[Chuyện Hậu Trường] Phía sau một TVC AI: Prompt chỉ là phần nổi của cả quy trình sản xuất

Chỉ vài dòng mô tả, AI đã có thể tạo ra một khung hình đủ đẹp để khiến người xem dừng lại. Nhưng giữa một hình ảnh gây ấn tượng và một TVC đủ tiêu chuẩn đại diện cho thương hiệu vẫn là một khoảng cách rất dài. Ở đó, ê kíp vẫn phải đọc brief, lựa chọn phương án sản xuất, chuẩn bị dữ liệu, giữ nhân vật nhất quán qua từng cảnh, kiểm soát sản phẩm, xử lý hậu kỳ và chịu trách nhiệm cho từng chi tiết trước khi bản phim thực sự có thể được phát hành.

Trong Chuyện Hậu Trường lần này, Founder của Flex Films và XELF AI - anh Nguyễn Vĩnh Duy, chia sẻ về phần công việc ít khi xuất hiện trên màn hình của một AI production: nơi công nghệ mở rộng những gì có thể được tạo ra, nhưng đồng thời đặt nhiều hơn những quyết định về phía con người.

Generative AI đang rút ngắn khoảng cách từ ý tưởng đến hình ảnh với tốc độ mà chỉ vài năm trước còn khó hình dung. Một nhân vật có thể được dựng lên sau vài câu mô tả, một bối cảnh chưa từng tồn tại có thể hiện ra trong vài phút, còn những thế giới từng cần trường quay lớn, nhiều tuần chuẩn bị hay lượng VFX đáng kể nay đã có thể được nhìn thấy khá gần với thành phẩm ngay từ giai đoạn phát triển ý tưởng.

Chính cảm giác gần như tức thời ấy khiến AI production đôi khi được hình dung như một quy trình khá đơn giản: viết đúng prompt, chọn được model phù hợp rồi để công cụ làm phần còn lại. Nhưng khoảnh khắc một hình ảnh xuất hiện trên màn hình thực ra mới chỉ là lúc một bài toán khác bắt đầu.

Với những thử nghiệm cá nhân hay social content, quá trình có thể dừng lại khi người sáng tạo bắt gặp một kết quả đủ thú vị sau nhiều lần generate. Production thương mại không có nhiều khoảng trống cho sự ngẫu nhiên như vậy. Nhân vật ở shot đầu tiên phải vẫn là chính người ấy khi câu chuyện đi đến shot thứ mười hai. Trang phục, ánh sáng, bối cảnh, tone & mood phải tiếp tục thuộc về cùng một thế giới, thay vì thay đổi theo cách model tình cờ diễn giải ở mỗi lần tạo mới.

Khi sản phẩm bước vào khung hình, yêu cầu còn khắt khe hơn. Tỷ lệ phải đúng, màu sắc phải đúng, logo không thể biến dạng và label không được xuất hiện khác đi giữa hai frame liên tiếp. Nếu agency chỉ muốn điều chỉnh biểu cảm của một talent, vị trí một cánh tay hay cách bàn tay đang cầm sản phẩm, ê kíp cần tác động được chính xác vào phần ấy mà không làm xáo trộn những gì đã được duyệt ở phần còn lại.

Với anh Nguyễn Vĩnh Duy, đó cũng là ranh giới rõ nhất giữa việc “biết dùng AI” và khả năng đưa AI vào một production thực sự. Bởi trong một quy trình thương mại, kiểm soát không nằm ở một câu lệnh đủ hay. Nó được xây dựng từ hàng loạt quyết định nối tiếp nhau: chọn cách tiếp cận cho brief, phát triển ý tưởng và visual direction, chuẩn bị dữ liệu diễn viên, trang phục, set design, background và bảng hình ảnh AI, rồi tiếp tục đi qua still frame, motion, compositing và các lớp hậu kỳ phía sau.

Dự án FC Mobile, ứng dụng quy trình sản xuất kết hợp giữa quay phim người thật, AI, CGI 3D và kỹ xảo VFX

Tùy từng dự án, chuỗi công việc ấy còn có thể đan xen với 3D previsualization, CGI, AI VFX hoặc footage quay thật. AI vì thế không còn đứng riêng như một công cụ tạo hình được chèn vào cuối quy trình. Khi được đưa vào production một cách nghiêm túc, nó bắt đầu tác động đến chính cách production được thiết kế, phân chia công việc và kiểm soát từ đầu đến cuối.

Nếu chỉ nhìn vào khoảnh khắc AI bắt đầu tạo hình, phần dễ thấy nhất luôn là câu lệnh được nhập vào và hình ảnh xuất hiện trên màn hình. Nhưng đến lúc đó, rất nhiều quyết định quan trọng của quá trình sản xuất thực ra đã được đưa ra từ trước.

Ê kíp vẫn phải bắt đầu từ brief để xác định thương hiệu muốn nói điều gì, người xem cần cảm nhận ra sao và toàn bộ thế giới hình ảnh nên mang tinh thần nào. Từ đó mới hình thành ý tưởng, định hướng của đạo diễn, bảng phân cảnh, diện mạo nhân vật, bối cảnh và cách từng khung hình sẽ vận hành trong tổng thể câu chuyện. AI chỉ có thể đi đúng hướng khi những lựa chọn phía trước đủ rõ, thay vì để công cụ tự diễn giải theo mỗi lần tạo mới.

Với những dự án kết hợp AI và quay dựng truyền thống, ranh giới giữa hai phương thức càng trở nên khó phân tách. Ê kíp vẫn tuyển chọn diễn viên, thử trang phục và chuẩn bị tạo hình như một production thông thường. Diễn viên có thể được chụp ở nhiều góc độ, dưới điều kiện ánh sáng dự kiến và theo những tư thế hoặc vị trí đã được tính toán từ bảng phân cảnh. Những hình ảnh này không nhất thiết xuất hiện trong thành phẩm cuối, nhưng trở thành dữ liệu tham chiếu để AI tiếp tục xây dựng nhân vật và bối cảnh ở những công đoạn sau.

Theo cách đó, AI không làm khâu chuẩn bị nhẹ đi. Ngược lại, nó khiến giai đoạn này cần được tính toán kỹ hơn. Một bộ dữ liệu thiếu góc nhìn, một màu sắc chưa thống nhất hay một tạo hình chưa được chốt từ đầu đều có thể kéo theo sai lệch ở những bước phía sau, nơi việc sửa chữa thường mất nhiều thời gian và nguồn lực hơn.

Và ngay cả khi hình ảnh đã được tạo ra, công việc cũng chưa đi đến phần cuối. Khung hình tĩnh cần được duyệt trước khi phát triển chuyển động. Sau đó là hàng loạt lớp hậu kỳ như tách nền, ghép hình, điều chỉnh ánh sáng, chỉnh màu, âm nhạc, thiết kế âm thanh, kiểm tra chất lượng và rà soát các yêu cầu trước khi xuất bản. Những chi tiết AI chưa xử lý đủ tốt vẫn quay về bàn của Online Artist để làm sạch hình ảnh, chỉnh sửa, thay thế sản phẩm hoặc bổ sung hiệu ứng.

Trong quy trình hiện tại của Flex Films và XELF AI, anh Duy ước tính phần viết prompt chỉ chiếm khoảng 30% khối lượng công việc. Phần lớn thời gian còn lại nằm ở những lớp ít được nhìn thấy hơn như: nghiên cứu, phát triển ý tưởng, xây dựng quy trình, chuẩn bị dữ liệu, chọn lọc kết quả, kiểm soát chất lượng và hoàn thiện thành phẩm.

Con số 30% dĩ nhiên không phải công thức áp dụng cho mọi dự án, nhưng lại cho thấy một khác biệt quan trọng trong cách nhìn về AI production. Giá trị không nằm ở thao tác nhập câu lệnh, mà ở khả năng biến một brief thành hình ảnh đủ rõ về thông điệp, đủ chính xác về nhận diện và đủ ổn định để đi qua nhiều vòng chỉnh sửa mà không mất kiểm soát.

Bởi vậy, sự xuất hiện của AI không khiến Director, Art Director, DOP, Producer hay Online Artist biến mất khỏi quy trình. Công việc của họ chỉ dịch chuyển sang những điểm khác. Khi một phần thao tác tạo hình được rút ngắn, giá trị của con người ngày càng nằm ở khả năng phán đoán: phương án nào đáng để phát triển, chi tiết nào cần giữ lại, sai lệch nào phải xử lý và khi nào một hình ảnh đã đủ đúng để đi tiếp.

Đây cũng là nơi khoảng cách giữa nội dung AI dành cho mạng xã hội và một production thương mại trở nên rõ ràng hơn. Với social content, một hình ảnh có thể hoàn thành nhiệm vụ nếu đủ mới, đủ nhanh và phù hợp với nhịp nội dung. Nhưng khi bước vào một chiến dịch lớn, tiêu chuẩn không còn dừng ở việc hình ảnh có bắt mắt hay không. Thành phẩm còn phải tuân thủ nhận diện thương hiệu, giữ được sự nhất quán giữa nhiều cảnh, chịu được các vòng chỉnh sửa và quan trọng hơn, đủ an toàn để xuất hiện trước công chúng dưới tên của thương hiệu.

Theo anh Duy, vì thế, một trong những thách thức đầu tiên của AI production đôi khi không nằm ở bản thân công nghệ. Nó nằm ở việc production house, agency và client có cùng hiểu cách dự án sẽ được triển khai hay không: AI được dùng ở phần nào, giới hạn nằm ở đâu, chất lượng thực tế có thể đạt tới mức nào và phần việc nào vẫn cần đến những phương pháp sản xuất khác. Khi những kỳ vọng ấy được thống nhất từ đầu, AI mới thực sự trở thành một phần của production thay vì chỉ là một lớp công nghệ được thêm vào giữa chừng.

Một khung hình đẹp từng là một trong những phần tốn nhiều công sức nhất của quá trình sản xuất. Ánh sáng phải được tính toán, bối cảnh phải được dựng, nhân vật phải được đặt đúng vào không gian và đôi khi chỉ vài giây hình ảnh cũng đòi hỏi một lượng lớn thời gian, thiết bị lẫn nhân lực phía sau. Với AI, khoảng cách ấy đang được rút ngắn đáng kể. Một bối cảnh vượt khỏi giới hạn vật lý, một nguồn sáng giàu chất điện ảnh hay cả một thế giới từng chỉ khả thi với ngân sách lớn giờ có thể được hình dung tương đối thuyết phục từ rất sớm.

Nhưng khi khả năng tạo ra hình ảnh bắt mắt dần trở nên phổ biến, “đẹp” cũng không còn là tiêu chuẩn đủ để phân biệt một sản phẩm thương mại. Phần khó bắt đầu dịch chuyển sang một câu hỏi khác: làm thế nào để cái đẹp ấy xuất hiện đúng người, đúng sản phẩm, đúng tinh thần thương hiệu và tiếp tục giữ được sự nhất quán từ cảnh đầu tiên đến cảnh cuối cùng.

Theo anh Duy, đây cũng là hai trong số những phần thường tiêu tốn nhiều thời gian nhất: giữ sự nhất quán và giữ đúng tinh thần mà thương hiệu đã lựa chọn. Một nhân vật có thể trông rất thuyết phục ở ảnh tĩnh nhưng bắt đầu thay đổi khi chuyển sang chuyển động. Biểu cảm và diễn xuất trở nên khó kiểm soát hơn khi trong khung hình có nhiều người. Ánh sáng, màu sắc, bối cảnh và cách thiết kế không gian cũng phải tiếp tục thuộc về cùng một thế giới qua hàng chục cảnh, thay vì mỗi khung hình đều đẹp nhưng lại đẹp theo một cách khác nhau.

Ngay cả khái niệm “chân thực” cũng không có một thước đo tuyệt đối. Có hình ảnh đủ thật với người này nhưng vẫn tạo cảm giác nhân tạo với người khác. Vì thế, mục tiêu của production không đơn giản là đẩy hình ảnh đến mức giống đời thực nhất có thể, mà phải xác định kiểu chân thực nào phù hợp với câu chuyện và ngôn ngữ hình ảnh mà thương hiệu đang theo đuổi.

Bài toán trở nên khó hơn nữa khi sản phẩm thực sự bước vào khung hình. Anh Duy lấy ví dụ một cảnh quảng cáo bia với bốn hoặc năm talent cùng cầm sản phẩm. AI có thể dựng được bố cục và chuyển động tương đối thuyết phục, nhưng chỉ cần nhìn kỹ hơn, những chi tiết rất nhỏ như chữ trên nhãn, sắc độ bao bì, logo hay tỷ lệ của chai vẫn có thể sai lệch. Khi đó, phần việc lại quay về bàn của Online Artist để thay thế sản phẩm, chỉnh sửa hình ảnh và kiểm tra từng khung hình trước khi bàn giao.

Nếu cảnh có nhiều nhân vật, mức độ kiểm soát còn phức tạp hơn. Một yêu cầu tưởng như rất nhỏ từ agency, chẳng hạn thay đổi biểu cảm của riêng một talent, hạ cánh tay xuống một chút hay chỉnh cách những ngón tay đang giữ sản phẩm, có thể trở thành một bài toán khó. Bởi mục tiêu không phải tạo lại một hình ảnh mới, mà là sửa đúng chi tiết cần sửa trong khi giữ nguyên tất cả những gì đã được duyệt xung quanh nó.

Đó là lý do anh Duy phân biệt khá rõ giữa “đẹp” và “đúng”. AI có thể giúp rút ngắn đáng kể quãng đường để đi đến một hình ảnh đẹp, nhưng từ đẹp đến đúng ý client vẫn là một hành trình khác. Có những trường hợp, thời gian dành cho việc sửa một phương án đã có còn dài hơn việc quay lại và xây dựng từ đầu một hướng mới.

Bởi “đúng” trong quảng cáo không đơn giản là một khung hình không có lỗi kỹ thuật. Nó phải đúng với brief, đúng tinh thần hình ảnh, đúng sản phẩm, đúng hệ thống nhận diện và quan trọng hơn, tạo ra đúng cảm giác mà thương hiệu muốn để lại. Khi tất cả những điều ấy cùng tồn tại trong một khung hình, cái đẹp mới thực sự trở thành một phần của lời giải thay vì chỉ là thứ gây ấn tượng ở cái nhìn đầu tiên.

Khả năng tạo ra gần như vô hạn cũng mở thêm một nghịch lý khác. Khi biết rằng chỉ cần thêm một lần thử là có thể xuất hiện một phương án mới, quá trình lựa chọn rất dễ kéo dài. Một phiên bản đã tốt vẫn có thể bị đặt cạnh câu hỏi “liệu cái tiếp theo có tốt hơn không?”, và từ đó đội ngũ bị cuốn vào một chuỗi thử nghiệm không có điểm dừng rõ ràng.

Để tránh điều này, Flex Films và XELF AI xác định tiêu chí trước khi bắt đầu tạo hình. Mỗi cảnh được làm rõ về mục tiêu nội dung, cảm xúc và vai trò trong câu chuyện, để khi bước vào quá trình duyệt, câu hỏi không còn là “hình nào đẹp nhất?” mà là “hình nào đúng nhất với điều cảnh này cần làm?”. Trong cách đánh giá ấy, cái đẹp không biến mất, mà được đặt bên trong một tiêu chuẩn lớn hơn về sự phù hợp.

Số phương án đưa ra để lựa chọn vì vậy cũng được giữ ở mức vừa đủ. Thay vì đặt trước mặt các bên hàng chục hình ảnh có thể khiến quyết định càng trở nên khó khăn, mỗi cảnh thường chỉ giữ lại khoảng ba đến năm hướng đủ rõ để tiếp tục thảo luận. Những phiên bản có thị giác hấp dẫn nhưng đi lệch khỏi câu chuyện vẫn có thể được lưu lại như tài liệu tham chiếu, nhưng không tiếp tục bước vào quá trình dựng.

Khi công nghệ luôn có thể tạo thêm một phương án nữa, khả năng dừng lại đúng lúc trở thành một phần của năng lực sáng tạo. Bởi đôi khi, điều khó nhất không còn là làm thế nào để tạo ra thêm một hình ảnh đẹp, mà là nhận ra hình ảnh nào đã đủ đúng để câu chuyện có thể tiếp tục đi về phía trước.

Trong quy trình của XELF AI, có một nguyên tắc được giữ khá chặt: khung hình tĩnh chưa được duyệt thì chưa phát triển chuyển động. Nhìn từ bên ngoài, cách làm này có thể tạo cảm giác chậm hơn kỳ vọng rằng đã dùng AI thì mọi thứ phải diễn ra thật nhanh. Nhưng chính việc dừng lại ở từng lớp như vậy giúp ê kíp tránh mang một sai lệch nhỏ đi sâu hơn vào những công đoạn ngày càng tốn thời gian và nguồn lực.

Bởi khi hình ảnh đã bước sang chuyển động, bài toán không còn nằm ở một khung hình riêng lẻ. Chi phí xử lý tăng lên, thời gian tạo hình kéo dài hơn và khối lượng hậu kỳ cũng lớn dần theo mỗi lần chỉnh sửa. Nếu gương mặt nhân vật vẫn chưa ổn định, ánh sáng còn lệch, bố cục chưa được chốt hay bối cảnh vẫn thay đổi giữa các phương án, việc cố đi tiếp chỉ khiến những vấn đề ấy được mang sang một lớp phức tạp hơn. Đến lúc phải quay lại sửa từ đầu, cái giá của một quyết định chưa đủ chắc thường lớn hơn nhiều.

Vì thế, khi được hỏi đâu là những yếu tố ít được nhắc tới nhưng lại ảnh hưởng mạnh đến chất lượng của một TVC sử dụng AI, anh Duy không chọn model hay prompt. Hai điều anh nhấn mạnh là chất lượng dữ liệu đầu vào và kỷ luật trong quá trình kiểm duyệt.

AI chỉ có thể giữ được sự nhất quán khi những gì được đưa vào đủ rõ ràng để làm điểm tựa. Hình ảnh nhân vật cần đủ góc độ, sản phẩm phải được chuẩn hóa về màu sắc và tỷ lệ, còn các tài sản nhận diện của thương hiệu phải thống nhất ngay từ đầu. Nếu dữ liệu tham chiếu đã thiếu, sai màu hay mâu thuẫn với nhau, những sai lệch ấy hiếm khi tự biến mất ở các bước sau. Ngược lại, chúng có thể tiếp tục được khuếch đại khi hình ảnh chuyển sang chuyển động rồi đi vào hậu kỳ.

Phía sau lớp dữ liệu ấy còn là một phần việc mà người xem gần như không bao giờ nhìn thấy: quản lý toàn bộ những phiên bản đã được tạo ra trong suốt quá trình sản xuất. Nếu production truyền thống vốn đã quen với lịch quay, ngân sách và các phiên bản dựng, AI production bổ sung thêm nhiều lớp thông tin mới: bộ dữ liệu của talent, mô hình được tinh chỉnh cho thương hiệu, thông số tạo hình, lịch sử câu lệnh, từng phiên bản của mỗi cảnh và cả chi phí phát sinh qua mỗi lần xử lý.

Những thứ nghe có vẻ rất kỹ thuật này lại quyết định khả năng ê kíp có thể quay trở lại đúng một phương án đã được duyệt hay không. Chỉ một thay đổi nhỏ cũng cần được ghi nhận để biết nó xuất hiện từ đâu, đã tác động đến những phần nào và liệu kết quả ấy có thể được tái tạo khi cần chỉnh sửa. Nếu mất dấu giữa hàng loạt phiên bản, vấn đề không chỉ là mất thêm thời gian tìm kiếm. Trong một số trường hợp, ê kíp thậm chí có thể không tái hiện chính xác được hình ảnh mà client đã duyệt trước đó.

Nghịch lý của AI production nằm ở chính điểm này: càng mở rộng khả năng sáng tạo, phần tổ chức phía sau càng phải thu hẹp khoảng trống cho sự ngẫu nhiên. Công nghệ cho phép đội ngũ thử nhanh hơn, tạo nhiều hơn và đi qua nhiều khả năng hơn trong cùng một khoảng thời gian. Nhưng nếu tốc độ ấy không được đặt bên trong một quy trình đủ chặt, nó cũng có thể khiến sai lệch được tạo ra và nhân lên nhanh không kém.

Vì vậy, kỷ luật production không trở nên cũ kỹ khi AI xuất hiện. Trái lại, chính những lớp tưởng như ít hấp dẫn nhất - chuẩn hóa dữ liệu, khóa từng giai đoạn, lưu lại phiên bản và kiểm soát những gì đã được duyệt - mới giúp khả năng gần như vô hạn của công nghệ đi vào một quy trình đủ ổn định để thương hiệu có thể tin tưởng. Khi AI khiến việc tạo ra hình ảnh trở nên nhanh hơn, giá trị của một production house lại càng nằm ở khả năng biết điều gì phải được kiểm soát trước khi tốc độ bắt đầu phát huy tác dụng.

Theo anh Duy, một trong những thay đổi rõ nhất trong vai trò của Executive Producer xuất hiện ngay từ lúc brief được gửi tới. Trước đây, nhiều dự án có thể nhanh chóng được đặt vào một quy trình sản xuất tương đối quen thuộc. Với AI, lựa chọn đầu tiên lại trở thành một quyết định mang tính chiến lược hơn: dự án nên được thực hiện hoàn toàn bằng AI, kết hợp AI với quay thật, hay vẫn đi theo production truyền thống và chỉ đưa công nghệ vào một vài công đoạn phù hợp.

Ba hướng đi ấy có thể cùng sử dụng những công cụ tương tự, nhưng kéo theo cách phân bổ ngân sách, thời gian, cấu trúc ê kíp và mức độ rủi ro rất khác nhau. Vì thế, câu hỏi không còn là “có thể dùng AI ở đâu?”, mà là “đưa AI vào đâu thì thực sự có ích cho dự án?”

Không phải ý tưởng càng giàu trí tưởng tượng thì càng cần Full AI. Những cảnh phụ thuộc nhiều vào diễn xuất tinh tế, tương tác phức tạp giữa talent và sản phẩm hoặc đòi hỏi khả năng kiểm soát rất cao đôi khi vẫn phù hợp hơn với quay thật. Ngược lại, những bối cảnh khó tiếp cận, thế giới không tồn tại ngoài đời hay các hiệu ứng từng đòi hỏi lượng lớn 3D và CGI có thể trở thành nơi AI tạo ra lợi thế rõ rệt hơn.

TVC Vinamilk FM100 là một ví dụ anh Duy nhắc đến khi nói về cách tiếp cận Hybrid AI. Trong dự án này, XELF AI ứng dụng công nghệ cho phần bối cảnh và hình ảnh đàn bò trên đồng cỏ, trong khi những lớp hình ảnh còn lại vẫn được xây dựng cùng production truyền thống.

TVC Vinamilk FM100

Hybrid AI Background by XELF AI kết hợp Production Shooting, mở ra không gian hình ảnh sống động và linh hoạt hơn trong từng khung hình

Điểm đáng chú ý không nằm ở việc AI đã thay thế được bao nhiêu phần việc. Quan trọng hơn là những hình ảnh chưa thực sự tồn tại trên trường quay đã bắt đầu ảnh hưởng đến cách trường quay được chuẩn bị ngoài đời thật. Phần bối cảnh tạo bằng AI được tính toán từ trước để đội ngũ mỹ thuật biết set thật cần dựng đến đâu, talent nên đứng và di chuyển như thế nào, ánh sáng trên trường quay phải được thiết kế theo hướng nào. Tất cả nhằm đảm bảo khi bước vào khâu ghép hình, footage quay thật và thế giới được tạo thêm phía sau vẫn có thể thuộc về cùng một không gian.

Theo chia sẻ của anh Duy, trong điều kiện cụ thể của FM100, cách kết hợp này giúp thời gian hậu kỳ dự kiến giảm từ khoảng bốn tuần xuống còn hai tuần so với phương án dựng toàn bộ bối cảnh và đàn bò bằng 3D, CGI. Nhưng anh cũng lưu ý đây không phải một con số có thể áp dụng cho mọi AI production. Công nghệ chỉ tạo ra hiệu quả khi được đặt đúng vào phần việc mà nó có lợi thế, dữ liệu đầu vào được chuẩn bị đủ kỹ và các bên đã thống nhất từ sớm về chất lượng thành phẩm có thể đạt tới.

Nhìn từ đó, câu hỏi “AI có nhanh hơn không?” trở nên ít quan trọng hơn câu hỏi “AI đang giải quyết điều gì cho dự án?”. Có lúc giá trị nằm ở việc rút ngắn thời gian hậu kỳ. Có lúc nó mở ra một bối cảnh gần như không thể quay thật. Có dự án AI chỉ cần xuất hiện ở những công đoạn cuối, trong khi một dự án khác lại phải đưa công nghệ vào ngay từ lúc phát triển ý tưởng để toàn bộ cách sản xuất phía sau có thể được tính toán theo.

Bởi vậy, lựa chọn cách sản xuất không đơn thuần là một quyết định kỹ thuật. Nó cũng là một phần của tư duy sáng tạo. Chọn đúng cách để tạo ra một thế giới đôi khi quan trọng không kém việc chọn đạo diễn, chọn bối cảnh hay quyết định câu chuyện sẽ được kể như thế nào. Và trong một production có AI, biết khi nào nên dùng công nghệ, dùng đến đâu và khi nào không cần dùng có lẽ cũng là một phần của năng lực làm nghề.

Cùng với tốc độ phát triển của AI là một kỳ vọng khá tự nhiên từ thị trường: nếu máy có thể tạo ra hình ảnh nhanh hơn, production hẳn cũng phải rẻ hơn. Ở một số trường hợp, điều đó đúng. Nhưng khi bước vào một sản phẩm thương mại, bài toán chi phí hiếm khi đơn giản đến mức chỉ cần thay một phần công việc của con người bằng công nghệ rồi phần ngân sách tương ứng sẽ biến mất.

AI có thể giúp giảm những khoản gắn với sản xuất vật lý như bối cảnh, studio, thiết bị, đạo cụ, hậu cần, di chuyển hay một phần nhân sự đoàn quay, tùy vào tính chất của từng dự án. Những cảnh trước đây cần lượng VFX lớn, khó tổ chức ngoài đời thật hoặc quá phức tạp về mặt hậu cần cũng có thể được giải quyết theo một hướng nhẹ hơn.

Nhưng phần ngân sách được tiết kiệm ở một đầu thường sẽ xuất hiện dưới một hình thức khác ở đầu còn lại. Thời gian và nguồn lực chuyển sang phát triển ý tưởng, định hướng hình ảnh, chuẩn hóa dữ liệu, thử nghiệm nhiều phương án, xây dựng quy trình và những nhân sự đủ kinh nghiệm để kiểm soát kết quả. Bên cạnh đó còn là chi phí cho năng lực xử lý, nền tảng đám mây, lượt tạo hình, cũng như những công đoạn vẫn cần đến 3D, CGI hoặc hậu kỳ truyền thống để đưa hình ảnh lên tiêu chuẩn có thể phát hành.

Vì thế, với những dự án có nhiều nhân vật, yêu cầu cao về tính nhất quán hoặc trải qua nhiều vòng chỉnh sửa, AI production chưa chắc rẻ hơn cách làm truyền thống. Anh Duy cũng thận trọng với kỳ vọng rằng một TVC chất lượng cao có thể được hoàn thành chỉ trong năm hay bảy ngày nhờ AI. Công nghệ có thể rút ngắn một số bước, nhưng không thể xóa đi khoảng thời gian cần thiết để phát triển câu chuyện, lựa chọn hình ảnh, tiếp nhận phản hồi và đưa thành phẩm qua đủ các vòng hoàn thiện.

Giá trị đáng chú ý hơn của AI, theo anh, đôi khi không nằm ở việc giảm bao nhiêu tiền hay tiết kiệm bao nhiêu ngày, mà ở khả năng giúp thương hiệu nhìn thấy ý tưởng sớm hơn.

Trước đây, nhiều concept trong giai đoạn đầu chủ yếu tồn tại dưới dạng storyboard, treatment hoặc những hình ảnh tham chiếu rời rạc. Client và agency vì thế phải đưa ra những quyết định quan trọng khi vẫn còn một khoảng cách khá lớn giữa điều đang được trình bày và hình dung về thành phẩm cuối cùng. AI có thể thu hẹp khoảng cách ấy bằng cách đưa ý tưởng đến gần với hình ảnh hoàn chỉnh hơn ngay từ sớm, để các bên có cơ hội thử nghiệm, nhận ra những điểm chưa ổn và đánh giá tính khả thi trước khi phần ngân sách lớn nhất thực sự được đưa vào production.

Điều này đặc biệt có ý nghĩa với những ý tưởng từng bị bỏ qua chỉ vì quá khó hình dung hoặc quá tốn kém để dựng thử. Khi một thế giới, một bối cảnh hay một cách xử lý hình ảnh có thể được nhìn thấy ở dạng tương đối cụ thể, quyết định không còn hoàn toàn dựa trên việc mọi người có cùng tưởng tượng ra một điều hay không. Client và agency có thêm cơ sở để biết hướng nào đáng để theo đuổi, đâu là giới hạn cần tính đến và liệu ý tưởng có đủ thuyết phục để tiếp tục đầu tư hay không.

Tuy nhiên, khả năng nhìn thấy nhiều hơn cũng đi kèm một rủi ro quen thuộc của AI: càng dễ tạo thêm phương án, quá trình cân nhắc càng dễ kéo dài. Nếu tiêu chí chưa được xác định rõ ngay từ đầu, mỗi phiên bản mới có thể mở ra thêm một câu hỏi thay vì giúp dự án tiến gần hơn đến câu trả lời. Lúc ấy, công nghệ vốn được kỳ vọng giúp ra quyết định nhanh hơn lại có thể khiến các bên mắc kẹt trong một chuỗi lựa chọn gần như không có điểm dừng.

Vì thế, kỳ vọng về chất lượng cần được thống nhất từ rất sớm. Hình ảnh AI đang được dùng để giúp mọi người hình dung ý tưởng, hay đã là một phiên bản gần với thành phẩm cuối? Với ngân sách và thời gian hiện có, khoảng cách giữa hình ảnh trình bày ban đầu và sản phẩm có thể bàn giao sẽ còn bao xa? Những phần nào AI có thể đảm nhiệm, và phần nào vẫn cần quay thật hoặc được hoàn thiện bằng những phương pháp khác?

Khi những giới hạn ấy được nói rõ ngay từ đầu, AI mới thực sự giúp production giảm bớt rủi ro. Bởi đôi khi, giá trị lớn nhất của công nghệ không nằm ở việc làm cho một dự án rẻ hơn, mà ở việc giúp các bên nhìn thấy sớm hơn mình đang chuẩn bị bỏ tiền cho điều gì.

AI có thể làm nhẹ đi một số phần việc vốn phụ thuộc nhiều vào thao tác vật lý hoặc lặp lại, nhưng theo anh Duy, điều đó không đồng nghĩa vai trò của con người trong production trở nên nhỏ hơn. Thứ đang thay đổi rõ hơn là nơi công sức được đặt vào.

Trong một production truyền thống, lượng lớn nguồn lực được dành cho việc tạo ra footage: dựng bối cảnh, điều phối đoàn quay, chuẩn bị thiết bị, ánh sáng, diễn viên và hàng loạt công việc hậu cần phía sau. Khi AI có thể đảm nhiệm một phần quá trình tạo hình, sức lao động không biến mất mà dịch chuyển sang những quyết định khác: cảnh nào thực sự cần được tạo, hướng nào đáng để phát triển, phương án nào phục vụ câu chuyện tốt nhất và khi nào đã đến lúc ngừng thử thêm để đưa dự án đi tiếp.

Vai trò của đạo diễn vì thế cũng không mất đi khi máy quay xuất hiện ít hơn. Nếu trước đây họ trực tiếp làm việc với diễn viên, camera, ánh sáng và những giới hạn của một bối cảnh có thật, thì khi AI tham gia sâu hơn, phạm vi cần kiểm soát lại rộng ra. Nhiều thành phần trong khung hình có thể chưa từng tồn tại ngoài đời, nhưng vẫn phải cùng tuân theo một logic về không gian, ánh sáng, chuyển động và cảm xúc. Công nghệ có thể mở ra rất nhiều khả năng, nhưng không tự biết khả năng nào xứng đáng trở thành một phần của câu chuyện.

Công việc của Producer cũng thay đổi theo cách tương tự. Ngoài con người, ngân sách và thời gian, họ còn phải quyết định phương án sản xuất, thiết kế quy trình, quản lý dữ liệu và theo dõi hàng loạt phiên bản được tạo ra trong suốt dự án. Khi một lựa chọn ở đầu quy trình có thể ảnh hưởng đến nhiều lớp phía sau, khả năng nhìn toàn cảnh và đưa ra quyết định sớm trở nên quan trọng hơn.

Với AI Artist, anh Duy cho rằng vai trò này cũng khó có thể dừng lại ở việc vận hành một công cụ hay viết được câu lệnh tốt. Model sẽ tiếp tục thay đổi, giao diện ngày càng dễ sử dụng và những kỹ thuật từng chỉ một nhóm nhỏ nắm được rồi cũng sẽ dần phổ biến. Khi thao tác không còn là rào cản lớn, giá trị phải đến từ việc hiểu rộng hơn về điện ảnh, bố cục, ánh sáng, chuyển động, thương hiệu và cách một production thực sự vận hành.

Trong cách hình dung ấy, AI Artist tương lai ngày càng gần với một Creative Technologist: người có khả năng đứng giữa sáng tạo và công nghệ, nhưng quan trọng hơn là biết công nghệ nên xuất hiện ở đâu để nâng đỡ ý tưởng, thay vì để chính công nghệ trở thành ý tưởng.

Điều này đặc biệt rõ khi đi đến thứ khó định lượng nhất của một TVC: cảm xúc. AI có thể tạo ra nguyên liệu hình ảnh, nhưng bản thân một khung hình gây ấn tượng chưa đủ để hình thành câu chuyện. Cảm xúc chỉ xuất hiện khi kịch bản, biểu cảm, nhịp dựng, âm nhạc, thiết kế âm thanh và cả những khoảng lặng cùng hướng về một chủ đích. Một cảnh có thể rất đẹp về mặt thị giác nhưng vẫn trôi qua nếu nó không kết nối được với điều thương hiệu muốn nói và lý do người xem nên quan tâm.

Sau cùng, cuộc trò chuyện về AI lại quay về một nguyên tắc vốn không mới trong nghề làm phim: công nghệ có thể thay đổi cách hình ảnh được tạo ra, nhưng ý nghĩa của hình ảnh vẫn phụ thuộc vào cách con người đặt nó vào một câu chuyện.

Tốc độ phát triển của AI video khiến lợi thế về công cụ có thể được san bằng rất nhanh. Model mới liên tục xuất hiện, thao tác ngày càng đơn giản và những kỹ thuật hôm nay còn được xem là đặc biệt có thể trở thành tính năng phổ thông chỉ sau vài tháng. Vì thế, theo anh Duy, một production house khó có thể xây dựng lợi thế lâu dài chỉ bằng việc biết nhiều công cụ hơn hay tạo hình nhanh hơn người khác.

Khoảng cách bền vững hơn nằm ở những thứ mất nhiều thời gian hơn để tích lũy: một quy trình đủ chặt để giữ chất lượng qua nhiều dự án, khả năng hiểu thương hiệu và chuyển brief thành ngôn ngữ hình ảnh phù hợp, cùng kinh nghiệm để nhận ra vấn đề trước khi nó trở thành một sai lệch đắt giá ở cuối quá trình.

Đó cũng là nơi các production house truyền thống có thể mang theo một lợi thế đáng kể khi bước vào AI. Họ đã quen với việc nhiều bộ phận phải vận hành cùng nhau, hiểu một quyết định của đạo diễn có thể ảnh hưởng đến mỹ thuật, quay phim hay hậu kỳ ra sao, biết cách xử lý những vòng chỉnh sửa và quan trọng hơn, đã quen với trách nhiệm đưa một ý tưởng từ trên giấy đến một sản phẩm hoàn chỉnh có thể bàn giao cho khách hàng.

Xa hơn năng lực kỹ thuật là câu chuyện về niềm tin. Công nghệ thay đổi nhanh đến mức client khó có thể tự đánh giá hết giới hạn của từng model hay từng cách triển khai. Điều họ cần không chỉ là một đội ngũ có thể tạo ra hình ảnh đẹp, mà là một đối tác có thể nói rõ điều gì khả thi, điều gì chưa nên làm, rủi ro nằm ở đâu và nếu kết quả đi lệch thì sẽ xử lý bằng cách nào.

Một production house có thể tạo ra hình ảnh gây ấn tượng nhưng không kiểm soát được các phiên bản, quá trình chỉnh sửa hay quyền sử dụng vẫn khó trở thành đối tác đáng tin cậy cho những chiến dịch lớn. Bởi một sản phẩm thương mại không kết thúc ở khoảnh khắc hình ảnh trông đủ đẹp trên màn hình. Nó còn phải đủ rõ ràng về quyền sử dụng và đủ an toàn để thương hiệu thực sự có thể đưa ra công chúng.

TVC Comfort Pure - Thơm Sang Thanh Nhã

AI VFX: XELF AI
Online: Supercomp

Vì thế, những vấn đề pháp lý cũng trở thành một phần của định nghĩa về một hình ảnh “dùng được”. Dữ liệu của talent, hình ảnh tham chiếu, tài sản thương hiệu, quyền sở hữu trí tuệ hay nội dung được tạo bằng AI đều cần được kiểm soát trước khi phát hành. Một khung hình có thể hoàn thiện về mặt thị giác nhưng vẫn chưa phải một tài sản quảng cáo nếu nhãn hàng chưa thể yên tâm sử dụng nó trong thực tế.

Với anh Duy, một hình ảnh chỉ thực sự trở thành sản phẩm truyền thông khi nó giải quyết được bài toán của thương hiệu. Vẻ đẹp hay độ phức tạp về kỹ thuật là những phần dễ nhìn thấy nhất, nhưng phía sau vẫn còn thông điệp, cảm xúc, sự nhất quán, tính pháp lý và khả năng hoạt động đúng trong bối cảnh mà hình ảnh ấy được tạo ra để phục vụ.

Nhìn từ hậu trường, AI production vì thế không phải câu chuyện về việc máy móc đã giúp con người làm ít đi bao nhiêu. Công sức chỉ đang rời khỏi một số thao tác vật lý để đi vào những lớp khó nhìn thấy hơn: đọc brief kỹ hơn, chuẩn bị dữ liệu tốt hơn, chọn đúng phương án sản xuất từ sớm, giữ sự nhất quán qua nhiều cảnh, kiểm soát hàng loạt phiên bản và liên tục lựa chọn giữa vô số khả năng mà công nghệ có thể đưa ra.

AI càng khiến việc tạo hình trở nên dễ dàng, giá trị của khả năng lựa chọn càng được đẩy lên cao. Khi một hình ảnh mới luôn có thể xuất hiện sau thêm một lần thử, khoảng cách giữa người biết sử dụng công cụ và người có khả năng làm production không còn nằm ở câu hỏi “có tạo được hay không?”. Nó nằm ở việc có biết điều gì đáng để tạo, điều gì cần được giữ lại, khi nào nên dừng và cuối cùng, ai sẽ chịu trách nhiệm cho thứ xuất hiện trước công chúng.

Và có lẽ khi AI thực sự trở thành một phần trưởng thành của production, công nghệ cũng không cần là điều đầu tiên người xem nhận ra. Nếu thế giới trên màn hình đủ thuyết phục, câu chuyện đủ rõ và cảm xúc đủ tự nhiên, AI có thể lùi lại phía sau như bất kỳ công cụ nào khác của nghề làm phim. Điều ở lại với người xem sau cùng vẫn là câu chuyện mà con người đã chọn để kể.