समकालीन AI कलाकार 2025 में वीडियो बनाने के लिए क्या उपयोग कर रहे हैं

मैंने कल Instagram पर AI वीडियो रील्स देखते हुए तीन घंटे बिताए और कुछ अजीब देखा। चिकनी, पॉलिश की गई चीजें जो महंगी लगती हैं? आमतौर पर मुफ्त टूल्स से बनी होती हैं। झटकेदार, हकलाती क्लिप्स जिनमें वॉटरमार्क होते हैं? अक्सर उन पेड सर्विसेज से होती हैं जिन्हें कोई सब्सक्राइब करने को जस्टिफाई करने की कोशिश कर रहा है।

AI वीडियो लैंडस्केप 2024 के अंत के आसपास कहीं पलट गया, और यदि आप अभी भी सोच रहे हैं कि Runway ही एकमात्र विकल्प है, तो आप वह 80% चीजें मिस कर रहे हैं जो वास्तव में अभी स्टूडियो और बेडरूम में हो रही हैं।

त्वरित उत्तर: 2025 में समकालीन AI कलाकार मुख्य रूप से एक हाइब्रिड दृष्टिकोण का उपयोग करते हैं जो तेज इटरेशन के लिए Runway ML और Pika जैसे ब्राउज़र-आधारित टूल्स, पूर्ण रचनात्मक नियंत्रण के लिए ComfyUI के माध्यम से लोकल रूप से चलने वाले Wan 2.2 और HunyuanVideo जैसे ओपन-सोर्स मॉडल्स, और जब उन्हें तकनीकी सेटअप के बिना विश्वसनीय परिणामों की आवश्यकता होती है तो Apatero.com जैसे प्लेटफॉर्म को जोड़ता है। टूल का चुनाव इस बात पर निर्भर करता है कि प्रत्येक विशिष्ट प्रोजेक्ट के लिए स्पीड, कंट्रोल या कॉस्ट में से क्या सबसे अधिक मायने रखता है।

वास्तविकता की जांच जिसके बारे में कोई बात नहीं करता

यहां वह है जो वास्तव में मायने रखता है जब आप देखते हैं कि AI वीडियो के साथ अभी कौन पैसा कमा रहा है या पहचान प्राप्त कर रहा है। यह सबसे फैंसी सब्सक्रिप्शन या सबसे बड़ी GPU होने के बारे में नहीं है। यह सही टूल को सही काम से मैच करने और कब स्विच करना है यह जानने के बारे में है।

जो कलाकार लगातार काम प्राप्त कर रहे हैं वे प्लेटफॉर्म्स के प्रति वफादार होना बंद कर चुके हैं। वे जो भी तत्काल समस्या को हल करता है उसका उपयोग कर रहे हैं। क्लाइंट कल तक 30-सेकंड का प्रोडक्ट डेमो चाहता है? यह Runway का क्षेत्र है। कैरेक्टर-कंसिस्टेंट नैरेटिव सीरीज बना रहे हैं? कस्टम LoRAs के साथ ComfyUI। कुछ ऐसा चाहिए जो दिन भर ट्रबलशूटिंग में बिताए बिना बस काम करे? Apatero.com जैसी सर्विसेज पर्दे के पीछे की जटिलता को संभालती हैं।

यह वह नहीं है जो कोई सुनना चाहता है, लेकिन रहस्य टूल्स में नहीं है। यह जानने में है कि कौन सा टूल किस बिंदु पर टूट जाता है और एक बैकअप तैयार रखना।

अभी सबसे लोकप्रिय ब्राउज़र-आधारित टूल्स कौन से हैं?

Runway ML अभी भी क्लाइंट-फेसिंग काम में हावी है क्योंकि यह तेज है और इंटरफेस को स्पष्टीकरण की आवश्यकता नहीं है। Gen-3 Alpha मोशन को अधिकांश लोगों की आवश्यकता से बेहतर संभालता है, और यह तथ्य कि आप किसी क्लाइंट को एक लिंक ईमेल कर सकते हैं जो बिना कुछ साइन अप किए प्रीव्यू कर सकता है, कई मामलों में रेंडर क्वालिटी से अधिक मायने रखता है।

हालांकि कीमत दर्द देती है। यदि आप इटरेट कर रहे हैं तो आप क्रेडिट्स तेजी से जलते देख रहे हैं, यही कारण है कि अधिकांश कलाकार इसका उपयोग एक्सप्लोरेशन के बजाय फाइनल्स के लिए करते हैं।

Pika Labs ने "Pikaffects" सिस्टम के साथ एक अजीब निच पाया। यह Runway की तुलना में जनरल वीडियो जनरेशन के लिए कम सक्षम है, लेकिन विशिष्ट स्टाइलिस्टिक इफेक्ट्स के लिए या जब आप वह विशेष एस्थेटिक चाहते हैं जो यह उत्पन्न करता है, तो कोई और चीज इससे मेल नहीं खाती। लिपसिंकिंग फीचर टॉकिंग हेड कंटेंट के लिए लगातार उपयोग किया जाता है, भले ही हर कोई मुंह की गति थोड़ी ऑफ दिखने के बारे में शिकायत करता है।

Luma Dream Machine देर से आया लेकिन लंबे जनरेशन समय और बेहतर कैमरा मूवमेंट के साथ तेजी से जगह बनाई। यदि आपके प्रोजेक्ट में किसी भी प्रकार की सिनेमैटिक मोशन शामिल है या आप वास्तविक कैमरा तकनीकों को फिर से बनाने की कोशिश कर रहे हैं, तो Luma अक्सर प्रतिस्पर्धा की तुलना में अधिक विश्वसनीय परिणाम देता है। मुफ्त टियर इतना उदार है कि शौकिया वास्तव में इससे चिपके रहते हैं।

आप तीनों के बारे में जो देखेंगे वह यह है कि पेशेवर कलाकार शायद ही कभी उन्हें अलगाव में उपयोग करते हैं। वे एक पाइपलाइन का हिस्सा हैं जिसमें लोकल प्रोसेसिंग, अपस्केलिंग और पारंपरिक वीडियो सॉफ्टवेयर में कंपोजिटिंग शामिल है। ब्राउज़र टूल कोर मोशन उत्पन्न करता है, बाकी सब कुछ इसे ऐसी चीज में पॉलिश करता है जिसे आप वास्तव में डिलीवर करेंगे।

ComfyUI गंभीर काम के लिए मानक क्यों बन गया?

ComfyUI ने लोकल वीडियो जनरेशन रेस जीता न कि इसलिए कि इसका उपयोग करना आसान है (यह निश्चित रूप से नहीं है), बल्कि इसलिए कि जब कुछ टूटता है, तो आप वास्तव में देख सकते हैं कि कहां और इसे ठीक कर सकते हैं। ब्लैक-बॉक्स ब्राउज़र टूल्स के साथ, जब जनरेशन क्वालिटी गिरती है या मोशन अजीब हो जाती है, तो आप बस रीरोल कर रहे हैं और उम्मीद कर रहे हैं। ComfyUI के साथ, आप समस्याओं का कारण बन रहे सटीक पैरामीटर्स को एडजस्ट कर सकते हैं।

वर्कफ्लो दृष्टिकोण वीडियो के लिए शुरू में लगने की तुलना में बहुत अधिक समझ में आता है। आप केवल एक क्लिप जनरेट नहीं कर रहे हैं। आप टेम्पोरल कंसिस्टेंसी को कंट्रोल कर रहे हैं, लेटेंट स्पेस ट्रांजिशन का प्रबंधन कर रहे हैं, प्रति फ्रेम ControlNet गाइडेंस लागू कर रहे हैं, और एक विजुअल चेन में सभी प्रीप्रोसेसिंग को संभाल रहे हैं जिसे आप संशोधित कर सकते हैं। एक टेक्स्ट प्रॉम्प्ट और एक "जनरेट" बटन के साथ ऐसा करने की कोशिश करें।

Wan 2.2 ComfyUI के माध्यम से चलने वाला कैरेक्टर-चालित काम के लिए डिफ़ॉल्ट शुरुआती बिंदु जैसा कुछ बन गया है। यह शॉट्स के बीच कंसिस्टेंसी को अधिकांश कमर्शियल टूल्स की तुलना में बेहतर संभालता है, खासकर अगर आप अपने कैरेक्टर पर एक LoRA प्रशिक्षित करने में समय निवेश करने को तैयार हैं। ठीक से कॉन्फ़िगर किए गए Wan और सर्वोत्तम कमर्शियल ऑफरिंग्स के बीच की क्वालिटी गैप मूल रूप से दिसंबर 2024 के आसपास गायब हो गई।

HunyuanVideo एक अलग भूमिका भरता है। यह कैरेक्टर्स के साथ उतना अच्छा नहीं है, लेकिन एनवायरनमेंटल शॉट्स, स्पेस के माध्यम से कैमरा मूवमेंट, या जटिल लाइटिंग परिवर्तनों से जुड़ी किसी भी चीज के लिए, यह स्थानीय रूप से मैंने परीक्षण की गई हर चीज से बेहतर प्रदर्शन करता है। पकड़ VRAM आवश्यकताएं हैं। इसे सुचारू रूप से चलाने के लिए आपको गंभीर हार्डवेयर या सावधानीपूर्वक अनुकूलन की आवश्यकता है।

Stable Video Diffusion अभी भी मुख्य रूप से img2vid काम के लिए उपयोग किया जाता है जहां आपने एक परफेक्ट स्टिल फ्रेम जनरेट किया है और इसे थोड़ा मूव करने की आवश्यकता है। यह इस बिंदु पर पुरानी तकनीक है, लेकिन कभी-कभी सरल समाधान जटिल समाधान से बेहतर काम करता है।

हालांकि ComfyUI वीडियो काम के लिए सीखने की अवस्था वास्तविक है। चीजें क्लिक करना शुरू होने से पहले निराश प्रयोग के एक सप्ताह का बजट बनाएं। अधिकांश कलाकार जो इससे चिपके रहते हैं कहते हैं कि पहले तीन दिन अपने सभी जीवन विकल्पों पर सवाल उठाने वाले थे, फिर अचानक यह समझ में आ गया। बेशक, Apatero.com जैसे प्लेटफॉर्म यदि आप उत्पादन के लिए सीधे छोड़ना चाहते हैं तो उस सीखने की अवस्था के बिना समान परिणाम प्रदान करते हैं।

बजट की बाधाएं टूल चयन को कैसे बदलती हैं?

पैसा सब कुछ बदल देता है। यदि आपके पास असीमित रेंडर क्रेडिट्स या मैक्स्ड-आउट वर्कस्टेशन है, तो टूल चयन पूरी तरह से क्षमता के बारे में हो जाता है। बाकी सभी के लिए, यह बाधाओं के आसपास चतुराई से काम करने के बारे में है।

पूरी तरह से टूटा हुआ लेकिन दृढ़ दृष्टिकोण 12GB GPU पर भारी अनुकूलित वर्कफ्लो, लंबे रेंडर समय और बहुत सारे धैर्य के साथ ComfyUI जैसा दिखता है। यह काम करता है। सफल AI वीडियो कलाकारों में से बहुत सारे बिल्कुल वहीं से शुरू हुए। सीमा अब क्वालिटी नहीं है, यह इटरेशन स्पीड है।

मिड-बजट सेटअप (क्लाउड क्रेडिट्स के लिए प्रति माह $50-100 प्लस कुछ लोकल क्षमता के बारे में सोचें) आम तौर पर भारी काम के लिए लोकल ComfyUI को विशिष्ट समस्याओं के लिए कमर्शियल टूल्स के रणनीतिक उपयोग के साथ मिलाते हैं। स्थानीय रूप से कैरेक्टर एनीमेशन चलाएं, उस एक मुश्किल दृश्य के लिए Runway का उपयोग करें, DaVinci Resolve में सब कुछ कंपोजिट करें।

हाई-बजट दृष्टिकोण शायद ही टूल्स के बारे में चिंता करते हैं क्योंकि लागत की तुलना में समय अधिक मायने रखता है। ये कलाकार ComfyUI के लिए महंगे GPUs के साथ RunPod इंस्टेंसेस और कई कमर्शियल सर्विसेज की सब्सक्रिप्शन दोनों बनाए रखते हैं। जो भी सबसे तेज काम करता है वह जीतता है।

दिलचस्प स्पेस वह वर्किंग प्रोफेशनल है जिसे विशाल ओवरहेड के बिना लगातार आउटपुट की आवश्यकता है। वह वह जगह है जहां मैनेज्ड प्लेटफॉर्म वैल्यू प्रदान करते हैं - आपको इंफ्रास्ट्रक्चर बनाए बिना लोकल वर्कफ्लो की क्वालिटी मिलती है। Apatero.com यहां फिट होता है लागत को अनुमानित रखते हुए जटिलता को संभालकर।

विशेषज्ञों और निच टूल्स के बारे में क्या?

कुछ टूल्स एक विशिष्ट समस्या को इतनी अच्छी तरह हल करते हैं कि कलाकार सीमित सामान्य उपयोग के बावजूद उन्हें आस-पास रखते हैं।

Deforum ट्रिप्पी, साइकेडेलिक एनीमेशन काम के लिए गो-टू बना हुआ है। यह पुराना है, वर्कफ्लो कष्टप्रद है, लेकिन कोई और चीज उस विशेष एस्थेटिक को इतनी विश्वसनीय रूप से नहीं बनाती है। संगीत वीडियो कलाकार विशेष रूप से सही प्रोजेक्ट के लिए Deforum वर्कफ्लो तैयार रखते हैं।

Ebsynth तकनीकी रूप से एक AI जनरेशन टूल नहीं है, लेकिन यह AI-जनरेटेड कीफ्रेम्स और स्मूद, स्टाइलिस्टिक रूप से कंसिस्टेंट एनीमेशन के बीच की खाई को पाटता है। आप Stable Diffusion या Midjourney के साथ कुछ परफेक्ट फ्रेम जनरेट करते हैं, फिर Ebsynth को स्टाइल बनाए रखते हुए मोशन को इंटरपोलेट करने देते हैं। कुछ एस्थेटिक दृष्टिकोणों के लिए चौंकाने वाला ढंग से अच्छी तरह से काम करता है।

Morph Studio ने "वास्तविक उत्पादन के लिए AI स्टोरीबोर्डिंग" स्पेस में एक निच तैयार किया। यह अंतिम वीडियो बनाने के बारे में कम है, प्रीविज़ुअलाइज़ेशन और कॉन्सेप्ट डेवलपमेंट के बारे में अधिक है। जो निर्देशक अंतिम आउटपुट के लिए AI के प्रति संदेहास्पद हैं, वे अभी भी शॉट्स की योजना बनाने के लिए इसका उपयोग करते हैं।

Runway से Gen-2 Image to Video अलग उल्लेख के योग्य है क्योंकि img2vid दृष्टिकोण अक्सर शुद्ध टेक्स्ट-टू-वीडियो की तुलना में बेहतर परिणाम देता है। Midjourney या Flux में परफेक्ट फ्रेम जनरेट करें, इसे Runway के img2vid में लाएं, अधिक नियंत्रित परिणाम प्राप्त करें। यह हाइब्रिड दृष्टिकोण अब मानक अभ्यास है।

हार्डवेयर वास्तव में आपके विकल्पों को कैसे सीमित करता है?

आइए विशिष्ट हो जाएं कि क्या कहां चलता है, क्योंकि "आपको 4090 की आवश्यकता है" सलाह जो चारों ओर घूम रही है वह सच और भ्रामक दोनों है।

ब्राउज़र टूल्स के लिए, हार्डवेयर शायद ही मायने रखता है। वे किसी और के सर्वर पर चल रहे हैं। आपका इंटरनेट कनेक्शन और क्रेडिट बैलेंस असली बाधाएं हैं।

लोकल ComfyUI काम के लिए, वर्तमान मॉडल के लिए 12GB VRAM व्यावहारिक न्यूनतम है। आप तकनीकी रूप से पर्याप्त अनुकूलन और धैर्य के साथ 8GB पर कुछ वर्कफ्लो चला सकते हैं, लेकिन आप जनरेट करने की तुलना में मेमोरी एरर से लड़ने में अधिक समय बिताएंगे। 16GB आरामदायक हो जाता है। 24GB का मतलब है कि आप अधिकांश प्रोजेक्ट्स के लिए VRAM के बारे में पूरी तरह से सोचना बंद कर देते हैं।

Wan 2.2 उचित अनुकूलन के साथ 12GB पर स्वीकार्य रूप से चलता है। 3060 पर वीडियो के प्रति सेकंड 2-4 मिनट की अपेक्षा करें, जो भयानक लगता है जब तक कि आप महसूस नहीं करते कि रातोंरात कतार लगाना उस समस्या को हल करता है। क्वालिटी पेड सर्विसेज से मेल खाती है।

HunyuanVideo 24GB चाहता है यदि आप व्यावहारिक उपयोग के बारे में ईमानदार हो रहे हैं। आधिकारिक आवश्यकताएं कम दावा करती हैं, लेकिन निरंतर छेड़छाड़ के बिना सुचारू संचालन के लिए अधिक हेडरूम की आवश्यकता होती है। यह वह जगह है जहां RunPod या इसी तरह के GPU रेंटल का अर्थ है - एक दिन के लिए एक मजबूत कार्ड किराए पर लें, सब कुछ बैच प्रोसेस करें, सब्सक्रिप्शन लागत बनाम आगे आएं।

कई कलाकार जो मध्य मार्ग अपनाते हैं उनमें डेवलपमेंट और टेस्टिंग के लिए एक अच्छा लोकल कार्ड (3060 12GB या बेहतर) शामिल है, फिर अंतिम रेंडर या समय-संवेदनशील काम के लिए क्लाउड GPUs किराए पर लेना। आपका लोकल सेटअप 90% काम संभालता है, क्लाउड स्पाइक्स को कवर करता है।

Apatero.com जैसी सर्विसेज अनुकूलित इंफ्रास्ट्रक्चर बनाए रखकर हार्डवेयर प्रश्न को पूरी तरह से बाईपास करती हैं, जो मायने रखता है जब आप तकनीकी कॉन्फ़िगरेशन के बजाय आउटपुट पर केंद्रित हों।

वास्तव में उत्पादन में कौन से वर्कफ्लो उपयोग किए जाते हैं?

सिद्धांत एक चीज है, अभ्यास किसी के स्वीकार करने से अधिक गंदा और अधिक हाइब्रिड दिखता है।

स्टैंडर्ड प्रोडक्ट डेमो एप्रोच: क्लीन, प्रोफेशनल मोशन के लिए Runway Gen-3 में बेस एनीमेशन जनरेट करें। एक्सपोर्ट करें, Topaz Video AI से अपस्केल करें, After Effects में AI बैकग्राउंड पर प्रोडक्ट रेंडर कंपोजिट करें। क्लाइंट-फ्रेंडली, तेज टर्नअराउंड, महंगा दिखता है। संशोधन सहित एक दिन लगता है।

नैरेटिव कैरेक्टर सीरीज मेथड: कैरेक्टर रेफरेंस इमेजेज पर एक LoRA प्रशिक्षित करें। अपने LoRA के साथ Wan 2.2 का उपयोग करके ComfyUI में दृश्य उत्पन्न करें। शॉट-बाय-शॉट कंट्रोल का मतलब है दृश्यों के बीच कंसिस्टेंसी। कलर ग्रेडिंग के लिए पोस्ट-प्रोसेस करें और किसी भी शेष असंगतियों को स्मूद करें। धीमी प्रक्रिया, उच्च क्वालिटी परिणाम, पूर्ण रचनात्मक नियंत्रण।

म्यूजिक वीडियो क्विक-टर्न स्टाइल: Midjourney में स्टाइल फ्रेम बनाएं। Runway img2vid का उपयोग करके उन्हें एनिमेट करें। कई विविधताओं की तेजी से जनरेशन, सर्वोत्तम क्षणों को लयबद्ध रूप से एक साथ एडिट करें। यदि आप जानते हैं कि आप क्या कर रहे हैं तो पूरा वीडियो एक सप्ताहांत में किया जाता है। क्वालिटी सिनेमा-क्वालिटी के बजाय "सोशल मीडिया के लिए पर्याप्त" है।

हाइब्रिड अपरेस पाइपलाइन: स्पीड के लिए ComfyUI में कम रिज़ॉल्यूशन पर जनरेट करें। मोशन और कंपोजिशन को तेजी से सही करें। अंतिम स्वीकृत शॉट्स कमर्शियल सर्विसेज या विशेष अपस्केलिंग मॉडल के माध्यम से अपस्केल और रिफाइन हो जाते हैं। रचनात्मक इटरेशन को क्वालिटी पॉलिश से अलग करें।

अधिकांश कामकाजी कलाकारों के पास विभिन्न प्रोजेक्ट प्रकारों के लिए तीन या चार वर्कफ्लो टेम्पलेट्स सहेजे जाते हैं। आप इसे हर बार स्क्रैच से नहीं समझ रहे हैं, आप सिद्ध पाइपलाइनों में नई कंटेंट प्लग कर रहे हैं।

क्या ऐसे उभरते टूल्स हैं जो देखने लायक हैं?

लैंडस्केप मासिक रूप से बदलता है, लेकिन कुछ विकासशील टूल्स हाइप से परे वास्तविक वादा दिखाते हैं।

Genmo चुपचाप सुधार करता रहता है और हाल ही में ऐसे फीचर्स जोड़े हैं जो विशिष्ट उपयोग मामलों में Runway के प्रभुत्व को चुनौती देते हैं। योजनाबद्ध शॉट्स के लिए उनका कैमरा कंट्रोल AI को आपके प्रॉम्प्ट की सही व्याख्या करने की उम्मीद करने के बजाय विशेष रूप से अधिक सटीक है।

Haiper महत्वपूर्ण समर्थन के साथ लॉन्च हुआ और उच्च फ्रेम दरों और स्मूदर मोशन पर केंद्रित है। शुरुआती परिणाम बताते हैं कि वे कुछ टेम्पोरल कंसिस्टेंसी समस्याओं को हल कर रहे हैं जो अन्य टूल्स को परेशान करती हैं। यदि आपके प्रोजेक्ट्स को वास्तव में स्मूद मोशन की आवश्यकता है तो परीक्षण के लायक।

Mochi 1 ओपन-सोर्स लोकल जनरेशन स्पेस में प्रवेश किया और कुछ एस्थेटिक स्टाइल्स को Wan या HunyuanVideo की तुलना में बेहतर संभालता है। फोटोरिअलिस्टिक ह्यूमन मोशन विशेष रूप से। यह किनारों के आसपास खुरदरा है और डॉक्यूमेंटेशन न्यूनतम है, लेकिन कच्ची क्षमता वहां है।

StabilityAI के नए वीडियो मॉडल्स को छेड़ा और विलंबित किया जाता रहता है। जब वे वास्तव में शिप करेंगे, तो वे संभवतः ओपन-सोर्स साइड को महत्वपूर्ण रूप से हिला देंगे। Stability के पास वास्तव में सक्षम ओपन मॉडल जारी करने का ट्रैक रिकॉर्ड है, और उनका वीडियो रिसर्च सुझाव देता है कि कुछ ठोस आ रहा है।

उभरते टूल्स के साथ पैटर्न यह है कि एक या दो फीचर्स शानदार ढंग से काम करते हैं जबकि बाकी सब कुछ खुरदरा होता है। कलाकार उन्हें सामान्य काम के लिए उपयोग करने की कोशिश करने के बजाय उन विशिष्ट ताकतों के लिए पकड़ते हैं। उस एक स्मूद डॉली शॉट के लिए Haiper। रिअलिस्टिक वॉक साइकिल के लिए Mochi। बाकी सब चीजों के लिए Runway जब तक कुछ टूट नहीं जाता, फिर Pika या लोकल ComfyUI पर स्वैप करें।

पारंपरिक वीडियो टूल्स अभी भी क्या भूमिका निभाते हैं?

हाइप जो सुझाव देता है उसके बावजूद AI अलगाव में मौजूद नहीं है। प्रत्येक पेशेवर वर्कफ्लो में पर्याप्त पारंपरिक वीडियो एडिटिंग और पोस्ट-प्रोसेसिंग शामिल है।

DaVinci Resolve मूल रूप से गंभीर काम करने वाले सभी के लिए असेंबली, कलर ग्रेडिंग और अंतिम पॉलिश को संभालता है। AI कच्ची सामग्री उत्पन्न करता है, Resolve इसे कुछ ऐसी चीज में बनाता है जिसे आप वास्तव में क्लाइंट्स को दिखाएंगे। कलर ग्रेडिंग विशेष रूप से मायने रखती है क्योंकि AI टूल्स अत्यधिक संतृप्त या असंगत रंग उत्पन्न करते हैं जिन्हें ठीक करने की आवश्यकता होती है।

After Effects पारंपरिक एसेट्स के साथ AI तत्वों को कंपोजिट करने, उचित मोशन ग्राफिक्स, टेक्स्ट और इफेक्ट्स जोड़ने के लिए आवश्यक रहता है जिन्हें AI विश्वसनीय रूप से जनरेट नहीं कर सकता है। अधिकांश प्रोडक्ट डेमो 60% AI बैकग्राउंड, 40% पारंपरिक मोशन डिजाइन शीर्ष पर लेयर किए गए हैं।

Topaz Video AI AI-जनरेटेड फुटेज की अपस्केलिंग और एन्हांसमेंट के लिए लगातार उपयोग किया जाता है। AI मॉडल समय बचाने के लिए कम रिज़ॉल्यूशन पर जनरेट करते हैं, Topaz इसे डिलीवरी स्पेक तक लाता है। डिनॉइज़ फीचर भी कुछ टेम्पोरल फ्लिकरिंग को स्मूद करने में मदद करता है जो AI वीडियो कभी-कभी उत्पन्न करता है।

फ्रेम इंटरपोलेशन टूल्स जैसे RIFE या DAIN AI-जनरेटेड फ्रेम्स के बीच मोशन को स्मूद करने में मदद करते हैं। AI वीडियो में अक्सर सूक्ष्म हकलाहट या मोशन असंगतियां होती हैं। स्मार्ट इंटरपोलेशन पुनर्जनन की आवश्यकता के बिना उसमें से बहुत कुछ ठीक करता है।

सर्वश्रेष्ठ AI वीडियो काम करने वाले कलाकार AI प्योरिस्ट नहीं हैं। वे AI का उपयोग एक पूर्ण उत्पादन पाइपलाइन में एक टूल के रूप में कर रहे हैं जिसमें पारंपरिक तकनीकें शामिल हैं जहां वे बेहतर काम करती हैं। अंतिम वीडियो 80% AI-जनरेटेड हो सकता है, लेकिन पारंपरिक पॉलिश का वह अंतिम 20% वह है जो शौकिया से पेशेवर परिणामों को अलग करता है।

स्टाइल कंसिस्टेंसी वास्तव में कितनी मायने रखती है?

यह वह जगह है जहां व्यक्तिगत दर्शन तकनीकी क्षमता से अधिक प्रवेश करता है। कुछ कलाकार एस्थेटिक के हिस्से के रूप में AI वीडियो की अराजक, असंगत प्रकृति को अपनाते हैं। अन्य Hollywood-स्तर की कंसिस्टेंसी के लिए दांत-नाखून से लड़ते हैं।

कमर्शियल काम के लिए, क्लाइंट्स लगभग हमेशा कंसिस्टेंसी चाहते हैं। कैरेक्टर को शॉट से शॉट तक समान दिखना चाहिए। लाइटिंग को तार्किक समझ बनानी चाहिए। मोशन स्मूद और जानबूझकर होनी चाहिए। यह आपको उन टूल्स और वर्कफ्लो की ओर धकेलता है जो नवीनता पर नियंत्रण को प्राथमिकता देते हैं। LoRAs के साथ ComfyUI, सावधानीपूर्वक प्रॉम्प्टिंग, महत्वपूर्ण पोस्ट-प्रोसेसिंग।

कलात्मक या प्रयोगात्मक काम के लिए, असंगतता आपके पक्ष में काम कर सकती है। AI वीडियो का असली, स्वप्न जैसा गुण जो भौतिक अर्थ नहीं रखता है, मूड बनाता है जो जानबूझकर प्राप्त करना मुश्किल होगा। कुछ सबसे दिलचस्प AI वीडियो आर्ट इससे लड़ने के बजाय अजीबता में झुक जाता है।

मध्य मैदान यह जानना है कि प्रत्येक दृष्टिकोण प्रोजेक्ट की सेवा कब करता है। एक प्रयोगात्मक इलेक्ट्रॉनिक कलाकार के लिए म्यूजिक वीडियो? इसे अजीब होने दें। एक SaaS उत्पाद के लिए एक्सप्लेनर वीडियो? उस कंसिस्टेंसी को कसकर लॉक करें।

कस्टम LoRAs का प्रशिक्षण कैरेक्टर्स या विशिष्ट विजुअल स्टाइल के लिए कंसिस्टेंसी में नाटकीय रूप से सुधार करता है। अग्रिम समय लगता है लेकिन कई प्रोजेक्ट्स में फायदा देता है। अधिकांश गंभीर कैरेक्टर-चालित काम अब एक मानक कदम के रूप में LoRA प्रशिक्षण शामिल करता है, चाहे आप स्थानीय रूप से ComfyUI का उपयोग कर रहे हों या कस्टम मॉडल का समर्थन करने वाले मैनेज्ड प्लेटफॉर्म के माध्यम से काम कर रहे हों।

अक्सर पूछे जाने वाले प्रश्न

आज AI वीडियो जनरेशन के साथ शुरू करने के लिए वास्तविक न्यूनतम हार्डवेयर आवश्यकता क्या है?

यदि आप विशेष रूप से ब्राउज़र टूल्स का उपयोग करने को तैयार हैं, तो विश्वसनीय इंटरनेट कनेक्शन वाला कोई भी कंप्यूटर ठीक काम करता है। ComfyUI के साथ लोकल जनरेशन के लिए, व्यावहारिक न्यूनतम 12GB VRAM के साथ एक Nvidia GPU है। कुछ भी कम तकनीकी रूप से काम करेगा लेकिन आप बनाने की तुलना में अनुकूलन में अधिक समय बिताएंगे। 3060 12GB मॉडल लोकल काम के लिए सबसे किफायती प्रवेश बिंदु का प्रतिनिधित्व करता है जो लगातार आपको निराश नहीं करता है।

30-सेकंड का एक तैयार वीडियो जनरेट करने में वास्तव में कितना समय लगता है?

पूरी तरह से आपके वर्कफ्लो और टूल्स पर निर्भर करता है। Runway या Pika के साथ, कच्ची जनरेशन में 1-3 मिनट लगते हैं, लेकिन आप स्वीकार्य परिणाम प्राप्त करने के लिए संभवतः 5-10 बार इटरेट करेंगे। छोटी एडिटिंग सहित कुल समय 1-2 घंटे हो सकता है। मध्यम हार्डवेयर पर स्थानीय रूप से ComfyUI के साथ, कच्ची जनरेशन में 30-60 मिनट लग सकते हैं, लेकिन आप आमतौर पर बेहतर नियंत्रण के कारण कम प्रयासों में इसे नेल करते हैं। पोस्ट-प्रोसेसिंग जोड़ें और आप कुल 3-4 घंटे में हैं। स्पीड-क्वालिटी ट्रेडऑफ वास्तविक है और इस बात पर निर्भर करता है कि आप तेज इटरेशन या सटीक नियंत्रण के लिए अनुकूलन करते हैं या नहीं।

क्या आप वास्तव में 2025 में AI वीडियो जनरेशन से पैसा कमा सकते हैं?

हां, लेकिन बाजार तेजी से प्रतिस्पर्धी हो रहा है। अभी पैसा सामान्य "AI वीडियो सर्विसेज" के बजाय विशिष्ट व्यावसायिक समस्याओं को हल करने में है। प्रोडक्ट विज़ुअलाइज़ेशन, रियल एस्टेट वॉकथ्रू, उत्पादन कंपनियों के लिए कॉन्सेप्ट आर्ट, उन ब्रांडों के लिए सोशल मीडिया कंटेंट जो दैनिक पोस्ट करते हैं। कलात्मक नैरेटिव काम को मोनेटाइज़ करना कठिन है जब तक कि आपने ऑडियंस नहीं बनाई है। अधिकांश सफल AI वीडियो कलाकार या तो सीधे व्यवसायों के साथ काम करते हैं जिन्हें कंटेंट की आवश्यकता है या व्यक्तिगत ब्रांड बनाते हैं जो कोर्स/कंसल्टिंग राजस्व चलाते हैं।

क्या आपको कई टूल सब्सक्रिप्शन की आवश्यकता है या आप केवल एक के साथ सफल हो सकते हैं?

आपके काम की मात्रा और विविधता पर निर्भर करता है। यदि आप बार-बार एक ही प्रकार का प्रोजेक्ट कर रहे हैं, तो एक अच्छी तरह से अनुकूलित वर्कफ्लो अक्सर पर्याप्त होता है। विविध क्लाइंट काम के लिए, अधिकांश पेशेवर कम से कम एक मिड-टियर Runway सब्सक्रिप्शन प्लस लोकल ComfyUI क्षमता बनाए रखते हैं, कभी-कभी विशिष्ट उपयोग मामलों के लिए Pika या Luma जोड़ते हैं। सब्सक्रिप्शन थकान वास्तविक है हालांकि - कई कलाकार मासिक लागत कम करने के लिए लोकल-फर्स्ट दृष्टिकोण या Apatero.com जैसे मैनेज्ड प्लेटफॉर्म की ओर बढ़ रहे हैं जो क्षमता को समेकित करते हैं।

पुराने ट्यूटोरियल पर महीनों बर्बाद किए बिना AI वीडियो जनरेशन सीखने का सबसे अच्छा तरीका क्या है?

ऐसे क्रिएटर्स खोजें जो ऐसे काम पोस्ट करते हैं जो आपको वास्तव में पसंद हैं, फिर उनसे सीधे पूछें कि वे क्या उपयोग करते हैं। अधिकांश AI कलाकार अपने वर्कफ्लो के बारे में आश्चर्यजनक रूप से खुले हैं क्योंकि टूल्स इतनी तेजी से बदलते हैं कि साझा करना प्रतिस्पर्धी नुकसान नहीं बनाता है। तीन महीने से पुराने YouTube ट्यूटोरियल शायद पुराने हैं। विशिष्ट टूल्स के लिए Discord समुदाय वर्तमान जानकारी प्रदान करते हैं लेकिन बहुत शोर को फ़िल्टर करने की आवश्यकता होती है। सबसे तेज सीखने का मार्ग एक टूल चुनना है, दैनिक अभ्यास के दो सप्ताह के लिए इसके लिए प्रतिबद्ध होना है, फिर एक बार जब आप मूल बातें में महारत हासिल कर लेते हैं तो विस्तार करना है।

जब AI वीडियो जनरेशन अभी भी कुछ हद तक अप्रत्याशित है तो आप क्लाइंट अपेक्षाओं को कैसे संभालते हैं?

क्या संभव है बनाम क्या अभी तक विश्वसनीय नहीं है के उदाहरणों के साथ अत्यंत स्पष्ट रूप से अग्रिम अपेक्षाएं सेट करें। उन्हें तीन अलग-अलग AI वीडियो दिखाएं और प्रत्येक क्वालिटी स्तर के लिए आवश्यक प्रयास की व्याख्या करें। उद्धरणों में संशोधन समय बनाएं क्योंकि आपको इसकी आवश्यकता होगी। कई सफल AI वीडियो कलाकार पहले एक पेड कॉन्सेप्ट फेज़ करते हैं जहां वे परीक्षण करते हैं कि पूर्ण उत्पादन के लिए प्रतिबद्ध होने से पहले क्लाइंट की दृष्टि प्राप्त की जा सकती है या नहीं। क्षमता को अधिक हाइप करना और उन्हें निराश करने की तुलना में कम वादा करना और अधिक डिलीवर करना बेहतर काम करता है।

क्या आपको महंगे GPU हार्डवेयर में निवेश करना चाहिए या AI वीडियो काम के लिए क्लाउड कंप्यूटिंग किराए पर लेनी चाहिए?

शुरुआती या कभी-कभार उपयोग के लिए, किराए पर लेना आर्थिक रूप से अधिक समझ में आता है। GPU की कीमतें गिरेंगी और मॉडल अधिक कुशल हो जाएंगे। अभी महंगा हार्डवेयर खरीदना आपको मूल्यह्रास में लॉक कर देता है। दैनिक काम करने वाले पेशेवरों के लिए, एक अच्छा लोकल कार्ड रखना किराये की लागत बनाम 3-6 महीने में अपने लिए भुगतान करता है और आपको प्लेटफॉर्म परिवर्तन या मूल्य वृद्धि से स्वतंत्रता देता है। मामूली लोकल हार्डवेयर का हाइब्रिड दृष्टिकोण प्लस मांग परियोजनाओं के लिए कभी-कभार क्लाउड रेंटल कई लोगों के लिए अच्छी तरह से काम करता है।

AI वीडियो जनरेशन गैर-तकनीकी लोगों के लिए पर्याप्त सुलभ होने में कितना समय लगेगा?

यह पहले से ही हो रहा है लेकिन विभिन्न टूल्स में विखंडित है। Runway और Pika अब यथोचित सुलभ हैं यदि आपको ठीक नियंत्रण की आवश्यकता नहीं है। सीखने की अवस्था तब दिखाई देती है जब आप कंसिस्टेंसी, विशिष्ट स्टाइल, या बुनियादी जनरेशन से परे कुछ भी चाहते हैं। क्षमता का त्याग किए बिना वर्कफ्लो को सरल बनाने वाले प्लेटफॉर्म वास्तविक समाधान हैं - Apatero.com जैसी सर्विसेज इस ओर इशारा करती हैं कि चीजें कहां जा रही हैं, जहां तकनीक विश्वसनीय रूप से काम करती है बिना आपको पहले तकनीकी विशेषज्ञ बनने की आवश्यकता के।

इसका वास्तव में आपके लिए क्या मतलब है

टूल्स बदलेंगे। जो आज काम करता है वह छह महीने में हटा दिया जाएगा। जो कौशल मायने रखते हैं वे इस बात के लिए पैटर्न पहचान हैं कि किस प्रकार का टूल किस समस्या को हल करता है, और जब कुछ बेहतर उभरता है तो अपने स्टैक को स्वैप करने की लचीलापन।

यदि आप अभी शुरू कर रहे हैं, तो यह समझने के लिए कि क्या संभव है एक ब्राउज़र टूल से शुरू करें, फिर जब आप सीमाओं से टकराते हैं तो ComfyUI पर जाएं। या मैनेज्ड प्लेटफॉर्म के साथ सीखने की अवस्था को पूरी तरह से छोड़ दें और तकनीकी कॉन्फ़िगरेशन के बजाय रचनात्मक काम पर ध्यान केंद्रित करें।

AI वीडियो के साथ सफल होने वाले कलाकार सर्वश्रेष्ठ टूल्स या सबसे तेज हार्डवेयर वाले नहीं हैं। वे वे हैं जिन्होंने अपनी क्षमता को वास्तविक बाजार की जरूरतों से मिलाया है और लगातार परिणाम दे सकते हैं जिनके लिए क्लाइंट्स भुगतान करेंगे। बाकी सब कुछ केवल विवरण है।

जो भी आप चुनते हैं, टूल्स पर शोध करने की तुलना में चीजें बनाने में अधिक समय बिताएं। किसी ऐसे व्यक्ति के बीच का अंतर जिसने 100 अपूर्ण वीडियो बनाए हैं और किसी ऐसे व्यक्ति के बीच जिसने अपने परफेक्ट वर्कफ्लो की योजना बनाई है लेकिन कुछ नहीं बनाया है, काम प्राप्त करने और अटके रहने के बीच का अंतर है। गंदा शुरू करें, जैसे-जैसे आप आगे बढ़ते हैं बेहतर होते जाएं।