একটি বাক্য দিয়ে আদর্শ স্টক ছবি খুঁজুন — কীওয়ার্ড দিয়ে নয়
চারটি বাস্তব অনুসন্ধান — একটি ক্যাফের চিরচেনা ক্রেতা, ভিড়ের মাঝে একাকীত্ব, একটি বিশুদ্ধ রূপক এবং একই অনুসন্ধান দুটি ভাষায় — যেখানে দৃশ্য বর্ণনা করাই যেকোনো কীওয়ার্ড ক্ষেত্রকে হারিয়ে দেয়।
Marouane Tijani
9 মিনিট পড়া
ছবিটি আপনি নিখুঁতভাবে কল্পনা করতে পারেন। সকালের একটি উষ্ণ আলো। সময়ের ছাপ পড়া একটি মুখ। একটি ছোট কাপ, একটি নিরিবিলি রাস্তা,
আর এই স্পষ্ট অনুভূতি যে এই মানুষটি এই কাজ হাজার বার করেছেন। তারপর আপনি একটি স্টক ছবির সাইট খোলেন,
আর সঙ্গে সঙ্গেই আপনাকে আপনার মাথার ছবিটির সাথে বিশ্বাসঘাতকতা করে তাকে এমন কিছু কীওয়ার্ডে সংকুচিত করতে হয় যা একটি অনুসন্ধান ক্ষেত্র
সহ্য করবে: বৃদ্ধ লোক, ক্যাফে, কফি। ফলাফল ফিরে আসে নিষ্প্রাণ, গৎবাঁধা, মিথ্যে।
এটাই ছবি অনুসন্ধানের কেন্দ্রীয় হতাশা, আর এর সাথে কত ছবি বিদ্যমান তার কোনো সম্পর্ক নেই। পুরো বিষয়টা হলো আপনাকে কীভাবে সেগুলো চাওয়ার অনুমতি দেওয়া হচ্ছে। চলুন এটি ঠিক করি — তারপর চারবার তা প্রমাণ করি।
কেন কীওয়ার্ড অনুসন্ধান আপনাকে হতাশ করে
প্রচলিত স্টক অনুসন্ধান — যেটি বেশিরভাগ ছবির লাইব্রেরির পেছনে, এবং Google Images-এর টেক্সট ক্ষেত্রের পেছনে লুকিয়ে আছে — একটি ট্যাগ-মেলানো ব্যবস্থা। প্রতিটি ছবির সাথে এমন কিছু শব্দ যুক্ত থাকে যা কোনো মানুষ বা অ্যালগরিদম তাতে জুড়ে দিয়েছে: লোক, টেবিল, কফি, বাইরে। আপনি যখন অনুসন্ধান করেন, ইঞ্জিনটি আপনার শব্দের সাথে সেই শব্দগুলোর তুলনা করে এবং মিলের উপর ভিত্তি করে সাজায়। এই মডেলটি তিনভাবে নিশ্চিতভাবে ব্যর্থ হয়:
- শব্দভাণ্ডারের ব্যবধান। আপনি বলেন « কফি », ট্যাগ বলে « কফি বার »। আপনি বলেন « বয়স্ক », ট্যাগ বলে « সিনিয়র »। একই অর্থ, ভিন্ন শব্দ — একটি ট্যাগ-মেলানো ব্যবস্থা সেটি হাতছাড়া করে।
- উদ্দেশ্যের ব্যবধান। আপনার অনুসন্ধানের একটি আবহ আছে — দৈনন্দিন অভ্যাস, একাকীত্ব, তিন দশকের রুটিন। কোনো ট্যাগ সেটি ধরতে পারে না, তাই ইঞ্জিনটি ভাবনাটি ফেলে দিয়ে কেবল বিশেষ্যগুলো রাখে।
- দীর্ঘ অনুসন্ধানের শাস্তি। আপনি যত বেশি বর্ণনা করবেন, কীওয়ার্ড অনুসন্ধান তত খারাপ কাজ করবে, কারণ প্রতিটি অতিরিক্ত শব্দ এমন আরেকটি জিনিস যা সম্ভবত ট্যাগগুলোতে নেই। তাই আপনাকে আপনার অনুসন্ধান অতিরিক্ত সরল করতে অভ্যস্ত করা হয়।
অর্থভিত্তিক ছবি অনুসন্ধান আসলে কী
অর্থভিত্তিক ছবি অনুসন্ধান কীওয়ার্ড মেলানোর বদলে ছবিকে তার অর্থ দিয়ে খুঁজে বের করে। একটি AI মডেল আপনার অনুসন্ধান — এবং সূচকের প্রতিটি ছবি — কে একটি সংখ্যাগত ছাপে (একটি ভেক্টর) রূপান্তরিত করে যা ধরে রাখে জিনিসটি আসলে কী নিয়ে। তারপর ইঞ্জিনটি সেইসব ছবি ফিরিয়ে দেয় যাদের ছাপ আপনার অনুসন্ধানের ছাপের সবচেয়ে কাছাকাছি। যেহেতু তুলনাটি « অর্থের জগতে » হয়, তাই একটি বর্ণনা এমন একটি ছবির সাথে মিলে যেতে পারে যা কখনো আপনার কোনো শব্দ দিয়ে ট্যাগ করা হয়নি।
এর দুটি পরিণতি আছে, আর সেটাই এর পুরো গুরুত্ব:
- আপনি অনুসন্ধান করেন সহজ, স্বাভাবিক ভাষায় — একটি পূর্ণ বাক্য, ঠিক যেমন আপনি একজন বন্ধুকে দৃশ্যটি বর্ণনা করতেন।
- দীর্ঘ এবং সমৃদ্ধ অনুসন্ধান আরও ভালো হয়ে ওঠে, খারাপ নয়। প্রতিটি অতিরিক্ত বিবরণ মিলকে দুর্বল না করে ছাপটিকে আরও সূক্ষ্ম করে তোলে।
পরীক্ষা: ইচ্ছাকৃতভাবে একটি অসম্ভব বাক্য
পার্থক্যটি বাস্তব করে তুলতে, আমরা এমন একটি অনুসন্ধান বেছে নিয়েছি যা কোনো কীওয়ার্ড ব্যবস্থা টিকতে পারত না — খুব দীর্ঘ, খুব নির্দিষ্ট, একটি বস্তুর তালিকার বদলে একটি গল্প বহন করে:
« এক বৃদ্ধ একটি ক্যাফের টেবিলে বসে আছেন যেখানে তিনি ত্রিশ বছর ধরে প্রতিদিন সকালে আসেন। »
একটি কীওয়ার্ড ক্ষেত্রে, দুটির একটি ঘটে: হয় এটি বাক্যটিকে বৃদ্ধ, লোক,
ক্যাফে-তে সংকুচিত করে এবং গৎবাঁধা স্টকের একটি দেয়াল ফিরিয়ে দেয় — অথবা এটি স্ট্রিংটিকে আক্ষরিক অর্থে নেয়, এভাবে ট্যাগ করা
কিছুই খুঁজে পায় না, এবং প্রায় কিছুই ফিরিয়ে দেয় না। ত্রিশ বছর, প্রতিদিন সকালে, রুটিনের
নিরিবিলি ভার — সবকিছু বাদ পড়ে যায়। এই ঠিক বাক্যটির জন্য, যেমন আছে তেমনভাবে, Pexafy যা ফিরিয়ে দিয়েছে তা দেখুন:
প্রথম ফলাফলটি দেখুন: একজন বৃদ্ধ, একা, একটি ফুটপাত ক্যাফের টেবিলে, ঠিক সেই চিরচেনা সকালের নিস্তব্ধতায় ধরা পড়েছেন যা বাক্যটি বর্ণনা করছিল। কেউ এই ছবিটিকে « ত্রিশ বছর » দিয়ে ট্যাগ করেনি। ইঞ্জিনটি বুঝেছে বাক্যটি কী বোঝাচ্ছিল এবং সেই অনুভূতিটি খুঁজে পেয়েছে। একবার হলে তা ভাগ্য। তাই আসুন আরও তিনবার তা করি।
আরও তিনটি অনুসন্ধান যা কীওয়ার্ড ইঞ্জিন ভেঙে দেয়
১ · বস্তুহীন একটি আবেগ: « একটি জনাকীর্ণ শহরে একাকীত্ব »
« একাকীত্ব » নামে কোনো ট্যাগ নেই। একটি কীওয়ার্ড ইঞ্জিন কেবল শহর এবং ভিড় দেখে আর আপনাকে
পোস্টকার্ড ধরিয়ে দেয়। Pexafy অনুভূতি পড়ে — অপরিচিত মানুষের ঝাপসা স্রোতের মাঝে একটিমাত্র স্থির অবয়ব:
২ · একটি বিশুদ্ধ রূপক: « সবার প্রত্যাশা বহনের ভার »
এই বাক্যটিতে ছবি তোলার মতো কোনো বস্তু নেই। একটি ট্যাগ-মেলানো ব্যবস্থা অসহায়। Pexafy রূপকটিকে তার সবচেয়ে আক্ষরিক ও মানবিক রূপে সমাধান করে — শারীরিকভাবে বিশাল বোঝা বহনকারী মানুষ:
আবেগ, রূপক, আখ্যান — তিন ধরনের ভিন্ন « অসম্ভব », সত্যিই উপযুক্ত তিনটি ছবির সেট। আরও একটি ক্ষমতা বাকি আছে যা নীরবে বদলে দেয় কারা স্টক ফটোগ্রাফি ব্যবহার করতে পারে।
৩ · একই অনুসন্ধান, যেকোনো ভাষায়
কীওয়ার্ড অনুসন্ধান কেবল ততটুকুই মূল্যবান যে ভাষায় ট্যাগগুলো লেখা হয়েছে — বিপুল সংখ্যাগরিষ্ঠ ক্ষেত্রে ইংরেজি। Pexafy ভাষা যাই হোক না কেন অর্থকে একই জগতে প্রক্ষেপণ করে, ফলে অনুসন্ধানটি একই জায়গায় পৌঁছায় আপনি ইংরেজিতে টাইপ করুন বা বাংলায়। একজন জেলেকে দুইভাবে অনুসন্ধান করলে কী হয় দেখুন:
দুই ভাষাতেই একই দুটি ছবি শীর্ষে। কোনো অনূদিত কীওয়ার্ড তালিকা নয় — একই উপলব্ধি, বাংলা থেকে এবং ইংরেজি থেকে সমানভাবে পৌঁছানো। Pexafy একই একক সূচকের উপর ১০০+ ভাষায় এভাবেই কাজ করে।
Google Images, Unsplash & Pexels-এর সাথে এটি কেমন তুলনীয়
স্পষ্ট করে বলি: Unsplash, Pexels এবং Pixabay অসাধারণ এবং সত্যিকারের মুক্ত-ব্যবহারযোগ্য ফটোগ্রাফি ধারণ করে — Pexafy সেগুলো সব এবং আরও বেশি ঘেঁটে দেখে। উন্মুক্ত ওয়েব সূচিভুক্ত করার ক্ষেত্রে Google Images অতুলনীয়। পার্থক্যটি ছবিতে নয়; পার্থক্যটি আপনাকে কীভাবে চাওয়ার অনুমতি দেওয়া হচ্ছে তাতে।
| কীওয়ার্ড / ট্যাগ অনুসন্ধান Unsplash · Pexels · Pixabay | Google Images | Pexafy | |
|---|---|---|---|
| যার উপর মেলায় | কীওয়ার্ড | পৃষ্ঠার টেক্সট & ট্যাগ | দৃশ্যগত অর্থ |
| পূর্ণ বাক্যের অনুসন্ধান | খারাপ হয় | খারাপ হয় | ভালো হয় |
| আবেগ & রূপক | বাদ পড়ে | বাদ পড়ে | বোঝা যায় |
| অ-ইংরেজি অনুসন্ধান | শুধু ইংরেজি ট্যাগ | আংশিক | ১০০+ ভাষা, একটিমাত্র সূচক |
| প্রতি অনুসন্ধানে উৎস | একটি লাইব্রেরি | উন্মুক্ত ওয়েব | একসাথে 9টি লাইব্রেরি |
| স্পষ্ট মুক্ত লাইসেন্স | হ্যাঁ | প্রতিটি সাইট যাচাই করতে হয় | হ্যাঁ — প্রতিটি ফলাফল তার উৎসের সাথে যুক্ত |
পর্দার আড়ালে, Pexafy প্রতিটি ছবি একজন মানুষের মতো করে পড়ে — তার ট্যাগের উপর নির্ভর করে নয়, বরং পিক্সেলের দিকে তাকিয়ে। একটি নিউরাল নেটওয়ার্ক প্রতিটি ছবির আসল বিষয়বস্তু এবং আপনার শব্দের অর্থ পরীক্ষা করে, এবং দুটিকেই একটি অভিন্ন জগতে স্থাপন করে। সঠিক ছবি খুঁজে পাওয়া তখন হয়ে দাঁড়ায় সেইসব ছবি খুঁজে বের করা যা আপনার বাক্যের সবচেয়ে কাছে অবস্থান করে — 9টি লাইব্রেরি জুড়ে, ১০০ মিলিসেকেন্ডেরও কম সময়ে।
কীভাবে বাক্য দিয়ে অনুসন্ধান করবেন: ৪টি পরামর্শ
অর্থভিত্তিক অনুসন্ধান থেকে সর্বোচ্চটা পেতে, কিছু কীওয়ার্ড অভ্যাস ভুলে যান:
- দৃশ্যটি বর্ণনা করুন, বিশেষ্য তালিকা করবেন না। লিখুন « রাতে একটি হাসপাতালের করিডোরে শান্ত বিরতি নিচ্ছেন এক ক্লান্ত নার্স », « নার্স হাসপাতাল » নয়।
- আবহ যোগ করুন। শান্ত, বিশৃঙ্খল, স্মৃতিকাতর, সাদামাটা-এর মতো শব্দ সত্যিকার অর্থে ফলাফল নির্দেশ করে — সেগুলো অর্থের অংশ, গোলমাল নয়।
- আপনার নিজের ভাষা ব্যবহার করুন। আগে অনুবাদ করার দরকার নেই। আপনি যে ভাষায় ভাবেন সেই ভাষায় বাক্যটি টাইপ করুন।
- ফিল্টার নয়, শব্দ দিয়ে সূক্ষ্ম করুন। খুব করপোরেট লাগছে? যোগ করুন « স্বতঃস্ফূর্ত, স্বাভাবিক আলো, ডকুমেন্টারি »। ক্লিক করে নয়, বর্ণনা করে সূক্ষ্ম করুন।
এটাই পুরো পরিবর্তন: আপনার ভাবনাকে একটি যন্ত্র সহ্য করবে এমন কীওয়ার্ডে অনুবাদ করা বন্ধ করুন, আর কেবল আপনি ইতিমধ্যে যে ছবিটি দেখছেন তা বর্ণনা করুন। অনুসন্ধানই ছিল বাধা — লাইব্রেরি কখনোই নয়।