Thế giới của việc sản xuất video sử dụng AI đang phát triển nhanh chóng, với các mô hình như Sora của OpenAI và Veo 3 của Google DeepMind thu hút sự chú ý đáng kể. Mặc dù cả hai đều nhằm mục đích tạo ra các video chân thực và hấp dẫn từ các gợi ý văn bản, nhưng có những khác biệt quan trọng trong tốc độ và hiệu quả của chúng, đặc biệt khi xử lý định dạng video dọc 9:16 ngày càng phổ biến. Hiểu được những sự khác biệt này là rất quan trọng đối với những người sáng tạo nội dung, các nhà tiếp thị, và bất kỳ ai muốn tận dụng AI cho sản xuất video. Những buổi trình diễn ban đầu và khả năng được báo cáo của Sora cho thấy một lợi thế đáng kể về tốc độ so với Veo 3 trong việc tạo ra những video dọc này, chỉ ra những khác biệt trong kiến trúc cơ sở, phương pháp đào tạo, và chiến lược tối ưu hóa mà góp phần vào khoảng cách hiệu suất này. Phân tích này sẽ khám phá những yếu tố này, phân tích các khía cạnh kỹ thuật có thể là động lực cho tốc độ rõ rệt của Sora trong lĩnh vực video dọc.
Anakin AI
Một yếu tố quan trọng góp phần vào lợi thế tốc độ tiềm năng của Sora nằm ở kiến trúc và kỹ thuật cơ bản của nó. Mặc dù các chi tiết kỹ thuật cụ thể thường được nhà phát triển giữ bí mật, nhưng chúng ta có thể suy luận một số khía cạnh dựa trên thông tin công khai và sự so sánh với các mô hình hiện có. Thông thường, những mô hình này được điều khiển bởi các mô hình ngôn ngữ lớn (LLMs) hoặc bộ biến hình khuếch tán. Một LLM được biết đến với tốc độ nhanh. Kiến trúc của Sora có thể ưu tiên xử lý song song và tính toán tối ưu, cho phép nó tạo ra các khung hình hoặc đoạn video đồng thời. Điều này tương phản với kiến trúc của Veo 3, mà mặc dù chắc chắn mạnh mẽ, có thể phụ thuộc nhiều hơn vào các bước xử lý tuần tự hoặc có những nút thắt ngặt nghèo về tốc độ tổng thể, đặc biệt khi xử lý các ràng buộc cụ thể của video dọc.
Kiến trúc của Sora được nghi ngờ là dựa nhiều vào xử lý song song hơn so với các mô hình trước. Điều này rất quan trọng vì nó có nghĩa là các giai đoạn riêng biệt trong quy trình tạo ra có thể xảy ra đồng thời. Ví dụ, thay vì xử lý từng khung hình một, có thể Sora có khả năng xử lý nhiều khung hình cùng lúc. Nếu khả năng xử lý song song được cải thiện nhiều ở Sora, thì thật dễ thấy nó có thể nhanh hơn đáng kể so với các mô hình khác. Hãy tưởng tượng một khu vực xây dựng, nếu đội phải chờ cho một viên gạch được đặt xuống trước khi đặt viên gạch tiếp theo, tiến độ sẽ rất chậm. Nhưng, nếu một đội lớn có thể đặt nhiều viên gạch một lần, cả quá trình sẽ hoàn thành trong thời gian ngắn. Xử lý song song cũng giống như thế.
Các video dọc có những đặc tính độc đáo. Video tiêu chuẩn có thể có kích thước 1920x1080 (16:9), trong khi bản tương ứng dọc của nó sẽ có kích thước 1080x1920 (9:16). Do những khác biệt này, các phép tính giống nhau cho một loại có thể không hiệu quả như cho loại kia. Sora có thể đã bao gồm các bước để cải thiện việc đào tạo hoặc kiến trúc để phù hợp hơn với các video dọc 9:16. Một số kiến trúc có thể được tối ưu hóa hơn cho video dọc. Ví dụ, có thể một mạng nơ-ron tích chập có các bộ lọc được tối ưu hóa hơn cho việc trích xuất các đặc điểm của video dọc. Cũng có thể rằng các kỹ thuật tăng cường dữ liệu trong quá trình đào tạo mô hình có thể khiến Sora hoạt động tốt hơn rất nhiều cho video dọc so với các mô hình ngang.
Dữ liệu đào tạo là nguồn năng lượng cho bất kỳ mô hình AI nào, và chất lượng cũng như các đặc điểm của dữ liệu này có thể ảnh hưởng đáng kể đến hiệu suất của nó. Việc tạo ra video dọc nhanh hơn của Sora có thể được cho là do một cách tiếp cận chính xác trong lựa chọn dữ liệu đào tạo và phương pháp. Ví dụ, OpenAI có thể đã ưu tiên một tập dữ liệu lớn chứa các cảnh, phong cách và chuyển động đa dạng, cụ thể là ở định dạng dọc 9:16. Tập dữ liệu được chọn lọc này sẽ giúp Sora học được các sắc thái và độ phức tạp vốn có trong việc tạo hình video dọc, dẫn đến việc tạo ra nhanh chóng và chính xác hơn. Quá trình đào tạo cũng có thể tích hợp các kỹ thuật như học chuyển giao, trong đó mô hình tận dụng kiến thức từ các mô hình đã được đào tạo trước để tăng tốc độ học tập và cải thiện hiệu suất cho nhiệm vụ cụ thể của việc tạo video dọc.
Càng nhiều dữ liệu càng tốt. Ngày trước, người ta thường nghĩ rằng với đủ dữ liệu, bạn có thể ép buộc bất cứ điều gì, thậm chí xây dựng một AI cực kỳ tinh vi. Nhưng, bạn cũng cần xem xét dữ liệu mà bạn đưa vào mô hình. Hãy tưởng tượng, thay vì dạy một AI xây dựng một tên lửa, bạn lại cho nó xem hình ảnh của những con bướm. Dù bạn có huấn luyện bao lâu đi chăng nữa, hình ảnh của những con bướm cũng không giúp ích gì. Vì vậy, số lượng dữ liệu và chất lượng dữ liệu rất quan trọng. Sora có thể đã bao gồm một tập dữ liệu lớn hơn và đa dạng hơn so với Veo 3. Cơ sở dữ liệu của Sora có thể đến từ nhiều nguồn khác nhau, điều này sẽ giúp nó trở nên sáng tạo và thích ứng hơn, trong khi dữ liệu của Veo 3 có thể cụ thể hơn, khiến nó chính xác hơn trong một lĩnh vực hẹp.
Các mô hình có thể có cùng một kiến trúc thô, nhưng nếu một mô hình trải qua quá trình tinh chỉnh, thì mô hình đã tinh chỉnh sẽ hoạt động tốt hơn cho ứng dụng cụ thể. Một ví dụ về tinh chỉnh trong việc tạo hình ảnh là việc tạo ra LoRAs. Mặc dù dựa trên cùng một Tối Ưu Khả Năng Ổn Định, LoRAs có thể được đào tạo để học các đặc điểm của một cá nhân và tạo ra một hình ảnh giống họ một cách gần gũi. Có thể Sora đã trải qua một quá trình tinh chỉnh nhiều hơn. Điều này có thể tạo ra sự khác biệt đáng kể trong hiệu suất của mô hình và có thể giảm đi sức mạnh tính toán cần thiết để tạo ra một video dọc. Có lẽ các kỹ sư của Sora đã tìm ra một cách tối ưu hóa AI và các tham số của nó hiệu quả hơn.
Ngoài kiến trúc và dữ liệu đào tạo, hiệu quả của mã lệnh cơ bản và việc sử dụng tăng tốc phần cứng đóng vai trò quan trọng trong việc xác định tốc độ của các mô hình AI. Sora có thể áp dụng mã lệnh được tối ưu hóa cao mà tận dụng phần cứng chuyên dụng như GPU hoặc TPU để tăng tốc độ của các quy trình tính toán liên quan đến việc tạo video. Những tối ưu hóa này có thể liên quan đến các kỹ thuật như hợp nhất lõi, chiến lược quản lý bộ nhớ, và phương pháp biên dịch tiên tiến nhằm giảm thiểu chi phí và tối đa hóa thông lượng. Hơn nữa, cơ sở hạ tầng được sử dụng để chạy Sora có thể được thiết kế cho tính toán hiệu suất cao, với các tài nguyên dành riêng và cấu hình tối ưu hóa cho các yêu cầu cụ thể của việc tạo video.
Việc tạo và xử lý video có thể tốn rất nhiều tài nguyên máy tính. Đó là lý do tại sao gần như tất cả các trò chơi video đều yêu cầu các thẻ đồ họa chuyên dụng (GPU). GPU là những phần cứng mạnh mẽ có thể tăng đáng kể tốc độ của việc tạo video. Nếu không có nó, CPU không đủ để đào tạo các mô hình AI hoặc thực hiện dự đoán. Nếu Sora được tối ưu hóa tốt hơn trong việc sử dụng GPU, điều này có thể dẫn đến việc tạo video dọc nhanh hơn. Một kỹ thuật khác là sử dụng nhiều GPU để tăng cường hơn nữa quy trình. Nếu đây là trường hợp, thì có thể khó khăn cho các dự án AI quy mô nhỏ hơn để cạnh tranh với Sora. Sora chắc chắn được trang bị công nghệ tăng tốc phần cứng tiên tiến nhất.
Mã lệnh có thể phức tạp hơn bạn nghĩ; thậm chí cùng một mã cũng có thể thay đổi đáng kể về hiệu suất dựa trên cách phần mềm được biên dịch và viết. Hãy tưởng tượng hai kỹ sư viết cùng một mã, nhưng một người là người mới trong lĩnh vực, trong khi người kia đã có ba mươi năm kinh nghiệm. Mã từ kỹ sư có kinh nghiệm sẽ có khả năng thực hiện nhanh hơn gấp nhiều lần. Do đó, điều quan trọng là phải có những chuyên gia trong lĩnh vực này tạo ra và duy trì phần mềm AI. OpenAI có một số kỹ sư phần mềm AI tốt nhất trong đội ngũ của họ, và họ có thể viết mã hiệu suất cao nhất. Đây chỉ là một lý do khác giải thích tại sao Sora có thể mạnh mẽ như vậy. Có rất nhiều điều mà công chúng không thấy, đặc biệt là liên quan đến mã lệnh.
Khả năng của mô hình AI trong việc nhanh chóng và chính xác giải thích các gợi ý văn bản là rất cần thiết để tạo video một cách hiệu quả. Sora có thể sở hữu một cơ chế hiểu gợi ý tinh vi hơn, có thể nhanh chóng chuyển đổi hướng dẫn của người dùng thành các tham số hành động cho việc tạo video. Điều này có thể liên quan đến các kỹ thuật xử lý ngôn ngữ tự nhiên tiên tiến cho phép mô hình phân tích các gợi ý phức tạp, trích xuất các yếu tố chính, và chuyển hóa chúng thành một đại diện cảnh thống nhất. Hơn nữa, các thuật toán xây dựng cảnh của Sora có thể được tối ưu hóa cho video dọc, cho phép nó tạo ra nội dung trực quan hấp dẫn và thú vị, phù hợp với tỷ lệ khung hình và trải nghiệm xem cụ thể.
Khi tương tác với AI, những gì bạn nói (gợi ý) rất quan trọng. Một số người có khả năng tạo ra nội dung tốt hơn rất nhiều so với những người khác, ngay cả khi tương tác với cùng một AI, do khả năng kỹ thuật gợi ý của họ. Rất có thể Sora tốt hơn vì cách mà bộ giải thích gợi ý của nó hoạt động. Thực tế, đây có thể là một trong những bước quan trọng nhất, vì nó là bước đầu tiên. Nếu AI có thể hiểu chính xác những gì người dùng đang yêu cầu, phần còn lại của quy trình sẽ diễn ra suôn sẻ và nhanh chóng hơn. Nó giống như có một người quản lý tuyệt vời có thể phân công chính xác nhiệm vụ cho đội của họ. Mọi người sẽ làm việc hiệu quả hơn nhiều.
Sora có thể đã được đào tạo để hiểu bố cục khi làm video dọc. Bố cục liên quan đến việc sắp xếp mọi thứ trong video một cách hợp lý; ví dụ, nơi đặt các nhân vật quan trọng nhất, vị trí chân trời trong các video thiên nhiên, khi nào nên phóng to hoặc thu nhỏ. Nếu không có cách bố cục đúng đắn, video dọc sẽ không hấp dẫn người xem, và cuối cùng, đó là điều mà chúng ta quan tâm. Bố cục tốt chỉ có thể đến từ một lượng lớn dữ liệu đào tạo và kiến trúc mạng nơ-ron phù hợp.
Sau khi video được tạo ra, video có thể được nén theo cách mà nó trở nên hiệu quả hơn. Hãy tưởng tượng một tập tin zip, dữ liệu vẫn ở đó, nhưng được đóng gói trong một dạng nhỏ hơn. Nén có thể giảm kích thước tệp, tiết kiệm chi phí xử lý, và nhiều hơn nữa. Có nhiều kỹ thuật nén khác nhau. Một số được thiết kế để hoạt động tốt hơn với các loại video tạo hình nhất định, nếu thế, thì Sora có thể nhanh hơn Veo 3. Thêm vào đó, nếu Sora sử dụng các bộ mã hóa video hiện đại hơn và tốt hơn, thì các video đầu ra có thể nhanh hơn và nhỏ hơn so với các mô hình khác như Veo 3.
Khả năng cung cấp phản hồi trong thời gian thực và lặp lại các thế hệ là một yếu tố khác có thể góp phần vào tốc độ và hiệu quả tổng thể. Sora có thể cung cấp trải nghiệm người dùng liền mạch và tương tác hơn, cho phép người sáng tạo nhanh chóng tinh chỉnh và điều chỉnh các gợi ý của họ dựa trên đầu ra được tạo ra. Quy trình lặp lại này cho phép thử nghiệm và tối ưu hóa nhanh hơn, giảm bớt thời gian và công sức cần thiết để đạt được kết quả mong muốn. Ngược lại, Veo 3 có thể có một quy trình phản hồi tốn thời gian hơn, yêu cầu thời gian xử lý lâu hơn và nhiều điều chỉnh thủ công hơn để đạt được kết quả tương đương.
Nếu Sora có thể tạo ra nhiều phiên bản của một video cùng lúc, điều này cho phép người dùng lựa chọn và chọn phiên bản mà họ thích nhất mà không cần phải tạo ra từng video riêng biệt. Sau đó, họ có thể sử dụng những phiên bản yêu thích của mình làm cơ sở và bắt đầu của lặp lại. Cách tiếp cận lặp lại này là điều mà nhiều mô hình AI tốt nhất có thể làm. Thay vì chỉ nhận hướng dẫn và tạo ra những gì AI nghĩ bạn muốn, nó sẽ cung cấp cho bạn nhiều tùy chọn và liên tục cải thiện dựa trên phản hồi của bạn.
Việc kết hợp con người vào quy trình có thể rất hữu ích cho các mô hình AI. Điều này có nghĩa là nếu chúng không chắc chắn về những gì cần làm, chúng sẽ hỏi một con người, thông qua đội ngũ AI hoặc trực tiếp từ người dùng. Dựa trên phản hồi đó, nó có thể tối ưu hóa tốt hơn các mô hình của mình và tạo ra nội dung chất lượng. Chìa khóa là thu thập một lượng lớn dữ liệu và sử dụng nó để liên tục cải tiến các mô hình. Việc có sự tham gia của phản hồi từ con người có thể cải thiện đáng kể không chỉ về hiệu suất mà còn về chất lượng. Trong hầu hết các ứng dụng AI hiện nay, việc có con người trong quy trình là điều cần thiết.
Tóm lại, lợi thế tốc độ tiềm năng của Sora so với Veo 3 trong việc sản xuất video dọc 9:16 có thể xuất phát từ sự kết hợp của các đổi mới về kiến trúc, tối ưu hóa dữ liệu đào tạo, hiệu suất mã lệnh, tăng tốc phần cứng, hiểu gợi ý, và các cơ chế phản hồi tương tác. Mặc dù các chi tiết cụ thể về cách thức hoạt động bên trong của các mô hình này vẫn còn hạn chế, nhưng những khác biệt về hiệu suất được quan sát (hoặc dự đoán) nhấn mạnh tầm quan trọng của một cách tiếp cận toàn diện trong phát triển mô hình AI, nơi tất cả các khía cạnh của hệ thống được xem xét và tối ưu hóa cẩn thận. Khi việc sản xuất video do AI cung cấp tiếp tục phát triển, những yếu tố này sẽ trở nên ngày càng quan trọng trong việc xác định hiệu quả và hiệu suất của các mô hình khác nhau. Cuối cùng, mô hình có thể cung cấp trải nghiệm video dọc nhanh nhất, liền mạch nhất và chất lượng cao nhất khả năng sẽ chiếm ưu thế trên thị trường.
