Thế giới tạo video bằng AI đang phát triển nhanh chóng, với những mô hình mới liên tục xuất hiện, mỗi mô hình đều có những khả năng và điểm mạnh độc đáo. Hai trong số những ứng cử viên nổi bật nhất trong không gian này là Veo 3 của Google và Sora của OpenAI. Mặc dù cả hai đều nhằm cách mạng hóa việc tạo video, nhưng chúng tiếp cận nhiệm vụ với các kiến trúc và ưu tiên khác nhau, dẫn đến những biến thể trong hiệu suất của chúng, đặc biệt là về tính nhất quán của nhân vật. Điều này đặt ra một câu hỏi quan trọng cho các nhà sáng tạo: Khi nào Veo 3 là lựa chọn phù hợp hơn so với Sora để duy trì tính nhất quán của nhân vật trong suốt video? Để trả lời câu hỏi này, chúng ta phải đi sâu vào cơ chế cơ bản của cả hai mô hình, phân tích những điểm mạnh và điểm yếu của chúng, và xem xét cẩn thận những yêu cầu cụ thể của dự án hiện tại. Tính nhất quán của nhân vật không chỉ đơn thuần là sự tương đồng về hình ảnh; nó bao gồm việc duy trì các đặc điểm có thể nhận ra, trang phục nhất quán, thói quen đặc trưng và một mạch chuyện hợp lý cho nhân vật trên toàn bộ video. Hiểu cách mà Veo 3 và Sora xử lý các yếu tố này là điều cần thiết để đưa ra quyết định thông minh.
Anakin AI
Tính nhất quán của nhân vật là một thách thức đáng kể đối với các nhà sản xuất video AI. Những mô hình này học từ các bộ dữ liệu khổng lồ gồm các hình ảnh và video, nhưng việc trích xuất và duy trì các thuộc tính độc đáo của một nhân vật cụ thể qua nhiều khung hình và cảnh là một nhiệm vụ tốn kém về mặt tính toán. Thách thức cốt lõi nằm ở việc đảm bảo rằng mô hình nhớ và tái tạo chính xác các chi tiết phức tạp mà định nghĩa một nhân vật, chẳng hạn như các đặc điểm khuôn mặt phân biệt, kiểu tóc, phong cách ăn mặc, và thậm chí là những thói quen hành vi nhỏ nhặt. Hơn nữa, mô hình phải duy trì những đặc điểm này trong các điều kiện ánh sáng khác nhau, các góc máy khác nhau, và các biểu cảm cảm xúc khác nhau. Một sự sai lệch nhỏ trong bất kỳ khía cạnh nào cũng có thể phá vỡ ảo giác và làm gián đoạn sự đắm chìm của người xem. Điều này đặc biệt khó khăn khi nhân vật tương tác với các môi trường và đối tượng khác nhau trong suốt video, vì mô hình phải tích hợp một cách liền mạch những yếu tố này mà không làm mất đi danh tính của nhân vật. Do đó, khả năng kiểm soát và hướng dẫn AI trong việc thể hiện nhân vật một cách nhất quán là một yếu tố quan trọng trong chất lượng và tính hợp lý tổng thể của video được tạo ra.
Veo 3, với việc tận dụng nghiên cứu máy học tiên tiến của Google, có thể ưu tiên một phương pháp có cấu trúc hơn trong việc thể hiện nhân vật. Mặc dù các chi tiết kiến trúc cụ thể vẫn thuộc quyền sở hữu, nhưng chúng ta có thể suy ra các kỹ thuật tiềm năng dựa trên các công nghệ AI hiện có của Google. Có thể Veo 3 sử dụng một hệ thống nhấn mạnh việc lập mô hình nhân vật một cách rõ ràng, có thể kết hợp các kỹ thuật như xác định và mã hóa các điểm quan trọng trên khuôn mặt, các đặc điểm trang phục điển hình, và thậm chí là các mẫu chuyển động đặc trưng. Phương pháp có hệ thống này có thể giúp duy trì tính nhất quán của nhân vật một cách đáng tin cậy qua các cảnh đa dạng. Hơn nữa, sự tích hợp của Veo 3 với đồ thị tri thức rộng lớn của Google có thể góp phần vào sự hiểu biết sâu sắc hơn về các thuộc tính và mối quan hệ của nhân vật, cho phép mô tả sắc nét và nhất quán hơn. Ví dụ, nếu yêu cầu mô tả một "thám tử mệt mỏi," Veo 3 có thể dựa vào hiểu biết của nó về các hình mẫu thám tử và các đặc điểm điển hình để trao cho nhân vật những gợi ý hình ảnh và đặc điểm hành vi phù hợp, từ đó nâng cao tính nhất quán tổng thể. Nghiên cứu của Google cũng đã đi sâu vào các phương pháp cải thiện độ tương thích tạm thời trong việc tạo video, điều này liên quan trực tiếp đến việc duy trì sự xuất hiện và hành động nhất quán của nhân vật trong toàn bộ chuỗi video.
Sora, mặt khác, dường như nghiêng về một phương pháp mang tính xuất hiện hơn, ưu tiên tính thực tế và độ chính xác về hình ảnh. Mặc dù có khả năng tạo ra những kết quả ấn tượng, nhưng các cơ chế cơ bản governing tính nhất quán của nhân vật có thể ít rõ ràng hơn so với chiến lược giả thuyết của Veo 3. Với kiến trúc transformer, Sora có thể nhấn mạnh việc học các biểu diễn nhân vật một cách ngầm từ dữ liệu, thay vì phụ thuộc vào các kỹ thuật mô hình hóa nhân vật rõ ràng. Phương pháp dựa trên dữ liệu này có thể dẫn đến những cảnh hoàn toàn thực tế, nhưng nó cũng đặt ra các thách thức trong việc tái tạo nhất quán các nhân vật cụ thể. Bởi vì mô hình đang học từ một khối lượng dữ liệu khổng lồ, nó có thể không luôn ưu tiên các thuộc tính độc đáo của một nhân vật cụ thể hơn các phẩm chất thẩm mỹ chung của cảnh. Điều này có thể dẫn đến sự biến đổi trong các đặc điểm khuôn mặt, kiểu dáng trang phục, hoặc thậm chí là hình dáng cơ thể khi nhân vật di chuyển qua các môi trường khác nhau hoặc tương tác với các yếu tố khác nhau trong video. Hơn nữa, trong khi Sora xuất sắc trong việc tạo ra những video hình ảnh hấp dẫn, việc kiểm soát các khía cạnh rất cụ thể, như giữ lại các đặc điểm của nhân vật, vẫn là một thách thức vì các cơ chế ẩn trong việc thể hiện một nhân vật nhất quán có thể ít có cấu trúc hơn so với Veo 3.
Khi dự án đòi hỏi tính nhất quán của nhân vật một cách tỉ mỉ, đặc biệt trong một câu chuyện có cấu trúc, Veo 3 có thể nắm lợi thế. Hãy suy nghĩ về một dự án mà một nhân vật cụ thể cần nổi bật xuyên suốt một bộ phim ngắn, thúc đẩy cốt truyện với biểu cảm có thể nhận ra và các thuộc tính thể chất nhất quán. Ví dụ, hãy tưởng tượng một câu chuyện về một người làm đồng hồ kỳ lạ với kiểu tóc đặc biệt, kính và công cụ. Việc duy trì những thuộc tính này qua nhiều cảnh, các góc máy và điều kiện ánh sáng là rất quan trọng để sự gắn bó của khán giả và khả năng tin tưởng. Trong những tình huống như vậy, phương pháp có thể cẩn thận hơn của Veo 3 trong việc lập mô hình nhân vật có thể cung cấp khả năng kiểm soát tốt hơn về những yếu tố hình ảnh quan trọng này, đảm bảo rằng người làm đồng hồ nhất quán thể hiện được vẻ ngoài và danh tính mà mong muốn trong suốt video. Hơn nữa, nếu cốt truyện phụ thuộc vào các phản ứng và tương tác của nhân vật, một sự chú trọng lớn vào biểu cảm khuôn mặt là cần thiết. Phương pháp cẩn thận của Veo 3 trong việc lập mô hình có thể dẫn đến một mô tả nhất quán và tinh tế.
Dù Veo 3 có thể có lợi thế trong việc kiểm soát tính nhất quán của nhân vật, có những tình huống mà sức mạnh của Sora có thể tỏa sáng. Khi tính thực tế và sự đa dạng hình ảnh được ưu tiên hơn việc giữ gìn tính nhất quán của nhân vật một cách tỉ mỉ, Sora có thể là công cụ phù hợp hơn. Ví dụ, hãy xem xét một video theo phong cách tài liệu nhằm tái tạo các sự kiện lịch sử với những nét vẽ rộng, tập trung vào độ chân thực của bầu không khí của các cảnh hơn là các đặc điểm cụ thể của từng người tham gia. Trong tình huống này, những biến thể nhỏ trong diện mạo của mọi người có thể chấp nhận được, hoặc thậm chí là mong muốn, vì chúng đóng góp vào tính thực tế tổng thể và sự năng động hình ảnh. Hơn nữa, nếu dự án yêu cầu sự đa dạng lớn trong cảnh và tương tác phức tạp giữa các nhân vật và môi trường của chúng, khả năng của Sora trong việc tạo ra các cảnh đa dạng và hình ảnh ấn tượng có thể vượt qua khả năng của nhân vật nhỏ. Trong một số ứng dụng nghệ thuật nhất định, như video trừu tượng hoặc siêu thực, tính nhất quán của nhân vật có thể không phải là mối quan tâm chính, cho phép khả năng sáng tạo linh hoạt và khó đoán của Sora trở nên nổi bật.
Dù bạn chọn Veo 3 hay Sora, việc thiết kế nhân vật cẩn thận và kỹ thuật yêu cầu là rất quan trọng để tối đa hóa tính nhất quán của nhân vật. Bắt đầu bằng cách xác định các thuộc tính của nhân vật một cách toàn diện nhất có thể. Điều này không chỉ bao gồm các đặc điểm thể chất như kiểu tóc, màu mắt và phong cách ăn mặc mà còn cả các đặc điểm tính cách, biểu cảm điển hình và thói quen. Ví dụ, thay vì chỉ đơn thuần yêu cầu "một nhà khoa học," hãy cung cấp mô tả chi tiết về độ tuổi, giới tính, trang phục, kiểu tóc, biểu cảm khuôn mặt điển hình (ví dụ: suy tư hoặc điều tra), và các đặc điểm đặc trưng (ví dụ: thường hay đãng trí hoặc liên tục điều chỉnh kính của họ). Càng cụ thể và chi tiết thì mô hình AI càng có khả năng nắm bắt được bản chất của nhân vật và duy trì tính nhất quán tốt hơn. Hơn nữa, hãy sử dụng các thuật ngữ nhất quán trong suốt các yêu cầu của bạn để tham chiếu đến nhân vật. Tránh sử dụng các cụm từ hoặc mô tả khác nhau cho cùng một nhân vật, vì điều này có thể gây nhầm lẫn cho AI và dẫn đến những sự không nhất quán. Hãy chắc chắn kết hợp các đặc điểm nhân vật đã được thiết lập trong các yêu cầu cảnh để tạo ra một câu chuyện liên kết.
Đạt được sự hài lòng trong việc duy trì tính nhất quán của nhân vật thường yêu cầu thí nghiệm và tinh chỉnh liên tục. Bắt đầu bằng cách tạo ra một loạt video ngắn thể hiện nhân vật trong những tư thế, môi trường và điều kiện ánh sáng khác nhau. Phân tích kỹ lưỡng các kết quả, chú ý đặc biệt đến bất kỳ sự không nhất quán nào trong các đặc điểm khuôn mặt, phong cách ăn mặc hoặc diện mạo tổng thể. Dựa trên những quan sát này, điều chỉnh yêu cầu và cài đặt của bạn để tinh chỉnh hiệu suất của mô hình. Bạn có thể cần thí nghiệm với các tham số khác nhau, chẳng hạn như mức độ chi tiết, độ thực tế, hoặc tầm quan trọng của tính nhất quán của nhân vật so với sự đa dạng của cảnh. Hãy chuẩn bị để lặp lại nhiều lần, từ từ tinh chỉnh phương pháp của bạn cho đến khi đạt được mức độ tính nhất quán của nhân vật mà bạn mong muốn. Cân nhắc việc tạo một bảng tham khảo hình ảnh với các bức tranh hoặc mô tả rõ ràng về các thuộc tính chính của nhân vật. Bạn có thể sử dụng bảng tham khảo này như một hướng dẫn khi tạo yêu cầu và đánh giá các kết quả do AI tạo ra. Cuối cùng, điều quan trọng là lưu ý rằng một khối lượng công việc thủ công hợp lý là cần thiết để tạo ra các nhân vật thành công trong cả Veo 3 và Sora.
Lĩnh vực tính nhất quán của nhân vật trong việc tạo video AI đang phát triển nhanh chóng, và chúng ta có thể mong đợi những cải tiến đáng kể trong những năm tới. Các mô hình tương lai có thể tích hợp các kỹ thuật mới như nhúng nhân vật, tạo ra một dấu vân tay kỹ thuật số độc đáo cho mỗi nhân vật, đảm bảo sự thể hiện nhất quán qua các cảnh và góc nhìn khác nhau. Một phương pháp hứa hẹn khác là tích hợp các mô hình nhân vật cá nhân hóa, nơi các nhà sáng tạo có thể đào tạo AI dựa trên dữ liệu hiện có (ví dụ: ảnh, video, mô hình 3D) của một nhân vật cụ thể, cho phép tái tạo chính xác và nhất quán cao. Hơn nữa, những tiến bộ trong các thuật toán độ tương thích tạm thời sẽ cải thiện thêm độ ổn định của sự xuất hiện và hành động của nhân vật theo thời gian, giảm thiểu sự không nhất quán và tạo ra những trải nghiệm video đáng tin cậy và sống động hơn. Khi các mô hình AI trở nên tinh vi và giàu dữ liệu hơn, chúng sẽ được trang bị tốt hơn để nắm bắt những chi tiết phức tạp của các nhân vật riêng lẻ và duy trì những chi tiết đó với độ chính xác và kiểm soát cao hơn. Cuối cùng, sự tiến bộ tiếp tục này sẽ trao quyền cho các nhà sáng tạo để kể những câu chuyện hấp dẫn và thú vị hơn với các video được tạo ra bằng AI.
Tóm lại, sự lựa chọn giữa Veo 3 và Sora cho tính nhất quán của nhân vật dựa vào các yêu cầu cụ thể của dự án. Nếu việc bảo tồn nhân vật tỉ mỉ và sự mạch lạc của câu chuyện là rất quan trọng, thì phương pháp có thể có cấu trúc hơn của Veo 3 mang lại lợi thế rõ rệt. Tuy nhiên, nếu tính thực tế, sự đa dạng về hình ảnh, và việc tạo cảnh chắc chắn hơn là quan trọng, thì khả năng của Sora có thể phù hợp hơn, đặc biệt là trong những tình huống mà tính nhất quán của nhân vật không quá quan trọng. Việc thí nghiệm, thiết kế nhân vật chi tiết và kỹ thuật yêu cầu cẩn thận là rất cần thiết để tối đa hóa tính nhất quán của nhân vật trên cả hai nền tảng. Khi lĩnh vực này tiếp tục phát triển, cả Veo 3 và Sora sẽ đều cải thiện khả năng tạo ra những nhân vật hợp lý và nhất quán, làm mờ hơn nữa ranh giới giữa nội dung video được tạo ra bằng AI và nội dung do con người sáng tạo. Bằng cách đánh giá cẩn thận những điểm mạnh và điểm yếu của mỗi mô hình và điều chỉnh quy trình làm việc của bạn cho phù hợp, bạn có thể khai thác sức mạnh của AI để tạo ra những trải nghiệm video thực sự hấp dẫn và thú vị.
