Veo 3, mô hình AI tiên tiến của Google, đã cách mạng hóa việc tạo video, cho phép người dùng tạo ra những cảnh đẹp và chân thực từ những yêu cầu bằng văn bản đơn giản. Tuy nhiên, giống như tất cả các mô hình AI, Veo 3 không hoàn hảo và thường tạo ra các hiện tượng nghệ thuật, các đối tượng không mong muốn, hoặc những bất hợp lý trong phong cách mà làm giảm chất lượng đầu ra mong muốn. Việc sử dụng hiệu quả các yêu cầu tiêu cực là rất quan trọng để giảm thiểu những vấn đề này và đạt được kết quả tối ưu. Các yêu cầu tiêu cực đóng vai trò như một biện pháp cân bằng cho các yêu cầu tích cực, chỉ rõ cho AI những gì không nên được bao gồm trong video được tạo ra. Bằng cách cẩn thận xây dựng những yêu cầu tiêu cực này, người dùng có thể hướng Veo 3 tới một kết quả sạch hơn, tinh tế hơn và gần gũi hơn với tầm nhìn sáng tạo của họ. Hiểu những sắc thái của việc yêu cầu tiêu cực và cách áp dụng chúng một cách chiến lược là chìa khóa để khai thác tiềm năng đầy đủ của Veo 3. Bài viết này sẽ đi sâu vào các chiến lược, kỹ thuật và các phương pháp tốt nhất để sử dụng các yêu cầu tiêu cực nhằm giảm thiểu hiện tượng nghệ thuật và kiểm soát việc tạo đối tượng trong Veo 3, cung cấp cho bạn các công cụ để tạo ra những video được tạo ra bởi AI thực sự xuất sắc.
Anakin AI
Sự xuất hiện của các hiện tượng nghệ thuật là một thách thức phổ biến trong nhiều mô hình tạo hình ảnh và video sử dụng AI, bao gồm cả Veo 3. Những hiện tượng này có thể biểu hiện dưới nhiều hình thức khác nhau, bao gồm méo hình ảnh, các vết màu bất ngờ, các yếu tố mờ hoặc thậm chí là những hình dạng kỳ quái, không xác định. Những bất thường này thường phát sinh từ sự giải thích của mô hình về những yêu cầu không rõ ràng hoặc quá rộng. Trong quá trình tạo ra, thuật toán AI gặp những khu vực mà các hướng dẫn không đủ chính xác, dẫn đến việc mô hình lấp đầy những khoảng trống bằng những ý niệm mà nó đã có sẵn hoặc thiên kiến vốn có từ dữ liệu đào tạo. Hơn nữa, sự phức tạp của việc tạo video, liên quan đến tính nhất quán tạm thời và động lực chuyển động, càng làm trầm trọng thêm khả năng xuất hiện của các hiện tượng nghệ thuật. Điều này bởi vì AI cần duy trì sự nhất quán giữa nhiều khung hình, làm cho nó khó khăn hơn để tránh các bất hợp lý và lỗi. Các loại hiện tượng nghệ thuật cụ thể quan sát được cũng có thể phụ thuộc vào độ phức tạp của cảnh, điều kiện ánh sáng, và phong cách nghệ thuật tổng thể được chỉ định trong yêu cầu tích cực. Hiểu rằng những hiện tượng nghệ thuật này không chỉ là những lỗi ngẫu nhiên, mà thực sự là hệ quả của các giới hạn và thiên kiến trong mô hình AI, là bước đầu tiên để giảm thiểu chúng một cách hiệu quả thông qua việc sử dụng các yêu cầu tiêu cực được nhắm mục tiêu.
Trước khi đi sâu vào các chiến lược yêu cầu tiêu cực, điều cần thiết là xác định các loại hiện tượng nghệ thuật phổ biến nhất gặp phải trong Veo 3. Hiểu rõ những gì bạn đang cố gắng loại bỏ là nền tảng cho một chiến lược thành công. Những hiện tượng nghệ thuật này có thể từ những khuyết điểm hình ảnh nhỏ đến các biến dạng nghiêm trọng ảnh hưởng đáng kể đến tính khả dụng của video được tạo ra. Một loại phổ biến là méo hình ảnh, xuất hiện dưới dạng các đường nét bị biến dạng, kết cấu bị kéo dài, hoặc góc nhìn không tự nhiên. Những biến dạng này thường xảy ra ở những khu vực có các mẫu hình học phức tạp hoặc các chi tiết tinh xảo. Một vấn đề thường gặp khác là chảy màu, nơi mà màu sắc từ một đối tượng tràn sang các khu vực liền kề, tạo ra hiệu ứng mờ và không thực tế. Điều này đặc biệt dễ nhận thấy trong các cảnh có màu sắc rực rỡ và độ tương phản cao. Thêm vào đó, Veo 3 đôi khi có thể tạo ra các đối tượng không xác định, nghĩa là AI tạo ra các hình dạng hoặc kết cấu ngẫu nhiên không liên quan đến cảnh dự định, chủ yếu phát sinh từ những lần tạo không có sự hướng dẫn hoặc không bị ràng buộc. Cuối cùng, có các vấn đề liên quan đến hiện tượng chuyển động nơi mà các chuyển động không đúng với kết quả mong đợi. Nhận biết những loại hiện tượng nghệ thuật phổ biến này cho phép bạn xây dựng những yêu cầu tiêu cực nhắm mục tiêu cụ thể để giảm bớt và giảm thiểu sự xuất hiện của chúng trong các tác phẩm video của bạn.
Các yêu cầu tiêu cực đóng vai trò như một công cụ thiết yếu để tinh chỉnh đầu ra của Veo 3 bằng cách chỉ rõ cho mô hình những gì không nên bao gồm trong video được tạo ra. Thay vì chỉ cung cấp hướng dẫn tích cực về những gì nên tạo ra, các yêu cầu tiêu cực chỉ cho AI những yếu tố cần tránh, giúp hướng dẫn mô hình hướng tới một kết quả thực tế và hấp dẫn về mặt hình ảnh hơn. Bằng cách chỉ định những yếu tố không mong muốn, những yêu cầu này ngăn cản AI dựa vào những giả định hoặc thiên kiến của nó, điều này thường dẫn đến các hiện tượng nghệ thuật và kết quả không mong muốn. Hãy tưởng tượng bạn muốn tạo một cảnh với một buổi hoàng hôn đẹp trên đại dương yên bình. Trong khi yêu cầu tích cực của bạn có thể tập trung vào việc mô tả màu sắc của hoàng hôn và sự bình tĩnh của nước, một yêu cầu tiêu cực có thể được sử dụng để ngăn chặn sự xuất hiện của những yếu tố không mong muốn như "thuyền", "đường dây điện", hoặc "horizon bị méo". Sự kết hợp giữa hướng dẫn tích cực và ràng buộc tiêu cực đảm bảo rằng AI chú trọng vào những thuộc tính mong muốn trong khi tránh những cạm bẫy có thể làm giảm chất lượng tổng thể của video. Các yêu cầu tiêu cực cho phép người dùng kiểm soát nhiều hơn quá trình tạo ra, dẫn đến đầu ra nhắm mục tiêu hơn.
Tạo ra các yêu cầu tiêu cực hiệu quả đòi hỏi sự kết hợp giữa tính cụ thể, sự rõ ràng, và sự hiểu biết sâu sắc về những yếu tố có xu hướng gây ra vấn đề trong Veo 3. Mục tiêu là loại bỏ những điều không rõ ràng mà AI có thể hiểu sai, trong khi tránh những yêu cầu quá hạn chế giới hạn tự do sáng tạo của mô hình. Các kỹ thuật chung như "không có hiện tượng nghệ thuật" thường kém hiệu quả hơn là định nghĩa rõ ràng những gì nhũng hiện tượng nghệ thuật đó là. Lỗi phổ biến nhất là sử dụng yêu cầu tiêu cực để chỉ rõ điều gì rất chung chung mà không liên quan đến bất kỳ yếu tố nào trong video. Bạn cần nhắm đến và trực tiếp trong các yêu cầu tiêu cực của bạn.
Một chiến lược rất hiệu quả để tạo ra các yêu cầu tiêu cực là cụ thể hóa nhất có thể trong việc xác định những yếu tố vấn đề. Thay vì sử dụng các thuật ngữ mơ hồ như "xấu" hoặc "chất lượng kém", hãy mô tả chính xác các đặc điểm hình ảnh không mong muốn mà bạn muốn loại bỏ. Chẳng hạn, nếu bạn gặp vấn đề với các kết cấu mờ, hãy xem xét việc bao gồm các yêu cầu tiêu cực như "kết cấu mờ", "không nét", hoặc "chi tiết không rõ". Nếu bạn nhận thấy các biến dạng màu không mong muốn, hãy sử dụng các thuật ngữ cụ thể như "chảy màu", "vệt màu", hoặc "mất cân bằng màu". Hơn nữa, nếu bạn đang cố gắng loại bỏ các đối tượng cụ thể khỏi cảnh, hãy rõ ràng về tên của chúng. Ví dụ, thay vì chỉ nói "không có đối tượng", bạn có thể sử dụng "không có xe hơi", "không có cây cối", hoặc "không có tòa nhà", tùy thuộc vào các yếu tố cụ thể cần loại bỏ. Tính cụ thể cho phép AI hiểu rõ hơn ý định của bạn, dẫn đến việc giảm thiểu các hiện tượng nghệ thuật một cách chính xác và hiệu quả hơn. Bằng cách này, AI không cần phải đưa ra nhiều giả định hơn và làm cho việc thực hiện các chỉnh sửa cần thiết hiệu quả hơn.
Trong khi tính cụ thể là rất quan trọng, cũng cần thiết phải cân bằng và tránh việc ràng buộc quá mức quá trình sáng tạo của AI thông qua các yêu cầu tiêu cực quá mức. Nếu các yêu cầu tiêu cực của bạn trở nên quá nhiều hoặc quá chi tiết, bạn có thể vô tình giới hạn khả năng của AI trong việc tạo ra các video thực tế và hấp dẫn về mặt hình ảnh. Các yêu cầu quá hạn chế có thể dẫn đến một sản phẩm đầu ra vô hồn, thiếu cảm hứng mà không có sự phong phú và phức tạp của một cảnh được thiết kế tốt. Đây là lúc sự hoàn thiện phát huy tác dụng. Bắt đầu bằng chỉ một vài thuật ngữ tiêu cực, và sau đó xem xét kết quả được tạo ra, xác định các khu vực vẫn còn những yếu tố không mong muốn, và thêm vào các yêu cầu tiêu cực mới phù hợp. Tránh liệt kê mọi chi tiết không mong muốn có thể, vì bạn có thể vô tình xóa đi những chi tiết thiết yếu đóng góp cho chất lượng tổng thể. Thay vào đó, hãy tập trung vào những vấn đề nổi bật nhất và ưu tiên loại bỏ những hiện tượng nghệ thuật gây phân tâm và đau mắt nhất. Ví dụ, nếu bạn đang cố gắng tạo ra một phong cảnh đẹp, việc sử dụng các yêu cầu tiêu cực như "quá sáng", "hạt" và "độ phân giải thấp" có thể đủ để giảm thiểu các vấn đề chất lượng hình ảnh phổ biến mà không cản trở tự do sáng tạo của AI.
Việc tạo yêu cầu tiêu cực hiệu quả thường đòi hỏi thử nghiệm và tinh chỉnh thông qua các bài kiểm tra lặp đi lặp lại. Đừng giả định rằng bạn sẽ có được kết quả hoàn hảo ngay lần thử đầu tiên. Tạo một video với yêu cầu tích cực, thêm vào các yêu cầu tiêu cực ban đầu, và đánh giá kết quả. Ghi chú lại những hiện tượng nghệ thuật nào còn tồn tại và những hiện tượng nào đã biến mất. Dựa trên phân tích này, điều chỉnh các yêu cầu tiêu cực của bạn, thêm vào các chi tiết cụ thể hơn hoặc loại bỏ những thuật ngữ quá hạn chế. Lặp lại quá trình này cho đến khi bạn đạt được kết quả mong muốn, tinh chỉnh đầu ra của việc tạo ra AI qua từng lần. Ví dụ, giả sử bạn đang tạo ra một video cho một cảnh quan thành phố tương lai vào ban đêm, và ban đầu bạn bao gồm các yêu cầu tiêu cực như "mờ", "hạt" và "độ phân giải thấp". Sau khi đánh giá đầu ra ban đầu, bạn có thể nhận thấy rằng vẫn có vấn đề với ánh sáng không thực tế. Bạn có thể thêm vào các yêu cầu tiêu cực như "ánh sáng quá sáng", "ánh sáng không tự nhiên", hoặc "bóng không nhất quán" để tinh chỉnh hình ảnh hơn nữa. Quá trình chu kỳ này của việc thử nghiệm, phân tích, và điều chỉnh các yêu cầu tiêu cực là cần thiết để đạt được sự cân bằng tối ưu giữa sáng tạo và kiểm soát trong Veo 3.
Kết hợp nhiều yêu cầu tiêu cực là một chiến lược hiệu quả để giải quyết các vấn đề hiện tượng nghệ thuật phức tạp liên quan đến nhiều yếu tố hình ảnh khác nhau. Bằng cách sử dụng sự kết hợp của các thuật ngữ, bạn có thể nhắm đến những đặc điểm không mong muốn của video được tạo ra một cách hiệu quả. Những thuật ngữ này có thể giải quyết các vấn đề khác nhau như các đối tượng không mong muốn, biến dạng màu sắc, khuyết điểm hình ảnh, và các kiểu nghệ thuật không mong muốn, đảm bảo rằng mỗi yếu tố đều bị loại bỏ khỏi video. Ví dụ, nếu bạn đang gặp vấn đề với lông động vật thực tế, sử dụng các yêu cầu tiêu cực như "-giải phẫu xấu, -lông không chính xác, -chất lượng thấp, -chi tiết đột biến, -mắt hiển thị kém" nhắm vào nhiều vùng trong việc tạo ra. Nói chung, khi sử dụng nhiều yêu cầu tiêu cực, cũng quan trọng phải xem xét thứ tự của chúng vì nó ảnh hưởng đến mức độ của các hiệu ứng.
Các yêu cầu tiêu cực tương tự có thể được sử dụng để lọc các phong cách nghệ thuật và thẩm mỹ cụ thể trong Veo 3. Chẳng hạn, nếu yêu cầu của bạn tạo ra một video quá hoạt hình mặc dù mong muốn là hiện thực hóa hình ảnh, bạn có thể thêm vào các yêu cầu tiêu cực như "phong cách hoạt hình", "hoạt hình", hoặc "truyện tranh" để hướng AI ra khỏi những thẩm mỹ hình ảnh đó. Bằng cách cung cấp các hạn chế tiêu cực rõ ràng, bạn có thể kiểm soát, ở một mức độ nào đó, phong cách nghệ thuật của video được tạo ra, đảm bảo rằng nó phù hợp với tầm nhìn sáng tạo của bạn. Điều này sẽ cần đến việc lặp lại và tinh chỉnh như đã thảo luận trước đó. Điều này rất hữu ích nếu bạn đang cố gắng tạo ra một phong cách cụ thể.
Veo 3, giống như nhiều mô hình tạo video và hình ảnh bằng AI khác, có thể hỗ trợ việc sử dụng trọng số để nhấn mạnh tầm quan trọng của các yêu cầu tiêu cực cụ thể. Trọng số yêu cầu tiêu cực liên quan đến việc gán một giá trị số để chỉ định mức độ mà AI nên tránh yếu tố được chỉ định. Ví dụ, nếu bạn gán một trọng số lớn hơn cho "kết cấu mờ", AI sẽ ưu tiên loại bỏ các chi tiết mờ hơn các hiện tượng nghệ thuật khác có trọng số thấp hơn. Bằng cách sử dụng trọng số một cách chiến lược, bạn có thể tinh chỉnh đầu ra của AI, tập trung sự chú ý của nó vào việc loại bỏ những vấn đề gây phân tâm hoặc cản trở nhất. Cú pháp cụ thể để áp dụng trọng số có thể khác nhau tùy theo giao diện hoặc mã mà bạn đang sử dụng để tương tác với Veo 3, nhưng thường liên quan đến việc đặt các yêu cầu tiêu cực trong ngoặc đơn và xác định yếu tố trọng số. Thử nghiệm với các giá trị trọng số khác nhau là rất quan trọng để hiểu tác động của chúng đến video được tạo ra, vì trọng số quá cao có thể dẫn đến các hiệu ứng phụ không mong muốn. Trọng số nên được sử dụng trong các lần lặp để tìm ra giá trị tối ưu mà sẽ cải thiện chất lượng mà không làm ảnh hưởng xấu đến những yếu tố khác.
Dưới đây là một số ví dụ thực tế về các yêu cầu tiêu cực hiệu quả được điều chỉnh cho các tình huống phổ biến gặp phải trong Veo 3.
Sử dụng những ví dụ này như một điểm khởi đầu, bạn có thể điều chỉnh chúng để phù hợp với nhu cầu cụ thể của dự án của bạn và tinh chỉnh chúng thông qua các bài kiểm tra lặp lại. Hãy nhớ rằng việc kết hợp những yêu cầu này với trọng số có thể mang lại một kết quả tốt hơn.
Nắm vững nghệ thuật của các yêu cầu tiêu cực là một kỹ năng thiết yếu cho bất kỳ ai muốn khai thác tiềm năng đầy đủ của Veo 3 trong việc tạo video. Bằng cách xây dựng một cách chiến lược các yêu cầu tiêu cực, người dùng có thể giảm thiểu hiện tượng nghệ thuật, kiểm soát việc tạo đối tượng và tinh chỉnh thẩm mỹ tổng thể của video của họ. Tính cụ thể, rõ ràng chi tiết, và thử nghiệm lặp đi lặp lại là chìa khóa để mở khóa kết quả tối ưu. Khi bạn có được kinh nghiệm với Veo 3, bạn sẽ thấy rằng các yêu cầu tiêu cực trở thành một công cụ vô giá để biến đầu ra thô được tạo ra bởi AI thành những kiệt tác hình ảnh tinh tế.
