ਛੋਟੇ-ਫਾਰਮ ਵੀਡੀਓ ਆਧੁਨਿਕ ਵਪਾਰ ਨੂੰ ਅੱਗੇ ਵਧਾਉਂਦੇ ਹਨ, ਪਰ ਅਸਲ ਵਿੱਚ ਨਤੀਜੇ ਦੇਣ ਵਾਲੀ ਵੀਡੀਓ ਬਣਾਉਣਾ ਦਿੱਖਣ ਤੋਂ ਕਾਫ਼ੀ ਔਖਾ ਹੈ। TikTok, Reels, ਅਤੇ Shorts ‘ਤੇ ਜੋ ਕਲਿੱਪ ਬਿਨਾਂ ਕਿਸੇ ਜਤਨ ਦੇ ਲੱਗਦੀਆਂ ਹਨ, ਉਹ ਅਦ੍ਰਿਸ਼ ਨਿਯਮਾਂ ‘ਤੇ ਬਣੀਆਂ ਹੁੰਦੀਆਂ ਹਨ: ਹੁੱਕ ਦਾ ਸਮਾਂ, ਸ਼ਾਟ ਦੀ ਲੈ, ਕੈਮਰਾ ਮੋਸ਼ਨ, ਪੇਸਿੰਗ, ਅਤੇ ਹੋਰ ਸੁੱਖਮ ਸੰਕੇਤ ਜੋ ਸਮੱਗਰੀ ਨੂੰ ਜੋ ਵੀ ਟ੍ਰੈਂਡ ਕਰ ਰਿਹਾ ਹੈ, ਉਸ ਲਈ “ਨੇਟਿਵ” ਮਹਿਸੂਸ ਕਰਵਾਉਂਦੇ ਹਨ।
Higgsfield(ਨਵੀਂ ਵਿੰਡੋ ਵਿੱਚ ਖੁੱਲ੍ਹਦਾ ਹੈ) ਇੱਕ ਜਨਰੇਟਿਵ ਮੀਡੀਆ ਪਲੇਟਫਾਰਮ ਹੈ ਜੋ ਟੀਮਾਂ ਨੂੰ ਉਤਪਾਦ ਲਿੰਕ, ਇੱਕ ਚਿੱਤਰ, ਜਾਂ ਇੱਕ ਸਧਾਰਣ ਵਿਚਾਰ ਤੋਂ ਛੋਟੇ-ਫਾਰਮ, ਸਿਨੇਮੈਟਿਕ ਵੀਡੀਓ ਬਣਾਉਣ ਦੀ ਆਗਿਆ ਦਿੰਦਾ ਹੈ। OpenAI GPT‑4.1 ਅਤੇ GPT‑5 ਨੂੰ ਯੋਜਨਾ ਬਣਾਉਣ ਲਈ ਅਤੇ Sora 2 ਨੂੰ ਬਣਾਉਣ ਲਈ ਵਰਤ ਕੇ, ਸਿਸਟਮ ਹਰ ਦਿਨ ਲਗਭਗ 4 ਮਿਲੀਅਨ ਵੀਡੀਓ ਤਿਆਰ ਕਰਦਾ ਹੈ, ਘੱਟੋ-ਘੱਟ ਇਨਪੁੱਟ ਨੂੰ ਸੰਰਚਿਤ, ਸੋਸ਼ਲ-ਫਰਸਟ ਵੀਡੀਓ ਵਿੱਚ ਬਦਲਦਾ ਹੈ।
“ਉਪਭੋਗਤਾ ਸ਼ਾਇਦ ਹੀ ਕਦੇ ਇਹ ਦੱਸਦੇ ਹਨ ਕਿ ਇੱਕ ਮਾਡਲ ਨੂੰ ਅਸਲ ਵਿੱਚ ਕਿਸ ਚੀਜ਼ ਦੀ ਲੋੜ ਹੈ। ਉਹ ਉਹ ਦੱਸਦੇ ਹਨ ਜੋ ਉਹ ਮਹਿਸੂਸ ਕਰਨਾ ਚਾਹੁੰਦੇ ਹਨ। ਸਾਡਾ ਕੰਮ ਉਸ ਇੱਛਾ ਨੂੰ ਅਜਿਹੀ ਚੀਜ਼ ਵਿੱਚ ਬਦਲਣਾ ਹੈ ਜਿਸਨੂੰ ਇੱਕ ਵੀਡੀਓ ਮਾਡਲ ਲਾਗੂ ਕਰ ਸਕੇ, ਜਿਸ ਲਈ ਅਸੀਂ OpenAI ਮਾਡਲਾਂ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਕੇ ਉਦੇਸ਼ਾਂ ਨੂੰ ਤਕਨੀਕੀ ਨਿਰਦੇਸ਼ਾਂ ਵਿੱਚ ਬਦਲਦੇ ਹਾਂ।”
ਲੋਕ ਸ਼ਾਟ ਲਿਸਟਾਂ ਵਿੱਚ ਨਹੀਂ ਸੋਚਦੇ। ਉਹ “ਇਸਨੂੰ ਨਾਟਕੀ ਬਣਾਓ” ਜਾਂ “ਇਹ ਪ੍ਰੀਮੀਅਮ ਜਿਹਾ ਮਹਿਸੂਸ ਹੋਣਾ ਚਾਹੀਦਾ ਹੈ।” ਵਰਗੀਆਂ ਗੱਲਾਂ ਕਹਿੰਦੇ ਹਨ। ਇਸਦੇ ਉਲਟ, ਵੀਡੀਓ ਮਾਡਲਾਂ ਨੂੰ ਸੰਰਚਿਤ ਦਿਸ਼ਾ-ਨਿਰਦੇਸ਼ ਦੀ ਲੋੜ ਹੁੰਦੀ ਹੈ: ਸਮਾਂ-ਨਿਰਧਾਰਨ ਦੇ ਨਿਯਮ, ਗਤੀ ਦੀਆਂ ਪਾਬੰਦੀਆਂ, ਅਤੇ ਵਿਜ਼ੂਅਲ ਤਰਜੀਹਾਂ।
ਉਸ ਖਾਈ ਨੂੰ ਪੂਰਾ ਕਰਨ ਲਈ, Higgsfield ਟੀਮ ਨੇ ਉਹ ਬਣਾਇਆ ਜਿਸਨੂੰ ਉਹ ਰਚਨਾਤਮਕ ਇਰਾਦੇ ਦੀ ਵਿਆਖਿਆ ਕਰਨ ਅਤੇ ਕਿਸੇ ਵੀ ਜਨਰੇਸ਼ਨ ਤੋਂ ਪਹਿਲਾਂ ਉਸਨੂੰ ਇੱਕ ਠੋਸ ਵੀਡੀਓ ਯੋਜਨਾ ਵਿੱਚ ਵਿਸਤਾਰ ਕਰਨ ਲਈ ਇੱਕ ਸਿਨੇਮੈਟਿਕ ਲੌਜਿਕ ਲੇਅਰ ਕਹਿੰਦੇ ਹਨ।
ਜਦੋਂ ਕੋਈ ਯੂਜ਼ਰ ਉਤਪਾਦ ਦਾ URL ਜਾਂ ਚਿੱਤਰ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕਰਦਾ ਹੈ, ਤਾਂ ਸਿਸਟਮ ਕਥਾ-ਚਾਪ, ਗਤੀ, ਕੈਮਰਾ ਲਾਜ਼ਿਕ, ਅਤੇ ਵਿਜ਼ੂਅਲ ਜ਼ੋਰ ਦਾ ਅਨੁਮਾਨ ਲਗਾਉਣ ਲਈ GPT‑4.1 mini ਅਤੇ GPT‑5 ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਦਾ ਹੈ। ਉਪਭੋਗਤਾਵਾਂ ਨੂੰ ਕੱਚੇ ਪ੍ਰੌੰਪਟਾਂ ਨਾਲ ਰੂਬਰੂ ਕਰਨ ਦੀ ਬਜਾਏ, Higgsfield ਸਿਨੇਮਾਈ ਫੈਸਲਾ-ਕਰਨ ਨੂੰ ਸਿਸਟਮ ਦੇ ਅੰਦਰ ਹੀ ਅੰਦਰੂਨੀਕ੍ਰਿਤ ਕਰਦਾ ਹੈ। ਜਦੋਂ ਯੋਜਨਾ ਤਿਆਰ ਹੋ ਜਾਂਦੀ ਹੈ, ਤਾਂ Sora 2 ਉਹਨਾਂ ਸੰਰਚਿਤ ਹਦਾਇਤਾਂ ਦੇ ਆਧਾਰ 'ਤੇ ਗਤੀ, ਹਕੀਕਤਪਨ ਅਤੇ ਨਿਰੰਤਰਤਾ ਰੈਂਡਰ ਕਰਦਾ ਹੈ।
ਉਹ ਯੋਜਨਾ-ਪਹਿਲਾਂ ਵਾਲਾ ਦ੍ਰਿਸ਼ਟੀਕੋਣ ਉਤਪਾਦ ਦੇ ਪਿੱਛੇ ਦੀ ਟੀਮ ਨੂੰ ਦਰਸਾਉਂਦਾ ਹੈ। Higgsfield ਇੰਜੀਨੀਅਰਾਂ ਅਤੇ ਤਜਰਬੇਕਾਰ ਫਿਲਮਕਾਰਾਂ ਨੂੰ ਇਕੱਠਾ ਕਰਦਾ ਹੈ, ਜਿਸ ਵਿੱਚ ਇਨਾਮ ਜਿੱਤਣ ਵਾਲੇ ਨਿਰਦੇਸ਼ਕ ਵੀ ਸ਼ਾਮਲ ਹਨ, ਨਾਲ ਹੀ ਉਪਭੋਗਤਾ ਮੀਡੀਆ ਵਿੱਚ ਡੂੰਘੀਆਂ ਜੜ੍ਹਾਂ ਵਾਲੀ ਲੀਡਰਸ਼ਿਪ ਵੀ ਸ਼ਾਮਲ ਹੈ। ਸਹਿ-ਸੰਸਥਾਪਕ ਅਤੇ CEO Alex Mashrabov ਨੇ ਪਹਿਲਾਂ Snap ਵਿੱਚ ਜਨਰੇਟਿਵ AI ਦੀ ਅਗਵਾਈ ਕੀਤੀ ਸੀ, ਜਿੱਥੇ ਉਸ ਨੇ Snap lenses ਦੀ ਖੋਜ ਕੀਤੀ, ਜਿਸ ਨਾਲ ਸੈਂਕੜੇ ਮਿਲੀਅਨ ਲੋਕ ਵਿਜ਼ੂਅਲ ਇਫੈਕਟਸ ਨਾਲ ਵੱਡੇ ਪੱਧਰ ‘ਤੇ ਇੰਟਰੈਕਟ ਕਰਦੇ ਹਨ।
Higgsfield ਲਈ, ਵਾਇਰਲਿਟੀ ਮਾਪਯੋਗ ਪੈਟਰਨਾਂ ਦਾ ਇੱਕ ਸੈੱਟ ਹੈ ਜੋ GPT‑4.1 mini ਅਤੇ GPT‑5 ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਕੇ ਵੱਡੇ ਪੱਧਰ ‘ਤੇ ਛੋਟੇ-ਫਾਰਮ ਸੋਸ਼ਲ ਵੀਡੀਓਜ਼ ਦਾ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ ਕਰਨ ਅਤੇ ਉਹਨਾਂ ਨਤੀਜਿਆਂ ਨੂੰ ਦੁਹਰਾਏ ਜਾ ਸਕਣ ਵਾਲੀਆਂ ਰਚਨਾਤਮਕ ਸੰਰਚਨਾਵਾਂ ਵਿੱਚ ਨਿਚੋੜਨ ਲਈ ਪਛਾਣਿਆ ਜਾਂਦਾ ਹੈ।
ਅੰਦਰੂਨੀ ਤੌਰ 'ਤੇ, Higgsfield ਵਾਇਰਲਿਟੀ ਨੂੰ ਐਨਗੇਜਮੈਂਟ-ਟੂ-ਰੀਚ ਅਨੁਪਾਤ ਰਾਹੀਂ ਪਰਿਭਾਸ਼ਿਤ ਕਰਦਾ ਹੈ, ਜਿਸ ਵਿੱਚ ਖਾਸ ਧਿਆਨ ਸ਼ੇਅਰ ਦੀ ਗਤੀ ਤੇ ਹੁੰਦਾ ਹੈ। ਜਦੋਂ ਸਾਂਝੇ ਲਾਈਕਾਂ ਤੋਂ ਅੱਗੇ ਨਿਕਲਣ ਲੱਗਦੇ ਹਨ, ਤਾਂ ਸਮੱਗਰੀ ਨਿਸ਼ਕ੍ਰਿਯ ਖਪਤ ਤੋਂ ਸਰਗਰਮ ਵੰਡ ਵੱਲ ਮੁੜ ਜਾਂਦੀ ਹੈ।
Higgsfield ਮੁੜ-ਮੁੜ ਆਉਣ ਵਾਲੀਆਂ, ਵਾਇਰਲ ਬਣਤਰਾਂ ਨੂੰ ਵੀਡੀਓ ਪ੍ਰੀਸੈਟਾਂ ਦੀ ਲਾਇਬ੍ਰੇਰੀ ਵਿੱਚ ਇਨਕੋਡ ਕਰਦਾ ਹੈ। ਹਰ ਪੂਰਵ-ਨਿਰਧਾਰਤ ਸੈਟਿੰਗ ਵਿੱਚ ਉੱਚ-ਪ੍ਰਦਰਸ਼ਨ ਵਾਲੀ ਸਮੱਗਰੀ ਵਿੱਚ ਦੇਖੀ ਗਈ ਇੱਕ ਖਾਸ ਕਥਾ-ਸੰਰਚਨਾ, ਗਤੀ-ਸ਼ੈਲੀ ਅਤੇ ਕੈਮਰਾ ਲਾਜ਼ਿਕ ਹੁੰਦੀ ਹੈ। ਲਗਭਗ ਹਰ ਦਿਨ 10 ਨਵੇਂ ਪ੍ਰੀਸੈਟ ਬਣਾਏ ਜਾਂਦੇ ਹਨ, ਅਤੇ ਜਿਵੇਂ-ਜਿਵੇਂ ਭਾਗੀਦਾਰੀ ਘਟਦੀ ਹੈ, ਪੁਰਾਣਿਆਂ ਨੂੰ ਹਟਾ ਦਿੱਤਾ ਜਾਂਦਾ ਹੈ।
ਇਹ ਪ੍ਰੀਸੈਟ Sora 2 Trends ਨੂੰ ਚਲਾਉਂਦੇ ਹਨ, ਜੋ ਕ੍ਰੀਏਟਰਾਂ ਨੂੰ ਇੱਕੋ ਚਿੱਤਰ ਜਾਂ ਵਿਚਾਰ ਤੋਂ ਟ੍ਰੈਂਡ-ਅਨੁਕੂਲ ਵੀਡੀਓ ਬਣਾਉਣ ਦੀ ਆਗਿਆ ਦਿੰਦੇ ਹਨ। ਸਿਸਟਮ ਮੋਸ਼ਨ ਲਾਜਿਕ ਅਤੇ ਪਲੇਟਫਾਰਮ ਪੇਸਿੰਗ ਨੂੰ ਆਪਣੇ ਆਪ ਲਾਗੂ ਕਰਦਾ ਹੈ, ਜਿਸ ਨਾਲ ਹਰ ਟ੍ਰੈਂਡ ਦੇ ਅਨੁਸਾਰ ਬਿਨਾਂ ਮੈਨੁਅਲ ਟਿਊਨਿੰਗ ਦੇ ਆਉਟਪੁੱਟ ਤਿਆਰ ਹੁੰਦੇ ਹਨ।
Higgsfield ਦੇ ਪਹਿਲਾਂ ਵਾਲੇ ਬੇਸਲਾਈਨ ਨਾਲ ਤੁਲਨਾ ਕਰਨ 'ਤੇ, ਇਸ ਸਿਸਟਮ ਰਾਹੀਂ ਬਣਾਈਆਂ ਗਈਆਂ ਵੀਡੀਓਜ਼ ਵਿੱਚ ਸ਼ੇਅਰ ਵੇਲੋਸਿਟੀ ਵਿੱਚ 150% ਦਾ ਵਾਧਾ ਅਤੇ ਲਗਭਗ 3x ਵੱਧ ਕਾਗਨਿਟਿਵ ਕੈਪਚਰ ਦਿਖਾਈ ਦਿੰਦਾ ਹੈ, ਜੋ ਡਾਊਨਸਟ੍ਰੀਮ ਐਂਗੇਜਮੈਂਟ ਵਿਹਾਰ ਰਾਹੀਂ ਮਾਪਿਆ ਗਿਆ ਹੈ।
ਪਲੇਟਫਾਰਮ ਦੇ ਬਾਕੀ ਹਿੱਸੇ ਨੂੰ ਦਿਸ਼ਾ ਦੇਣ ਵਾਲੇ ਉਹੀ ਯੋਜਨਾ-ਪਹਿਲਾਂ ਸਿਧਾਂਤਾਂ 'ਤੇ ਆਧਾਰਿਤ, Click-to-Ad Sora 2 Trends ਨੂੰ ਮਿਲੀ ਸਕਾਰਾਤਮਕ ਪ੍ਰਤੀਕਿਰਿਆ ਤੋਂ ਉਭਰਿਆ। ਇਹ ਫੀਚਰ GPT‑4.1 ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਕੇ ਉਤਪਾਦ ਦੇ ਇਰਾਦੇ ਦੀ ਵਿਆਖਿਆ ਕਰਦਾ ਹੈ ਅਤੇ Sora 2 ਨਾਲ ਵੀਡੀਓ ਬਣਾਉਂਦਾ ਹੈ, ਜਿਸ ਨਾਲ “prompting barrier” ਦੂਰ ਹੋ ਜਾਂਦੀ ਹੈ।
ਇਹ ਇਸ ਤਰ੍ਹਾਂ ਕੰਮ ਕਰਦਾ ਹੈ:
- ਇੱਕ ਯੂਜ਼ਰ ਉਤਪਾਦ ਪੇਜ ਲਈ ਲਿੰਕ ਪੇਸਟ ਕਰਦਾ ਹੈ
- ਸਿਸਟਮ ਬ੍ਰਾਂਡ ਦੇ ਇਰਾਦੇ ਨੂੰ ਕੱਢਣ, ਮੁੱਖ ਵਿਜ਼ੂਅਲ ਐਂਕਰਾਂ ਦੀ ਪਛਾਣ ਕਰਨ, ਅਤੇ ਉਤਪਾਦ ਬਾਰੇ ਕੀ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਹੈ, ਇਹ ਸਮਝਣ ਲਈ ਪੰਨੇ ਦਾ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ ਕਰਦਾ ਹੈ
- ਜਦੋਂ ਉਤਪਾਦ ਦੀ ਪਛਾਣ ਹੋ ਜਾਂਦੀ ਹੈ, ਤਾਂ ਸਿਸਟਮ ਇਸਨੂੰ ਪੂਰਵ-ਇੰਜੀਨੀਅਰਡ ਟ੍ਰੈਂਡਿੰਗ ਪੂਰਵ-ਨਿਰਧਾਰਤ ਸੈਟਿੰਗਾਂ ਵਿੱਚੋਂ ਇੱਕ ਵਿੱਚ ਮੈਪ ਕਰਦਾ ਹੈ
- Sora 2 ਅੰਤਿਮ ਵੀਡੀਓ ਤਿਆਰ ਕਰਦਾ ਹੈ, ਹਰ ਪ੍ਰੀਸੈਟ ਦੇ ਕੈਮਰਾ ਮੋਸ਼ਨ, ਲਯਬੱਧ ਪੇਸਿੰਗ, ਅਤੇ ਸ਼ੈਲੀਗਤ ਨਿਯਮਾਂ ਲਈ ਜਟਿਲ ਪੇਸ਼ੇਵਰ ਮਿਆਰ ਲਾਗੂ ਕਰਦਿਆਂ
ਮਕਸਦ ਇਹ ਹੈ ਕਿ ਪਹਿਲੀ ਕੋਸ਼ਿਸ਼ ਵਿੱਚ ਹੀ ਸੋਸ਼ਲ ਪਲੇਟਫਾਰਮਾਂ ਲਈ ਢੁੱਕਵਾਂ, ਤੇਜ਼ ਅਤੇ ਵਰਤਣਯੋਗ ਆਉਟਪੁੱਟ ਮਿਲੇ, ਅਤੇ ਇਹ ਬਦਲਾਅ ਟੀਮਾਂ ਦੇ ਕੰਮ ਕਰਨ ਦੇ ਢੰਗ ਨੂੰ ਬਦਲ ਦਿੰਦਾ ਹੈ। ਯੂਜ਼ਰ ਹੁਣ ਪੰਜ ਜਾਂ ਛੇ ਪ੍ਰੌੰਪਟਾਂ ਰਾਹੀਂ ਦੁਹਰਾਉ ਕਰਨ ਦੀ ਬਜਾਏ, ਇੱਕ ਜਾਂ ਦੋ ਕੋਸ਼ਿਸ਼ਾਂ ਵਿੱਚ ਹੀ ਵਰਤਣਯੋਗ ਵੀਡੀਓ ਪ੍ਰਾਪਤ ਕਰ ਲੈਂਦੇ ਹਨ। ਮਾਰਕੀਟਿੰਗ ਟੀਮਾਂ ਲਈ, ਇਸਦਾ ਮਤਲਬ ਹੈ ਕਿ ਮੁਹਿੰਮਾਂ ਨੂੰ ਟ੍ਰਾਇਲ ਐਂਡ ਐਰਰ ਦੀ ਬਜਾਏ ਵਾਲਿਊਮ ਅਤੇ ਵੈਰੀਏਸ਼ਨ ਦੇ ਆਧਾਰ 'ਤੇ ਯੋਜਨਾ ਬੱਧ ਕੀਤਾ ਜਾ ਸਕਦਾ ਹੈ।
ਇੱਕ ਆਮ ਜਨਰੇਸ਼ਨ ਵਿੱਚ ਵਰਕਫ਼ਲੋ ਦੇ ਅਨੁਸਾਰ 2–5 ਮਿੰਟ ਲੱਗਦੇ ਹਨ। ਕਿਉਂਕਿ ਪਲੇਟਫਾਰਮ ਸਮਕਾਲੀ ਰਨਜ਼ ਦਾ ਸਮਰਥਨ ਕਰਦਾ ਹੈ, ਟੀਮਾਂ ਇੱਕ ਘੰਟੇ ਵਿੱਚ ਦਰਜਨਾਂ ਵੈਰੀਏਸ਼ਨ ਤਿਆਰ ਕਰ ਸਕਦੀਆਂ ਹਨ, ਜਿਸ ਨਾਲ ਰੁਝਾਨ ਬਦਲਣ ਦੇ ਨਾਲ ਰਚਨਾਤਮਕ ਦਿਸ਼ਾਵਾਂ ਦੀ ਜਾਂਚ ਕਰਨਾ ਵਿਹਾਰਕ ਬਣ ਜਾਂਦਾ ਹੈ।
ਨਵੰਬਰ ਦੀ ਸ਼ੁਰੂਆਤ ਵਿੱਚ ਲਾਂਚ ਕਰਨ ਤੋਂ ਬਾਅਦ, Click-to-Ad ਨੂੰ ਪਲੇਟਫਾਰਮ ‘ਤੇ 20% ਤੋਂ ਵੱਧ ਪੇਸ਼ੇਵਰ ਕ੍ਰੀਏਟਰਾਂ ਅਤੇ ਐਂਟਰਪ੍ਰਾਈਜ਼ ਟੀਮਾਂ ਵੱਲੋਂ ਅਪਣਾਇਆ ਗਿਆ ਹੈ, ਜਿਸਦੀ ਮਾਪ ਇਸ ਗੱਲ ਦੇ ਆਧਾਰ ‘ਤੇ ਕੀਤੀ ਗਈ ਕਿ ਆਉਟਪੁੱਟ ਲਾਈਵ ਕੈਂਪੇਨਾਂ ਦੇ ਹਿੱਸੇ ਵਜੋਂ ਡਾਊਨਲੋਡ, ਪ੍ਰਕਾਸ਼ਿਤ ਜਾਂ ਸਾਂਝੇ ਕੀਤੇ ਜਾਂਦੇ ਹਨ।
Higgsfield’s ਸਿਸਟਮ ਕਈ OpenAI ਮਾਡਲਾਂ ‘ਤੇ ਨਿਰਭਰ ਕਰਦਾ ਹੈ, ਜਿਨ੍ਹਾਂ ਵਿੱਚੋਂ ਹਰ ਇੱਕ ਨੂੰ ਕੰਮ ਦੀਆਂ ਲੋੜਾਂ ਦੇ ਆਧਾਰ ‘ਤੇ ਚੁਣਿਆ ਜਾਂਦਾ ਹੈ।
ਨਿਰਧਾਰਿਤ, ਫਾਰਮੈਟ-ਪਾਬੰਦ ਵਰਕਫ਼ਲੋਜ਼ ਲਈ, ਜਿਵੇਂ ਪੂਰਵ-ਨਿਰਧਾਰਤ ਸੰਰਚਨਾ ਜਾਂ ਜਾਣੇ-ਪਛਾਣੇ ਕੈਮਰਾ-ਮੋਸ਼ਨ ਸਕੀਮਾ ਲਾਗੂ ਕਰਨਾ, ਪਲੇਟਫਾਰਮ ਬੇਨਤੀਆਂ ਨੂੰ GPT‑4.1 mini ਵੱਲ ਰੂਟ ਕਰਦਾ ਹੈ। ਇਹ ਕੰਮ ਉੱਚ ਸਟੀਅਰੇਬਿਲਿਟੀ, ਅਨੁਮਾਨਯੋਗ ਨਤੀਜਿਆਂ, ਘੱਟ ਵੈਰੀਅੰਸ ਅਤੇ ਤੇਜ਼ ਇਨਫਰੈਂਸ ਤੋਂ ਲਾਭ ਉਠਾਉਂਦੇ ਹਨ।
ਹੋਰ ਅਸਪਸ਼ਟ ਵਰਕਫ਼ਲੋਜ਼ ਲਈ ਇੱਕ ਵੱਖਰਾ ਤਰੀਕਾ ਲੋੜੀਂਦਾ ਹੈ। ਜਦੋਂ ਸਿਸਟਮ ਨੂੰ ਅਧੂਰੇ ਇਨਪੁਟਸ ਤੋਂ ਇਰਾਦਾ ਅਨੁਮਾਨਣਾ ਪੈਂਦਾ ਹੈ, ਜਿਵੇਂ ਕਿ ਕਿਸੇ ਉਤਪਾਦ ਪੇਜ ਦੀ ਵਿਆਖਿਆ ਕਰਨਾ ਜਾਂ ਵਿਜ਼ੂਅਲ ਅਤੇ ਟੈਕਸਟੁਅਲ ਸੰਕੇਤਾਂ ਨੂੰ ਮਿਲਾਉਣਾ, ਤਾਂ Higgsfield ਬੇਨਤੀਆਂ ਨੂੰ GPT‑5 ਵੱਲ ਰੂਟ ਕਰਦਾ ਹੈ, ਜਿੱਥੇ ਡੂੰਘੀ ਰੀਜ਼ਨਿੰਗ ਅਤੇ ਮਲਟੀਮੋਡਲ ਸਮਝ ਲੇਟੈਂਸੀ ਜਾਂ ਲਾਗਤ ਸੰਬੰਧੀ ਵਿਚਾਰਾਂ ਤੋਂ ਵੱਧ ਮਹੱਤਵ ਰੱਖਦੀਆਂ ਹਨ।
ਰੂਟਿੰਗ ਫੈਸਲੇ ਅੰਦਰੂਨੀ ਹਿਊਰਿਸਟਿਕਸ ਦੁਆਰਾ ਮਾਰਗਦਰਸ਼ਿਤ ਹੁੰਦੇ ਹਨ ਜੋ ਇਹਨਾਂ ਨੂੰ ਤੋਲਦੇ ਹਨ:
- ਲੋੜੀਂਦੀ ਰੀਜ਼ਨਿੰਗ ਦੀ ਗਹਿਰਾਈ ਬਨਾਮ ਕਬੂਲਯੋਗ ਲੇਟੈਂਸੀ
- ਆਉਟਪੁੱਟ ਦੀ ਪੂਰਵ-ਅਨੁਮਾਨਯੋਗਤਾ ਅਤੇ ਰਚਨਾਤਮਕ ਆਜ਼ਾਦੀ
- ਸਪਸ਼ਟ ਬਨਾਮ ਅਨੁਮਾਨਿਤ ਇਰਾਦਾ
- ਮਸ਼ੀਨ ਦੁਆਰਾ ਵਰਤਣਯੋਗ ਬਨਾਮ ਮਨੁੱਖ-ਸਾਮ੍ਹਣੇ ਵਾਲੇ ਨਤੀਜੇ
“ਅਸੀਂ ਇਸਨੂੰ ਸਭ ਤੋਂ ਵਧੀਆ ਮਾਡਲ ਚੁਣਨ ਵਜੋਂ ਨਹੀਂ ਸੋਚਦੇ,” Higgsfield ਦੇ CTO ਅਤੇ ਸਹਿ-ਸੰਸਥਾਪਕ Yerzat Dulat ਕਹਿੰਦੇ ਹਨ। “ਅਸੀਂ ਵਿਹਾਰਕ ਤਾਕਤਾਂ ਦੇ ਸੰਦਰਭ ਵਿੱਚ ਸੋਚਦੇ ਹਾਂ। ਕੁਝ ਮਾਡਲਾਂ ਸਟੀਕਤਾ ਵਿੱਚ ਬਿਹਤਰ ਹੁੰਦੇ ਹਨ। ਹੋਰ ਲੋਕ ਵਿਆਖਿਆ ਕਰਨ ਵਿੱਚ ਵਧੀਆ ਹਨ। ਸਿਸਟਮ ਉਸ ਅਨੁਸਾਰ ਰੂਟ ਕਰਦਾ ਹੈ।”
Higgsfield ਦੇ ਕਈ ਵਰਕਫ਼ਲੋ ਛੇ ਮਹੀਨੇ ਪਹਿਲਾਂ ਸੰਭਵ ਨਹੀਂ ਸਨ।
ਪਹਿਲਾਂ ਦੇ ਚਿੱਤਰ ਅਤੇ ਵੀਡੀਓ ਮਾਡਲ ਇਕਸਾਰਤਾ ਨਾਲ ਸੰਘਰਸ਼ ਕਰਦੇ ਸਨ: ਕਿਰਦਾਰ ਭਟਕ ਜਾਂਦੇ ਸਨ, ਉਤਪਾਦਾਂ ਦਾ ਆਕਾਰ ਬਦਲ ਜਾਂਦਾ ਸੀ, ਅਤੇ ਲੰਬੀਆਂ ਲੜੀਆਂ ਟੁੱਟ ਜਾਂਦੀਆਂ ਸਨ। OpenAI ਚਿੱਤਰ ਅਤੇ ਵੀਡੀਓ ਮਾਡਲਾਂ ਵਿੱਚ ਹਾਲੀਆ ਤਰੱਕੀਆਂ ਨੇ ਸ਼ਾਟਾਂ ਵਿੱਚ ਵਿਜ਼ੂਅਲ ਲਗਾਤਾਰਤਾ ਕਾਇਮ ਰੱਖਣਾ ਸੰਭਵ ਬਣਾਇਆ, ਜਿਸ ਨਾਲ ਹੋਰ ਹਕੀਕਤੀ ਗਤੀ ਅਤੇ ਲੰਬੀਆਂ ਕਹਾਣੀਆਂ ਸੰਭਵ ਹੋਈਆਂ।
ਉਸ ਬਦਲਾਅ ਨੇ ਨਵੇਂ ਫਾਰਮੈਟ ਖੋਲ੍ਹੇ। Higgsfield ਨੇ ਹਾਲ ਹੀ ਵਿੱਚ Cinema Studio ਲਾਂਚ ਕੀਤਾ, ਜੋ ਟ੍ਰੇਲਰਾਂ ਅਤੇ ਛੋਟੀਆਂ ਫ਼ਿਲਮਾਂ ਲਈ ਡਿਜ਼ਾਇਨ ਕੀਤਾ ਗਿਆ ਇੱਕ ਹੌਰਿਜ਼ਾਂਟਲ ਵਰਕਸਪੇਸ ਹੈ। ਸ਼ੁਰੂਆਤੀ ਰਚਨਾਕਾਰ ਪਹਿਲਾਂ ਹੀ ਕਈ ਮਿੰਟਾਂ ਦੇ ਵੀਡੀਓ ਤਿਆਰ ਕਰ ਰਹੇ ਹਨ ਜੋ ਆਨਲਾਈਨ ਵਿਆਪਕ ਤੌਰ 'ਤੇ ਫੈਲ ਰਹੇ ਹਨ। ਇਹ ਵੀਡੀਓ ਅਕਸਰ ਲਾਈਵ-ਐਕਸ਼ਨ ਫੁਟੇਜ ਤੋਂ ਅੰਤਰ ਕਰਨਾ ਮੁਸ਼ਕਲ ਬਣਾ ਦਿੰਦੇ ਹਨ।
ਜਿਵੇਂ OpenAI ਮਾਡਲ ਲਗਾਤਾਰ ਵਿਕਸਿਤ ਹੁੰਦੇ ਰਹਿੰਦੇ ਹਨ, Higgsfield ਦਾ ਸਿਸਟਮ ਵੀ ਉਨ੍ਹਾਂ ਦੇ ਨਾਲ ਵਿਸਤਾਰ ਕਰਦਾ ਹੈ। ਨਵੀਆਂ ਸਮਰੱਥਾਵਾਂ ਨੂੰ ਅਜਿਹੇ ਵਰਕਫ਼ਲੋਜ਼ ਵਿੱਚ ਤਬਦੀਲ ਕੀਤਾ ਜਾਂਦਾ ਹੈ ਜੋ ਪਿੱਛੇ ਮੁੜ ਕੇ ਵੇਖਣ ‘ਤੇ ਸਪਸ਼ਟ ਲੱਗਦੇ ਹਨ, ਪਰ ਪਹਿਲਾਂ ਸੰਭਵ ਨਹੀਂ ਸਨ। ਜਿਵੇਂ-ਜਿਵੇਂ ਮਾਡਲ ਪੱਕੇ ਹੁੰਦੇ ਹਨ, ਕਹਾਣੀ ਸੁਣਾਉਣ ਦਾ ਕੰਮ ਟੂਲਾਂ ਨੂੰ ਸੰਭਾਲਣ ਤੋਂ ਹਟ ਕੇ ਲਹਿਜ਼ੇ, ਬਣਤਰ ਅਤੇ ਅਰਥ ਬਾਰੇ ਫੈਸਲੇ ਕਰਨ ਵੱਲ ਮੁੜ ਜਾਂਦਾ ਹੈ।
