Khám phá AI tạo sinh hình ảnh: Cơ chế và công nghệ lõi

Trong thời đại công nghệ phát triển vượt bậc, người tiêu dùng không còn xa lạ với những công nghệ tạo hình ảnh như hiệu ứng hình ảnh (VFX) và hình ảnh do máy tính tạo ra (CGI). Giờ đây, một công nghệ mới đang tạo ra làn sóng lớn trong ngành công nghiệp nội dung – AI tạo sinh hình ảnh. Trong bài viết này, FPT.AI sẽ cùng bạn tìm hiểu về các công nghệ lõi và cơ chế hoạt động của AI tạo sinh hình ảnh, từ đó giúp bạn khám phá cách tận dụng sức mạnh của trí tuệ nhân tạo trong sáng tạo hình ảnh.

AI tạo sinh hình ảnh là gì?

AI tạo sinh hình ảnh là một công nghệ sử dụng trí tuệ nhân tạo (AI) để tạo ra các hình ảnh hoàn toàn mới từ văn bản đầu vào. Công nghệ này dựa trên các mạng thần kinh nhân tạo đã được huấn luyện trước, thường sử dụng lượng lớn dữ liệu hình ảnh và mô tả đi kèm. Khi nhận một mô tả văn bản, AI tạo sinh sẽ phân tích và tạo ra một hình ảnh dựa trên các đặc điểm và nội dung học được từ dữ liệu huấn luyện.

Các mô hình AI tạo sinh hình ảnh có thể tạo ra hình ảnh rất đa dạng và sáng tạo, từ phong cảnh, vật thể đến những hình ảnh mang tính nghệ thuật. Với công nghệ này, người dùng có thể tạo ra các hình ảnh hoàn toàn mới chỉ từ một mô tả đơn giản, mở ra nhiều khả năng cho nghệ thuật kỹ thuật số, sáng tạo nội dung và các lĩnh vực liên quan đến hình ảnh.

AI tạo sinh hình ảnh sử dụng các công nghệ AI nào?

AI tạo sinh hình ảnh là kết quả của sự kết hợp giữa nhiều công nghệ tiên tiến trong lĩnh vực trí tuệ nhân tạo. Dưới đây là bốn công nghệ cốt lõi, mỗi công nghệ đóng một vai trò quan trọng trong việc tạo ra các hình ảnh từ mô tả văn bản:

Xử lý ngôn ngữ tự nhiên (Natural Language Process -NLP)

Xử lý ngôn ngữ tự nhiên (NLP) là công nghệ giúp AI hiểu và xử lý văn bản đầu vào để tạo ra hình ảnh phù hợp. Các mô hình NLP như Contrastive Language-Image Pre-training (CLIP) mã hóa văn bản thành các vectơ số, với mỗi giá trị trong vectơ đại diện cho một thuộc tính của văn bản. NLP đóng vai trò xác định nội dung và các yếu tố chính mà hình ảnh cần thể hiện, giúp AI hiểu ngữ cảnh và bố cục của hình ảnh.

Mạng đối nghịch tạo sinh (Generative Adversarial Networks – GAN)

GAN là một loại mô hình học máy bao gồm hai mạng thần kinh hoạt động đối nghịch nhau: Generator (mạng sinh) và Discriminator (mạng phân biệt). Generator tạo ra hình ảnh giả dựa trên dữ liệu đầu vào, trong khi discriminator cố gắng phân biệt hình ảnh nào là thật và giả.

Quá trình này diễn ra liên tục, với Generator ngày càng tạo ra hình ảnh giống thật hơn để đánh lừa Discriminator, và Discriminator càng trở nên “khôn ngoan” hơn trong việc phát hiện hình ảnh giả. GAN giúp tạo ra các hình ảnh chân thực, sống động, thậm chí những hình ảnh mà con người khó phân biệt được với ảnh gốc.

>>> XEM THÊM: Công nghệ OCR là gì? Cách OCR giúp MB Bank và Grab số hoá thành công

Mô hình khuếch tán (Diffusion Models)

Mô hình khuếch tán là một dạng mô hình tạo sinh tiên tiến trong lĩnh vực học máy, nổi bật với khả năng tạo ra dữ liệu mới như hình ảnh hoặc âm thanh. Mô hình này hoạt động bằng cách thêm nhiễu ngẫu nhiên vào dữ liệu gốc qua một chuỗi các bước, nhằm giúp tái tạo lại dữ liệu chuẩn ban đầu từ trạng thái nhiễu.

Quy trình bắt đầu với việc mô hình tiếp nhận một hình ảnh nguyên bản. Sau đó, nó dần dần thêm vào nhiễu Gaussian, một loại nhiễu ngẫu nhiên phổ biến. Giai đoạn này diễn ra thông qua một chuỗi Markov, trong đó tại mỗi bước, dữ liệu trở nên khó nhận biết hơn so với hình ảnh gốc. Mô hình sẽ học cách khôi phục lại dữ liệu gốc từ những hình ảnh đã bị nhiễu.

Khi quá trình đào tạo hoàn tất, mô hình có khả năng loại bỏ nhiễu và khôi phục lại các chi tiết của hình ảnh. Nhờ đó, nó có thể tạo ra những hình ảnh mới hoàn toàn giống với hình ảnh gốc nhưng vẫn mang đến độ chi tiết cao và độc đáo. Công nghệ này đã chứng minh hiệu quả vượt trội trong việc tạo ra các tác phẩm nghệ thuật đầy màu sắc và sống động, làm nổi bật sự sáng tạo của con người trong việc sử dụng trí tuệ nhân tạo.

>>> XEM THÊM: eKYC là gì? Phân biệt KYC và eKYC trong banking

(Neural Style Transfer – NST)

Neural Style Transfer là một công nghệ nổi bật trong lĩnh vực học sâu, cho phép người dùng chuyển phong cách nghệ thuật từ một bức ảnh này sang bức ảnh khác một cách dễ dàng. Công nghệ này sử dụng mạng nơ-ron đã được huấn luyện để phân tách nội dung của một hình ảnh và phong cách từ một hình ảnh khác.

Quá trình này tạo ra một hình ảnh mới kết hợp giữa nội dung mong muốn và phong cách nghệ thuật đặc trưng. Hình ảnh nội dung giữ lại các thành phần chính của bức ảnh gốc, trong khi hình ảnh phong cách mang đến những họa tiết và mẫu độc đáo.

Để đảm bảo sự hòa hợp giữa nội dung và phong cách, NST sử dụng các chỉ số như content loss để đo lường sự khác biệt về nội dung và style loss để đánh giá sự khác biệt về phong cách giữa các hình ảnh.

Quá trình tối ưu hóa sẽ giúp giảm thiểu tổng hợp các lỗi này, từ đó tạo ra một tác phẩm nghệ thuật độc đáo. Hình ảnh mới được tạo ra sẽ biến một bức ảnh thông thường thành một tác phẩm nghệ thuật giống như của những họa sĩ nổi tiếng, mở ra nhiều cơ hội sáng tạo cho các nghệ sĩ và nhà sáng tạo nội dung.

>>> XEM THÊM: Công nghệ nhận diện khuôn mặt là gì? Các ứng dụng thực tế

Cách thức hoạt động của AI tạo sinh hình ảnh

AI tạo sinh hình ảnh sử dụng các thuật toán học máy tiên tiến, đặc biệt là mạng thần kinh nhân tạo (Artificial Neural Networks – ANN), để tạo ra các hình ảnh mới dựa trên mô tả văn bản. Quá trình này bắt đầu bằng việc huấn luyện AI trên một lượng lớn dữ liệu bao gồm hàng triệu cặp hình ảnh và văn bản mô tả đi kèm.

Qua đó, AI học cách nhận diện các yếu tố như màu sắc, hình dạng, đối tượng và phong cách nghệ thuật, cũng như hiểu rõ mối quan hệ giữa các yếu tố này và cách chúng được mô tả trong văn bản. Điều này cho phép AI có khả năng tạo ra hình ảnh không chỉ dựa trên nội dung mô tả mà còn phản ánh đúng ngữ cảnh và phong cách yêu cầu.

Khi người dùng nhập một mô tả văn bản, AI sử dụng công nghệ Xử lý ngôn ngữ tự nhiên (Natural Language Processing – NLP) để chuyển đổi văn bản đó thành một biểu diễn số dưới dạng vectơ. Mỗi giá trị trong vectơ này đại diện cho một thuộc tính của văn bản như đối tượng, màu sắc, hoặc phong cách.

Ví dụ, với mô tả “một con chó màu vàng đang chạy trên cánh đồng”, AI sẽ phân tích các thành phần “chó”, “màu vàng”, và “cánh đồng”. Điều này giúp AI tạo sinh hình ảnh xác định cách bố trí các yếu tố trong hình ảnh và nắm bắt đúng nội dung mà người dùng mong muốn.

Sau khi phân tích văn bản, AI bắt đầu tạo ra hình ảnh từ những tín hiệu ban đầu. Một trong những kỹ thuật phổ biến được sử dụng trong quá trình này là mô hình khuếch tán (Diffusion Models). Mô hình này bắt đầu bằng việc tạo ra một hình ảnh chứa đầy nhiễu ngẫu nhiên.

Sau đó, thông qua nhiều bước chỉnh sửa, AI dần dần loại bỏ nhiễu và thêm vào các chi tiết, giúp hình ảnh ngày càng rõ ràng và phù hợp với mô tả ban đầu. Quá trình này tương tự như việc nhìn vào một đám mây và tưởng tượng hình dạng của một con vật, nhưng AI có khả năng tiếp tục tinh chỉnh để làm cho hình ảnh trở nên cụ thể và sống động hơn.

Để đảm bảo chất lượng hình ảnh, AI còn sử dụng kiến trúc mạng đối nghịch tạo sinh (Generative Adversarial Networks – GAN). GAN bao gồm hai mạng thần kinh hoạt động đối nghịch: Generator (mạng sinh) có nhiệm vụ tạo ra hình ảnh, và Discriminator (mạng phân biệt) có nhiệm vụ xác định xem hình ảnh đó có thật hay không.

Quá trình đối đầu này giúp Generator ngày càng cải thiện chất lượng hình ảnh của mình, trong khi Discriminator liên tục “thách thức” khả năng của Generator bằng cách phân biệt ảnh giả và ảnh thật. Qua nhiều vòng lặp, hình ảnh tạo ra trở nên chân thực và sắc nét hơn, đáp ứng được kỳ vọng của người dùng.

Cuối cùng, sau khi trải qua quá trình tối ưu hóa và kiểm tra, AI sẽ tạo ra hình ảnh hoàn chỉnh dựa trên mô tả văn bản ban đầu. Hình ảnh này có thể phản ánh mọi phong cách từ hiện thực, trừu tượng, cho đến nghệ thuật, tùy thuộc vào cách AI được huấn luyện và yêu cầu cụ thể từ người dùng.

Nhờ khả năng xử lý nhanh chóng, AI có thể tạo ra hình ảnh trong vòng vài giây, mở ra nhiều tiềm năng ứng dụng trong thiết kế đồ họa, quảng cáo, và sáng tạo nội dung.

>>> TÌM HIỂU: Hướng Dẫn Chuyển Văn Bản Thành Giọng Nói Bằng FPT.AI Voicemaker – FPT AI

5 công cụ AI tạo sinh hình ảnh tốt nhất hiện nay

Dưới đây là bảng tổng hợp và mô tả chi tiết về 5 công cụ AI tạo sinh hình ảnh hàng đầu hiện nay: DALLE·3, Adobe Firefly, Generative AI by Getty, Midjourney và Stable Diffusion. Mỗi công cụ có những ưu điểm riêng biệt, phù hợp với nhu cầu sử dụng khác nhau, từ việc tạo hình ảnh dễ dàng, đến chất lượng hình ảnh cao cấp hoặc sử dụng hình ảnh an toàn thương mại.

AI tạo sinh hình ảnh đã và đang mở ra những tiềm năng vô tận cho lĩnh vực sáng tạo, từ thiết kế đồ họa, nghệ thuật đến các chiến dịch marketing. FPT.AI hy vọng rằng bài viết này đã cung cấp cho bạn cái nhìn sâu sắc hơn về cách thức hoạt động và công nghệ lõi của AI thế hệ mới này để nhanh chóng áp dụng vào thực tiễn.

>>> CÓ THỂ BẠN QUAN TÂM: 

• Chatbot Và Voicebot: Lực Lượng Lao động Thời Kĩ Thuật Số – FPT AI