Tạo ra các nhân vật nhất quán trong video do AI tạo ra vẫn là một trong những thách thức lớn nhất và mục tiêu được tìm kiếm nhiều nhất trong lĩnh vực này. Không có gì phá vỡ sự hòa nhập và tính thuyết phục của một câu chuyện nhanh hơn việc thấy sự xuất hiện của một nhân vật thay đổi một cách khó hiểu từ cảnh này sang cảnh khác. Điều này đặc biệt đúng với những người xem thường nghi ngờ về nội dung do AI tạo ra. Khả năng tạo ra các nhân vật hình ảnh tương đồng và nhất quán là rất quan trọng để mở khóa tiềm năng thực sự của AI trong làm phim, hoạt hình, và ngay cả trong việc tạo nội dung cá nhân hóa. Các công cụ và kỹ thuật hiện có để giải quyết thách thức này đang liên tục phát triển, và hiểu biết về cảnh quan hiện tại là thiết yếu cho bất kỳ ai muốn sản xuất video AI chất lượng cao với các nhân vật nhất quán. Điều này có nghĩa là bạn cần phải tạo ra các prompt với đủ chi tiết, sử dụng các công cụ hoặc bộ công cụ cụ thể cho phép tính nhất quán, và có đủ kiên nhẫn để lặp lại và hoàn thiện các đầu ra đã tạo. Hãy cùng thảo luận về cách chúng ta có thể đạt được điều đó.
Anakin AI
Một trong những kỹ thuật cơ bản để thúc đẩy tính nhất quán của nhân vật là việc sử dụng chiến lược số hạt giống cùng với kỹ thuật tạo prompt tỉ mỉ. Số hạt giống hoạt động như một điểm khởi đầu cho bộ sinh số ngẫu nhiên mà hỗ trợ cho quá trình sáng tạo của AI. Bằng cách sử dụng cùng một số hạt giống trong nhiều lần tạo ra, bạn đang, về lý thuyết, hướng dẫn thuật toán bắt đầu từ một 'bản thiết kế' hình ảnh tương tự. Cách tiếp cận này hiệu quả hơn khi kết hợp với các prompt chi tiết và nhất quán. Trong kỹ thuật tạo prompt, bạn cần mô tả các đặc điểm của nhân vật một cách chính xác và nhất quán nhất có thể qua tất cả các prompt. Hãy tưởng tượng mô tả một nhân vật nữ mang tên Anya, với mái tóc đỏ rực, đôi mắt màu xanh lục bảo, và mặc một bộ váy theo phong cách Victoria. Một cách tuyệt vời để viết prompt là như thế này: "Anya, thời kỳ Victoria, tóc đỏ, mắt xanh" cho tất cả các prompt của bạn để đảm bảo tính nhất quán. Bất kỳ sự khác biệt nào trong các prompt có thể dẫn đến việc AI tạo ra các nhân vật khác nhau. Những prompt càng mô tả rõ ràng, kết quả cũng sẽ càng tốt hơn. Vì vậy, việc cung cấp thông tin về trang phục, kiểu tóc, cấu trúc khuôn mặt, và thậm chí là đặc điểm tính cách có thể ảnh hưởng đáng kể đến việc AI tạo ra một nhân vật nhất quán từ các prompt đã cung cấp.
Thêm một lớp tinh chỉnh khác, việc áp dụng chiến lược các prompt tiêu cực có thể nâng cao hơn nữa tính nhất quán của nhân vật. Các prompt tiêu cực hướng dẫn AI về những gì không nên bao gồm trong hình ảnh hoặc video được tạo ra. Điều này đặc biệt hữu ích trong việc ngăn chặn những biến thể không mong muốn trong sự xuất hiện của nhân vật. Ví dụ, nếu bạn thường thấy AI thêm tóc mặt không mong muốn hoặc thay đổi kiểu tóc một cách bất ngờ, bạn có thể thêm các thuật ngữ như "không có râu", "tóc ngắn", hoặc "kiểu tóc khác" vào prompt tiêu cực để ngăn chặn những thay đổi đó. Các thuật ngữ tiêu cực giúp đảm bảo rằng AI giữ vững phong cách đã được mô tả trước đó dựa trên các prompt ban đầu. Ví dụ, giả sử nhân vật của bạn luôn xuất hiện với một chiếc nhẫn mũi bất ngờ. Bạn muốn thêm "không có nhẫn mũi" vào prompt tiêu cực để tránh thấy điều này lần nữa. Việc sử dụng nhất quán và chiến lược các prompt tiêu cực, khi kết hợp với số hạt giống và các prompt được chuẩn bị tốt, tạo ra một chiến lược mạnh mẽ để đạt được tính nhất quán của nhân vật.
Nền tảng cho tất cả các kỹ thuật là cần thiết phải có một ngôn ngữ hình ảnh nhất quán trong các prompt của bạn. Điều này không chỉ gói gọn trong việc mô tả các đặc điểm thể chất. Ngôn ngữ hình ảnh bao gồm các khía cạnh như phong cách ánh sáng, góc máy, và tâm trạng tổng thể của cảnh. Nếu bạn nhất quán mô tả nhân vật của mình theo phong cách điện ảnh với ánh sáng kịch tính, các prompt đột nhiên chuyển sang phong cách ánh sáng sáng, phẳng có thể dẫn đến những biến thể không mong muốn. Hãy đảm bảo rằng các thuật ngữ của bạn luôn nhất quán. Ví dụ, nếu nhân vật cần phải giữ một phong cách trang phục cụ thể, bạn sẽ cần phải xác định rõ ràng trang phục và sử dụng cùng một mô tả trong tất cả các video sắp tới. Tương tự, cũng rất quan trọng để nhất quán sử dụng cùng một thuật ngữ liên quan đến ánh sáng và chi tiết góc máy, chẳng hạn như "cận cảnh", hoặc "toàn cảnh" để đạt được tính nhất quán. Bằng cách duy trì một ngôn ngữ hình ảnh nhất quán trong suốt, bạn cung cấp cho AI một khuôn khổ mạch lạc hơn để tạo ra các nhân vật của bạn, dẫn đến một bản sắc hình ảnh đáng tin cậy và có thể tái sản xuất hơn.
Để kiểm soát tốt hơn về tính nhất quán của nhân vật, nhiều công cụ video AI cho phép sử dụng các mô hình tùy chỉnh hoặc LoRA (Thích nghi bậc thấp). Các mô hình tùy chỉnh là các tập dữ liệu được huấn luyện đặc biệt tập trung vào việc tạo hình ảnh và video dựa trên một phong cách hoặc tập hợp nhân vật cụ thể. Huấn luyện một mô hình tùy chỉnh có thể là một quá trình tốn thời gian và tài nguyên, nhưng kết quả có thể đáng kể về mặt tính nhất quán của nhân vật và chất lượng hình ảnh tổng thể. LoRA là một giải pháp nhẹ hơn, nơi chỉ một số lượng nhỏ tham số được huấn luyện để thích ứng một mô hình đã được huấn luyện sẵn với một phong cách hoặc nhân vật cụ thể mà không thay đổi toàn bộ mô hình. Nó có thể được coi như một "bản vá" dạy mô hình cơ sở tái sản xuất trung thực nhân vật mà bạn mong muốn. Nó cho phép bạn áp dụng rất nhiều phong cách cụ thể để tạo ra hình ảnh hoặc video đầu ra. Hãy tưởng tượng rằng bạn có thể huấn luyện mô hình để nhận diện phong cách của bạn một cách nhất quán. Sau đó, mỗi khi mô hình tạo ra một hình ảnh, nó sẽ tích hợp phong cách cụ thể của bạn gần nhất có thể.
Để sử dụng hiệu quả các mô hình tùy chỉnh hoặc LoRA, điều quan trọng là hiểu biết về luồng công việc điển hình liên quan. Đầu tiên, bạn cần tập hợp một bộ dữ liệu gồm hình ảnh hoặc video mà tập trung vào nhân vật mục tiêu của bạn. Chất lượng và số lượng của dữ liệu này là rất quan trọng cho sự thành công của quá trình huấn luyện. Bạn nên đảm bảo rằng bộ dữ liệu rõ ràng, tập trung và không có sự mơ hồ. Khi bộ dữ liệu đã được chuẩn bị, bạn sẽ sử dụng nó để huấn luyện mô hình tùy chỉnh của mình. Điều này thường liên quan đến việc sử dụng một khung học máy và các nguồn tài nguyên tính toán đáng kể để điều chỉnh các tham số của mô hình nhằm tái tạo chính xác nhân vật của bạn. Sau khi quá trình huấn luyện hoàn tất, bạn có thể tích hợp một cách liền mạch mô hình tùy chỉnh của mình để tạo ra video với một nhân vật nhất quán cao. Điều này đòi hỏi kiến thức chuyên môn trong việc sử dụng học máy và bộ công cụ AI, nhưng có thể cải thiện chất lượng đáng kể.
Các mô hình tùy chỉnh mang lại nhiều lợi ích đáng chú ý về việc duy trì kiểm soát chính xác đối với sự xuất hiện của nhân vật. Với các mô hình được điều chỉnh tốt, bạn có thể giảm thiểu khả năng xuất hiện của những biến thể không mong muốn. Càng sử dụng mô hình nhiều, nó sẽ càng hiệu quả và chính xác hơn trong việc tạo ra các đầu ra video. Tuy nhiên, chúng cũng đi kèm với một số hạn chế. Các mô hình tùy chỉnh cần đầu tư ban đầu về thời gian và tài nguyên. Bên cạnh thời gian dành cho việc huấn luyện mô hình, bạn thường cần phải trả cho một số nhà cung cấp nhất định để huấn luyện một mô hình tùy chỉnh đáp ứng mong đợi của bạn. Chúng cũng có thể cứng nhắc hơn so với các mô hình tổng quát và có thể không linh hoạt khi tạo ra các tư thế, biểu cảm hoặc cảnh khác nhau. Các mô hình LoRA cung cấp một lựa chọn hợp lý hơn vì chúng nhanh hơn để huấn luyện và dễ dàng tối ưu hóa hơn so với các mô hình tùy chỉnh đầy đủ, trong khi vẫn mang lại những cải tiến đáng kể về tính nhất quán của nhân vật so với các mô hình cơ bản.
Các công cụ video AI và nền tảng cụ thể mà bạn chọn sẽ đóng một vai trò quan trọng trong việc đạt được tính nhất quán của nhân vật. Một số nền tảng cung cấp tính năng và kiểm soát mạnh mẽ hơn những nền tảng khác. Điều quan trọng là nghiên cứu và thử nghiệm với các công cụ khác nhau để tìm ra cách phù hợp nhất cho quy trình làm việc và tầm nhìn sáng tạo của bạn. Một khía cạnh quan trọng cần xem xét là khả năng của nền tảng trong việc quản lý và sử dụng số hạt giống một cách hiệu quả. Nếu một nền tảng không cho phép bạn thiết lập và tái sử dụng các số hạt giống, bạn sẽ gặp bất lợi ngay từ đầu. Một tính năng quan trọng khác là hỗ trợ các mô hình tùy chỉnh và LoRA. Các nền tảng có khả năng huấn luyện mạnh mẽ hoặc khả năng nhập các mô hình bên ngoài cung cấp mức độ kiểm soát cao nhất về tính nhất quán của nhân vật.
DeepMotion Animate 3D cho phép bạn tạo ra các nhân vật, tùy chỉnh ngoại hình của họ, và hoạt hình hóa chúng mà không cần lập trình. Đây là một tùy chọn tuyệt vời khác để khám phá.
RunwayML Gen-2 cho phép bạn nhập các hình ảnh tham khảo và chọn một nhân vật cụ thể để sử dụng trong suốt video của bạn.
Điều này cho phép sự xuất hiện nhất quán của nhân vật qua nhiều cảnh khác nhau, cải thiện chất lượng tổng thể của bộ phim do AI tạo ra. Bạn cũng có thể tải lên một số hình ảnh khác nhau của một nhân vật cụ thể và AI sẽ học các đặc điểm chính để tái tạo nhân vật đó một cách chính xác hơn. Thử nghiệm với các kỹ thuật như hình ảnh tham khảo trong một nền tảng như RunwayML Gen-2 là rất quan trọng để khám phá những gì thực sự giúp bạn gần gũi hơn với kết quả mong muốn của mình.
Pika Labs cũng cung cấp các công cụ có thể giúp tạo ra các nhân vật nhất quán. Pika Labs có một hệ thống rất nhanh để tạo video AI và có thể tạo ra đầu ra nhanh chóng.
Mỗi nền tảng có những điểm mạnh và điểm yếu riêng biệt về khả năng nhất quán của nhân vật, giá cả, tính dễ sử dụng và các tính năng tổng thể. Để hiểu rõ hơn về khả năng của từng nền tảng, bạn có thể thực hiện một loạt thử nghiệm trên từng nền tảng. Điều này có thể bao gồm việc tạo một nhân vật thử nghiệm, tạo ra một video, và nghiên cứu mức độ phù hợp giữa tất cả các cảnh.
Đạt được tính nhất quán của nhân vật không chỉ dừng lại ở việc tạo ra hình ảnh nhất quán. Tính nhất quán về thời gian, hay việc duy trì sự xuất hiện của một nhân vật xuyên suốt toàn bộ dòng thời gian video, là một thách thức còn lớn hơn. Ngay cả khi các đầu ra video tạo ra các nhân vật nhất quán, vẫn có thể xảy ra một số bất nhất có thể xuất hiện. Ví dụ, màu sắc có thể thay đổi chút ít giữa các khung kế tiếp hoặc những thay đổi tinh tế có thể xảy ra trong các đặc điểm khuôn mặt. Những bất nhất này có thể gây bất lợi cho sản phẩm hoàn chỉnh. May mắn thay, một số kỹ thuật nâng cao có thể giúp giải quyết các vấn đề về tính nhất quán về thời gian, như các phương pháp quang học để làm mịn chuyển động của nhân vật giữa các khung hình, hoặc sử dụng các công cụ AI được tạo ra để giải quyết các bất nhất về thời gian. Hậu xử lý cẩn thận là thiết yếu để làm bóng video do AI tạo ra và đảm bảo tính liên tục của nhân vật.
Một kỹ thuật hậu xử lý có giá trị là sử dụng che mặt hình ảnh và kết hợp. Che mặt hình ảnh cho phép bạn cô lập các vùng cụ thể trong video để kiểm soát chính xác màu sắc, độ sáng và các thuộc tính khác. Điều này có thể được sử dụng để sửa chữa những bất nhất tinh tế trong sự xuất hiện của nhân vật từ một cảnh đến cảnh khác. Kết hợp liên quan đến việc xếp chồng nhiều hình ảnh hoặc clip video với nhau để tạo ra một cảnh cuối cùng, đã được làm bóng. Điều này rất hữu ích khi bạn cần thay thế hoặc cải thiện các phần cụ thể trong ngoại hình của một nhân vật, chẳng hạn như điều chỉnh kiểu tóc. Ví dụ, nếu tóc của nhân vật không nhất quán trong một hình ảnh, bạn có thể muốn thay thế hoặc cải thiện kiểu tóc từ hình ảnh tham khảo ban đầu và chính. Bằng cách sử dụng che mặt và kết hợp, bạn có thể dễ dàng sửa chữa điều này. Điều này có thể tốn thời gian nhưng rất đáng giá. Những kỹ thuật này cung cấp độ chính xác mà rất khó đạt được chỉ bằng việc tạo ra bằng AI, cho phép bạn tinh chỉnh sự xuất hiện của nhân vật và sửa chữa bất kỳ bất nhất tinh tế nào có thể phát sinh.
Ngoài các kỹ thuật hậu xử lý truyền thống, các công cụ chỉnh sửa video dựa trên AI đang nổi lên như những tài nguyên mạnh mẽ để quản lý tính nhất quán của nhân vật. Những công cụ này có thể phân tích thông minh một chuỗi video và tự động phát hiện và sửa chữa các biến thể tinh tế trong sự xuất hiện của nhân vật. AI có thể tự động thay thế các đặc điểm không nhất quán và duy trì sự tương đồng cao nhất có thể. Một lợi thế quan trọng là công cụ này tự cải thiện. Khi nhiều video được hoàn thành bằng cách sử dụng công cụ AI, phần mềm sẽ ngày càng hiệu quả hơn trong việc nhận diện các sự khác biệt tinh tế và tự động sửa chữa video. Một số công cụ thậm chí còn cung cấp các tính năng nâng cao như nhận diện khuôn mặt và tái nhận diện, cho phép bạn theo dõi một nhân vật cụ thể xuyên suốt toàn bộ chuỗi video, đồng thời ngay lập tức thực hiện bất kỳ điều chỉnh cần thiết nào. Khi AI tiếp tục phát triển, những công cụ này sẽ trở nên càng quan trọng hơn trong việc đảm bảo tính nhất quán của các nhân vật do AI tạo ra.
Cuối cùng, đạt được tính nhất quán cao của nhân vật trong video AI đòi hỏi một sự cống hiến cho tinh chỉnh lặp lại và thử nghiệm nghiêm ngặt. Thật khó có khả năng bạn đạt được kết quả hoàn hảo ngay từ lần thử đầu tiên. Bạn cần phải trải qua một quá trình tạo ra, đánh giá và tinh chỉnh các prompt, số hạt giống, mô hình tùy chỉnh, và các kỹ thuật hậu xử lý cho đến khi bạn đạt được mức độ nhất quán của nhân vật mong muốn. Quá trình này có thể tốn thời gian nhưng rất cần thiết.
Bắt đầu bằng cách tạo một kịch bản thử nghiệm đơn giản với một tập hợp cảnh rõ ràng. Sau đó đánh giá từng tình huống thử nghiệm một cách nghiêm túc, ghi lại bất kỳ sự không nhất quán nào trong sự xuất hiện của nhân vật, chẳng hạn như sự thay đổi hình dáng khuôn mặt, sự không nhất quán về kiểu tóc, hoặc những thay đổi không mong đợi trong trang phục. Giữ một nhật ký về những bất nhất này và sử dụng dữ liệu này để thông báo cho các lần lặp sau. Cách tiếp cận này là cần thiết để tinh chỉnh kết quả. Bằng cách thực hiện một thay đổi mỗi lần, bạn có thể đánh giá tác động của từng thay đổi.
Trong suốt quá trình lặp lại, thật cần thiết phải ghi chép tỉ mỉ tất cả các thay đổi đối với các prompt, số hạt giống, và các cài đặt khác, cùng với những kết quả tương ứng. Tài liệu này sẽ là một tài nguyên quý giá cho các dự án trong tương lai. Bằng cách theo dõi những gì hoạt động và những gì không, bạn sẽ dần dần xây dựng được sự hiểu biết vững chắc về cách đạt được tính nhất quán của nhân vật với các công cụ và kỹ thuật cụ thể. Quan trọng hơn, cách tiếp cận này cho phép bạn xác định khi nào một phong cách nhất định hoạt động tốt hơn phong cách khác. Ví dụ, bạn có thể đo lường tỷ lệ thành công của các prompt với số hạt giống cụ thể để hiểu mô hình nào tạo ra kết quả nhất quán hơn.
Cuộc tìm kiếm các nhân vật nhất quán trong video AI vẫn chưa kết thúc, nhưng đã có những tiến bộ đáng kể. Bằng cách kết hợp một sự hiểu biết sâu về kỹ thuật tạo prompt, số hạt giống và tận dụng sáng tạo, các mô hình tùy chỉnh và các kỹ thuật hậu xử lý hiệu quả, người sáng tạo có thể cải thiện đáng kể sự ổn định của các nhân vật do AI tạo ra. Khi công nghệ tiếp tục phát triển, chúng ta có thể mong đợi sẽ có thêm nhiều công cụ và tính năng được thêm vào để tạo ra những sự hiện diện số trung thành và đáng tin cậy hơn. Chìa khóa để thành công nằm ở việc chấp nhận một cách tiếp cận lặp lại, thí nghiệm với các kỹ thuật khác nhau, và luôn giữ sự tò mò khi công nghệ video AI tiếp tục đẩy lùi các ranh giới của sự sáng tạo.
