مقایسه خانوادههای هوش مصنوعی ویدئو
این راهنما برای انتخاب عملی بین text-to-video، image-to-video، video editing و video understanding است؛ با این نگاه که ویدئو هنوز گران، کند، policy-heavy و وابسته به workflow انسانی است.
بهترین کاربرد
تیمهای محصول، رسانه، آموزش، مارکتینگ و AI tooling که میخواهند ویدئو را به شکل کنترلشده وارد prototype، تولید asset یا تحلیل محتوای ویدئویی کنند.
مسیر اجرا
managed-first, open-weight experimental
ملاحظه مهم
اگر دنبال inference ارزان، self-host ساده یا تولید انبوه بدون review حقوقی و انسانی هستید، ویدئو معمولاً انتخاب اول خوبی نیست.
پوشش واقعی
این صفحه چه packهایی را واقعاً پوشش میدهد؟
مرور مدل
کاملاین صفحه باید اول بهعنوان مرجع شناخت، fit و boundary تصمیمگیری قابل اتکا باشد.
آموزش عملی
خلاصه روی همین صفحهاین pack روی این صفحه بیشتر در نقش سناریوی تصمیمیار و rollout path آمده است.
نصب و راهاندازی
از طریق guide مرتبطدر این صفحه setup فقط برای تصمیمگیری اشاره میشود و عمق آن باید در guideهای مرتبط دنبال شود.
serving و runtime
از طریق guide مرتبطruntime در این صفحه فقط تا حدی که برای use-case decision لازم است مطرح میشود.
پیادهسازی
از طریق guide مرتبطintegration اینجا فقط تا حد اشاره آمده و عمق بیشتر در guideهای مرتبط است.
سازگارسازی
تعریف نشدهfine-tuning در این نوع صفحه محور اصلی نیست.
استقرار
از طریق guide مرتبطدر این صفحه deployment فقط برای انتخاب direction آمده و جزئیات در guideهای مرتبط است.
مقایسه
کاملاین صفحه باید به تصمیمگیری بین گزینهها کمک کند، نه صرفاً معرفی.
ارزیابی
کاملبدون eval و quality gate این hub نباید overclaim کند؛ بنابراین checklist ارزیابی روی صفحه آمده است.
منابع رسمی
کاملمنابع رسمی و مسیر مطالعه بیشتر باید روی هر صفحه کامل و شفاف باشد.
قرارداد راهنما
این راهنما دقیقاً برای چه چیزی است و بعد از آن به کجا میرویم؟
بهترین کاربرد
تیمهای محصول، رسانه، آموزش، مارکتینگ و AI tooling که میخواهند ویدئو را به شکل کنترلشده وارد prototype، تولید asset یا تحلیل محتوای ویدئویی کنند.
مناسب نیست برای
اگر دنبال inference ارزان، self-host ساده یا تولید انبوه بدون review حقوقی و انسانی هستید، ویدئو معمولاً انتخاب اول خوبی نیست.
پیشنیازها
brief یا asset ورودی روشن، policy برای rights، watermark و استفاده از چهره/صدا، بودجه آزمایشی برای latency و cost واقعی، review انسانی برای خروجی نهایی
خروجی مورد انتظار
یک decision memo که مشخص میکند مسیر مناسب API-first، ابزار hosted، open-weight experiment یا video understanding است.
مرحله 1 تا 3
اگر فقط بخواهید با حداقل ابهام شروع کنید، از این سه گام جلو بروید.
مرحله 1
برای prototype سریع، یک hosted یا API-first path را با output contract محدود انتخاب کنید.
مرحله 2
برای workflow مبتنی بر asset، image-to-video یا editing را با asset واقعی خودتان تست کنید.
مرحله 3
برای open-weight، اول feasibility را با یک مدل کوچکتر و GPU واقعی بسنجید؛ production را وعده ندهید.
گامهای بعدی پیشنهادی
- اگر مسیر شما API-first است، راهنمای API-first setup را برای schema، cost و fallback باز کنید.
- اگر open-weight video را بررسی میکنید، Diffusers و Wan Video را کنار serving-stack-comparison ببینید.
- اگر محصول شما voice یا video+audio دارد، realtime voice deployment را هم برای latency و policy صوتی مرور کنید.
یادداشتهای عملیاتی
- offline pilot با briefهای واقعی و asset policy
- staging با job queue، quota و review dashboard
- limited rollout برای گروه کوچک و سپس افزایش تدریجی volume
- provider availability و pricing را دورهای manual verify کنید.
سختافزار / cost / runtime
- managed API برای بیشتر تیمها
- GPU پرحافظه برای open video
- storage زیاد برای asset و review
- hosted API یا GPU سنگین برای open-weight
راهنماهای مرتبط
این guide بهتنهایی پایان مسیر نیست. برای decision یا rollout بعدی یکی از این صفحهها را باز کنید.
راهنمای نصب
راه اندازي API-first براي مدل هاي تجاري
اين راهنما براي تيمي است که مي خواهد مدل تجاري را به شکل API-first وارد محصول يا backend کند، بدون اين که ساده بودن SDK او را از schema، cost guardrail، fallback و ownership عملي غافل کند.
راهنمای استقرار
استقرار realtime voice stack در production
این guide برای لحظهای است که voice agent از demo عبور میکند و باید با latency بودجهبندیشده، barge-in، streaming، fallback، observability و policy ضبط صدا وارد production شود.
اکوسیستم / ابزار
Diffusers stack
Diffusers بهترین انتخاب برای تیمهایی است که میخواهند image/video generation را با pipelineهای سفارشی، LoRA، control و experimentation مهندسی کنند.
مرور راهنما
این راهنما چه مسیری را روشن میکند؟
ویدئو را نباید مثل تصویر ثابت با چند prompt زیبا قضاوت کرد. خروجی ویدئو به motion، continuity، صدا، editability، policy و هزینه تولید وابسته است.
محصولات Sora-style را باید بهعنوان frontier hosted generation فهمید: جایی که کیفیت و world simulation بهتر میشود، اما availability، region، account access، safety policy و API contract باید هر بار از منبع رسمی چک شود.
در سمت open/open-weight، مدلهایی مثل Wan، HunyuanVideo یا LTX-Video برای exploration و research مهماند، اما local/self-host آنها هنوز GPU-heavy، کند و نیازمند مهندسی جدی است.
نقاط قوت
- تفکیک عملی text-to-video، image-to-video، editing و understanding
- توضیح واقعبینانه درباره proprietary، open-weight و API-first paths
- تمرکز روی workflow، rights، watermarking و cost بهجای فهرست اسمها
محدودیتها
- این صفحه جای بررسی availability روزانه هر vendor را نمیگیرد.
- برای production media باید legal، brand و safety review جدا داشته باشید.
- self-host video هنوز برای بیشتر تیمها path سبک و کمهزینهای نیست.
تفاوت کلیدی
سه نکتهای که این خانواده را از گزینههای همرده جدا میکند.
نکته 1
در برابر guide تصویر، اینجا زمان، حرکت، صدا و continuity وارد تصمیم میشوند.
نکته 2
در برابر family pageهای ویدئو، این صفحه decision layer بین چند خانواده و workflow است.
نکته 3
در برابر API docs، اینجا روی suitability، risk و rollout path تمرکز دارد.
برای چه مناسب است
- تیمهای محصول، رسانه، آموزش، مارکتینگ و AI tooling که میخواهند ویدئو را به شکل کنترلشده وارد prototype، تولید asset یا تحلیل محتوای ویدئویی کنند.
- Sora-style hosted products وقتی مناسباند که کیفیت frontier و creative iteration مهمتر از self-host و کنترل کامل است.
- Runway/Veo-style API یا product paths وقتی مناسباند که video generation باید وارد workflow تولید یا product شود.
- open-weight video وقتی مناسب است که research، privacy یا control ارزش هزینه GPU و مهندسی را داشته باشد.
- video understanding وقتی مناسب است که مسئله شما تولید نیست، بلکه فهم، جستوجو و خلاصهسازی ویدئو است.
برای چه مناسب نیست
- اگر دنبال inference ارزان، self-host ساده یا تولید انبوه بدون review حقوقی و انسانی هستید، ویدئو معمولاً انتخاب اول خوبی نیست.
- وقتی حقوق asset، likeness، consent یا watermark policy روشن نیست.
- وقتی تیم انتظار latency شبیه text API یا هزینه نزدیک به image generation دارد.
- وقتی self-host را فقط برای کاهش هزینه حدسی انتخاب میکنید، نه به خاطر control واقعی.
آموزش عملی
انتخاب مسیر ویدئو بدون overclaim
تیم محصول میخواهد برای کمپین، آموزش یا demo کوتاه از AI video استفاده کند.
مرحله 1
اول خروجی را تعریف کنید: clip تبلیغاتی، motion mockup، edit روی asset موجود یا فهم ویدئوی ورودی.
مرحله 2
اگر consistency و حقوق asset مهم است، image-to-video یا video editing را قبل از text-to-video آزاد تست کنید.
مرحله 3
برای hosted products، availability، watermark، rights و retention policy را همان روز تصمیمگیری از منبع رسمی چک کنید.
مرحله 4
برای open-weight، یک نمونه خیلی کوچک را روی GPU واقعی benchmark کنید و زمان render، VRAM و rejection rate را ثبت کنید.
نمونه ورودی
یک brief برای ویدئوی ۸ تا ۱۲ ثانیهای محصول یا تحلیل یک ویدئوی آموزشی داخلی
خروجی مورد انتظار
یک decision memo که مشخص میکند مسیر مناسب API-first، ابزار hosted، open-weight experiment یا video understanding است.
خطاهای رایج
اشتباههایی که معمولاً باعث میشوند pilot یا implementation شکست بخورد.
نکته 1
اگر فقط demoهای کوتاه vendor را ببینید، هزینه iteration و rejection rate را دست کم میگیرید.
نکته 2
اگر rights، watermark و consent را بعد از تولید خروجی بررسی کنید، workflow شما در production گیر میکند.
مقایسه
مقایسه practical video families
وقتی این مسیر انتخاب خوبی است
- Sora-style hosted products وقتی مناسباند که کیفیت frontier و creative iteration مهمتر از self-host و کنترل کامل است.
- Runway/Veo-style API یا product paths وقتی مناسباند که video generation باید وارد workflow تولید یا product شود.
- open-weight video وقتی مناسب است که research، privacy یا control ارزش هزینه GPU و مهندسی را داشته باشد.
- video understanding وقتی مناسب است که مسئله شما تولید نیست، بلکه فهم، جستوجو و خلاصهسازی ویدئو است.
وقتی باید مسیر دیگری را انتخاب کرد
- وقتی حقوق asset، likeness، consent یا watermark policy روشن نیست.
- وقتی تیم انتظار latency شبیه text API یا هزینه نزدیک به image generation دارد.
- وقتی self-host را فقط برای کاهش هزینه حدسی انتخاب میکنید، نه به خاطر control واقعی.
نقشه تصمیم
اگر هنوز بین این خانواده و گزینههای رقیب مردد هستید، از این trade-off path شروع کنید.
بلوک 1
تیمهای محصول، رسانه، آموزش، مارکتینگ و AI tooling که میخواهند ویدئو را به شکل کنترلشده وارد prototype، تولید asset یا تحلیل محتوای ویدئویی کنند.
بلوک 2
managed-first, open-weight experimental
بلوک 3
اگر دنبال inference ارزان، self-host ساده یا تولید انبوه بدون review حقوقی و انسانی هستید، ویدئو معمولاً انتخاب اول خوبی نیست.
Wan Video
چه زمانی مقایسه خانوادههای هوش مصنوعی ویدئو بهتر است
برای decision cross-family و workflow fit کاملتر است.
چه زمانی گزینه مقابل بهتر است
اگر open-weight video family خاص مدنظر شماست، Wan page مستقیمتر است.
مقایسه خانوادههای تولید تصویر
چه زمانی مقایسه خانوادههای هوش مصنوعی ویدئو بهتر است
وقتی motion، clip lifecycle و video rights وارد تصمیم شدهاند.
چه زمانی گزینه مقابل بهتر است
اگر خروجی شما هنوز image asset است، guide تصویر سادهتر و کمهزینهتر است.
راهاندازی API-first برای مدلهای تجاری
چه زمانی مقایسه خانوادههای هوش مصنوعی ویدئو بهتر است
برای انتخاب خود خانواده ویدئو مفیدتر است.
چه زمانی گزینه مقابل بهتر است
وقتی vendor انتخاب شده و حالا backend contract و cost guardrail لازم دارید.
ارزیابی
Checklist ارزیابی video AI
مرحله 1
usable output rate را روی brief واقعی بسنجید، نه فقط بهترین نمونه خروجی.
مرحله 2
latency، queue time و cost per approved clip را ثبت کنید.
مرحله 3
watermark، rights، likeness و retention policy را قبل از rollout چک کنید.
مرحله 4
برای open-weight، VRAM، render time و failure modes را مستند کنید.
مرحله 5
برای video understanding، timestamp accuracy و source traceability را بسنجید.
منابع رسمی
منابع رسمی و مسیر مطالعه بیشتر
OpenAI video generation guide
https://developers.openai.com/api/docs/guides/video-generation
Hugging Face Diffusers video generation
https://huggingface.co/docs/diffusers/en/using-diffusers/text-img2vid
Runway API docs
https://docs.dev.runwayml.com/
Google Veo docs
https://cloud.google.com/vertex-ai/generative-ai/docs/video/generate-videos