Adobe giới thiệu công cụ VideoGigaGAN giúp nâng cấp chất lượng video gấp 8 lần

VideoGigaGAN có thể cải thiện độ phân giải video lên đến 8 lần mà không gây ra hiện tượng nhấp nháy hoặc các hiện tượng méo mó hình ảnh khác. Các nhà nghiên cứu của Adobe đã phát triển một mô hình GenAI mới có tên VideoGigaGAN, có khả năng nâng cấp video mờ lên gấp tám lần độ phân giải ban đầu. Được giới thiệu trong một bài báo được công bố vào ngày 18 tháng 4, Adobe tuyên bố VideoGigaGAN vượt trội so với các phương pháp Video Super Resolution (VSR) khác vì nó có thể cung cấp các chi tiết tinh tế hơn mà không làm xuất hiện bất kỳ ‘hiệu ứng lạ’ của AI trong cảnh quay.

GenAI, viết tắt của Generative AI, hay còn gọi là Trí tuệ nhân tạo tạo sinh, là một nhánh con của Trí tuệ nhân tạo (AI) có khả năng tạo ra dữ liệu mới, mô phỏng thực tế, và sáng tạo nội dung một cách độc đáo. Khác với các mô hình AI truyền thống tập trung vào việc phân tích và học hỏi từ dữ liệu hiện có, GenAI sử dụng các thuật toán tiên tiến để tự động tạo ra dữ liệu mới, mở ra vô số tiềm năng ứng dụng trong nhiều lĩnh vực khác nhau.

Đặc điểm nổi bật của GenAI:

  • Tạo ra dữ liệu mới: GenAI có thể tạo ra hình ảnh, văn bản, âm thanh, video và thậm chí cả mã code hoàn toàn mới, mô phỏng theo phong cách và nội dung mong muốn.
  • Mô phỏng thực tế: GenAI có khả năng mô phỏng các hiện tượng tự nhiên, tái tạo môi trường thực tế, và tạo ra các nhân vật ảo một cách sống động và chân thật.
  • Sáng tạo nội dung: GenAI có thể viết bài báo, sáng tác nhạc, thiết kế đồ họa, và thậm chí viết kịch bản phim một cách tự động, hỗ trợ con người trong các hoạt động sáng tạo.

Ứng dụng đa dạng của GenAI:

  • Nâng cao hiệu quả công việc: GenAI có thể tự động hóa các tác vụ tẻ nhạt, phân tích dữ liệu phức tạp, và đưa ra dự đoán chính xác, giúp con người tập trung vào những công việc sáng tạo và mang tính chiến lược hơn.
  • Phát triển sản phẩm mới: GenAI có thể tạo ra các mẫu sản phẩm mới, thiết kế giao diện, và tối ưu hóa trải nghiệm người dùng, giúp doanh nghiệp đẩy nhanh tốc độ phát triển sản phẩm và nâng cao khả năng cạnh tranh.
  • Tạo dựng nội dung hấp dẫn: GenAI có thể sản xuất nội dung quảng cáo, viết bài đăng blog, và tạo ra các video giải trí thu hút, giúp doanh nghiệp thu hút khách hàng và xây dựng thương hiệu hiệu quả.
  • Nâng cao chất lượng cuộc sống: GenAI có thể tạo ra các ứng dụng hỗ trợ giáo dục, phát triển y tế, và bảo vệ môi trường, góp phần nâng cao chất lượng cuộc sống con người.

GenAI là một công nghệ mới đầy tiềm năng, hứa hẹn mang đến những đột phá trong nhiều lĩnh vực. Tuy nhiên, việc phát triển và ứng dụng GenAI cũng cần đi kèm với những quy định đạo đức và trách nhiệm rõ ràng để đảm bảo lợi ích cho con người và xã hội.

Video Super Resolution (VSR) là gì?

Video Super Resolution (VSR) là một công nghệ sử dụng trí tuệ nhân tạo (AI) để nâng cấp độ phân giải video lên mức cao hơn so với độ phân giải gốc. Nhờ VSR, những video có độ phân giải thấp, mờ nhạt hoặc cũ có thể được cải thiện đáng kể về chất lượng hình ảnh, mang lại trải nghiệm xem video tốt hơn.

Cách thức hoạt động của VSR:

VSR sử dụng các thuật toán AI tiên tiến để phân tích nội dung videohọc hỏi các chi tiết trong hình ảnh. Sau đó, AI sẽ tạo ra các pixel mới để lấp đầy khoảng trống giữa các pixel hiện có, đồng thời cải thiện độ sắc nétgiảm thiểu hiện tượng nhiễu. Nhờ vậy, video được nâng cấp sẽ có độ phân giải cao hơn, chi tiết hơn và mượt mà hơn so với video gốc.

Ưu điểm của VSR:

  • Cải thiện chất lượng video: VSR có thể giúp video mờ nhạt trở nên sắc nét, rõ ràng hơn, mang lại trải nghiệm xem video tốt hơn.
  • Giữ nguyên nội dung gốc: VSR không thay đổi nội dung gốc của video, mà chỉ bổ sung thêm các chi tiết để nâng cao chất lượng hình ảnh.
  • Dễ sử dụng: VSR thường được tích hợp sẵn trong các phần mềm phát video hoặc trình duyệt web, giúp người dùng dễ dàng sử dụng mà không cần cài đặt thêm phần mềm.

Nhược điểm của VSR:

  • Kết quả không hoàn hảo: VSR không thể hoàn toàn tái tạo lại chi tiết gốc của video, do đó kết quả thu được có thể không hoàn hảo trong một số trường hợp.
  • Có thể làm tăng tải trọng hệ thống: VSR sử dụng AI để xử lý video, do đó có thể làm tăng tải trọng hệ thống, đặc biệt là trên các thiết bị cấu hình thấp.
  • Chỉ hoạt động hiệu quả với một số loại video: VSR hoạt động hiệu quả nhất với các video có độ phân giải thấp (như 480p, 720p) và ít nhiễu.

Nói một cách đơn giản, mạng sáng tạo đối nghịch/mạng đối nghịch tạo sinh (Generative Adversarial Networks – GANs) hoạt động hiệu quả trong việc nâng cấp hình ảnh tĩnh lên độ phân giải cao hơn, nhưng lại gặp khó khăn khi áp dụng tương tự cho video mà không gây ra hiện tượng nhấp nháy và các lỗi hình ảnh không mong muốn khác. Các phương pháp nâng cấp khác có thể tránh được điều này, nhưng kết quả thu được lại không sắc nét hoặc chi tiết bằng. VideoGigaGAN nhằm mục tiêu cung cấp những ưu điểm của cả hai phương pháp – chất lượng hình ảnh/video cao hơn của mô hình GAN, đồng thời giảm thiểu hiện tượng nhấp nháy hoặc méo mó trên các khung hình đầu ra.

Có thể bạn thích:  7 công cụ video AI tốt nhất để tối ưu hóa chất lượng video

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

Generative Adversarial Networks (GANs), dịch ra tiếng Việt là Mạng đối nghịch tạo sinh, là một kỹ thuật học máy tiên tiến sử dụng hai mạng thần kinh nhân tạo (neural network) đối đầu với nhau để tạo ra dữ liệu mới giống như dữ liệu thật.

GAN bao gồm hai thành phần chính:

    • Generative Model (Mô hình sinh thành): Mô hình này có nhiệm vụ tạo ra dữ liệu mới, chẳng hạn như hình ảnh, âm thanh, văn bản.
    • Discriminative Model (Mô hình phân biệt): Mô hình này có nhiệm vụ phân biệt dữ liệu thật và dữ liệu giả do mô hình sinh thành tạo ra.

Hai mô hình này hoạt động theo kiểu “chạy đua vũ trang”:

    • Mô hình sinh thành liên tục cải thiện khả năng tạo ra dữ liệu giả sao cho giống thật nhất có thể.
    • Mô hình phân biệt liên tục cải thiện khả năng phân biệt giữa dữ liệu thật và dữ liệu giả.

Qua quá trình “chạy đua” này, chất lượng dữ liệu giả tạo ra sẽ ngày càng được cải thiện, đến mức mô hình phân biệt cũng khó có thể phân biệt được nữa.

Bạn có thể xem một số ví dụ về thành quả của VideoGigaGAN với độ phân giải đầy đủ TẠI ĐÂY.

Trong các đoạn clip demo mà Adobe cung cấp, một số chi tiết nhỏ có vẻ hoàn toàn do AI tạo ra, chẳng hạn như kết cấu da và nếp nhăn trên ví dụ dưới đây. Tuy nhiên, kết quả tổng thể lại mang đến cảm giác tự nhiên một cách ấn tượng. Thật khó để nhận ra rằng trí tuệ nhân tạo đã được sử dụng để cải thiện độ phân giải.

Đây hiện chỉ là bản xem trước nghiên cứu, vì vậy không có gì đảm bảo Adobe sẽ cung cấp VideoGigaGAN cho người dùng thông qua các phần mềm Creative Cloud như Premiere Pro. Trước đó, công ty đã giới thiệu sơ bộ một thử nghiệm nâng cấp dựa trên khuếch tán riêng biệt, Dự án Res-Up, tại sự kiện MAX vào tháng 10 năm 2023, dự án này cũng cải thiện chất lượng của các đoạn GIF và video độ phân giải thấp. Không chỉ Adobe, cả MicrosoftNvidia cũng đã phát triển công nghệ nâng cấp VSR riêng của họ.

Vũ Thanh Mai

Change the world by being yourself

Similar Posts

Trả lời

Email của bạn sẽ không được hiển thị công khai. Các trường bắt buộc được đánh dấu *