مڈجرنی AI کیسے کام کرتا ہے۔

Midjourney تیزی سے سب سے زیادہ زیر بحث AI امیج جنریٹرز میں سے ایک بن گیا ہے، جو قابل رسائی Discord انٹرفیس کے ساتھ جدید ترین ڈفیوژن ماڈلز کو ملا رہا ہے۔ اس مضمون میں، ہم اس کی v7 سیریز کی تازہ ترین پیشرفتوں کو شامل کرتے ہوئے، مڈجرنی کے اندرونی کاموں کو دریافت کرتے ہیں۔

مڈجرنی کیا ہے اور یہ کیوں اہم ہے؟

مڈجرنی ایک تخلیقی مصنوعی ذہانت کا پلیٹ فارم ہے جو متنی اشارے کو اعلیٰ معیار کی تصاویر میں تبدیل کرتا ہے۔ اوپن بیٹا میں 12 جولائی 2022 کو سان فرانسسکو میں قائم Midjourney, Inc. کے ذریعے لانچ کیا گیا، اس نے Discord کے ذریعے استعمال میں آسانی اور جدید خصوصیات کے بڑھتے ہوئے سوٹ کی وجہ سے تخلیق کاروں، شوق رکھنے والوں اور کاروباری اداروں میں تیزی سے توجہ حاصل کی۔ پہلے کے AI آرٹ ٹولز کے برعکس، Midjourney تکراری تطہیر پر زور دیتا ہے—صارفین کو ان کے اشارے کے متعدد تغیرات اور سٹائل، کمپوزیشن، اور تفصیل کے مطابق پیرامیٹرز کا ایک مضبوط سیٹ فراہم کرنا۔

پلیٹ فارم کی اہمیت اس کی تکنیکی صلاحیت اور ثقافتی اثرات دونوں سے ہوتی ہے۔ اپنے بیٹا لانچ کے تین سالوں کے اندر، مڈجرنی نے لاکھوں صارفین کو اکٹھا کیا، جس نے AI آرٹسٹری، دانشورانہ املاک، اور تخلیقی پیشوں کے مستقبل کے بارے میں بحث کو متحرک کیا۔ 3 اپریل 2025 تک، مڈجرنی نے ورژن 7 جاری کیا، جو اس کا اب تک کا سب سے جدید ماڈل ہے، جس نے ڈرافٹ موڈ اور اومنی ریفرنس جیسی گراؤنڈ بریکنگ صلاحیتوں کو متعارف کرایا ہے۔

Midjourney صارف کے اشارے کی تشریح کیسے کرتا ہے؟

فطری زبان کی تجزیہ

جب کوئی صارف ایک پرامپٹ داخل کرتا ہے — جیسے /imagine a futuristic cityscape at dusk-مڈجرنی سب سے پہلے بڑے پیمانے پر لینگویج ماڈلز پر مبنی ٹیکسٹ انکوڈر استعمال کرتا ہے۔ یہ انکوڈر سٹرنگ کو ایک تجریدی نمائندگی (ایمبیڈنگز کا ایک سلسلہ) میں تبدیل کرتا ہے جو سیمنٹک معنی، اسٹائلسٹک اشارے، اور قابل قدر خصوصیات جیسے رنگ اور روشنی کی شدت کو حاصل کرتا ہے۔

ملٹی ماڈل ایمبیڈنگ

چونکہ ورژن 7 یونیفائیڈ ورک فلو میں ٹیکسٹ اور امیج ان پٹس دونوں کو سپورٹ کرتا ہے، اس لیے مڈجرنی کی پائپ لائن پرامپٹ ایمبیڈنگ کو اختیاری امیج ایمبیڈنگز کے ساتھ ضم کرتی ہے۔ اومنی ریفرنس فیچر، جو ورژن 7 میں متعارف کرایا گیا ہے، صارفین کو ایک ہی وقت میں متعدد تصاویر کا حوالہ دینے کی اجازت دیتا ہے، ہر ایک کو صارف کے مخصوص پیرامیٹر کے مطابق وزن دیتے ہوئے- اس طرح انتہائی حسب ضرورت اسٹائلسٹک مرکبات کو فعال کرتا ہے۔

فوری تطہیر

مڈجرنی "وزن" نحو کو تسلیم کرتے ہوئے فوری ڈھانچے کا بھی تجزیہ کرتا ہے (مثال کے طور پر، --iw تصویر کے وزن کے لیے یا --ar پہلو کے تناسب کے لیے) اور خصوصی پیرامیٹرز جیسے --stylize فنکارانہ تشریح کی ڈگری کو تبدیل کرنا۔ یہ پری پروسیسنگ اس بات کو یقینی بناتی ہے کہ ڈاون اسٹریم ڈفیوژن ماڈلز کو سیمنٹک بلیو پرنٹ اور صارف کی طرف سے مطلوبہ مخصوص اسٹائلسٹک رکاوٹیں دونوں موصول ہوتی ہیں۔

بنیادی بازی کا عمل کیا ہے؟

اویکت بازی کا ماڈل

مڈجرنی کی امیج جنریشن کے مرکز میں ایک اویکت پھیلاؤ ماڈل (LDM) ہے۔ مختصراً، ایک LDM بتدریج ایک اعلی جہتی اویکت جگہ میں بے ترتیب شور ویکٹر کی تردید کرتا ہے، جس کی رہنمائی پرامپٹ ایمبیڈنگ سے ہوتی ہے۔ ہر منحرف کرنے والا قدم ایک مربوط تصویر کی طرف اویکت نمائندگی کو قدرے ایڈجسٹ کرتا ہے، شور کی پیشین گوئی کرنے اور اسے دور کرنے کے لیے U-Net طرز کے عصبی فن تعمیر کا فائدہ اٹھاتا ہے۔

کراس توجہ کی رہنمائی

ہر اعادہ کے دوران، کراس اٹینشن لیئرز نیٹ ورک کو ٹیکسٹ ایمبیڈنگ کے مخصوص حصوں میں "حاضری" کرنے کی اجازت دیتے ہیں، اس بات کو یقینی بناتے ہوئے کہ مخصوص الفاظ (مثلاً، "گوتھک کیتھیڈرل") ابھرتی ہوئی تصویر پر زیادہ واضح اثر ڈالتے ہیں۔ یہ طریقہ کار صارف کے ارادے کی وفاداری کو بڑھاتا ہے اور دستی پیرامیٹر ٹیوننگ کے بغیر پیچیدہ کمپوزیشن کو سپورٹ کرتا ہے۔

پکسل اسپیس میں ڈی کوڈنگ

ایک بار جب بازی کے مراحل اویکت جگہ میں مکمل ہو جاتے ہیں، ایک ڈیکوڈر نیٹ ورک آخری اویکت نمائندگی کو دوبارہ پکسل اسپیس میں تبدیل کرتا ہے، جس سے ایک مکمل ریزولیوشن امیج ملتا ہے۔ اس ڈیکوڈر کو ڈفیوژن ماڈل کے ساتھ مشترکہ طور پر تربیت دی جاتی ہے تاکہ اویکت ہیرا پھیری اور بصری آؤٹ پٹ کے درمیان مستقل مزاجی کو یقینی بنایا جا سکے، جس کے نتیجے میں ایسی تصاویر بنتی ہیں جو تصوراتی درستگی اور جمالیاتی پالش دونوں کی نمائش کرتی ہیں۔

---

مڈجرنی کا فن تعمیر کیسے منظم ہے؟

ٹیکسٹ انکوڈر

ٹیکسٹ انکوڈر عام طور پر ایک ٹرانسفارمر ہوتا ہے جسے کیپشنز اور جوڑا ٹیکسٹ امیج ڈیٹا سیٹس کے بڑے کارپورا پر تربیت دی جاتی ہے۔ ورژن 7 میں، مڈجرنی نے مبینہ طور پر ایک زیادہ موثر فن تعمیر کی طرف رخ کیا، جس نے پرامپٹس اور امیجز کے درمیان معنوی صف بندی کو بہتر کرتے ہوئے تاخیر کو کم کیا۔

U‑Net بازی ریڑھ کی ہڈی

U-Net پھیلاؤ کی ریڑھ کی ہڈی متعدد ڈاون سیمپلنگ اور اپ سیمپلنگ کے راستوں پر مشتمل ہوتی ہے، جو بقایا بلاکس اور توجہ کے ماڈیولز کے ساتھ جڑے ہوتے ہیں۔ یہ عالمی ہم آہنگی اور عمدہ تفصیل دونوں کو برقرار رکھنے کے لیے ہر ریزولیوشن پیمانے پر فوری رہنمائی کو یکجا کرتے ہوئے، تکراری انکار کرنے کے عمل کے لیے ذمہ دار ہے۔

تصویری ڈیکوڈر

فائنل امیج ڈیکوڈر اویکت ویکٹرز کو آر جی بی پکسل ویلیوز پر نقش کرتا ہے۔ حالیہ اپ ڈیٹس میں، مڈجرنی کے ڈیکوڈر کو GPU میموری کی کھپت میں متناسب اضافے کے بغیر اعلی ریزولوشنز (2048×2048 تک) کو ہینڈل کرنے کے لیے بہتر بنایا گیا ہے، کیونکہ V7 میں متعارف کرائے گئے میموری کے لیے موثر توجہ کے طریقہ کار کی وجہ سے۔

تصویر بنانے کا عمل مرحلہ وار کیسے کام کرتا ہے؟

فوری تجزیہ اور انکوڈنگ

ملنے پر /imagine a serene mountain lake at sunrise, Midjourney's Discord bot متن کو بیک اینڈ پر فارورڈ کرتا ہے۔ ٹوکنائزر پرامپٹ کو ٹوکنز میں تقسیم کرتا ہے، جسے ٹرانسفارمر پھر ایمبیڈنگز میں تبدیل کرتا ہے۔ کوئی بھی پیرامیٹر جھنڈے (مثال کے طور پر، --ar 16:9) کو الگ سے پارس کیا جاتا ہے اور اسٹائل ان پٹ کے طور پر شامل کیا جاتا ہے۔

بازی کا عمل

1. ابتدا: پوشیدہ جگہ میں ایک بے ترتیب شور ٹینسر پیدا ہوتا ہے۔
2. Denoising لوپ: ہر ٹائم سٹیپ کے لیے، UNet نے ٹیکسٹ ایمبیڈنگ پر مشروط شور کی باقیات کی پیش گوئی کی ہے۔ ماڈل ان باقیات کو موجودہ اویکت سے گھٹا دیتا ہے، آہستہ آہستہ اسے صاف ستھری تصویر کی طرف بہتر کرتا ہے۔
3. سیمپلنگ: آخری ڈینوائزنگ مرحلہ کے بعد، لیٹنٹ کو دوبارہ پکسل اسپیس میں ڈی کوڈ کیا جاتا ہے، جس سے 512×512 (یا حسب ضرورت) ریزولوشن امیج تیار ہوتا ہے۔

اپ اسکیلنگ اور تطہیر

اس کے بعد صارفین چار جنریٹڈ آپشنز میں سے اپنے پسندیدہ کو "اپ سکیل" کا انتخاب کرتے ہیں۔ Midjourney تفصیلات کو بڑھانے اور نمونے کو کم کرنے کے لیے ایک سپر ریزولیوشن نیٹ ورک — ESRGAN کا ایک قسم — استعمال کرتا ہے۔ یہ پلیٹ فارم پرنٹ کے معیار کے آؤٹ پٹس کے لیے ری رولنگ، مخصوص علاقوں کو دوبارہ مکس کرنے، اور اصل ریزولوشن سے آگے نمونے لینے کی بھی حمایت کرتا ہے۔

کون سی نئی خصوصیات ورژن 7 کی وضاحت کرتی ہیں؟

اومنی حوالہ

Omni Reference ایک نظام میں وسیع اضافہ ہے جو صارفین کو ایک پرامپٹ میں متعدد تصویروں اور متن کے حوالہ جات کو یکجا کرنے کی اجازت دیتا ہے۔ ہر حوالہ کے لیے وزن کی قدریں تفویض کرنے سے، صارفین اسٹائل فیوژن پر بے مثال کنٹرول حاصل کرتے ہیں، جس سے ایسے آؤٹ پٹ کو قابل بنایا جاتا ہے جو مختلف بصری عناصر کو بغیر کسی رکاوٹ کے ملا دیتے ہیں۔

ڈرافٹ وضع

ڈرافٹ موڈ تیار کردہ امیجز کا تیز، کم ریزولوشن پیش نظارہ فراہم کرتا ہے۔ یہ تیز رفتار تکرار کو قابل بناتا ہے — صارفین ایک مسودے کا جائزہ لے سکتے ہیں، اپنے پرامپٹ یا پیرامیٹرز کو ایڈجسٹ کر سکتے ہیں، اور صرف ایک بار مطمئن ہونے کے بعد اعلیٰ معیار کے رینڈر کا عہد کر سکتے ہیں۔ ڈرافٹ موڈ اکثر مکمل رینڈرز سے تین سے پانچ گنا زیادہ تیزی سے کام کرتا ہے، ڈرامائی طور پر ورک فلو کی کارکردگی کو بہتر بناتا ہے۔

بہتر تفصیل اور ہم آہنگی۔

ورژن 7 میں ایک تازہ ترین تربیتی طریقہ کار بھی متعارف کرایا گیا ہے جس میں باڈی اور آبجیکٹ کی مطابقت پر زور دیا گیا ہے۔ نتیجے کے طور پر، خراب ہاتھوں یا غیر مربوط ساخت جیسے مسائل — جو کہ پہلے ماڈلز سے دوچار تھے — اب نمایاں طور پر کم ہو گئے ہیں، تخلیقی اور تجارتی ایپلی کیشنز دونوں میں زیادہ قابل اعتماد حتمی تصاویر حاصل کر رہے ہیں۔

CometAPI میں MidJourney استعمال کریں۔

CometAPI 500 سے زیادہ AI ماڈلز تک رسائی فراہم کرتا ہے، بشمول اوپن سورس اور چیٹ، تصاویر، کوڈ اور مزید کے لیے خصوصی ملٹی موڈل ماڈل۔ اس کی بنیادی طاقت AI انضمام کے روایتی طور پر پیچیدہ عمل کو آسان بنانے میں مضمر ہے۔

CometAPI آپ کو انضمام میں مدد کے لیے سرکاری قیمت سے کہیں کم قیمت پیش کریں۔ Midjourney API اور مڈجرنی ویڈیو API، اور آپ اسے رجسٹر کرنے اور لاگ ان کرنے کے بعد اپنے اکاؤنٹ میں مفت میں آزما سکتے ہیں! رجسٹر کرنے اور CometAPI کا تجربہ کرنے میں خوش آمدید. CometAPI آپ جاتے وقت ادائیگی کرتا ہے۔

تصویر بنانے کے لیے v7 استعمال کریں: تصویر بنانے کے لیے MidJourney V7 استعمال کرنے سے پہلے، آپ کو تعمیر شروع کرنے کی ضرورت ہے۔ CometAPI آج - سائن اپ کریں۔ یہاں مفت رسائی کے لیے۔ ملاحظہ فرمائیں دستاویزات. MidJourney V7 کے ساتھ شروع کرنا بہت آسان ہے — بس شامل کریں۔ --v 7 آپ کے پرامپٹ کے آخر میں پیرامیٹر۔ یہ سادہ کمانڈ CometAPI کو آپ کی تصویر بنانے کے لیے جدید ترین V7 ماڈل استعمال کرنے کو کہتی ہے۔

خلاصہ یہ کہ مڈجرنی کی تکنیکی بنیاد — جو کہ ایڈوانس ٹیکسٹ انکوڈنگ، ڈفیوژن ماڈلنگ، اور کمیونٹی سے چلنے والی تکرار میں لنگر انداز ہے — ایک ورسٹائل پلیٹ فارم کو قابل بناتا ہے جو اپنے تخلیقی افق کو مسلسل پھیلاتا ہے۔ حالیہ AI ویڈیو جنریٹر عمیق جنریٹو میڈیا کی جانب ایک اہم قدم کی نشاندہی کرتا ہے، یہاں تک کہ ہائی پروفائل قانونی چیلنجز AI کی ذمہ دارانہ ترقی پر تنقیدی عکاسی کرتے ہیں۔ مڈجرنی کے اندرونی کام کو سمجھنا 21ویں صدی میں AI سے چلنے والی تخلیقی صلاحیتوں کی وسیع تر حرکیات کو روشن کرتا ہے اور مستقبل کی اختراعات کے لیے ایک خاکہ پیش کرتا ہے۔