xAI द्वारा रोलआउट के बाद से शुरुआती परीक्षक Grok Imagine Video 1.5 को हर कसौटी पर परख रहे हैं। उनकी खोजों पर एक विस्तृत नज़र: प्रॉम्प्ट की सटीकता, मोशन क्वालिटी, ऑडियो सिंक, और PicassoIA पर उपलब्ध आज के AI वीडियो जनरेशन टूल्स की भीड़ में यह मॉडल कहाँ बैठता है।
xAI का Grok Imagine Video 1.5 बिना ज़्यादा शोर-शराबे के लॉन्च हुआ, लेकिन जिन लोगों को शुरुआती पहुँच मिली, वे इसके बारे में खुलकर बात कर रहे हैं। फ़ोरम, सोशल थ्रेड और क्रिएटिव कम्युनिटी में early testers आउटपुट की तुलना कर रहे हैं, प्रॉम्प्ट को बार-बार परख रहे हैं, और AI वीडियो जनरेशन की तेज़ी से भरती जा रही दुनिया में इस मॉडल की जगह पर अपनी असली राय बना रहे हैं। उनकी खोज न हाइप की बताई गई बात जितनी सीधी है और न संदेह की बताई गई बात जितनी नकारात्मक, और इसकी बारीकियाँ ध्यान से समझने लायक हैं।
Grok Imagine Video 1.5 xAI का इमेज-टू-वीडियो मॉडल है, जिसे टेक्स्ट प्रॉम्प्ट के आधार पर एक स्थिर इमेज को एनिमेट करने के लिए बनाया गया है। आप एक शुरुआती फ़्रेम देते हैं, वह मोशन बताते हैं जो आप चाहते हैं, और मॉडल सिंक्रोनाइज़्ड ऑडियो के साथ एक छोटा वीडियो क्लिप बनाता है। "1.5" टैग एक क्रमिक अपडेट का संकेत देता है, पूरी पीढ़ी की बड़ी छलांग का नहीं, लेकिन बदलाव इतने अहम हैं कि मूल Grok Imagine Video से परिचित टेस्टरों ने आउटपुट क्वालिटी और भरोसेमंदी में असली फ़र्क तुरंत नोटिस किया।
xAI की विज़ुअल AI की शुरुआत इमेज जनरेशन से हुई, जिसने Grok चैटबॉट में बनी इमेज-क्रिएशन सुविधाओं को ताकत दी, और यह Aurora कोडनेम के तहत था। वीडियो की ओर बढ़ना एक स्वाभाविक विस्तार था: अगर मॉडल एक प्रभावशाली स्थिर इमेज बना सकता है, तो उसे एनिमेट करना अगली समस्या बन जाती है। वर्ज़न 1.5 इसी आधार पर बना है, जिसमें बेहतर मोशन कोहेरेंस, भौतिक इंटरैक्शन की बेहतर समझ, और प्रॉम्प्ट के इरादे व दिखने वाले आउटपुट के बीच ज़्यादा कसा हुआ तालमेल है। आर्किटेक्चर के सुधार सार्वजनिक रूप से पूरी तरह दस्तावेज़ित नहीं हैं, लेकिन नतीजे इतने साफ़ बोलते हैं कि टेस्टरों ने पहले और बाद की स्पष्ट तुलनाएँ बनाई हैं।
प्रक्रिया सीधी है: एक सोर्स इमेज अपलोड करें, एक मोशन प्रॉम्प्ट लिखें, और एक छोटी वीडियो क्लिप पाएँ। सिर्फ़ टेक्स्ट वाले वीडियो मॉडल के उलट, इमेज-टू-वीडियो सिस्टम दिए गए फ़्रेम को एक रचनात्मक एंकर की तरह इस्तेमाल करते हैं, जिससे सब्जेक्ट की दिखावट ज़्यादा स्थिर रहती है और उस रैंडम ड्रिफ़्टिंग में कमी आती है जो केवल टेक्स्ट से चलने वाली पीढ़ी को परेशान करती है। Grok Imagine Video 1.5 का एक सहयोगी मॉडल भी है, Grok Imagine R2V, जो कई क्लिप्स में कैरेक्टर कंसिस्टेंसी के लिए रेफ़रेंस-टू-वीडियो वर्कफ़्लो में माहिर है। जो क्रिएटर्स लंबे फ़ॉर्मेट का कंटेंट बना रहे हैं जिसे एक स्थिर विज़ुअल पहचान चाहिए, उनके लिए यह फ़र्क मायने रखता है।
शुरुआती फ़ीडबैक एक अनुमानित पैटर्न पर चला: शुरुआती उत्साह, सावधान परीक्षण, फिर बारीक सच्चाई। ज़्यादातर टेस्टरों को मॉडल कुछ खास क्षेत्रों में सच में प्रभावशाली लगा, साथ ही उन्होंने ऐसी साफ़ कमियाँ भी देखीं जिन पर अभी काम बाकी है। ईमानदार संकेत इन दोनों छोरों के बीच है।
मोशन फ़्लुइडिटी टेस्टर रिपोर्टों में सबसे ज़्यादा बताई गई ताकत है। Grok Imagine Video 1.5 के वीडियो को बार-बार "फ़िज़िकली बिलीवेबल" बताया गया है और वे उस झटकेदार मशीनी मूवमेंट से मुक्त हैं जो पुराने मॉडलों की पहचान थी। तरल पदार्थ स्वाभाविक ढंग से बर्ताव करते हैं। बाल असली वज़न के साथ हिलते हैं। कैमरा पैन बिना उन हकलाने वाले आर्टिफ़ैक्ट्स के स्थिर रहते हैं जो कम परिष्कृत सिस्टम में आम हैं। एक सरल बेंचमार्क जिसे टेस्टरों ने बार-बार चलाया, यानी एक व्यक्ति का कमरे में चलना, ऐसे नतीजे देता है जिन्हें "आम दूरी से देखने पर लगभग असली वीडियो से अलग नहीं" बताया गया है।
प्रॉम्प्ट रिस्पॉन्सिवनेस भी खास तौर पर उभरा। जब टेस्टरों ने विशेष सीक्वेंस बताए, जैसे "बिल्ली खिंचती है और फिर धीरे से कैमरे की ओर मुड़ती है," तो मॉडल ने उस इरादे को उसी श्रेणी के कई विकल्पों के मुकाबले कहीं ज़्यादा सटीकता से निभाया। कंपोज़िशनल इंस्ट्रक्शन-फ़ॉलोइंग, यानी लिखे गए क्रम को दिखने वाली हरकत में बदलने की क्षमता, इमेज-टू-वीडियो सिस्टम के लिए सच में कठिन है। टेस्टरों ने देखा कि Grok Imagine Video 1.5 इसे उम्मीद से बेहतर संभालता है।
नेटिव ऑडियो को एक असली अंतर के रूप में रेखांकित किया गया। मॉडल विज़ुअल कंटेंट के साथ सिंक्रोनाइज़्ड एंबिएंट ऑडियो बनाता है। आउटडोर दृश्यों में हवा और पक्षियों की आवाज़ें आती हैं। भीड़ वाले दृश्यों में उचित बैकग्राउंड शोर मिलता है। पानी से असली छपाके और बहाव की आवाज़ें बनती हैं। यह सिर्फ़ एक अच्छी-सी सुविधा भर नहीं है। जिन कंटेंट क्रिएटर्स को पहले ऑडियो अलग से खोजकर सिंक करना पड़ता था, उनके लिए ऐसा बिल्ट-इन ऑडियो जो सच में काम करता है, प्रोडक्शन के चरणों में असली कमी लाता है।
💡 टिप: Grok Imagine Video 1.5 के साथ सबसे अच्छे नतीजे उन सोर्स इमेज से आते हैं जिनमें साफ़ फ़ोकल सब्जेक्ट और अपेक्षाकृत सादा बैकग्राउंड हो। शुरुआती फ़्रेम में जटिलता अक्सर परस्पर विरोधी मोशन संकेत पैदा करती है, जिन्हें मॉडल साफ़-साफ़ सुलझा नहीं पाता।
जनरेशन स्पीड शुरुआती फ़ीडबैक में सबसे बड़ी शिकायत है। तेज़ मॉडलों के आदी टेस्टरों को इंतज़ार का समय साफ़ महसूस हुआ, खासकर ज़्यादा मांग वाले समय में। यह आंशिक रूप से क्यू की समस्या है, न कि कच्ची कंप्यूट सीमा, लेकिन फिर भी यह रुकावट है जो वर्कफ़्लो की रफ़्तार पर असर डालती है।
प्रॉम्प्ट की सीमा का असर तब दिखा जब टेस्टरों ने जटिल मल्टी-एलिमेंट निर्देश दिए। दो या तीन से ज़्यादा एक साथ होने वाली हरकतें माँगने पर प्राथमिकता में असंगति दिखी। "बारिश गिर रही है, एक औरत किताब पढ़ रही है और एक कुत्ता बैकग्राउंड में दौड़ रहा है" जैसा प्रॉम्प्ट अक्सर इन तीनों में से किसी एक तत्व को गायब कर देता था या उसे अजीब तरह से मिला देता था। सिंगल और डुअल एक्शन वाले प्रॉम्प्ट इससे काफ़ी बेहतर चलते हैं।
कई रनों में आउटपुट की स्थिरता पर भी सवाल उठाया गया। एक ही सोर्स इमेज और एक ही प्रॉम्प्ट से दो बार चलाने पर नतीजे भरोसेमंद ढंग से एक जैसे नहीं आए, जिससे किसी खास रचनात्मक लक्ष्य तक पहुँचना मुश्किल हो जाता है। यह इमेज-टू-वीडियो मॉडलों में आम चुनौती है, लेकिन उन प्रोडक्शन वर्कफ़्लो के लिए ध्यान देने लायक है जिन्हें रिप्रोड्यूसिबिलिटी चाहिए।
प्रोफ़ेशनल उपयोग में AI वीडियो मॉडल की सफलता प्रॉम्प्ट की सटीकता पर ही टिकी होती है। लिखे गए इरादे को दिखने वाली हरकत में बदलने की क्षमता यह तय करती है कि आपके पास असल में कितना रचनात्मक नियंत्रण है।
Grok Imagine Video 1.5 सिंगल-सब्जेक्ट प्रॉम्प्ट को मज़बूत सटीकता के साथ संभालता है। "सुबह की रोशनी बढ़ने के साथ फूल की पंखुड़ियाँ धीरे-धीरे खुलती हैं" ने कई टेस्टर रिपोर्टों में सीधे एक समय-बद्ध, स्वाभाविक लगने वाला खिलने का सीक्वेंस बनाया। "लहरें चट्टानों से टकराती हैं और हवा में छींटे उड़ते हैं" ने भौतिक रूप से सुसंगत पानी का बर्ताव दिया। ये नतीजे लगातार अच्छे रहे हैं।
जटिलता प्रदर्शन को एक खास, अनुमानित पैटर्न में गिराती है: टेम्पोरल इंस्ट्रक्शन (पहले यह होता है, फिर वह) स्पेशल इंस्ट्रक्शन (यह तत्व यहाँ चलता है, वह तत्व वहीं रुकता है) से ज़्यादा कठिन हैं। "पहले दरवाज़ा खुलता है, फिर किरदार अंदर आता है" काफ़ी अच्छी तरह चलता है। "तीन किरदार फ़्रेम के अलग-अलग हिस्सों में एक साथ अलग-अलग काम करते हैं" वह जगह है जहाँ आउटपुट प्रॉम्प्ट के इरादे से तेज़ी से भटकने लगते हैं।
चेहरे AI वीडियो जनरेशन के पूरे क्षेत्र में एक ज्ञात चुनौती हैं, और Grok Imagine Video 1.5 ज़्यादातर से बेहतर है कि चेहरे की स्थिरता बनाए रखे, खासकर जब सोर्स इमेज उच्च क्वालिटी की हो। टेस्टरों ने नोट किया कि चेहरे पिछले xAI मॉडल वर्ज़नों से कहीं बेहतर "टिके" रहे, और मॉर्फ़िंग आर्टिफ़ैक्ट्स काफ़ी कम हुए जो मानव सब्जेक्ट को देखने में असहज बनाते हैं। बोलने वाले सीक्वेंस को खास तौर पर बेहतर बताया गया, जिसमें होंठों की हरकत कही गई बात के संदर्भ से काफ़ी मेल खाती है। सटीक लिप सिंक वाले काम के लिए अलग से एक समर्पित लिप सिंक टूल अब भी ज़रूरी होगा, लेकिन सामान्य मानव एनिमेशन के लिए नतीजे ठोस हैं।
मोशन और ऑडियो की तकनीकी क्वालिटी ही वह चीज़ है जो सामान्य AI वीडियो को सच में प्रोडक्शन में काम आने लायक AI वीडियो से अलग करती है। टेस्टर मूल्यांकनों में इन दोनों पहलुओं पर काफ़ी ध्यान दिया गया।
Grok Imagine Video 1.5 में फ़िज़िक्स सिमुलेशन पर साफ़ तौर पर काफ़ी मेहनत हुई है। टेस्टरों ने इसे भौतिक परिस्थितियों की एक सोची-समझी रेंज में परखा:
मोशन अब भी हाथों और उँगलियों की डिटेल (जो लगभग हर AI वीडियो की सामान्य चुनौती है), बेहद खास मशीनी इंटरैक्शन (औज़ार, मशीनरी, जटिल डिवाइस का संचालन), और ऐसे दृश्यों में कमज़ोर है जहाँ सटीक ऑब्जेक्ट इंटरैक्शन फ़िज़िक्स चाहिए और संपर्क बिंदु बिल्कुल सटीक होने चाहिए।
Grok Imagine Video 1.5 का ऑडियो लेयर विज़ुअल कंटेंट को पढ़ता है और उसी के अनुसार एंबिएंट ध्वनि बनाता है। यह सबसे भरोसेमंद ढंग से इनके साथ काम करता है:
यह संगीत और संवाद के साथ कम भरोसेमंद ढंग से काम करता है, जहाँ मॉडल विश्वसनीय लगने वाले लेकिन अपरिशुद्ध अनुमान बनाता है। म्यूज़िक वीडियो प्रोडक्शन या संवाद-प्रधान कंटेंट के लिए अलग से ऑडियो प्रोडक्शन अब भी ज़रूरी है। बाकी सबके लिए बिल्ट-इन ऑडियो इतना अच्छा है कि स्टैंडर्ड वर्कफ़्लो से एक पूरा चरण हटा सके।
Grok Imagine Video 1.5 को ईमानदार संदर्भ में रखने के लिए इसकी सीधी तुलना अभी उपलब्ध दूसरे प्रमुख मॉडलों से करना ज़रूरी है। नीचे दिए गए सभी मॉडल PicassoIA पर बिना किसी अतिरिक्त सेटअप के इस्तेमाल किए जा सकते हैं।
| मॉडल | प्रॉम्प्ट सटीकता | मोशन क्वालिटी | नेटिव ऑडियो | स्पीड | सबसे अच्छा किसके लिए |
|---|---|---|---|---|---|
| Grok Imagine Video 1.5 | मज़बूत | बहुत अच्छी | हाँ | मध्यम | प्राकृतिक दृश्य, मानव सब्जेक्ट |
| Veo 3.1 | उत्कृष्ट | उत्कृष्ट | हाँ | मध्यम | सिनेमैटिक नैरेटिव क्वालिटी |
| Kling v3 Video | बहुत अच्छी | उत्कृष्ट | नहीं | तेज़ | एक्शन, मोशन-भारी दृश्य |
| Sora 2 | उत्कृष्ट | बहुत अच्छी | हाँ | धीमी | जटिल मल्टी-एलिमेंट दृश्य |
| Seedance 2.0 | अच्छी | अच्छी | हाँ | तेज़ | त्वरित सोशल-लेंथ कंटेंट |
| Ray 3.2 | बहुत अच्छी | बहुत अच्छी | नहीं | तेज़ | HDR सिनेमैटिक लुक |
| Hailuo 2.3 | बहुत अच्छी | बहुत अच्छी | हाँ | मध्यम | नैरेटिव शॉर्ट-फ़ॉर्म |
Grok Imagine Video 1.5 इमेज-टू-वीडियो कामों के लिए ऊपरी श्रेणी में आराम से बैठता है। यह सबसे तेज़ विकल्प नहीं है और Veo 3.1 अब भी शुद्ध सिनेमैटिक क्वालिटी मेट्रिक्स पर आगे है। लेकिन जो क्रिएटर्स प्राकृतिक मोशन और भरोसेमंद बिल्ट-इन ऑडियो को प्राथमिकता देते हैं, उनके लिए Grok Imagine Video 1.5 अपने पक्ष में एक सच्ची और मज़बूत दलील पेश करता है।
💡 जानने योग्य बात: प्रोफ़ेशनल कलर ग्रेडिंग के साथ 4K आउटपुट के लिए PicassoIA पर LTX 2.3 Pro एक मज़बूत विकल्प है। छोटी सोशल क्लिप्स के सबसे तेज़ टर्नअराउंड के लिए, बिना किसी लागत के, Seedance 2.5 Lite मुफ़्त और असीमित है।
PicassoIA Grok Imagine Video 1.5 को सीधे होस्ट करता है, बिना वेटलिस्ट या API कॉन्फ़िगरेशन के। यह वर्कफ़्लो उन क्रिएटर्स के लिए बना है जो आउटपुट क्वालिटी से समझौता किए बिना तेज़ी से काम करना चाहते हैं।
चरण 1: PicassoIA पर Grok Imagine Video 1.5 पेज पर जाएँ।
चरण 2: अपनी सोर्स इमेज अपलोड करें। साफ़ फ़ोकल सब्जेक्ट वाली हाई-रेज़ोल्यूशन फ़ोटो इस्तेमाल करें। इमेज आपके वीडियो का शुरुआती फ़्रेम तय करती है, इसलिए यहाँ की क्वालिटी सीधे आउटपुट की क्वालिटी पर असर डालती है।
चरण 3: अपना मोशन प्रॉम्प्ट लिखें। साफ़-साफ़ बताएँ कि क्या हिलता है, कैसे हिलता है और कैमरा क्या करता है। एक अच्छा उदाहरण: "औरत धीरे-धीरे अपना सिर कैमरे की ओर घुमाती है जब हवा उसके बाल उड़ाती है, और सुबह की नरम रोशनी उसके चेहरे पर धीरे-धीरे बदलती है।"
चरण 4: आस्पेक्ट रेशियो और रेज़ोल्यूशन चुनें, फिर जनरेट करें। आउटपुट को ध्यान से देखें और जो मॉडल ने असल में बनाया उसे आपके इरादे से मिलाकर प्रॉम्प्ट में सुधार करें।
चरण 5: कई क्लिप्स में एक जैसा कैरेक्टर दिखाने के लिए Grok Imagine R2V पर स्विच करें, जो रेफ़रेंस-आधारित जनरेशन के लिए ही बनाया गया है।
💡 प्रो टिप: छोटे, सरल प्रॉम्प्ट से शुरू करें और धीरे-धीरे विवरण जोड़ें। इससे आपको साफ़ अंदाज़ा मिलता है कि मॉडल हर निर्देश को कैसे समझ रहा है, और जटिलता जोड़ने से पहले आप पहचान सकते हैं कि कौन से तत्व सही चल रहे हैं।
PicassoIA का वीडियो कलेक्शन 100 से ज़्यादा मॉडलों तक पहुँच देता है। आपके कंटेंट लक्ष्यों के आधार पर इनमें से कुछ Grok Imagine Video 1.5 के साथ-साथ परखने लायक हैं:
PicassoIA पर विकल्पों की विविधता का मतलब है कि आप एक ही कॉन्सेप्ट को कई मॉडलों पर चला सकते हैं और आउटपुट की सीधी तुलना कर सकते हैं, और प्रोफ़ेशनल क्रिएटर्स असल में इसी तरह तय करते हैं कि किसी खास तरह के कंटेंट के लिए कौन सा टूल सबसे अच्छा काम करता है।
शुरुआती टेस्टर रिपोर्टों को ध्यान से पढ़ने पर कुछ बातें साफ़ होती हैं कि Grok Imagine Video 1.5 व्यापक परिदृश्य में कहाँ खड़ा है।
पहली बात, यह मॉडल सच में प्रतिस्पर्धी है। जिस श्रेणी में Veo 3, Sora 2 और Kling v3 रफ़्तार तय कर रहे हैं, वहाँ xAI की एंट्री बिना शर्मिंदगी के सीधी तुलना की हकदार है। 1.x इटरेशन चक्र में चल रहे मॉडल के लिए यह एक अर्थपूर्ण बात है।
दूसरी बात, इमेज-टू-वीडियो का ढाँचा जानबूझकर और समझदारी भरा है। जनरेशन को एक स्थिर शुरुआती फ़्रेम से जोड़कर xAI ने केवल-टेक्स्ट वीडियो की सबसे कठिन समस्याओं में से एक, यानी समय के साथ एक जैसी विज़ुअल पहचान बनाए रखना, को टाल दिया है। यह आर्किटेक्चरल फ़ैसला मॉडल को उन प्रोडक्शन वर्कफ़्लो में स्वाभाविक रूप से फ़िट करता है जो पहले चरण के रूप में पहले से AI इमेज जनरेशन का इस्तेमाल करते हैं।
तीसरी बात, ऑडियो इंटीग्रेशन उसी टियर के प्रतिस्पर्धियों से ज़्यादा परिष्कृत है। कई टेस्टरों ने खास तौर पर ऑडियो को अंतर के रूप में रेखांकित किया और बताया कि कुछ प्रकार के कंटेंट के लिए वे अपने वर्कफ़्लो से अलग ऑडियो खोजने का चरण पूरी तरह हटा रहे थे। यह एक असली वर्कफ़्लो जीत है।
💡 क्रिएटर्स के लिए: अगर आपके कंटेंट में प्राकृतिक वातावरण, चलते-फिरते मानव सब्जेक्ट, या परिवेश की ध्वनि वाले दृश्य हैं, तो Grok Imagine Video 1.5 को गंभीरता से आज़माने लायक है। आउटपुट असली प्रोडक्शन संदर्भों में उस तरह टिकते हैं जैसा कच्चे बेंचमार्क नंबर हमेशा नहीं बता पाते।
Grok Imagine Video 1.5 में विज़ुअल इफ़ेक्ट्स की क्वालिटी उसके फ़िज़िक्स सिमुलेशन से गहराई से जुड़ी है। प्राकृतिक विज़ुअल इफ़ेक्ट्स, यानी वे जो असली भौतिक प्रणालियों से बनते हैं, वहीं यह मॉडल चमकता है। बारिश। हवा। आग। समुद्र की सतह। धुएँ का बर्ताव। ये सब ऐसे नतीजे देते हैं जो जाँच में भी टिकते हैं।
सिंथेटिक या बनावटी विज़ुअल इफ़ेक्ट्स, वे पार्टिकल सिस्टम जो असली फ़िज़िक्स से मेल नहीं खाते, जटिल लाइट ट्रेल्स, तेज़ कट वाले मोशन ग्राफ़िक्स, इस मॉडल के इच्छित डिज़ाइन से बाहर हैं। ऐसे कंटेंट के लिए PicassoIA के लाइनअप में कोई दूसरा टूल बेहतर सेवा देगा।
यह फ़र्क उन क्रिएटर्स के लिए मायने रखता है जो मॉडलों के बीच चुनाव कर रहे हैं। Grok Imagine Video 1.5 अपने मूल में एक नैचुरलिस्टिक मॉडल है। जो विज़ुअल इफ़ेक्ट्स असली लगते हैं, वही ठीक वे हैं जो उस भौतिक दुनिया में जड़ें रखते हैं जिसे इसने सिमुलेट करना सीखा है।
Grok Imagine Video 1.5 के बारे में असली राय बनाने का सबसे अच्छा तरीका है कि आप खुद एक प्रॉम्प्ट चलाएँ। कोई फ़ोटो लें जो आपने पहले से बनाई है, या PicassoIA के इमेज जनरेशन टूल्स से सोर्स इमेज बनाएँ, और एक मोशन प्रॉम्प्ट को परखें।
PicassoIA पूरा AI वीडियो टूल्स का सेट एक जगह देता है: इमेज जनरेशन, इमेज-टू-वीडियो एनिमेशन, ऑडियो जनरेशन, वीडियो एन्हांसमेंट, और हर बड़ी लैब के 100 से ज़्यादा वीडियो मॉडल। चाहे आप Grok Imagine Video 1.5 की तुलना Veo 3.1 से कर रहे हों, Seedance 2.5 Lite की स्पीड जाँच रहे हों, या सिनेमैटिक मोशन क्वालिटी के लिए Kling v3 Video में गहराई से जा रहे हों, तुलना बस कुछ क्लिक दूर है।
picassoia.com/en/all-models से शुरू करें और वह मॉडल चुनें जो आप असल में जो बना रहे हैं उसके लिए सही बैठता हो। जिन शुरुआती टेस्टरों ने Grok Imagine Video 1.5 को परखा, उन्हें इसमें गंभीरता से लेने लायक बात मिली। अब आपकी बारी है इसे काम में लगाने की।
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