಂದಾಣಿಕೆ ಮಾಡುವುದು, Higgsfield ವಿನಂತಿಗಳನ್ನು GPT‑5 ಗೆ ಮಾರ್ಗಸೂಚಿಸುತ್ತದೆ, ಅಲ್ಲಿ ಆಳವಾದ ರೀಜನಿಂಗ್ ಮತ್ತು ಬಹುಮಾಧ್ಯಮ ಅರ್ಥಮಾಡಿಕೊಳ್ಳುವಿಕೆ ವಿಳಂಬ ಅಥವಾ ವೆಚ್ಚ ಪರಿಗಣನೆಗಳಿಗಿಂತ ಹೆಚ್ಚು ಪ್ರಾಮುಖ್ಯತೆಯನ್ನು ಹೊಂದಿರುತ್ತವೆ.
ರೂಟಿಂಗ್ ನಿರ್ಧಾರಗಳು ಆಂತರಿಕ ಹ್ಯೂರಿಸ್ಟಿಕ್ಸ್ ಮೂಲಕ ಮಾರ್ಗದರ್ಶನ ಪಡೆಯುತ್ತವೆ, ಅವು ತೂಕಮಾಪನ ಮಾಡುತ್ತವೆ:
- ಅಗತ್ಯವಿರುವ ರೀಜನಿಂಗ್ ಆಳತೆ ವಿರುದ್ಧ ಸ್ವೀಕಾರಾರ್ಹ ಲೇಟೆನ್ಸಿ
- ಔಟ್ಪುಟ್ ಊಹಿಸಬಹುದಾದತೆ ವಿರುದ್ಧ ಸೃಜನಶೀಲ ಸ್ವಾತಂತ್ರ್ಯ
- ಸ್ಪಷ್ಟ ಉದ್ದೇಶ ಮತ್ತು ಅರ್ಥೈಸಿದ ಉದ್ದೇಶ
- ಯಂತ್ರ-ಬಳಕೆಗೆ ಮತ್ತು ಮಾನವ-ಮುಖಾಮುಖಿ ಔಟ್ಪುಟ್ಗಳ ನಡುವಿನ ವ್ಯತ್ಯಾಸ
“ನಾವು ಇದನ್ನು ಅತ್ಯುತ್ತಮ ಮಾಡೆಲ್ ಅನ್ನು ಆಯ್ಕೆ ಮಾಡುವುದು ಎಂದು ಯೋಚಿಸುವುದಿಲ್ಲ,” ಎಂದು Higgsfield ನ CTO ಮತ್ತು ಸಹ-ಸ್ಥಾಪಕ ಯೆರ್ಜಾತ್ ದುಲಾತ್ ಅವರು ಹೇಳುತ್ತಾರೆ. “ನಾವು ವರ್ತನಾ ಸಾಮರ್ಥ್ಯಗಳ ದೃಷ್ಟಿಕೋನದಿಂದ ಯೋಚಿಸುತ್ತೇವೆ. ಕೆಲವು ಮಾಡೆಲ್ಗಳು ನಿಖರತೆಯಲ್ಲಿ ಹೆಚ್ಚು ಉತ್ತಮವಾಗಿವೆ. ಇತರವು ವ್ಯಾಖ್ಯಾನದಲ್ಲಿ ಹೆಚ್ಚು ನಿಪುಣವಾಗಿವೆ. ಸಿಸ್ಟಮ್ ಅದಕ್ಕೆ ಅನುಗುಣವಾಗಿ ರೂಟ್ ಮಾಡುತ್ತದೆ.”
Higgsfieldನ ಅನೇಕ ಕಾರ್ಯವಿಧಾನಗಳು ಆರು ತಿಂಗಳುಗಳ ಹಿಂದೆ ಕಾರ್ಯಸಾಧ್ಯವಾಗಿರಲಿಲ್ಲ.
ಹಿಂದಿನ ಚಿತ್ರ ಮತ್ತು ವೀಡಿಯೊ ಮಾಡೆಲ್ಗಳು ನಿರಂತರತೆಯ ಸಮಸ್ಯೆಗಳನ್ನು ಎದುರಿಸುತ್ತಿದ್ದವು: ಪಾತ್ರಗಳು ಸ್ಥಿರವಾಗಿರಲಿಲ್ಲ, ಉತ್ಪನ್ನಗಳು ಆಕಾರ ಬದಲಾಯಿಸುತ್ತಿದ್ದವು, ಮತ್ತು ದೀರ್ಘ ಕ್ರಮಗಳು ಕುಸಿಯುತ್ತಿದ್ದವು. OpenAI ಇಮೇಜ್ ಮತ್ತು ವೀಡಿಯೊ ಮಾಡೆಲ್ಗಳ ಇತ್ತೀಚಿನ ಪ್ರಗತಿಗಳು ಶಾಟ್ಗಳಾದ್ಯಂತ ದೃಶ್ಯ ಸತತತೆಯನ್ನು ಕಾಪಾಡಲು ಸಾಧ್ಯವಾಗಿಸಿದೆ, ಇದರಿಂದ ಹೆಚ್ಚು ವಾಸ್ತವಿಕ ಚಲನೆ ಮತ್ತು ದೀರ್ಘ ಕಥನಗಳನ್ನು ಸಾಧ್ಯವಾಗಿಸುತ್ತದೆ.
ಆ ಬದಲಾವಣೆಯು ಹೊಸ ಸ್ವರೂಪಗಳನ್ನು ತೆರೆದಿದೆ. Higgsfield ಇತ್ತೀಚೆಗೆ Cinema Studio ಅನ್ನು ಲಾಂಚ್ ಮಾಡಿದೆ, ಇದು ಟ್ರೇಲರ್ಗಳು ಮತ್ತು ಶಾರ್ಟ್ ಫಿಲ್ಮ್ಗಳಿಗಾಗಿ ವಿನ್ಯಾಸಗೊಳಿಸಿದ ಹೋರಿಜಾಂಟಲ್ ವರ್ಕ್ಸ್ಪೇಸ್ ಆಗಿದೆ. ಆರಂಭಿಕ ಕ್ರಿಯೇಟರ್ಗಳು ಈಗಾಗಲೇ ಆನ್ಲೈನ್ನಲ್ಲಿ ವ್ಯಾಪಕವಾಗಿ ಹರಡುವ, ಬಹು-ನಿಮಿಷಗಳ ವೀಡಿಯೊಗಳನ್ನು ಉತ್ಪಾದಿಸುತ್ತಿದ್ದಾರೆ, ಅವುಗಳನ್ನು ಲೈವ್-ಆಕ್ಷನ್ ಫೂಟೇಜ್ನಿಂದ ಬೇರ್ಪಡಿಸಲಾಗದಂತೆ ಕಾಣುತ್ತದೆ.
OpenAI ಮಾಡೆಲ್ಗಳು ಮುಂದುವರಿದು ವಿಕಸನಗೊಳ್ಳುತ್ತಿದ್ದಂತೆ, Higgsfield ವ್ಯವಸ್ಥೆಯು ಅವುಗಳೊಂದಿಗೆ ವಿಸ್ತರಿಸುತ್ತದೆ. ಹೊಸ ಸಾಮರ್ಥ್ಯಗಳನ್ನು ಹಿಂದಿನ ದೃಷ್ಟಿಕೋನದಿಂದ ಸ್ಪಷ್ಟವಾಗಿ ಕಾಣುವ ವರ್ಕ್ಫ್ಲೋಗಳಾಗಿ ಪರಿವರ್ತಿಸಲಾಗುತ್ತದೆ, ಆದರೆ ಮೊದಲು ಸಾಧ್ಯವಾಗಿರಲಿಲ್ಲ. ಮಾಡೆಲ್ಗಳು ಪರಿಪಕ್ವವಾಗುತ್ತಿದ್ದಂತೆ, ಕಥೆ ಹೇಳುವ ಕೆಲಸವು ಸಾಧನಗಳ ನಿರ್ವಹಣೆಯಿಂದ ದೂರ ಸರಿದು, ಸ್ವರ, ರಚನೆ ಮತ್ತು ಅರ್ಥದ ಬಗ್ಗೆ ನಿರ್ಧಾರಗಳನ್ನು ತೆಗೆದುಕೊಳ್ಳುವತ್ತ ಸಾಗುತ್ತದೆ.
