Các nhà nghiên cứu tại Đại học Carnegie Mellon đã phát triển một phương pháp mới để tạo ra các hình ảnh 3D chất lượng cao từ một bức ảnh 2D duy nhất. Phương pháp này, được gọi là "3D-aware Diffusion Model", sử dụng trí tuệ nhân tạo (AI) để suy luận thông tin chiều sâu và hình dạng từ hình ảnh 2D, sau đó tạo ra một mô hình 3D chi tiết.
Phương pháp này có tiềm năng ứng dụng rộng rãi trong nhiều lĩnh vực, bao gồm thực tế ảo (VR), thực tế tăng cường (AR), trò chơi điện tử và thiết kế sản phẩm. Nó có thể giúp các nhà phát triển tạo ra nội dung 3D nhanh chóng và hiệu quả hơn, đồng thời giảm chi phí sản xuất.
Các nhà nghiên cứu đã công bố kết quả của họ trong một bài báo được trình bày tại Hội nghị Quốc tế về Thị giác Máy tính (ICCV) năm 2023. Họ cũng đã phát hành mã nguồn và dữ liệu của mình trên GitHub để cộng đồng nghiên cứu có thể sử dụng và phát triển thêm.
**Cách thức hoạt động**
3D-aware Diffusion Model hoạt động bằng cách sử dụng một mạng lưới thần kinh (neural network) được đào tạo trên một tập dữ liệu lớn gồm các hình ảnh 2D và mô hình 3D tương ứng. Mạng lưới này học cách ánh xạ từ hình ảnh 2D sang mô hình 3D, đồng thời suy luận thông tin chiều sâu và hình dạng bị thiếu.
Quá trình tạo mô hình 3D diễn ra theo hai giai đoạn:
1. **Giai đoạn khuếch tán (Diffusion stage):** Mạng lưới thần kinh tạo ra một bản đồ chiều sâu thô từ hình ảnh 2D. Bản đồ chiều sâu này cho biết khoảng cách của mỗi pixel trong hình ảnh đến camera.
2. **Giai đoạn tinh chỉnh (Refinement stage):** Mạng lưới thần kinh sử dụng bản đồ chiều sâu thô và hình ảnh 2D gốc để tạo ra một mô hình 3D chi tiết hơn. Giai đoạn này bao gồm việc thêm các chi tiết nhỏ, kết cấu và màu sắc vào mô hình 3D.
**Ưu điểm**
3D-aware Diffusion Model có một số ưu điểm so với các phương pháp tạo mô hình 3D từ hình ảnh 2D hiện có:
* **Chất lượng cao:** Phương pháp này tạo ra các mô hình 3D có chất lượng cao, với các chi tiết sắc nét và kết cấu chân thực.
* **Hiệu quả:** Nó có thể tạo ra các mô hình 3D nhanh chóng và hiệu quả, chỉ từ một bức ảnh 2D duy nhất.
* **Đa năng:** Phương pháp này có thể được sử dụng để tạo mô hình 3D từ nhiều loại hình ảnh 2D khác nhau, bao gồm ảnh chụp, tranh vẽ và ảnh chụp màn hình.
**Hạn chế**
Mặc dù 3D-aware Diffusion Model có nhiều ưu điểm, nhưng nó cũng có một số hạn chế:
* **Yêu cầu dữ liệu lớn:** Phương pháp này yêu cầu một tập dữ liệu lớn gồm các hình ảnh 2D và mô hình 3D tương ứng để đào tạo mạng lưới thần kinh.
* **Độ phức tạp tính toán:** Quá trình tạo mô hình 3D có thể đòi hỏi nhiều tài nguyên tính toán, đặc biệt đối với các mô hình 3D phức tạp.
**Tương lai**
3D-aware Diffusion Model là một bước tiến quan trọng trong lĩnh vực tạo mô hình 3D từ hình ảnh 2D. Nó có tiềm năng cách mạng hóa cách chúng ta tạo ra và tương tác với nội dung 3D. Các nhà nghiên cứu đang tiếp tục phát triển phương pháp này, với mục tiêu cải thiện chất lượng, hiệu quả và tính đa năng của nó.
AICloseAI
Các bài đăng từ chủ đề này sẽ được thêm vào bản tóm tắt email hàng ngày và nguồn cấp dữ liệu trang chủ của bạn.
Theo dõiTheo dõiXem tất cả AI
TechCloseTech
Các bài đăng từ chủ đề này sẽ được thêm vào bản tóm tắt email hàng ngày và nguồn cấp dữ liệu trang chủ của bạn.
Theo dõiTheo dõiXem tất cả Tech
Social MediaCloseSocial Media
Các bài đăng từ chủ đề này sẽ được thêm vào bản tóm tắt email hàng ngày và nguồn cấp dữ liệu trang chủ của bạn.
Theo dõiTheo dõiXem tất cả Social Media
Các “người sáng tạo nội dung” AI ngày càng khó nhận biết
Các nền tảng mạng xã hội đang bối rối.
bởi Robert HartClose
Robert Hart
Phóng viên AI
Các bài đăng từ tác giả này sẽ được thêm vào bản tóm tắt email hàng ngày và nguồn cấp dữ liệu trang chủ của bạn.
Theo dõiTheo dõiXem tất cả bởi Robert Hart
Ngày 7/6/2026, 12:00 PM UTC
Liên kết
Chia sẻ
Tặng
Aitana Lopez, hình đại diện AI của công ty sáng tạo The Clueless. | Ảnh: The Clueless
AICloseAI
Các bài đăng từ chủ đề này sẽ được thêm vào bản tóm tắt email hàng ngày và nguồn cấp dữ liệu trang chủ của bạn.
Theo dõiTheo dõiXem tất cả AI
TechCloseTech
Các bài đăng từ chủ đề này sẽ được thêm vào bản tóm tắt email hàng ngày và nguồn cấp dữ liệu trang chủ của bạn.
Theo dõiTheo dõiXem tất cả Tech
Social MediaCloseSocial Media
Các bài đăng từ chủ đề này sẽ được thêm vào bản tóm tắt email hàng ngày và nguồn cấp dữ liệu trang chủ của bạn.
Theo dõiTheo dõiXem tất cả Social Media
Các “người sáng tạo nội dung” AI ngày càng khó nhận biết
Các nền tảng mạng xã hội đang bối rối.
bởi Robert HartClose
Robert Hart
Phóng viên AI
Các bài đăng từ tác giả này sẽ được thêm vào bản tóm tắt email hàng ngày và nguồn cấp dữ liệu trang chủ của bạn.
Theo dõiTheo dõiXem tất cả bởi Robert Hart
Ngày 7/6/2026, 12:00 PM UTC
Liên kết
Chia sẻ
Tặng
Robert HartClose
Robert Hart
Các bài đăng từ tác giả này sẽ được thêm vào bản tóm tắt email hàng ngày và nguồn cấp dữ liệu trang chủ của bạn.
Theo dõiTheo dõiXem tất cả bởi Robert Hart
là một phóng viên tại The Verge có trụ sở tại London, chuyên đưa tin về mọi thứ liên quan đến AI và là Nghiên cứu sinh cao cấp của Tarbell. Trước đây, ông đã viết về sức khỏe, khoa học và công nghệ cho Forbes.
Đây là The Stepback, một bản tin hàng tuần phân tích một câu chuyện thiết yếu từ thế giới công nghệ. Để biết thêm về sự bối rối của AI, hãy theo dõi Robert Hart. The Stepback được gửi đến hộp thư đến của những người đăng ký vào lúc 8 giờ sáng ET. Đăng ký nhận The Stepback tại đây.
Khởi đầu
Ban đầu, các influencer AI tương đối dễ nhận biết – và dễ bỏ qua. Ngoài những đợt cường điệu thỉnh thoảng, chúng dường như không thay đổi nhiều về cách thức hoạt động của mạng xã hội. Những influencer ảo đầu tiên – Lil Miquela với mái tóc mái bằng và tàn nhang, Imma với mái tóc bob màu hồng kẹo cao su, và Shudu Gram với làn da không tì vết – rõ ràng là sản phẩm kỹ thuật số. Các hợp tác được công bố rầm rộ. Các bài đăng đòi hỏi studio, tiền bạc, sự phối hợp và rất nhiều sự trau chuốt.
Theo thời gian, tôi nhận thấy rằng những người giả mạo trên dòng thời gian của tôi ngày càng giống với những người khác trên đó. Các nhân vật như Emily Pellegrini và Aitana Lopez đã tiến gần hơn một chút đến thực tế – hoặc ít nhất là đến thực tế của người bạn đại học giàu có, hay đi du lịch mà bạn không giữ liên lạc, luôn đăng bài từ những nhà hàng đẹp và những địa điểm tuyệt vời, hoặc từ Coachella và Wimbledon. Không hẳn là dễ đồng cảm, nhưng, một lần nữa, hầu hết các influencer chuyên nghiệp cũng không như vậy.
Ngay cả khi đó, nhiều tài khoản này không phải là tài khoản tiêu chuẩn theo bất kỳ cách nào. Lopez là sản phẩm của một công ty sáng tạo Tây Ban Nha tên là The Clueless, quản lý một nhóm các influencer AI. Người tạo ra Pellegrini, người có biệt danh là Giáo sư EP, nói với tôi rằng ông từng quản lý những người sáng tạo OnlyFans. Bây giờ ông bán các khóa học dạy mọi người cách tạo ra các influencer AI của riêng họ.
Đó chính xác là điều mà mọi người đang bắt đầu làm. Rất nhiều người.
Hiện tại
Sự mới lạ đã không còn. Những người có ảnh hưởng (influencer) về AI thời kỳ đầu nổi bật vì số lượng ít ỏi. Hiện tại, họ là một phần của khối lượng nội dung do AI tạo ra đang tràn ngập mạng xã hội: những nội dung chất lượng thấp được sao chép cẩu thả từ chatbot, hình ảnh và video kém chất lượng, cùng với bài hát disco "Chúa tể những chiếc nhẫn" (Lord of the Rings) bắt tai đã chiếm lĩnh TikTok của tôi trong một tháng.
Những người giả mạo hiện diện khắp nơi. Họ đang chào bán những món hàng vận chuyển trực tiếp (drop-ship) kém chất lượng, lừa đảo tiền của đàn ông bằng những bức ảnh giả, lan truyền thông tin sai lệch và những luận điểm phân biệt chủng tộc, đồng thời phục vụ một thị trường ngách ngày càng kỳ lạ, thường mang tính tình dục. Tất nhiên, có rất nhiều nội dung "thirst trap" (nội dung gợi cảm nhằm thu hút sự chú ý). Cũng có rất nhiều nội dung bình thường, với các hình đại diện (avatar) chỉ đơn thuần sao chép những gì phổ biến trong số những người sáng tạo nội dung là con người, thường chỉ đặt khuôn mặt giả của họ lên đó.
Điều đó khiến việc đánh giá quy mô ảnh hưởng của người sáng tạo nội dung AI trở nên khó khăn. Các nền tảng không công bố số liệu về số lượng người dùng là người giả mạo, và hầu hết các hình đại diện AI không trở nên đủ phổ biến hoặc có ảnh hưởng để nhận được sự chú ý của truyền thông như làn sóng trước đây. Các cơ sở dữ liệu như Virtual Humans theo dõi hàng trăm hình đại diện phổ biến, nhưng đó chỉ là những tài khoản đủ kỳ lạ, đặc biệt hoặc đủ lớn để được chú ý. Bên dưới chúng là một biển tài khoản hoàn toàn không được biết đến.
Một phần lý do khiến các tài khoản này có thể tránh bị phát hiện là công nghệ được sử dụng để tạo ra chúng đã cải thiện đáng kể. Một hình ảnh tĩnh của một người giả mạo hiện có thể đủ tốt để thoạt nhìn qua có thể bị nhầm là thật, đặc biệt là trong một nguồn cấp dữ liệu đầy rẫy những người có ảnh hưởng thực sự sử dụng nhiều kỹ thuật dàn dựng, bộ lọc và hiệu ứng chỉnh sửa. Video và âm thanh đang nhanh chóng bắt kịp, mang lại cho những người ảo giọng nói và chuyển động có thể đánh lừa những người lướt mạng không tinh ý. Các công cụ cũng không còn là sản phẩm chuyên biệt hoặc quá đắt đỏ. Các sản phẩm phổ biến từ các công ty như Google và OpenAI tồn tại song song với các dịch vụ chuyên biệt từ các công ty như Higgsfield, HeyGen và ElevenLabs. Với một chút nỗ lực, hầu hết mọi người đều có thể tạo ra một người có ảnh hưởng AI — hoặc một nhóm người như vậy — mà không cần phòng thu, thiết bị chuyên dụng hoặc (nhiều) tiền.
Tất cả những điều này khiến các nền tảng mạng xã hội phải đối mặt với một vấn đề mà họ dường như không đặc biệt quan tâm đến việc giải quyết trực tiếp. Sau vài năm vật lộn với hình ảnh, video và âm thanh do AI tạo ra, hầu hết các nền tảng lớn hiện nay đều có một số chính sách về phương tiện tổng hợp. Nhưng ngoài việc yêu cầu gắn nhãn cho nội dung do AI tạo ra, các quy tắc như vậy thường chỉ là việc đưa tài liệu vào các danh mục hiện có bao gồm những thứ như lừa đảo, thư rác, mạo danh và nội dung khiêu dâm.
Nguồn tin: The Verge AI — Tác giả: Robert Hart. Bản dịch tiếng Việt do AI thực hiện, có thể có sai sót.
