Năm là 2025, và lĩnh vực tạo video bằng AI đã trải qua một sự chuyển mình mạnh mẽ. Những ngày tháng của các video deepfake thô sơ và giọng nói tổng hợp khó chịu đã qua. Chúng ta hiện đang sống trong một kỷ nguyên mà AI có thể tạo ra những video hấp dẫn, chân thực như thật với tốc độ và hiệu quả phi thường. Tuy nhiên, một thách thức quan trọng vẫn còn: sự nhất quán của nhân vật. Duy trì vẻ ngoài, phong cách cư xử và giọng nói nhất quán cho một nhân vật qua nhiều cảnh, nhiều góc quay và thậm chí toàn bộ sản phẩm video vẫn là thánh tích của việc tạo video bằng AI. Trong lĩnh vực đang phát triển nhanh chóng này, chúng ta sẽ khám phá các AI video generator tiên tiến nhất và phân tích những cái nào xuất sắc trong việc bảo tồn các khía cạnh thiết yếu của sự liên tục trong nhân vật vào năm 2025, đồng thời xem xét các thách thức và công nghệ mới đang hình thành lĩnh vực này. Khả năng duy trì nhất quán cho nhân vật không chỉ về mặt thẩm mỹ; nó liên quan đến tính thuyết phục, sự kết nối cảm xúc, và cuối cùng, khả năng của video do AI tạo ra cho việc kể chuyện và các nỗ lực sáng tạo khác.
Anakin AI
Sự nhất quán của nhân vật trong việc tạo video bằng AI đi xa hơn việc chỉ duy trì một cấu trúc mặt tương tự. Nó bao gồm sự tương tác phức tạp giữa các thuộc tính hình ảnh và hành vi. Về mặt hình ảnh, điều này có nghĩa là khuôn mặt, kiểu tóc, kiểu dáng cơ thể và trang phục của nhân vật nên duy trì tương đối không thay đổi giữa các cảnh trừ khi được yêu cầu một cách rõ ràng. Các đặc điểm khuôn mặt tinh tế như nốt ruồi, sẹo, hoặc ngay cả cách ánh sáng phản chiếu trên da cũng phải được tái tạo. Về mặt hành vi, sự nhất quán bao gồm việc duy trì các cách cư xử độc đáo của nhân vật, dáng đi, dải cảm xúc và phản ứng của họ, và "cảm giác" hoặc tính cách tổng thể khiến họ trở nên đặc trưng. Hơn nữa, sự nhất quán về giọng nói là điều tối quan trọng, bao gồm không chỉ âm điệu và âm sắc, mà còn cả trọng âm, tốc độ nói và các kiểu nói và thói quen độc đáo. Đạt được mức độ trung thành này yêu cầu các mô hình AI hiểu sâu sắc về nhân vật mà nó đang thể hiện và tạo ra các biểu diễn toán học phức tạp về các khía cạnh của vẻ ngoài và hành vi của nhân vật. Chỉ khi đó sự nhất quán mới có thể được duy trì xuyên suốt video.
Nhiều rào cản kỹ thuật gây ra sự phức tạp trong việc đạt được sự nhất quán hoàn hảo của nhân vật. Thứ nhất nằm ở dữ liệu huấn luyện. Các mô hình AI học cách tạo ra hình ảnh và hành vi từ các tập dữ liệu khổng lồ về hình ảnh và video, điều này phải chứa đựng sự đa dạng lớn về các hình ảnh nhân vật trong khi vẫn nắm bắt các chi tiết tinh tế phân biệt nhân vật này với các nhân vật khác. Một thiếu hụt dữ liệu huấn luyện toàn diện và đa dạng có thể dẫn đến việc tạo ra không nhất quán, đặc biệt là đối với các nhân vật phức tạp hoặc tinh tế. Thứ hai, sự nhất quán của nhân vật phụ thuộc nặng nề vào chất lượng của các thuật toán AI được sử dụng. Mạng Đối Kháng Sinh (GANs), Mô Hình Khuếch Tán và Transformers là các kiến trúc phổ biến, mỗi loại có những lợi thế và hạn chế riêng. Ví dụ, GANs rất xuất sắc trong việc tạo ra chi tiết chân thực nhưng có thể dễ bị sụp đổ chế độ và không ổn định, khiến việc duy trì sự nhất quán trở nên khó khăn. Các mô hình khuếch tán thường có khả năng duy trì sự nhất quán tốt hơn, nhưng có thể cần nhiều tài nguyên hơn và chậm hơn. Cuối cùng, sức mạnh tính toán là yếu tố quan trọng. Duy trì sự nhất quán qua các video dài yêu cầu xử lý khối lượng lớn dữ liệu và tạo ra hình ảnh độ phân giải cao trong thời gian thực. Việc có sẵn các GPU mạnh mẽ và các thuật toán tối ưu là rất cần thiết để vượt qua rào cản này. Các cải tiến trong những lĩnh vực này đã là những động lực chính trong việc đưa các AI video generator hàng đầu lên hàng đầu.
Não người rất giỏi trong việc phát hiện sự không nhất quán trong thông tin hình ảnh và âm thanh. Ngay cả những sai lệch tinh tế từ vẻ ngoài hoặc hành vi đã được thiết lập của một nhân vật cũng có thể làm tan vỡ ảo tưởng và làm gián đoạn trải nghiệm xem. Ví dụ, nếu màu mắt của một nhân vật thay đổi nhẹ giữa các cảnh, hoặc giọng nói của cô ấy thay đổi một chút trong cuộc hội thoại, khán giả có thể bị phân tâm, điều này làm cho chất lượng tổng thể có vẻ nghiệp dư. Điều này làm suy yếu sự kết nối cảm xúc của khán giả với nhân vật, khiến cho khán giả gặp khó khăn trong việc cảm thấy được đắm chìm trong câu chuyện. Khi việc tạo video bằng AI trở nên phổ biến hơn, khả năng duy trì sự nhất quán của nhân vật sẽ rất quan trọng để tạo ra nội dung thuyết phục và hấp dẫn cũng như để tránh hiệu ứng thung lũng kỳ lạ, nơi những sai sót nhỏ trở nên khủng khiếp. Mục tiêu là tạo ra nội dung media do AI tạo ra hấp dẫn đến mức khán giả không nhận ra rằng các diễn viên không phải là người thật. Điều này chỉ có thể đạt được với sự nhất quán hoàn hảo của nhân vật.
Đến năm 2025, một số AI video generators đã xuất hiện như những nhà lãnh đạo trong cuộc tìm kiếm sự nhất quán của nhân vật. Trong số này, một vài cái nổi bật vì các thuật toán tiên tiến, dữ liệu huấn luyện rộng rãi và các tính năng đổi mới. Những công cụ này đã vượt qua những gì trước đây được coi là khả thi và mang lại khả năng sáng tạo cho các nhà làm phim, các nhà phát triển game, và những người sáng tạo nội dung. Cuộc thảo luận dưới đây xác định và thảo luận về các đặc điểm quan trọng của những người đạt thành tích tốt nhất trong bối cảnh năm nay.
Synthesia X đã khẳng định vai trò của mình như một nền tảng go-to cho sản xuất video cấp doanh nghiệp. Chuyên tạo ra các video đào tạo chất lượng cao, video giải thích tiếp thị và giao tiếp nội bộ, Synthesia X đạt được sự nhất quán của nhân vật tuyệt vời thông qua sự kết hợp của việc quản lý dữ liệu cẩn thận và công nghệ theo dõi khuôn mặt tiên tiến. Nền tảng cho phép người dùng tải lên hình ảnh và video tham khảo của nhân vật mong muốn của họ. Từ đây, AI phân tích và tạo ra một hồ sơ chi tiết cao nắm bắt các thuộc tính hình ảnh độc đáo của nhân vật. Người dùng cũng có thể điều chỉnh giọng nói, âm điệu, giọng địa phương và kiểu nói của nhân vật. Synthesia X cũng sở hữu phương pháp theo dõi và điều chỉnh các đặc điểm khuôn mặt của nhân vật của riêng mình để phù hợp với biểu cảm và tâm trạng mong muốn. Phương pháp này cho phép độ chính xác cao hơn trong việc tái tạo nhân vật, ngay cả trong các cảnh cảm xúc. Trong khi Synthesia X ưu tiên kết quả chuyên nghiệp, có thể nó không phải là công cụ linh hoạt nhất cho việc thử nghiệm nghệ thuật khi so với những công cụ khác linh hoạt hơn.
RunwayML luôn được biết đến như một nền tảng tập trung vào việc thử nghiệm, và đến năm 2025, phiên bản Gen-3 mới nhất của phần mềm họ vẫn giữ vững quan điểm này. RunwayML Gen-3 đã nhận được sự công nhận đáng kể về khả năng duy trì sự nhất quán của nhân vật trong khi cũng cung cấp cho người dùng nhiều tự do sáng tạo. Bằng cách sử dụng kỹ thuật gọi là "chuyển phong cách", người dùng có thể nhập video của các nhân vật hiện có và sau đó sử dụng một loạt các đề xuất văn bản hoặc hình ảnh để thao tác phong cách của nhân vật mà không làm ảnh hưởng đến vẻ ngoài của nhân vật. Thêm vào đó, Gen-3 tự hào có một phương pháp đơn giản để chỉnh sửa và điều chỉnh video. Điều này đặc biệt hữu ích khi chỉnh sửa những sự không nhất quán nhỏ. Tuy nhiên, điểm mạnh lớn nhất của RunwayML Gen-3 cũng là điểm yếu của nó: độ linh hoạt của nó. Khi người dùng có thể thử nghiệm sáng tạo, đảm bảo sự nhất quán hoàn hảo cần có lập trình yêu cầu cẩn thận và một sự hiểu biết sâu sắc về các tính năng của nền tảng, đặc biệt là các điều khiển trong không gian tiềm ẩn của nó.
DeepMotion Avatar Studio đang tạo ra sóng trong lĩnh vực game và metaverse. Tập trung vào việc tạo ra các avatar kỹ thuật số chân thực, thời gian thực. Thay vì dựa vào các đoạn video đã ghi sẵn hoặc hoạt hình, DeepMotion Avatar Studio sử dụng công nghệ theo dõi chuyển động và AI để tạo ra các avatar có thể hành động và được điều khiển trong thời gian thực. Điều này cho phép avatar giả lập các biểu cảm khuôn mặt tinh tế, những cử động nhỏ và kiểu nói. Nhờ khả năng mạnh mẽ để tái tạo các chuyển động thời gian thực, DeepMotion Avatar Studio vô cùng hữu ích cho việc tạo nội dung nơi người dùng có sự tương tác trực tiếp với khán giả của mình. Tuy nhiên, trong khi DeepMotion Avatar Studio rất tốt cho các ứng dụng thời gian thực, nó thường yêu cầu một đội ngũ chuyên gia để thực hiện đúng cách. Điều này và sự không tương thích hiện tại với việc làm việc với các đoạn video đã ghi sẵn có thể được coi là một hạn chế cho những người dùng muốn có tính linh hoạt hơn.
Xác định AI video generator nào thực sự nổi bật về sự nhất quán của nhân vật yêu cầu một cách tiếp cận đánh giá đa diện. Các đánh giá chủ quan, nơi các người đánh giá con người đánh giá tính chân thực và tính thuyết phục của các nhân vật được tạo ra qua ngoại hình và hành động của chúng, cung cấp cái nhìn định tính có giá trị. Nhưng các thước đo định lượng khách quan cũng có thể cung cấp cái nhìn thống kê hơn.
Mặc dù sự nhất quán của nhân vật về cơ bản là một trải nghiệm chủ quan, một số thước đo định lượng có thể giúp đánh giá các khía cạnh khác nhau của vấn đề. Điểm Tương Đồng Khuôn Mặt có thể được sử dụng để đo lường sự tương đồng giữa các khung hình khác nhau của cùng một nhân vật. Các Thước Đo Tương Đồng Giọng Nói đánh giá sự tương đồng của các đặc điểm giọng nói qua các đoạn nói khác nhau, bao gồm âm điệu, âm sắc và tốc độ nói. Phân Tích Sự Nhất Quán Hành Vi liên quan đến việc theo dõi các cách cư xử cụ thể. Phát triển các thước đo như vậy cung cấp một cách chi tiết hơn để đánh giá sự không nhất quán của video. Việc sử dụng các thước đo định lượng có thể giúp xác định các khu vực trong thuật toán cần cải thiện hoặc tinh chỉnh thêm, dẫn đến việc tạo nhân vật nhất quán hơn.
Mặc dù giá trị của các thước đo định lượng, đánh giá của con người vẫn rất quan trọng trong việc đánh giá chất lượng tổng thể của sự nhất quán nhân vật. Các người đánh giá được đào tạo có thể đánh giá những sắc thái tinh tế trong hiệu suất của nhân vật, xác định những sự không nhất quán mà các thuật toán có thể bỏ lỡ. Các quan sát viên con người rất giỏi trong việc nhận ra những thay đổi nhỏ trong video. Những chi tiết tinh tế này thường tạo nên sự khác biệt giữa video có thể tin tưởng hoặc cảm thấy được tạo ra. Việc thu thập và phân tích phản hồi chủ quan bên cạnh các thước đo khách quan cung cấp một cái nhìn toàn diện hơn về sự nhất quán của nhân vật.
Khả năng duy trì sự nhất quán hoàn hảo của nhân vật trong việc tạo video bằng AI chỉ còn vài năm nữa. Khi nghiên cứu tiến triển trong vài năm tới, chúng ta có thể mong đợi thấy thêm nhiều đổi mới trong lĩnh vực này. Những cải tiến trong công nghệ hiển thị thần kinh và sự sẵn có ngày càng nhiều của phần cứng nhanh hơn kết hợp với các tập dữ liệu lớn hơn sẽ thúc đẩy sự phát triển của các AI video generator sản xuất video với mức độ chân thực và tính thuyết phục chưa từng có.
Một xu hướng thú vị là việc phát triển các meta-nhân, hay các avatar kỹ thuật số rất chân thực, có thể được tùy chỉnh và điều khiển trong thời gian thực. Kết hợp các meta-nhân này với các thuật toán AI tiên tiến có thể cho phép tạo ra các nhân vật AI thực sự cá nhân hóa, có hình dạng, âm thanh và hành vi chính xác như mong muốn. Khi các nhân vật cá nhân hóa trở nên phổ biến hơn, câu hỏi đặt ra sẽ trở thành các tác động đạo đức, pháp lý, và triết học có thể dẫn đến mất danh tính.
Các AI video generator trong tương lai cũng có thể tích hợp các mô hình AI tiên tiến hơn hiểu sâu sắc về cấu trúc câu chuyện, động lực nhân vật và những sắc thái cảm xúc. Điều này sẽ cho phép AI tạo ra các video với các hành vi nhân vật nhất quán và có thể tin tưởng hơn, ngay cả trong các kịch bản phức tạp. Nó thậm chí có thể tính đến các yếu tố như ánh sáng, bối cảnh nền, và góc máy khi cố gắng đảm bảo chất lượng của video.
Cuối cùng, sự gia tăng khả năng tiếp cận các mô hình và công cụ AI mã nguồn mở đang dân chủ hóa lĩnh vực tạo video bằng AI. Khi ngày càng nhiều nhà phát triển và nhà nghiên cứu đóng góp vào hệ sinh thái mã nguồn mở, chúng ta có thể mong đợi thấy sự đổi mới nhanh chóng và sự xuất hiện của các phương pháp mới và bất ngờ về sự nhất quán của nhân vật.
