یکی از مدل‌های هوش مصنوعی که اخیراً توجه زیادی جلب کرده، هوش مصنوعی Genmo است. شاید شما هم مثل من در ابتدا با شنیدن اسمش کنجکاو شده باشید که بدانید این مدل دقیقاً چه می‌کند، برای چه کسانی طراحی شده، و آیا اصلاً قابل استفاده برای کاربران عادی هست یا فقط ابزار دست توسعه‌دهندگان حرفه‌ای است؟

در این مقاله، می‌خواهم به زبان ساده اما دقیق، دنیای Genmo را برایتان باز کنم. از چیستی این مدل و قابلیت‌های منحصربه‌فردش بگیر تا نحوه استفاده، جنبه‌های فنی و حتی ارتباطش با ابزارهایی مثل ویرا.

Genmo چیست؟

Genmo مخفف واژه‌ی Generative Motion است؛ یعنی «تولید حرکت» به‌صورت خودکار توسط هوش مصنوعی. این مدل از خانواده‌ی مدل‌های مولد (Generative Models) محسوب می‌شود، با این تفاوت که به‌جای تولید متن یا تصویر، تمرکز اصلی‌اش بر تولید ویدیوهای متحرک و تعاملی است.

به زبان ساده، شما می‌توانید با نوشتن یک جمله ساده یا بارگذاری یک تصویر، از Genmo بخواهید برایتان یک ویدیو خلق کند؛ یک ویدیوی واقعی، با حرکت، نورپردازی، شخصیت‌پردازی و حتی افکت‌های سینمایی.

برخلاف ابزارهایی مثل Runway یا Pika که فقط بر تبدیل متن به ویدیو تمرکز دارند، Genmo یک گام فراتر رفته و به تولید ویدیوهای «قابل ویرایش» می‌پردازد. یعنی شما بعد از تولید ویدیو می‌توانید به مدل بگویید که فلان بخش را عوض کن، فلان صحنه را شفاف‌تر کن یا رنگ فلان شی را تغییر بده.

بیشتر بخوانید
هوش مصنوعی چیست؟

چه‌ کسانی می‌توانند از Genmo استفاده کنند؟

در ابتدا فکر می‌کردم که Genmo فقط برای متخصصان طراحی شده؛ کسانی که با مدل‌های یادگیری عمیق، پایتون و هوش مصنوعی آشنایی دارند. اما بعد از مدتی کار با این مدل، متوجه شدم که Genmo طوری طراحی شده که کاربران عمومی هم بتوانند از آن استفاده کنند.

در واقع دو سطح تعامل با Genmo وجود دارد:

۱. سطح کاربر عمومی

شما می‌توانید وارد سایت Genmo شوید، یک حساب کاربری بسازید و بدون نیاز به هیچ مهارت فنی، فقط با نوشتن یک Prompt یا بارگذاری یک عکس، خروجی‌های ویدیویی چشم‌گیر بگیرید. این یعنی کاربران عادی، دانش‌آموزان، معلمان، تولیدکنندگان محتوا، فعالان شبکه‌های اجتماعی و حتی هنرمندان می‌توانند بدون دردسر از Genmo بهره‌مند شوند.

هوش مصنوعی genmo

۲. سطح توسعه‌دهنده و کاربر فنی

اگر کمی بیشتر با مفاهیم هوش مصنوعی و برنامه‌نویسی آشنا باشید، می‌توانید از نسخه API این مدل استفاده کنید. جا دارد در اینجا یادی کنم از بازارچه سرویس‌های هوش مصنوعی ویرا که برای متخصصان عزیز، انواع APIهای مختلف هوش مصنوعی را ارائه می‌دهد.

Genmo چگونه کار می‌کند؟

از لحاظ فنی، Genmo یک مدل ترکیبی است که از چند نوع شبکه عصبی استفاده می‌کند:

  • مدل‌های تبدیل متن به تصویر (Text-to-Image) برای درک اولیه صحنه و شخصیت‌ها
  • مدل‌های گسترش زمانی (Temporal Expansion) برای ایجاد توالی حرکتی بین فریم‌ها
  • شبکه‌های انتشار ویدیویی (Video Diffusion Models) برای بالا بردن کیفیت بصری، عمق میدان، نور و رنگ
  • ماژول‌های تعاملی و کنترل‌پذیر (Editable Video Layers) برای امکان ویرایش بعد از تولید

این مدل با استفاده از تکنیک‌های مشابه GPT در متن و Stable Diffusion در تصویر، ویدیویی می‌سازد که هم قابل دیدن و هم قابل تعامل است.

ویژگی‌های منحصربه‌فرد Genmo

اجازه بدهید چند مورد از قابلیت‌های جالب Genmo را برایتان فهرست کنم:

ویژگیتوضیح
تولید ویدیوی کامل از متنیک جمله ساده کافی است برای خلق یک صحنه چندثانیه‌ای
تبدیل تصویر به ویدیوبا بارگذاری یک عکس، صحنه‌ای متحرک ساخته می‌شود
قابلیت ویرایش پس از تولیدمی‌توانید ویدیو را بعداً با فرمان‌های متنی تغییر دهید
پشتیبانی از صدا و موسیقیامکان افزودن افکت صوتی و موزیک زمینه به ویدیو
تعامل با سبک‌های بصری مختلفمثل سینمایی، انیمه، علمی‌تخیلی، نقاشی و…

آیا Genmo رقیب جدی مدل‌های دیگر است؟

بدون شک، بله. Genmo نه‌تنها رقیب، بلکه می‌تواند مکمل خوبی برای مدل‌هایی مثل Runway ML، Pika Labs، Sora یا Synthesia باشد. تفاوت اصلی در تعاملی بودن ویدیوها و قابلیت ویرایش آن‌هاست که Genmo را یک سر و گردن بالاتر قرار می‌دهد.

چگونه با Genmo کار کنیم؟ (راهنمای گام‌به‌گام)

اگر شما جزو کاربران عمومی هستید و فقط می‌خواهید ویدیوی ساده‌ای تولید کنید، اصلاً نیازی نیست وارد دنیای برنامه‌نویسی شوید. Genmo با رابط کاربری بسیار ساده‌ای طراحی شده که مراحل استفاده از آن را اینجا برایتان توضیح می‌دهم:

۱. ساخت حساب کاربری

وارد سایت رسمی Genmo شوید ( به آدرس https://genmo.ai) و ثبت‌نام کنید. امکان ورود با حساب گوگل یا ایمیل فراهم است.

۲. انتخاب نوع تولید

بعد از ورود به پنل کاربری، چند گزینه اصلی خواهید دید:

  • Text to Video: نوشتن یک متن برای تولید ویدیو
  • Image to Video: بارگذاری یک تصویر برای تبدیل به ویدیو
  • Video Remix: بازتولید یک ویدیو از ویدیوی قبلی یا ویرایش آن

۳. نوشتن یک پرامپت (Prompt)

در بخش «Text to Video»، کافی است یک جمله بنویسید. مثلاً:

A short video of a happy child riding on a golden retriever as it walks through a sunny meadow. The scene is bright, peaceful, and natural.

Genmo به سرعت شروع به تولید ویدیویی می‌کند که در آن، تمام عناصر خواسته‌شده به صورت متحرک و سینمایی نمایش داده می‌شوند.

۴. ویرایش ویدیو

بعد از تولید، شما می‌توانید با کلیک روی گزینه «Edit» به مدل دستور بدهید که بخش خاصی را تغییر دهد. مثلاً:

  • تغییر رنگ ماشین‌ها
  • افزودن دود، نور یا افکت باران
  • جایگزینی پس‌زمینه یا کاراکتر اصلی

این ویژگی فوق‌العاده است چون نیازی به دانش تدوین و نرم‌افزارهای حرفه‌ای مثل Premiere یا After Effects ندارید.

یک پروژه واقعی: از پرامپت تا محصول

برای این‌که ببینید Genmo چقدر کاربردی است، اجازه بدهید یک مثال واقعی بزنم. فرض کنید من یک معلم تاریخ هستم و می‌خواهم یک ویدیوی کوتاه درباره «رُم باستان» بسازم. کافی است این پرامپت را وارد کنم:

Ancient Rome, with the Colosseum, people in traditional Roman clothing walking in the street, daytime.

Genmo در کمتر از یک دقیقه، یک ویدیوی چندثانیه‌ای می‌سازد که دقیقاً این صحنه را بازسازی می‌کند. حالا می‌توانم از این ویدیو در کلاس، وبلاگ، پیج اینستاگرام یا حتی پروژه آموزشی‌ام استفاده کنم.

کاربردهای هوش مصنوعی genmo

کاربردهای Genmo در زندگی و کسب‌وکار

Genmo فقط یک ابزار سرگرمی نیست؛ بلکه می‌تواند بخشی از ابزار تولید محتوای حرفه‌ای برای حوزه‌های مختلف باشد:

حوزهکاربرد
آموزشساخت ویدیوهای آموزشی، شبیه‌سازی‌ها، آموزش تاریخ و علوم با تصویرسازی
تولید محتواساخت ویدیوهای اینستاگرامی، یوتیوب، تبلیغات کوتاه و سینمایی
طراحی بازی و انیمیشننمونه‌سازی اولیه برای صحنه‌ها یا شخصیت‌ها
معماری و شهرسازینمایش بصری پروژه‌ها و شهرهای آینده
مد و فشنساخت کلیپ‌های معرفی لباس، رنگ و سبک
تبلیغات و بازاریابیساخت تیزرهای خلاقانه و ویدیوهای تبلیغاتی واکنش‌محور

محدودیت‌های فعلی Genmo

مثل هر ابزار هوشمند دیگری، Genmo هم محدودیت‌هایی دارد که باید به آن‌ها توجه کنید:

  1. طول ویدیو: در حال حاضر، معمولاً ویدیوها کوتاه هستند (چند ثانیه).
  2. کیفیت و دقت: در برخی صحنه‌ها، حرکات ممکن است طبیعی به‌نظر نرسند یا جزئیات گرافیکی کم‌دقت باشند.
  3. صداگذاری داخلی: هنوز قابلیت تولید صدای طبیعی یا دیالوگ کامل به‌صورت همزمان با تصویر به‌خوبی مدل‌های جداگانه‌ی صوتی انجام نمی‌شود.
  4. قوانین استفاده: استفاده تجاری از Genmo ممکن است به مجوز نیاز داشته باشد، و خروجی‌های رایگان معمولاً واترمارک دارند.
بیشتر بخوانید
تبدیل متن به عکس با هوش مصنوعی ویرا

آینده‌ی Genmo به کدام‌سو می‌رود؟

بر اساس روند فعلی، Genmo یکی از اولین ابزارهای هوش مصنوعی است که می‌خواهد «تولید ویدیو به‌عنوان زبان» را محقق کند. یعنی همان‌طور که امروز با ChatGPT جمله می‌سازیم، فردا با Genmo «صحنه می‌سازیم». توسعه‌دهندگان این مدل به‌دنبال ایجاد قابلیت‌های زیر هستند:

  • تولید ویدیوی بلندتر (چند دقیقه‌ای)
  • ادغام با صدا، موسیقی و دیالوگ طبیعی
  • امکان کار گروهی روی یک پروژه مشترک (مثل Google Docs برای ویدیو!)
  • تبدیل ویدیو به بازی تعاملی

و این آینده بسیار هیجان‌انگیز است.

جمع‌بندی: آیا Genmo برای شما مناسب است؟

اگر به دنبال یک راه ساده، هوشمند و خلاقانه برای تولید ویدیو هستید، Genmo دقیقاً همان چیزی است که نیاز دارید. این ابزار با ترکیب قدرت هوش مصنوعی و طراحی کاربرمحور، توانسته فاصله میان ایده و تصویر را از بین ببرد. شما دیگر نیاز ندارید سال‌ها تدوین یا انیمیشن یاد بگیرید. فقط کافی است «ایده» داشته باشید، و Genmo آن را به تصویر می‌کشد.

علی منصوری
علی منصوری
علیرضا کامیاب
علیرضا کامیاب پژوهشگر یادگیری ماشین
من پژوهشگر هوش مصنوعی هستم که تمرکزم بر یادگیری عمیق، پردازش صوت و پردازش زبان طبیعی است
عاطفه آجلی
عاطفه آجلی
فرنوش کریمی
فرنوش کریمی پژوهشگر یادگیری ماشین
من برنامه‌نویس و پژوهشگرِ حوزه‌ی یادگیری ماشین هستم، با تمرکز بر پردازش گفتار. همواره به دنبال یادگیریِ عمیق‌تر، تجربه‌های نو و حل مسائل پیچیده‌ام.
فرزین کاشانی
فرزین کاشانی پژوهشگر حوزه گفتار
من فرزین کاشانی‌ام، پژوهشگر حوزه گفتار در مرکز تحقیقات هوش مصنوعی پارت، همراه تیم آوانگار تلاش می‌کنم تا هیچ صدایی از قلم نیفته…
فاطمه قره باغی
فاطمه قره باغی پژوهشگر یادگیری عمیق (بینایی ماشین)
پژوهشگر حوزه‌ی بینایی ماشین و مدل‌های مولد (Generative) با تمرکز بر پردازش تصویر و بهینه‌سازی فرآیندهای تولید تصویر. به تحلیل دقیق معماری مدل‌ها علاقه‌مندم و به‌دنبال راه‌حل‌هایی هستم که هم از نظر عملکرد دقیق باشند و هم از نظر ساختار فنی، قابل اتکا.
حامد فولادی
حامد فولادی
مهرداد نادری
مهرداد نادری برنامه نویس و محقق پردازش صدا
برنامه‌نویس متمرکز بر پردازش زبان و بهینه‌سازی سیستم‌های داده‌محور، علاقه‌مند به پیاده‌سازی پروژه‌های دقیق و قابل اتکا.
محمدرضا مولوی
محمدرضا مولوی دیتا ساینتیست
من محمدرضا مولوی‌ام، پژوهشگر داده در مرکز تحقیقات هوش مصنوعی پارت، با تمرکز روی تبدیل متن به گفتار و تقلید صدا، و علاقه‌مند به استفاده از هوش مصنوعی برای بهتر شنیدن، فهمیدن و ارتباط‌گرفتن.
mohsen.mehrabanpour
mohsen.mehrabanpour
محسن صامتی
محسن صامتی
مصطفی بلندی‌فر
مصطفی بلندی‌فر مدیر دیجیتال مارکتینگ
مصطفی بلندی‌فر هستم، مدیر دیجیتال مارکتینگ اپلیکیشن ویرا. علاقمند به ترکیب کردن هوش مصنوعی و مارکتینگ و خلق ابزارهای هوشمند برای کمک به تصمیم‌گیری داده‌محور در بیزنس‌های حوزه تکنولوژی.
رضا حاتمی
رضا حاتمی نویسنده و محقق
رضا حاتمی هستم؛ علاقه‌مند و شیفتهٔ هوش مصنوعی، کسی که از مطالعه و پژوهش در این زمینه خسته نمی‌شود.
ثمین حیدریان
ثمین حیدریان مهندس و محقق بینایی ماشین
ثمین هستم، مهندس و پژوهشگر بینایی ماشین با تمرکز روی مدل‌های مولد تصویری. به ساخت سیستم‌هایی علاقه‌مندم که نه‌فقط تصویر رو بفهمن، بلکه بتونن خلقش هم بکنن.
سارا صادقی
سارا صادقی محقق در حوزه پردازش گفتار
با اشتیاقی بی‌پایان در مسیر رشد، یادگیری و خلق ارزش در دنیای شگفت‌انگیز هوش مصنوعی و پردازش گفتار گام برمی‌دارم.
اشتراک گذاری
ثبت نظر
اپلیکیشن ویرا