AI tạo sinh là một lĩnh vực của trí tuệ nhân tạo (AI) tập trung vào các hệ thống có khả năng tạo ra nội dung mới như hình ảnh, văn bản và âm thanh, mô phỏng sự sáng tạo của con người. Không giống như các dạng AI khác như học máy, vốn tập trung vào việc phân tích và đưa ra dự đoán dựa trên dữ liệu hiện có, AI tạo sinh tạo ra nội dung hoàn toàn mới từ con số không.
Một trong những công cụ chủ chốt được sử dụng trong AI tạo sinh là mạng nơ-ron, một thuật toán học máy được thiết kế để mô phỏng chức năng của não người. Các mạng này bao gồm nhiều nút liên kết với nhau có khả năng xử lý thông tin, và có rất nhiều ứng dụng thú vị cho các mạng này trong các lĩnh vực sáng tạo như nghệ thuật, âm nhạc và văn học.
Một số ví dụ về AI tạo sinh là video deepfake, khiến một bản ghi trông như thể một người đang làm hoặc nói điều gì đó mà thực tế họ không làm, hoặc âm nhạc do AI tạo ra, có thể phá vỡ các cấu trúc truyền thống.
Xã hội vẫn đang cân nhắc cách tích hợp công nghệ này. Cho đến lúc đó, AI tạo sinh vẫn là một lĩnh vực thú vị và phát triển nhanh với tiềm năng thay đổi cách chúng ta tạo ra và tiêu thụ nội dung. Trong bài viết này, chúng tôi sẽ khám phá những cách các công cụ này có thể thúc đẩy sức sáng tạo của bạn.
Những cách sáng tạo với AI tạo sinh
AI tạo sinh sử dụng nhiều phương pháp để tạo ra các loại nội dung khác nhau – từ nghệ thuật, âm nhạc đến văn bản.
Bằng cách hiểu các kỹ thuật khác nhau này, bạn có thể phát triển lời nhắc và kết quả tốt hơn. Nếu bạn hoàn toàn mới với các ứng dụng AI, hãy xem khóa học Giới thiệu về ChatGPT của chúng tôi.
AI và sáng tác nội dung
Thơ ca và văn học
Tạo ngôn ngữ tự nhiên (NLG) là một kỹ thuật trong AI tạo sinh liên quan đến việc tạo văn bản mô phỏng cấu trúc của ngôn ngữ con người. Kỹ thuật này đã được sử dụng để tạo ra các tác phẩm văn học và thơ mới.
Ý tưởng cơ bản là huấn luyện một mạng nơ-ron học các quy tắc và cấu trúc để tạo ra văn bản mới đúng ngữ pháp và nhất quán về phong cách như ngôn ngữ con người.
NLG đã được các nhà văn và nhà thơ sử dụng để tạo ra các tác phẩm văn học và thơ mới. Như với các phương tiện khác, một tác giả có thể dùng NLG để tạo ra một tiểu thuyết kết hợp các yếu tố của những tác phẩm hiện có, nhưng với cốt truyện và nhân vật độc đáo. Một nhà thơ có thể dùng NLG để tạo ra những bài thơ mới khám phá các chủ đề và phong cách khác nhau.
Loạt sách thơ Aum Golly là một lời bình của AI về nhân loại, do các nhà xuất bản Phần Lan tạo ra vào năm 2021 và 2023. Được minh họa đầy đủ và bán trên Amazon, những người tạo ra đã hoàn toàn minh bạch về chi phí và thời gian cần để thực hiện các tác phẩm: “24 giờ và $2,64” trong trường hợp ấn bản đầu tiên.
Trong khi thơ có thể phù hợp hơn với các máy vẫn đang rèn luyện khả năng bắt chước ngữ pháp tiếng Anh, tiểu thuyết và các dạng viết dài đã chứng tỏ là thách thức đối với NLG. Năm 2017, nhà văn Ross Goodwin đã thử dùng AI để tạo một phiên bản của On the Road, tiểu thuyết của Jack Kerouac. Goodwin đã xuất bản 1 the Road như một mục đích nghiên cứu, dù nó vụn vặt và phần lớn khó hiểu.
Ngoài văn học và thơ ca, NLG còn được dùng trong các ứng dụng sáng tạo khác. Ví dụ, nó đã được sử dụng để tạo mô tả sản phẩm và nội dung tiếp thị cho các trang web và nền tảng thương mại điện tử.
Chatbot và trợ lý ảo
Chatbot và trợ lý ảo sử dụng xử lý ngôn ngữ tự nhiên và các thuật toán học máy để mô phỏng hội thoại với con người và hỗ trợ trong nhiều tác vụ.
Trong thế giới nghệ thuật, chatbot đã được sử dụng như các triển lãm tương tác ở phòng trưng bày và bảo tàng. Khách tham quan có thể hỏi chatbot về triển lãm hoặc nghệ sĩ, mang lại trải nghiệm hấp dẫn và tương tác hơn.
Trong khi đó, trợ lý ảo đã được dùng trong các ngành sáng tạo như quảng cáo và tiếp thị. Những trợ lý này có thể giúp công ty tạo và quản lý tài khoản mạng xã hội, gợi ý ý tưởng nội dung và tương tác với khách hàng.
Ví dụ, sử dụng trợ lý ảo để phản hồi thắc mắc của khách hàng trên mạng xã hội giúp xây dựng mối quan hệ gắn kết hơn với khách hàng đồng thời quản lý khối lượng công việc lớn.
Ngoài lĩnh vực nghệ thuật và sáng tạo, chatbot và trợ lý ảo cũng được dùng trong nhiều ứng dụng khác. Chẳng hạn, Woebot là một chatbot sử dụng liệu pháp nhận thức - hành vi để giúp người dùng quản lý sức khỏe tinh thần.
Phân tích cảm xúc và phân loại văn bản
Phân tích cảm xúc và kỹ thuật phân loại văn bản được dùng để hiểu cảm xúc hoặc thể loại của văn bản. Những kỹ thuật này đã được áp dụng trong nhiều ứng dụng sáng tạo, bao gồm tạo ra các tác phẩm văn học mới và xác định tông cảm xúc của văn bản.
Bạn có thể huấn luyện một mạng nơ-ron để xác định một đoạn văn bản có tông tích cực, tiêu cực hoặc trung tính. Các nhà văn có thể dùng điều này để phát triển các tác phẩm khơi gợi phản ứng cảm xúc cụ thể.
Phân loại văn bản, ngược lại, liên quan đến việc phân loại văn bản vào các danh mục. Ví dụ, bạn có thể huấn luyện một mạng nơ-ron để phân loại bài viết theo các chủ đề như chính trị, thể thao hoặc giải trí, từ đó dùng để tạo các bài viết mới khám phá các chủ đề và đề tài tương tự.
Các nghệ sĩ và nhà văn đã dùng phân tích cảm xúc và phân loại văn bản để tạo ra những tác phẩm văn học mới khám phá các tông cảm xúc và chủ đề khác nhau.
Mẹo cho AI và viết sáng tạo
Nếu bạn muốn dùng AI để hỗ trợ khả năng sáng tạo trong viết lách, hãy làm quen với kỹ thuật viết lời nhắc (prompt engineering) cho các công cụ như ChatGPT và Google Bard. Để tạo ra kết quả chất lượng cao, bạn có thể dẫn dắt các mô hình AI tạo sinh bằng cách cung cấp hướng dẫn chi tiết. Ví dụ, với GPT-3.5, bạn có thể yêu cầu viết một bài sonnet về mùa xuân, hoặc tiếp tục một câu chuyện theo phong cách của một tác giả nhất định bằng một lời nhắc cụ thể.
Xem cheat sheet ChatGPT của chúng tôi để biết thêm chi tiết về cách dùng lời nhắc phù hợp.
AI và Nghệ thuật: Ảnh tĩnh & Video
Các mô hình tạo sinh có thể tiếp nhận cả dữ liệu tĩnh và theo thời gian thực, như tác phẩm sắp đặt “Pulse Room” của nghệ sĩ Rafael Lozano-Hemmer, sử dụng AI tạo sinh để tạo nên màn trình diễn ánh sáng độc đáo dựa trên nhịp tim của người tham gia.
Tác phẩm sắp đặt sử dụng cảm biến để phát hiện nhịp tim của người tham gia, và các thuật toán tạo sinh tạo ra một mẫu đèn độc đáo dựa trên nhịp tim đó. Chúng tôi sẽ đề cập đến những kỹ thuật này và nhiều kỹ thuật khác mà bạn có thể sử dụng với các công cụ AI tạo sinh mở dành cho truyền thông số.
Chuyển phong cách (Style transfer)
Chuyển phong cách là một kỹ thuật cho phép nghệ sĩ áp dụng phong cách của một hình ảnh lên một hình ảnh khác.
Ý tưởng cơ bản đằng sau chuyển phong cách là huấn luyện một mạng nơ-ron nhận diện phong cách riêng biệt của một nghệ sĩ cụ thể bằng cách cung cấp cho mạng một tập dữ liệu lớn các hình ảnh mang phong cách mong muốn. Mạng sẽ học cách nhận diện các đặc trưng tiêu biểu để áp dụng cho những hình ảnh khác.
Sau đó, mạng nhận hai hình ảnh đầu vào: một hình ảnh ‘nội dung’ và một hình ảnh ‘phong cách’. Bằng cách áp dụng phong cách đã học lên hình ảnh nội dung, một hình ảnh mới được tạo ra, kết hợp nội dung của hình ảnh gốc với phong cách của hình ảnh ‘phong cách’.
Các nghệ sĩ đã dùng chuyển phong cách để tạo ra những tác phẩm mới kết hợp các phong cách đặc trưng của nhiều nghệ sĩ. Ví dụ, một nghệ sĩ có thể dùng chuyển phong cách để kết hợp phong cách tranh của Picasso với nội dung của một bức ảnh. Kết quả là một hình ảnh mới có các đặc trưng của tranh Picasso và của bức ảnh.
Mona Lisa theo phong cách của Picasso, Van Gogh và Monet
Dịch ảnh sang ảnh (Image-to-image translation)
Dịch ảnh sang ảnh là một kỹ thuật trong AI tạo sinh cho phép nghệ sĩ chuyển một hình ảnh từ miền này sang miền khác. Ví dụ, một nghệ sĩ có thể huấn luyện một mạng để ánh xạ hình ảnh ngựa thành hình ảnh ngựa vằn. Mạng sẽ lấy các đặc trưng tiêu biểu của mỗi miền và có thể sử dụng thông tin này để dịch hình ảnh từ miền này sang miền khác.
Ví dụ phổ biến nhất của công nghệ này có thể là cơn sốt ứng dụng Lensa AI trên mạng xã hội từ cuối năm 2022. Ứng dụng về cơ bản lấy ảnh selfie của bạn và biến chúng thành các avatar số tái hiện nhiều phong cách nghệ thuật khác nhau.
Các phiên bản tương tự đã xuất hiện khắp internet. Ví dụ, Media.io cho bạn nhiều quyền kiểm soát hơn bằng cách cho phép chọn phong cách hình ảnh áp dụng lên bất kỳ ảnh selfie nào – từ Barbie đến truyện tranh, và biếm họa hoạt hình – có thể thấy rõ cách dịch ảnh sang ảnh hoạt động trên ứng dụng này.
Ngoài nghệ thuật, dịch ảnh sang ảnh cũng được sử dụng trong các ứng dụng sáng tạo khác. Chẳng hạn, nó đã được dùng để tạo nội dung hình ảnh mới cho website và mạng xã hội. Bằng cách dịch hình ảnh từ miền này sang miền khác, các công ty có thể tạo nội dung hình ảnh đa dạng hấp dẫn đối tượng rộng hơn.
Thông qua quá trình này, bộ tạo học cách tạo ra những hình ảnh ngày càng chân thực. Nghệ sĩ có thể sử dụng GAN để tạo hình ảnh mới lấy cảm hứng từ các tác phẩm nghệ thuật hiện có, hoặc tạo ra hình ảnh hoàn toàn mới.
Tăng cường dữ liệu (Data augmentation)
Tăng cường dữ liệu là một kỹ thuật áp dụng các phép biến đổi lên chất liệu nghệ thuật hiện có. Quá trình này giúp tạo đầu vào mới, từ đó cải thiện đầu ra của mạng nơ-ron. Ý tưởng cơ bản là cải thiện độ chính xác và độ vững của mạng, dẫn đến kết quả tốt hơn.
Có nhiều loại biến đổi có thể áp dụng lên dữ liệu hiện có: xoay, tịnh tiến hoặc phản chiếu. Thay đổi độ sáng hoặc độ tương phản của hình ảnh, áp dụng bộ lọc, và nhiều biến thể khác có thể tạo ra một bộ đầu vào nghệ thuật mạnh mẽ. Sau khi áp dụng các biến đổi, bạn có thể dùng các hình ảnh thu được để huấn luyện một mạng nơ-ron. Khi đó, nghệ sĩ có thể tạo tác phẩm mới kết hợp các yếu tố của những tác phẩm hiện có với các biến thể và biến đổi độc đáo.
Các nghệ sĩ đã sử dụng tăng cường dữ liệu để tạo ra những tác phẩm nghệ thuật mới khám phá ranh giới của phong cách và kỹ thuật. Ví dụ, một nghệ sĩ có thể dùng tăng cường dữ liệu để tạo ra một loạt biến thể trên một phong cách hội họa cụ thể, khám phá các bảng màu, nét cọ và bố cục khác nhau.
Một ví dụ là bộ sưu tập “Memories of Passerby I” của Mario Klingemann, được huấn luyện trên một tập dữ liệu chân dung từ thế kỷ 17 đến 19 và được tăng cường bằng các biến đổi của những hình ảnh này.
Mẹo cho AI và nghệ thuật
Khi sử dụng công cụ AI trong nghệ thuật, hãy nhớ rằng chúng là công cụ để nâng cao sức sáng tạo của bạn. Việc thử nghiệm và lặp lại với các đầu vào, tham số và phong cách khác nhau là rất quan trọng để tạo ra một tác phẩm phù hợp với tầm nhìn sáng tạo của bạn. Cuối cùng, tác phẩm bạn tạo ra nên là sự biểu đạt ý tưởng và trí tưởng tượng của bạn, với AI đóng vai trò như một công cụ mạnh mẽ để hiện thực hóa những viễn cảnh đó.
AI và Âm thanh: Âm & Nhạc
Các nhạc sĩ cũng đang sử dụng AI tạo sinh để tạo ra âm nhạc mới. Ví dụ, các mạng nơ-ron có thể lấy những bài hát hiện có và xác định các mẫu và cấu trúc của âm nhạc để tạo ra giai điệu và vòng hợp âm mới. Công nghệ này cho phép bất kỳ ai không phải nhạc sĩ cũng có thể tạo nhạc mới lấy cảm hứng từ các tác phẩm hiện có nhưng vẫn độc đáo.
Soạn nhạc theo thuật toán
Một cách sử dụng khác của AI tạo sinh trong âm nhạc là soạn nhạc theo thuật toán. Âm nhạc tạo sinh có thể được tạo theo thời gian thực bằng các thuật toán được lập trình để mỗi lần phát đều độc nhất. Một ví dụ là ứng dụng Endel, tạo nhạc tạo sinh dựa trên sở thích, vị trí và thời điểm trong ngày của người dùng.
Những ví dụ khác bao gồm tạo một loạt giai điệu đều tuân theo cùng một vòng hợp âm hoặc nhịp điệu. Âm nhạc thu được có thể dùng làm điểm khởi đầu cho một bản sáng tác mới hoặc kết hợp với các yếu tố khác để tạo thành một tác phẩm hoàn chỉnh.
Có nhiều thuật toán có thể dùng cho soạn nhạc, mỗi loại có điểm mạnh và điểm yếu riêng. Ví dụ, một số thuật toán tạo nhạc dựa trên quy tắc hoặc mẫu, trong khi số khác sử dụng kỹ thuật học máy để học từ các bản nhạc hiện có và tạo ra bản mới.
Ví dụ, các mô hình dịch cho phép một thuật toán thu thập thông tin từ phương tiện phi âm nhạc (chẳng hạn một hình ảnh) và dịch nó thành kết quả âm nhạc. Một công cụ bạn có thể thử là CLIP Interrogator, công cụ phát triển một đoạn nhạc ngắn hoặc vòng lặp dựa trên một hình ảnh bạn tải lên.
Chuyển phong cách âm nhạc
Tương tự các loại hình khác, chuyển phong cách cho phép áp dụng các biến số nghệ thuật chủ đạo lên những bản nhạc khác nhau. Kỹ thuật này được dùng trong một số ứng dụng sáng tạo, bao gồm phát triển tác phẩm âm nhạc mới và remix các bản hiện có.
Ví dụ, một nhạc sĩ có thể huấn luyện một mạng để ánh xạ nhạc cổ điển sang nhạc điện tử. Mạng sẽ xác định các đặc trưng tiêu biểu của mỗi phong cách và có thể dùng thông tin này để chuyển phong cách của một bản nhạc sang một bản khác.
Ngoài âm nhạc, chuyển phong cách còn được áp dụng trong các ứng dụng âm thanh khác, như giọng nói và sáng tác. Bằng cách chuyển phong cách của một nội dung sang nội dung khác, người sáng tạo có thể khám phá những cách biểu đạt mới và thách thức ranh giới của các hình thức truyền thống.
Tạo hiệu ứng âm thanh và không gian âm
Tạo âm thanh bằng AI đã là một lĩnh vực phát triển trong những năm gần đây, với ứng dụng trong âm nhạc, điện ảnh và trò chơi. Bằng cách huấn luyện một mạng trên tập dữ liệu lớn các hiệu ứng âm thanh, nó có thể học cách tạo ra âm thanh mới tương tự về phong cách và chất liệu. Kỹ thuật này hữu ích trong nhiều ứng dụng sáng tạo, như tạo hiệu ứng âm thanh cho trò chơi điện tử hoặc thêm âm nền cho phim.
Một cách tiếp cận khác để tạo hiệu ứng và không gian âm là sử dụng âm thanh thủ tục (procedural audio). Đây là kỹ thuật tạo hiệu ứng âm thanh theo thời gian thực dựa trên một tập quy tắc và tham số. Điều này cho phép tạo ra hiệu ứng âm thanh có khả năng tùy biến cao và thích ứng, có thể thay đổi động theo ngữ cảnh của dự án.
Mẹo cho âm nhạc và AI
Khai thác AI trong âm thanh và âm nhạc mở ra tiềm năng sáng tạo rộng lớn. Từ việc tạo các bản gốc pha trộn nhiều phong cách và tâm trạng, đến những khả năng thú vị của chuyển phong cách âm thanh và xây dựng không gian âm cá nhân hóa, đắm chìm, AI mang đến vô vàn lựa chọn.
AI cũng mở rộng năng lực tới phối khí và master tự động cho chất lượng cao, và tạo hiệu ứng âm thanh độc đáo để định hình bản sắc âm thanh riêng. Như một nàng thơ số trong sáng tác, AI có thể cung cấp vô vàn ý tưởng cho giai điệu và hòa âm. Hãy nhớ, những công cụ này nhằm làm giàu sức sáng tạo của bạn, không phải thay thế nó.
Kết luận & Tài nguyên
Quá trình sáng tạo đôi khi có thể khó khăn. Tuy nhiên, với AI tạo sinh, bất kỳ ai cũng có thể tìm cảm hứng cho dự án của mình. Tương tự, với các công cụ và kỹ thuật mà chúng tôi đã nêu, ngay cả nghệ sĩ dày dạn cũng có thể mở rộng tác phẩm ở quy mô lớn.
Trong khi xã hội tiếp tục khám phá cách công nghệ này sẽ ảnh hưởng đến văn hóa và tương lai của chúng ta, đây là thời điểm tuyệt vời để hiểu các công cụ này và hình thành quan điểm riêng của bạn.
Dưới đây là một số tài nguyên để tìm hiểu thêm và cập nhật về các phát triển trong AI tạo sinh:
