Tại sao hình ảnh AI của bạn có lỗi—và cách cải thiện chúng

Các mô hình tạo văn bản thành hình ảnh do AI điều khiển đã làm thay đổi nghệ thuật số và sáng tạo nội dung, cho phép bất kỳ người dùng nào, bất kể xuất thân của họ, tạo ra hình ảnh chất lượng cao, có thể tùy chỉnh chỉ bằng một vài từ trong một phần nhỏ thời gian so với một chuyên gia sử dụng các công cụ thiết kế hoặc ảnh cổ điển. 

Với những tiến bộ mạnh mẽ về công nghệ, sự sáng tạo được hỗ trợ bởi AI đang ngày càng trở thành một phần không thể thiếu trong quy trình làm việc của nhiều ngành công nghiệp khác nhau. Tuy nhiên, việc tạo ra một sản phẩm thương mại bằng AI không phải là việc nhấn nút kỳ diệu, vì hiệu ứng "voilà" của nó không phải lúc nào cũng mang lại kết quả hữu ích, đặc biệt là đối với những người dựa vào nó để đáp ứng các tiêu chuẩn nghệ thuật và thiết kế chuyên nghiệp. 

Trên thực tế, trong khi việc thành thạo viết lời nhắc—ngôn ngữ mà AI hiểu—là điều kiện chính để đạt được đầu ra phù hợp với tầm nhìn sáng tạo của một người, hình ảnh do AI tạo ra vẫn có thể có một số lỗi phổ biến gây khó chịu, ảnh hưởng không chỉ đến người mới bắt đầu mà cả những người sáng tạo dày dạn kinh nghiệm. Để khắc phục những vấn đề này thường đòi hỏi kiến ​​thức và kỹ năng bổ sung từ cả người dùng và nhà phát triển.

Dưới đây, tôi sẽ phác thảo những thách thức thường gặp nhất trong việc tạo hình ảnh AI và chia sẻ các giải pháp thực tế để giải quyết chúng.  

Sự phức tạp của kỹ thuật nhanh chóng 

Sự hấp dẫn cốt lõi của Tạo ảnh AI là chuyển đổi ý tưởng thành hình ảnh trong gần như ngay lập tức chỉ bằng cách sử dụng từ ngữ. Tuy nhiên, sự phức tạp của kỹ thuật nhanh chóng vẫn là một trong những rào cản quan trọng nhất đối với việc tạo ra hình ảnh có ý nghĩa. Ngay cả những thay đổi nhỏ trong cách diễn đạt cũng có thể dẫn đến những kết quả đầu ra khác nhau đáng kể. Cấu trúc nhắc nhở cũng có thể khác nhau giữa các mô hình, vì vậy những gì hiệu quả trong mô hình này có thể tạo ra kết quả kém trong mô hình khác. Việc thiếu chuẩn hóa trong ngôn ngữ nhắc nhở này thường buộc người dùng phải trải qua quá trình thử và sai. 

Thư viện và cơ sở dữ liệu nhắc nhở giúp giảm bớt sự phỏng đoán bằng cách cung cấp các nhắc nhở đã được kiểm tra trước mà người dùng có thể tham khảo hoặc sửa đổi khi cần. Trình xây dựng nhắc nhở trực quan cho phép người dùng nhập từ khóa theo cách có cấu trúc, chọn thuộc tính, điều chỉnh thanh trượt, v.v., giúp quá trình tạo nhắc nhở hiệu quả trở nên trực quan hơn. Việc học hỏi từ các nhắc nhở thành công do cộng đồng chia sẻ cũng rất có giá trị, vì những ví dụ thực tế này chứng minh những gì hiệu quả.  

Để cải thiện tính nhất quán, hướng dẫn cú pháp nhắc nhở chuẩn hóa đề xuất các phương pháp hay nhất để cấu trúc đầu vào từ khóa trên các mô hình khác nhau. Sử dụng mẫu nhắc nhở thúc đẩy kết quả dễ dự đoán hơn, giúp người dùng tạo nhiều hình ảnh với phong cách nhất quán. Các mô hình mới nổi như FLUX thân thiện với người dùng hơn nhìn chung, vì chúng được thiết kế để ít nhạy cảm hơn với sự phức tạp của nhắc nhở, cho phép người dùng tạo các cảnh phức tạp, mạch lạc từ các hướng dẫn đơn giản hơn.  

Sự không chính xác về mặt giải phẫu 

Do cách các mạng nơ-ron học từ các tập dữ liệu, các mô hình khuếch tán thực sự không hiểu giải phẫu học—chúng tạo ra hình ảnh dựa trên nhận dạng mẫu thay vì một khuôn khổ sinh học có cấu trúc. Ví dụ, AI không xem một bàn tay là một hợp thành từ năm ngón tay riêng biệt có thể khớp nối khác nhau. Thay vào đó, nó kết hợp các giá trị trung bình thống kê được thấy trên các hình ảnh đào tạo. Do đó, độ lệch so với tư thế hoặc góc mong đợi có thể gây ra sự biến dạng. Mặc dù các mô hình hiện đại đã được cải thiện đáng kể, nhưng các bất thường như ngón tay thừa, tỷ lệ khuôn mặt và cơ thể không tự nhiên, kết nối chi và vị trí khớp không thực tế hoặc mắt không đối xứng và lệch vẫn phổ biến. 

Tinh chỉnh các mô hình với LoRas (Công nghệ thích ứng cấp thấp) tập trung rõ ràng vào các tập dữ liệu giải phẫu giúp họ phát triển sự hiểu biết toàn diện hơn về cấu trúc con người. ControlNets, đặc biệt là những ControlNet sử dụng ước tính tư thế hoặc phát hiện cạnh (như bộ lọc Canny), cho phép AI tuân thủ các hướng dẫn giải phẫu. 

Các lời nhắc cụ thể tham chiếu đến các chi tiết cơ thể thực tế cũng có thể cải thiện độ chính xác về mặt giải phẫu của các hình được tạo ra. Hậu xử lý bằng các công cụ hiệu chỉnh nhận biết giải phẫu cho phép người dùng sửa các vùng bị lỗi mà không cần tạo lại toàn bộ hình ảnh. 

Sự không nhất quán về bản sắc giữa nhiều thế hệ 

Vì AI coi mỗi thế hệ là một quá trình độc lập, nên việc duy trì sự xuất hiện nhất quán của nhân vật trên nhiều hình ảnh vẫn là một thách thức, đặc biệt là đối với tác phẩm nghệ thuật kể chuyện hoặc theo loạt phim, nơi tính liên tục của nhân vật là rất quan trọng. Ngay cả khi sử dụng cùng một lời nhắc, những thay đổi tinh tế về đặc điểm khuôn mặt, trang phục hoặc phong cách có thể xuất hiện giữa các lần kết xuất. Vấn đề có thể trở nên rõ rệt hơn trong các thế hệ hàng loạt, nơi chất lượng và đặc điểm trực quan dao động không thể đoán trước.  

Đào tạo LoRA trên một tập hợp hình ảnh của một người hoặc vật thể cụ thể và sử dụng hình ảnh tham chiếu làm đầu vào có thể cải thiện điều kiện nhận dạng, tính nhất quán và tính đồng nhất. Các kỹ thuật nhúng và bộ điều hợp (như PuLID, IPAdapter, InstantID và EcomID) giúp bảo tồn các đặc điểm tính cách qua nhiều thế hệ. Khi độ chính xác của khuôn mặt là yếu tố quan trọng, các mô hình hoán đổi khuôn mặt hoặc xử lý hậu kỳ cung cấp sự tinh chỉnh được thiết kế riêng hơn, đảm bảo các đặc điểm chính vẫn giống hệt nhau từ thế hệ này sang thế hệ khác. 

Bối cảnh không nhất quán 

Nền do AI tạo ra dễ có thiết kế không thực tế, không nhất quán về mặt cấu trúc và ngữ cảnh, khiến hình ảnh trông kém chân thực. Ví dụ, phối cảnh có thể không đúng, hoặc ánh sáng và bóng tối có thể không khớp với chủ thể. Điều này xảy ra vì các mô hình khuếch tán coi nền là một yếu tố thứ cấp thay vì là một phần không thể thiếu của cảnh, dẫn đến các vấn đề về nhận thức chiều sâu, tương quan đối tượng và ngữ cảnh môi trường.  

Bản đồ độ sâu giúp các mô hình diễn giải các mối quan hệ không gian chính xác hơn, tạo điều kiện cho sự tích hợp thực tế hơn giữa tiền cảnh và hậu cảnh. Các hướng dẫn phối cảnh thực thi sự căn chỉnh hình học, giúp duy trì các cấu trúc kiến ​​trúc và điểm biến mất nhất quán. Chiếu sáng lại tập trung LoRa có thể học cách tạo ra ánh sáng và bóng tối cùng với hậu cảnh, đảm bảo phản xạ hoạt động tự nhiên trong toàn bộ cảnh. 

Việc tinh chỉnh các mô hình trên các tập dữ liệu có các thiết lập cụ thể (như cảnh quan đô thị, cảnh thiên nhiên hoặc không gian nội thất) có thể cải thiện tính chân thực của bối cảnh tổng thể. Hình ảnh nền tham chiếu cũng sẽ giúp neo thế hệ vào các thành phần trong thế giới thực.

Các vấn đề về hiển thị văn bản 

Được đào tạo chủ yếu trên dữ liệu trực quan, không phải ngôn ngữ có cấu trúc, AI gặp khó khăn trong việc tạo ra các từ và cụm từ dễ đọc trong hình ảnh. Văn bản có thể xuất hiện không đầy đủ, vô nghĩa, lộn xộn hoặc vô nghĩa, với phông chữ không đều hoặc vị trí không thẳng hàng. Khi có thể đọc được, nó vẫn có thể trông lệch về mặt phong cách hoặc hòa trộn một cách kỳ cục vào nền. 

Không giống như con người, hầu hết các mô hình AI không nhận dạng văn bản khác biệt với các yếu tố xung quanh, vì vậy chúng không xử lý văn bản như một thực thể riêng biệt. Thay vào đó, chúng xử lý chuỗi ký tự như một mẫu hình ảnh khác có hình dạng trừu tượng thay vì các ký hiệu ngữ nghĩa có ý nghĩa. 

Để cải thiện chất lượng hiển thị văn bản, các nhà nghiên cứu đào tạo các mô hình trên các tập dữ liệu văn bản chuyên biệt có chứa các ví dụ về kiểu chữ được gắn nhãn phù hợp giúp AI hiểu rõ hơn về hình thành chữ cái, căn chỉnh và khoảng cách. Che dấu nhận biết văn bản là một kỹ thuật hiệu quả khác khi các vùng trống được dành riêng cho văn bản trong quá trình tạo hình ảnh, cho phép tích hợp sạch hơn trong quá trình hậu xử lý. 

Thiếu kiểm soát đầu ra 

Mặc dù kết quả có thể ấn tượng về mặt thị giác, nhưng một hạn chế đáng kể của việc tạo hình ảnh AI bắt nguồn từ việc thiếu kiểm soát chính xác đối với đầu ra cuối cùng. Người dùng có thể gặp khó khăn khi hướng mô hình theo các phong cách cụ thể, đảm bảo tính chân thực hoặc tinh chỉnh các chi tiết nhỏ. Các lỗi phổ biến khác bao gồm các yếu tố bất ngờ trong cảnh, màu sắc phá vỡ bầu không khí và bố cục không nhất quán. Không giống như các nghệ sĩ con người, những người điều chỉnh theo ý định, AI hoạt động theo xác suất, đôi khi mang lại kết quả đáng ngạc nhiên hoặc không mong muốn. 

Các cơ chế điều khiển, chẳng hạn như ControlNets và LoRas, cho phép người dùng điều chỉnh cấu trúc thông qua tư thế, độ sâu hoặc hướng dẫn cạnh. Để điều khiển thẩm mỹ chính xác hơn, các mô hình tùy chỉnh được đào tạo theo các phong cách cụ thể có thể tăng cường đáng kể tính nhất quán trong chỉ đạo nghệ thuật. Ngoài ra, việc tham chiếu đến một hình ảnh cụ thể thông qua quá trình tạo hình ảnh sang hình ảnh giúp duy trì tính liên quan của đầu ra.

Các công cụ che mặt nạ và tô màu cho phép chỉnh sửa các phần cụ thể của hình ảnh mà không ảnh hưởng đến phần còn lại. Các công cụ xử lý hậu kỳ, chẳng hạn như bộ nâng cấp và bộ tăng cường, có thể thêm độ bóng cuối cùng vào đầu ra AI bằng cách tăng cường độ phân giải và độ rõ nét. 

Nhìn chung, AI vẫn chưa phát triển được cách diễn giải lời nhắc tinh vi và sắc thái hơn—một thách thức vẫn là một trong những thách thức cốt lõi để duy trì quyền kiểm soát. Nhiều mô hình có xu hướng diễn giải quá mức các hướng dẫn, cố gắng trích xuất các ý nghĩa sâu sắc hoặc nhiều lớp ở những nơi không có ý định. Mặc dù điều này nghe có vẻ thông minh, nhưng ngay cả một lời nhắc chi tiết cũng có thể tạo ra những kết quả không thể đoán trước. Ví dụ, AI có thể nhấn mạnh hoặc phát minh ra các yếu tố bất ngờ dựa trên các mối liên hệ mà nó đã học được. Nó làm tăng tính phức tạp của việc tạo lời nhắc, đòi hỏi người dùng phải thích nghi với cách mô hình "suy nghĩ" (không phải lúc nào cũng trực quan) và dành nhiều thời gian hơn để thử nghiệm với cách diễn đạt để đạt được kết quả mong muốn. 

. 

Hiểu được cách AI diễn giải dữ liệu trực quan—và nhận ra nơi AI có xu hướng không hoàn thành—cho phép đưa ra những lựa chọn thông minh hơn trong việc viết nhanh, sử dụng các chiến lược giải quyết vấn đề hiệu quả và lựa chọn đúng công cụ để giải quyết các lỗi thế hệ xảy ra. Cuối cùng, nó trao quyền cho người dùng làm việc với AI như một đối tác sáng tạo thay vì dựa vào may mắn hoặc xem những hạn chế về mặt kỹ thuật của AI là yếu tố quyết định trong việc tạo ra nội dung hữu ích phản ánh chính xác tầm nhìn của người sáng tạo.