Cảnh quan của việc tạo video bằng AI đang phát triển với tốc độ chưa từng có, với các mô hình như Veo 3 của Google, Sora của OpenAI và Gen-2 của RunwayML dẫn đầu. Những công cụ này, mỗi cái đều có khả năng độc đáo, đang nhanh chóng dân chủ hóa việc tạo video, cung cấp cho người dùng khả năng chuyển đổi các gợi ý văn bản thành hình ảnh động thực tế và sáng tạo. Tuy nhiên, có những khác biệt đáng kể giữa chúng về chất lượng video, mức độ kiểm soát mà người dùng có thể có và khả năng tiếp cận của chúng. Hiểu về những điểm khác biệt này là rất cần thiết cho những người sáng tạo và doanh nghiệp đang tìm cách tận dụng những tiến bộ này một cách hiệu quả. Bài viết này sẽ đi sâu vào phân tích so sánh giữa Veo 3, Sora và Runway, xem xét những điểm tinh tế trong hiệu suất và trải nghiệm người dùng của chúng. Dù bạn là một nhà làm phim dày dạn kinh nghiệm hay một người đam mê, việc nắm bắt những điểm mạnh và yếu của từng nền tảng sẽ giúp bạn đưa ra quyết định thông minh và khai thác đầy đủ tiềm năng của việc tạo video bằng AI.
Anakin AI
Một trong những yếu tố quan trọng nhất quyết định tính hữu ích của một trình tạo video AI là khả năng của nó trong việc sản xuất hình ảnh chất lượng cao. Sora, hiện đang là mô hình được ca ngợi nhất, được cho là cung cấp các video vô cùng thực tế và chi tiết. Các ví dụ do OpenAI trưng bày cho thấy những cảnh phức tạp với các chuyển động camera động, phản chiếu chính xác và các tương tác nhân vật hợp lý. Các buổi trình diễn sớm cho thấy một mức độ tính thực tế đáng kinh ngạc, thường không thể phân biệt với những đoạn hình ảnh thực tế, khiến nó trở nên cực kỳ ấn tượng. Khả năng này mở rộng đến các kịch bản phức tạp, như các loài động vật tương tác trong môi trường tự nhiên hay các cấu trúc kiến trúc tinh vi. Tuy nhiên, Sora vẫn chưa được phát hành, có nghĩa là những ví dụ ấn tượng này vẫn còn lý thuyết cho ứng dụng thực tế. Hiệu suất thực sự của nó trong tay người dùng hàng ngày và khả năng xử lý một loạt các gợi ý rộng hơn cần được đánh giá kỹ lưỡng khi phát hành.
Ngược lại, Veo 3 của Google, mặc dù không thể phủ nhận là mạnh mẽ, đã thể hiện sự tập trung mạnh vào độ phân giải và các đặc điểm điện ảnh. Các video được tạo ra bởi nó thường có dải động và màu sắc ấn tượng, mang lại cảm giác hình ảnh điện ảnh. Các video mẫu được Google trình bày nhấn mạnh các cảnh quan chi tiết và các cảnh quay hấp dẫn về mặt thị giác. Mặc dù tính thực tế trong Veo 3 có thể không đáng chú ý như những buổi trình diễn của Sora, nhưng sự nhấn mạnh vào chất lượng điện ảnh của nó có thể khiến nó hấp dẫn hơn cho người dùng hướng đến một thẩm mỹ cụ thể. Hơn nữa, việc tích hợp của Google với các công cụ sáng tạo hiện có của họ có thể giúp cho các biên tập viên chuyên nghiệp dễ dàng hơn trong việc kết hợp các đoạn video được tạo ra bởi AI vào quy trình công việc hiện có.
Gen-2 của RunwayML chiếm một vị trí hơi khác biệt. Mặc dù không nhất thiết thua kém về chất lượng hình ảnh chung, nó nổi bật nhờ khả năng tiếp cận và các phong cách tạo hình khác nhau có sẵn. Mặc dù nó có thể tạo ra video khá chất lượng cao, điều thực sự nổi bật là nó đã cung cấp các tính năng của mình cho một nhóm người dùng lớn hơn. Nó bao gồm các tính năng như văn bản thành video, hình ảnh thành video, và chuyển giao phong cách. Sự linh hoạt này cung cấp cho những người sáng tạo một phạm vi rộng hơn để thử nghiệm, mặc dù đầu ra có thể yêu cầu chỉnh sửa và tinh chỉnh thêm để đạt được một sản phẩm cuối cùng hoàn thiện. Mặc dù có thể không đạt được cùng một mức độ tính xác thực thô như Sora hoặc phong cách điện ảnh của Veo 3 ngay lập tức, nó cung cấp một điểm khởi đầu giá trị vào lĩnh vực tạo video bằng AI và cơ hội để tạo ra nội dung mang tính hình thức độc đáo và hấp dẫn về mặt thị giác.
Độ phân giải và tốc độ khung hình là các khía cạnh quan trọng của chất lượng video mà người xem cảm nhận được, đặc biệt là cho các dự án được định hướng cho các nền tảng hoặc ứng dụng cụ thể. Các mô hình như Sora được cho là có khả năng tạo ra các video độ phân giải cao với tốc độ khung hình hợp lý, cung cấp đầu ra mượt mà và chi tiết phù hợp với sản xuất video cấp chuyên nghiệp. Độ phân giải cao hơn cho phép có hình ảnh tinh tế hơn, ngăn chặn hiện tượng vỡ hình khi xem trên màn hình lớn. Tốc độ khung hình đủ, thường là 24 hoặc 30 khung hình mỗi giây, tạo ra chuyển động mượt mà hơn gần với thực tế.
Veo 3 được quảng bá là có khả năng phân giải cao nhất trong các mô hình tạo video hiện tại. Điều này đảm bảo rằng đầu ra video có thể được nâng cấp mà không mất đi nhiều chi tiết. Gen-2 của RunwayML có thể bị hạn chế hơn về độ phân giải và tốc độ khung hình so với những cái còn lại, đặc biệt trong các gói đăng ký miễn phí hoặc thấp hơn. Sự đánh đổi này, có thể được thực hiện để đảm bảo khả năng tiếp cận và tốc độ xử lý nhanh hơn, có nghĩa là người dùng trên những gói này có thể cần phải nâng cấp video của họ hoặc sử dụng các công cụ bên ngoài để đạt được kết quả chất lượng cao. Những hạn chế này có thể trở thành một yếu tố quan trọng đối với những người yêu cầu video độ phân giải cao cho các ứng dụng chuyên nghiệp.
Tính thực tế của video được tạo ra bởi các mô hình AI thường được đánh giá qua khả năng mô phỏng chính xác vật lý thực tế, thẩm mỹ và những điểm tinh tế của các cảnh tự nhiên. Sora được dự đoán sẽ xuất sắc trong lĩnh vực này, vì các buổi trình diễn của nó gợi ý về việc hiểu biết sâu sắc cách mà ánh sáng tương tác với các vật thể, cách mà vật liệu phản chiếu và hấp thụ ánh sáng, và cách mà các nhân vật di chuyển và tương tác một cách thực tế. Việc sử dụng các thuật toán tiên tiến trong đào tạo cũng góp phần vào chất lượng được cải thiện, cho phép tạo ra các video mà rất khó để phân biệt với các đoạn hình ảnh thực tế so với các thế hệ trước của các công cụ tạo video.
Veo 3 tập trung nhiều hơn vào một thẩm mỹ cụ thể, mặc dù có chất lượng cực kỳ cao, có thể không thuộc về phía thực tế. Gen-2 của RunwayML có thể không tạo ra tính xác thực hình ảnh giống hệt, nhưng nó cung cấp nhiều phong cách nghệ thuật mà có thể hữu ích tùy thuộc vào sở thích. Nó có thể tạo ra các video từ thực tế đến trừu tượng, tùy thuộc vào gợi ý của người dùng và bất kỳ mẫu phong cách nào được áp dụng. Mặc dù tính thực tế trong Gen-2 có thể không cạnh tranh được với khả năng của Sora, nhưng sự linh hoạt về phong cách của nó có thể là một lợi thế cho những người sáng tạo đang tìm cách phát triển nội dung bên ngoài sự thực tế thuần túy.
Vượt ra ngoài chất lượng video, mức độ kiểm soát mà người dùng có đối với quy trình sáng tạo của AI là cực kỳ quan trọng. Khả năng ảnh hưởng một cách tinh vi đến cảnh, các nhân vật, chuyển động camera và thẩm mỹ tổng thể là điều cần thiết để chuyển đổi một tầm nhìn cụ thể thành hiện thực hình ảnh.
Cả Sora và Veo 3 dường như đang hướng đến việc cung cấp các cơ chế kiểm soát tinh vi. OpenAI đã đề cập đến việc tích hợp các công cụ chỉnh sửa cho phép người dùng thực hiện các thay đổi cụ thể đối với video được tạo ra, chẳng hạn như thay đổi nền, thêm hoặc xóa đối tượng, hoặc thậm chí thay đổi phong cách. Google, với sự hiện diện nổi bật trong phần mềm sáng tạo, có khả năng tích hợp Veo 3 với các công cụ cho phép can thiệp từng khung hình vào đầu ra được tạo. Điều này có thể là một bước ngoặt cho các biên tập viên video chuyên nghiệp những người đã quen thuộc với việc chỉnh sửa video trong phần mềm truyền thống. Họ có thể kết hợp các đoạn clip do AI tạo ra với hình ảnh hiện có, tích hợp chúng vào quy trình làm việc của họ một cách suôn sẻ và tinh chỉnh kết quả để đáp ứng các yêu cầu chính xác của họ.
Gen-2 của RunwayML hiện đang cung cấp một phương pháp tiếp cận trực tiếp hơn đối với việc kiểm soát, mặc dù có thể không tinh vi bằng những khả năng dự kiến của Sora và Veo 3. Người dùng có thể ảnh hưởng đến kết quả của việc tạo video thông qua các gợi ý văn bản chi tiết, đầu vào hình ảnh ban đầu, và các tham số chuyển giao phong cách. Tính năng hình ảnh thành video, chẳng hạn, cho phép người dùng tải lên một hình ảnh hiện có và sau đó ra lệnh cho AI để hoạt hình hóa nó hoặc tạo ra các biến thể. Điều này có thể cực kỳ hữu ích để tạo ra các hoạt hình đơn giản hoặc biến đổi hình ảnh tĩnh thành các cảnh động. Các tùy chọn chuyển giao phong cách của nền tảng cho phép người dùng áp dụng thẩm mỹ hình ảnh của một hình ảnh này cho một hình ảnh khác, tạo ra những hiệu ứng độc đáo và hấp dẫn về mặt thị giác. Mặc dù mức độ kiểm soát có thể không tinh vi đến mức chỉnh sửa từng khung hình hoặc điều chỉnh các yếu tố cảnh, nhưng nó cung cấp một mức độ ảnh hưởng quý giá đối với quy trình sáng tạo của AI và cho phép người dùng khám phá nhiều phong cách hình ảnh khác nhau.
Chất lượng và sự tinh tế của gợi ý và cách mà AI diễn giải chúng có thể ảnh hưởng lớn đến video được tạo ra. Khả năng cung cấp các gợi ý văn bản chi tiết và cụ thể là điều thiết yếu. Sora được kỳ vọng sẽ có khả năng lớn trong lĩnh vực này, trong khi Veo 3 đã cho thấy khả năng làm được điều đó. Gen-2 cũng không hề kém cạnh và khá giỏi trong việc nhận diện thông qua các gợi ý văn bản.
Khả năng thay đổi màu sắc hoặc điều chỉnh một yếu tố cụ thể sẽ tạo ra sự khác biệt lớn trong chất lượng đầu ra và sự dễ dàng của quy trình làm việc. Những mô hình cung cấp mức kiểm soát cao nhất sẽ là những người dẫn đầu về hiệu quả. Sora được kỳ vọng sẽ xuất sắc trong điều này. Gen-2 của RunwayML đã cho thấy điều này là khả thi và chúng ta sẽ thấy nó phát triển trong tương lai. Veo 3 chưa có mặt, nhưng Google có thể mang kinh nghiệm của mình vào lĩnh vực này và cho phép kiểm soát chi tiết tuyệt vời.
Khả năng tiếp cận và giá cả là những yếu tố quan trọng trong việc xác định sự chấp nhận rộng rãi của các công cụ tạo video bằng AI. Ngay cả những mô hình mạnh mẽ và tinh vi nhất cũng có giá trị hạn chế nếu chúng quá đắt hoặc khó tiếp cận. Gen-2 của RunwayML đã trở nên phổ biến nhờ cấu trúc giá cả tương đối dễ tiếp cận và giao diện thân thiện với người dùng. Nó cung cấp một gói miễn phí với chức năng hạn chế, cùng với các gói đăng ký trả phí giúp mở khóa độ phân giải cao hơn, thời gian video dài hơn và các tính năng bổ sung. Cách tiếp cận theo tầng này cho phép người dùng thử nghiệm với việc tạo video AI mà không cần cam kết tài chính đáng kể và sau đó nâng cấp gói của họ khi nhu cầu thay đổi. Khả năng tiếp cận của nó có thể rất hữu ích và hỗ trợ cho bất kỳ người dùng nào, bất kể trình độ.
Sora và Veo 3 thì mặt khác, hiện tại chỉ có sẵn cho một nhóm nghiên cứu và sáng tạo chọn lọc. Mô hình giá của chúng vẫn chưa được công bố công khai, nhưng có thể sẽ nhắm đến người dùng chuyên nghiệp và doanh nghiệp, có thể có mức phí đăng ký cao hơn hoặc tính phí theo mức sử dụng. Sự tiếp cận hạn chế và chi phí tiềm năng có thể ban đầu hạn chế việc sử dụng chúng cho các tổ chức lớn hơn có ngân sách riêng cho các công cụ sử dụng AI.
Tuy nhiên, khi công nghệ tạo video bằng AI tiếp tục trưởng thành, có khả năng rằng chi phí sẽ giảm và khả năng tiếp cận sẽ tăng lên. Cạnh tranh giữa các nhà cung cấp khác nhau như OpenAI, Google và RunwayML sẽ thúc đẩy đổi mới và giảm giá, khiến các công cụ này dễ tiếp cận hơn với một lượng khán giả rộng rãi hơn. Ngoài ra, sự phát triển của các mô hình AI mã nguồn mở có thể giúp dân chủ hóa khả năng tiếp cận, cho phép cá nhân và các tổ chức nhỏ thử nghiệm và tùy chỉnh việc tạo video AI mà không phụ thuộc vào các nền tảng thương mại đắt tiền. Cách hứa hẹn nhất mà lĩnh vực này có thể phát triển là thông qua con đường dân chủ hóa và các sáng kiến mã nguồn mở.
Điều này cũng sẽ đóng một vai trò quan trọng trong khả năng tiếp cận cho tất cả người dùng.
Tóm lại, Veo 3, Sora và Gen-2 của RunwayML đại diện cho những bước tiến quan trọng trong việc tạo ra video bằng AI, mỗi cái có những điểm mạnh và điểm yếu độc đáo về chất lượng video, kiểm soát và khả năng tiếp cận. Sora hứa hẹn sẽ mang lại tính thực tế và chi tiết vô song, trong khi Veo 3 cố gắng cung cấp hình ảnh điện ảnh và đầu ra độ phân giải cao. Gen-2 của RunwayML nổi bật nhờ khả năng tiếp cận và các phong cách nghệ thuật đa dạng. Sự lựa chọn giữa các nền tảng này phụ thuộc chủ yếu vào nhu cầu cụ thể của người dùng, ngân sách và mục tiêu sáng tạo của họ.
Khi công nghệ tạo video bằng AI tiếp tục phát triển, chúng ta có thể mong đợi thấy những cải tiến xa hơn về chất lượng video, cơ chế kiểm soát và khả năng tiếp cận. Các mô hình lớn hơn, tập dữ liệu lớn hơn và quy trình đào tạo nhanh hơn sẽ dẫn đến những video thực tế hơn và chi tiết hơn, trong khi giao diện người dùng được cải thiện và các tùy chọn kiểm soát trực quan hơn sẽ giúp cho các công cụ này dễ dàng sử dụng hơn đối với cả các chuyên gia và nghiệp dư. Chúng ta cũng có thể mong đợi thấy các ứng dụng mới của việc tạo video bằng AI xuất hiện, từ việc tạo nội dung tiếp thị cá nhân hóa đến phát triển trải nghiệm ảo nổi bật. Do đó, việc tạo video bằng AI có thể trở thành một công cụ ngày càng mạnh mẽ và đa năng cho các nhà sáng tạo và doanh nghiệp trên nhiều ngành công nghiệp.
Không gian này liên tục mở rộng và luôn có người chơi mới tham gia.
Những dự án do cộng đồng thúc đẩy có thể dẫn đến những bước tiến lớn trong lĩnh vực này.
