Các mô hình AI hình ảnh và video không phải là con người, nhưng chúng có những "tính cách" riêng biệt, theo những nhà sáng tạo sử dụng chúng. Hiện tượng mới này là phản ứng trước sự phát triển nhanh chóng của ngành công nghiệp AI tạo sinh, cho thấy cách các nhà sáng tạo quản lý vô số lựa chọn.

AI tạo sinh đã trải qua một sự tăng trưởng vượt bậc trong vài năm qua, nhưng phải đến năm 2025 thì các mô hình truyền thông tạo sinh khác như hình ảnh AI, video mới chiếm vị trí trung tâm. Giống như cách các chatbot đã định nghĩa lại việc tạo văn bản, các mô hình AI sáng tạo này đang biến đổi việc tạo nội dung và công việc sáng tạo, dù tốt hơn hay tệ hơn.

Google và OpenAI từ lâu đã là những người dẫn đầu trong cuộc đua AI. Trước năm nay, họ nổi tiếng với các chatbot Gemini và ChatGPT của mình. Giờ đây, Veo 3, nano banana và Sora 2 đã đưa những gã khổng lồ công nghệ này vững chắc dẫn đầu trong số các mô hình AI sáng tạo. Những đổi mới AI mới từ Adobe và các công ty khởi nghiệp AI sáng tạo, như Runway, Pika và Luma, cũng đã củng cố lĩnh vực này trong năm nay. 

Để các công ty AI duy trì tính cạnh tranh trong một thị trường đông đúc, phương tiện tạo sinh đã phát triển từ một dịch vụ chuyên biệt thành một nhu cầu thiết yếu. Các công ty đang tập trung vào việc nâng cấp mô hình AI của mình để duy trì lợi thế và thu hút người dùng mới. Các cải tiến thường bao gồm việc tạo ra nội dung chi tiết, ở độ phân giải cao hơn và, đối với video, bao gồm âm thanh và kéo dài thời lượng clip. Hiện tượng "ảo giác" hay lỗi đang dần biến mất với mỗi bản cập nhật mô hình, đây là một phần lý do tại sao ngày càng khó khăn hơn để phát hiện nội dung do AI tạo ra. 

Tổng cộng, chưa bao giờ có nhiều lựa chọn đến vậy để tạo nội dung AI. Khi các nhà sáng tạo phải chọn một mô hình để sử dụng, vấn đề không còn là mô hình nào sẽ tạo ra kết quả chấp nhận được. Giờ đây, đó là cuộc tranh luận về mô hình nào sẽ phù hợp nhất cho một dự án hoặc nhiệm vụ cụ thể. Kết quả là, mỗi mô hình AI hiện có tính cách riêng của nó.

Nhân hóa các công cụ AI bằng tính cách

Các nhà sáng tạo sử dụng thuật ngữ "tính cách" một cách thông tục -- các mô hình AI không phải là con người và do đó không có tính cách. Thuật ngữ này thực sự đề cập đến khả năng của một mô hình trong việc xử lý các tác vụ cụ thể và danh tiếng của nó trong việc vượt trội ở những lĩnh vực nhất định. Nó cũng đề cập đến phong cách riêng của từng mô hình ở mức cơ bản. 

"Các nhà sáng tạo đang nhân hóa những công cụ này. Họ gọi chúng là 'thứ sáng tạo' hoặc 'thứ chi tiết' bởi vì họ đang xây dựng mối quan hệ thực sự với AI của mình. Nó không còn chỉ là phần mềm nữa," Tiffany Kyazze (@TechTiff), người sáng lập AI Flow Club, một tổ chức dạy mọi người cách sử dụng công cụ AI, cho biết. "Những tính cách này giúp các nhà sáng tạo xây dựng niềm tin với công cụ của họ, vượt qua các trở ngại sáng tạo và tìm thấy sự thoải mái trong quy trình làm việc."

Đối với những nhà sáng tạo sử dụng công cụ AI hàng ngày, việc chọn đúng mô hình đã trở thành một phần không thể thiếu của quá trình sáng tạo, giống như việc chọn đúng ống kính máy ảnh hoặc cọ vẽ.

"Mỗi mô hình diễn giải thế giới khác nhau; một số thiên về điện ảnh, số khác lại siêu thực hoặc giống như mơ," David Clark, giám đốc và giám đốc sáng tạo tại Promise AI, một studio sản xuất AI, cho biết. "Chìa khóa đối với tôi là biết cách lấy tầm nhìn sáng tạo của mình và chuyển nó thành các gợi ý ngôn ngữ hình ảnh cho phép tôi đạt được sự nghệ thuật mà tôi mong muốn."

Có một quá trình học hỏi để khám phá tính cách của mỗi mô hình. Đôi khi, nó thậm chí không được xác định bởi công ty tạo ra nó; nó thay đổi giữa hình ảnh và video, và giữa các thế hệ khác nhau của cùng một mô hình. Một phần là do cách các mô hình được tạo ra.

"Một phần của những gì chúng tôi đang học khi đào tạo các mô hình của riêng mình là ở cuối quá trình đào tạo, bạn có thể cho mô hình thấy một phong cách cụ thể, và mô hình sẽ quá khớp ở một mức độ nào đó, hoặc thích nghi với phong cách đó và về cơ bản là có được tính cách," Alexandru Costin, phó chủ tịch AI tạo sinh tại Adobe, cho biết. "Vì vậy, chúng tôi thấy những mô hình rất có chủ kiến làm điều đó. Những mô hình khác cố gắng trung lập hơn."

Dữ liệu đào tạo được sử dụng để tạo và tinh chỉnh một mô hình cũng đóng vai trò trong việc phát triển phong cách cơ bản của mỗi mô hình. Ví dụ, các mô hình Firefly của Adobe được đào tạo bằng cách sử dụng hình ảnh được cấp phép của Adobe Stock, đó là lý do tại sao nội dung do Firefly tạo ra thường có vẻ ngoài giống như ảnh stock. (Costin cho biết công ty đang nỗ lực khắc phục điều đó để tạo ra đầu ra thực tế hơn).

Tính cách của từng mô hình AI hình ảnh và video là gì?

Tôi đã dành nhiều thời gian với các mô hình AI này, và những nhà sáng tạo mà tôi đã nói chuyện đều có những ý tưởng và trải nghiệm tương tự như tôi khi nói về tính cách của từng mô hình. Dưới đây là tính cách của một số mô hình phổ biến nhất.

• Veo 3 của Google (video): Điện ảnh, chuyển động tự nhiên, chất lượng cao
• Flux (video): Vượt trội về tính chân thực, đặc biệt là đối với các đặc điểm con người 
• Runway (video): Studio sáng tạo đầy đủ, tuyệt vời cho những người cần kiểm soát trực tiếp
• Sora (video): Tốt cho việc lên ý tưởng và khám phá, meme cho ứng dụng truyền thông xã hội Sora
• Midjourney (hình ảnh và video): Các mô hình sáng tạo nhất, tốt nhất cho công việc nghệ thuật hoặc cách điệu
• nano banana của Google (hình ảnh): Tốt nhất cho sự nhất quán của nhân vật, phù hợp cho thương mại điện tử và công việc truyền thông xã hội
• Mô hình hình ảnh Firefly 5 của Adobe (hình ảnh): Kết quả an toàn về mặt thương mại cho công việc chuyên nghiệp

Bạn cũng sẽ nhận thấy những tính cách riêng biệt giữa các chatbot. ChatGPT nổi tiếng với giọng điệu trìu mến, thân thiện (đôi khi đến mức gây khó chịu), trong khi Claude là công cụ nghiên cứu hàng đầu, và Gemini là lựa chọn tiện lợi cho người dùng Google. Tuy nhiên, những tính cách khác nhau của các mô hình AI hình ảnh và video -- phong cách, thẩm mỹ, sở thích bẩm sinh, v.v. -- rõ ràng hơn nhiều ngay lập tức. 

Mặc dù bạn có thể tạo ra hầu hết mọi cảnh với các trình tạo hình ảnh và video AI, chúng không phải là "cỗ máy làm mọi thứ" như chatbot có thể làm. Các nhà sáng tạo sử dụng công cụ AI sáng tạo cho công việc chuyên nghiệp thường cần để chúng tạo ra một đoạn nội dung cụ thể. Việc hiểu tính cách của mỗi mô hình là rất quan trọng.

Lợi ích của việc sử dụng nhiều mô hình

Ý tưởng luân chuyển giữa các mô hình và chương trình AI ban đầu có thể không hấp dẫn, nhưng có những lợi ích khi mở rộng danh sách AI của bạn. 

Clark và nhóm của mình đã sử dụng nhiều mô hình AI khác nhau cho một phim ngắn mới do anh đạo diễn có tên My Friend, Zeph. Phương pháp làm phim hybrid này, theo cách gọi của Clark, bao gồm việc nhóm sử dụng các công cụ AI như Adobe Firefly, Veo 3.1 của Google và Ray3 của Luma, cũng như phần mềm truyền thống của Adobe, bao gồm Photoshop và Premiere Pro.

"Bằng cách kết hợp nhiều mô hình, bạn có được phạm vi sáng tạo và độ chính xác, gần giống như có một đội ngũ chuyên gia," Clark nói. "Chúng tôi có thể hình dung thế giới của một câu chuyện sớm hơn nhiều, lặp lại nhanh hơn và đưa ra những lựa chọn sáng tạo mạnh mẽ hơn trước khi chúng tôi bước vào phim trường."

Một số nhà sáng tạo trung thành với các công cụ và nền tảng AI cụ thể và có thể ngần ngại mở rộng. Ý tưởng về lòng trung thành với AI này hơi sai lầm, Kyazze nói. Các nhà sáng tạo đạt được kết quả tốt nhất là những người "không phụ thuộc vào công cụ và tập trung vào mục tiêu." 

"Lợi ích thực sự của quy trình làm việc đa mô hình là bạn không ép buộc một công cụ phải làm mọi thứ. Bạn đang tận dụng điểm mạnh thực sự của từng mô hình. Điều đó không chỉ hiệu quả hơn. Nó mang lại cho bạn kết quả tốt hơn vì bạn đang sử dụng đúng công cụ cho từng phần cụ thể của dự án," Kyazze nói.

Các tính cách đang phát triển

Khái niệm mô hình AI có tính cách tương đối mới, nhờ sự gia tăng gần đây của các mô hình có sẵn cho các nhà sáng tạo. Nhưng chúng không phải là nhãn tĩnh; danh tiếng và tính cách của một mô hình có thể thay đổi theo thời gian. Khi các bản cập nhật mới được phát hành, các mô hình từng được biết đến là kém hiệu quả trong một tác vụ cụ thể có thể được cải thiện. 

Xu hướng này là một dấu hiệu khác cho thấy AI đang đóng vai trò ngày càng lớn trong công việc sáng tạo. Điều này không đúng với tất cả các nhà sáng tạo, vì có nhiều người phản đối AI và không muốn sử dụng nó. Nhưng đối với những người quan tâm, chưa bao giờ có nhiều lựa chọn hơn thế. 

Việc tạo ra những tính cách riêng biệt cho các mô hình AI hình ảnh và video là một cách, hoặc giải pháp, để giúp họ chọn đúng công cụ nhằm đạt được kết quả tốt hơn -- mà không lãng phí quá nhiều thời gian và tiền bạc vào các công cụ AI không phù hợp nhất.

Mặc dù các mô hình truyền thông tạo sinh đã cải thiện rất nhiều, chúng vẫn chưa hoàn hảo. Thích nghi với điểm mạnh và điểm yếu của mỗi mô hình là một thiết kế quy trình làm việc thông minh, Kyazze nói. Việc nhớ rằng các mô hình AI chỉ là công cụ cũng rất quan trọng, Clark nói.

"Sự thể hiện của nghệ sĩ – tính cách và quan điểm sáng tạo của chúng ta – là điều thực sự thúc đẩy kết quả," Clark nói. "Nó không phải là thay thế quy trình truyền thống; đó là về việc mở rộng những gì có thể và đưa trí tưởng tượng đến gần màn hình hơn bao giờ hết."