Thay vì cải thiện chất lượng hình ảnh, nhiều mô hình AI lại chủ động mô phỏng độ nhiễu, ánh sáng kém và sai lệch thị giác để tăng tính chân thực.
Nano Banana Pro của Google có chất lượng hình ảnh khá chân thực. Ảnh: Mashable.
Những năm đầu của công nghệ tạo ảnh bằng trí tuệ nhân tạo (AI), các sản phẩm tạo ra thường dễ bị nhận diện là giả. Hình ảnh có quá nhiều ngón tay, chi tiết cơ thể méo mó hoặc ánh sáng phi thực tế từng là dấu hiệu nhận biết quen thuộc.
Tuy nhiên, giai đoạn đó đang dần khép lại. Các công cụ tạo ảnh bằng AI hiện nay ngày càng trở nên thuyết phục hơn, không phải bằng cách hoàn thiện mà bằng việc cố tình đưa vào những khiếm khuyết giống ảnh chụp thật.
Xu hướng của AI tạo ảnh
OpenAI ra mắt công cụ tạo ảnh DALL-E chưa đầy 5 năm trước. Phiên bản đầu tiên chỉ tạo được ảnh có độ phân giải 256 x 256 pixel, mang tính thử nghiệm nhiều hơn là ứng dụng thực tế. Đến DALL-E 2, độ phân giải được nâng lên 1.024 x 1.024 pixel, giúp hình ảnh trông chân thực hơn đáng kể. Dù vậy, các chi tiết vẫn còn những dấu hiệu bất thường, từ bề mặt thiếu sắc nét đến những vật thể khó lý giải về mặt thị giác.
Cùng thời điểm, Midjourney và Stable Diffusion cũng nhanh chóng thu hút sự chú ý của cộng đồng sáng tạo. Trong vài năm tiếp theo, các mô hình liên tục được cải tiến, giảm bớt lỗi hình học và nâng cao khả năng hiển thị văn bản. Tuy nhiên, phần lớn ảnh AI vẫn mang cảm giác “quá hoàn hảo”, với ánh sáng, bố cục và độ mịn giống tranh minh họa hơn là ảnh chụp đời thực.
Nhiều mô hình AI tạo ra các bức ảnh quá hoàn hảo so với thực tế. Ảnh: Bloomberg.
Xu hướng này đang thay đổi. Các nhà phát triển bắt đầu hướng tới chủ nghĩa hiện thực, với việc tái tạo những điểm không hoàn hảo vốn có trong ảnh chụp bằng thiết bị phổ thông, đặc biệt là camera điện thoại.
Trong nửa cuối năm 2025, Google giới thiệu mô hình tạo ảnh Nano Banana trong ứng dụng Gemini, sau đó tiếp tục nâng cấp với Nano Banana Pro. Theo mô tả của gã khổng lồ tìm kiếm, đây là mô hình hình ảnh chân thực nhất tính đến thời điểm hiện tại, với khả năng sử dụng kiến thức thực tế và hiển thị văn bản tốt hơn.
Điểm đáng chú ý là nhiều hình ảnh do mô hình này tạo ra mang đặc trưng rất giống ảnh chụp bằng smartphone, từ độ tương phản, phối cảnh cho đến cách xử lý ánh sáng và độ sắc nét.
Ảnh chụp từ camera điện thoại vốn có phong cách riêng. Do hạn chế về kích thước cảm biến và ống kính, smartphone phải dựa vào khả năng xử lý đa khung hình để cải thiện chất lượng ảnh. Điều này tạo ra những bức ảnh được tăng cường vùng tối, làm nổi bật chi tiết và tối ưu cho việc hiển thị trên màn hình nhỏ. Việc AI học theo phong cách này giúp hình ảnh trở nên quen thuộc hơn với người xem, từ đó giảm cảm giác giả tạo.
Nghịch lý ảnh chân thực
Google không phải là trường hợp duy nhất. Adobe Firefly cung cấp tùy chọn “tăng cường độ hình ảnh”, cho phép giảm độ bóng bẩy của ảnh AI để tiệm cận ảnh chụp thật. Meta cũng trang bị thanh trượt “tạo kiểu”, cho phép điều chỉnh mức độ chân thực.
Trong lĩnh vực video, các công cụ như Sora của OpenAI hay Veo của Google được sử dụng để tạo ra những đoạn clip mang chất lượng thấp, nhiễu hạt, mô phỏng hình ảnh từ camera an ninh, vốn đủ “xấu” để trở nên đáng tin.
Video được sản xuất nhờ AI ngày càng chân thực hơn. Ảnh: Bloomberg.
Theo nhận định của một số chuyên gia trong ngành nhiếp ảnh, việc AI mô phỏng những khiếm khuyết quen thuộc có thể giúp các mô hình tránh rơi vào “thung lũng kỳ lạ”, trạng thái khi hình ảnh gần giống thật nhưng vẫn tạo cảm giác bất an cho người xem. Thay vì tái tạo thực tại, AI chỉ cần bắt chước cách con người ghi lại khung hình với tất cả giới hạn và sai lệch vốn có.
Sự phát triển này đặt ra thách thức lớn về khả năng phân biệt thật giả. Khi hình ảnh AI ngày càng giống ảnh chụp thông thường, việc xác định nguồn gốc trở nên khó khăn hơn. Trước thực tế đó, tiêu chuẩn Content Credentials của C2PA đang dần được triển khai nhằm gắn chữ ký mã hóa cho hình ảnh, giúp truy vết nguồn gốc ngay từ thời điểm tạo ra.
Hiện nay, phần lớn ảnh chụp từ smartphone vẫn chưa được gắn thông tin xác thực, trong khi ranh giới giữa ảnh chỉnh sửa và ảnh tạo hoàn toàn bằng AI ngày càng mờ nhạt. Cho đến khi các tiêu chuẩn được triển khai đồng bộ trên phần cứng và nền tảng chia sẻ, người dùng vẫn cần giữ sự thận trọng cần thiết trước những hình ảnh trên không gian số.
Theo ZNews
