Vũ Trung Hậu

PERFORMANCE PRODUCT MOTION – một hướng làm Video AI thương mại.

Điểm mạnh nhất của dạng video này là khả năng tạo hiệu ứng thị giác rất mạnh chỉ trong vài giây. Sản phẩm có thể được đặt vào những chuyển động, góc máy, không gian hay hiệu ứng mà nếu quay thật hoặc làm CGI truyền thống sẽ tốn khá nhiều thời gian và chi phí. Đặc biệt với những video ngắn 10-015 giây Performance Product Motion khá phù hợp để chạy quảng cáo, social hay thương mại điện tử: sản phẩm nổi bật, nhịp nhanh, thông điệp gọn và dễ tạo điểm “wow”. Một lợi thế nữa là khả năng thử nghiệm rất nhanh. Cùng một sản phẩm có thể phát triển nhiều concept, nhiều phong cách hình ảnh và nhiều cách thể hiện khác nhau mà không phải tổ chức lại một buổi quay. Tôi nghĩ đây là một trong những ứng dụng khá thú vị của Video AI: không cố thay thế cách quay truyền thống, mà mở rộng những thứ trước đây khó làm, tốn kém hoặc mất nhiều thời gian để thực hiện.

Chi phí sản xuất Video AI đang bị hiểu sai?

Hơn một năm trước, khi Video AI bắt đầu phát triển mạnh, có một kỳ vọng khá lớn rằng AI sẽ làm cho việc sản xuất video trở nên rẻ hơn rất nhiều. Không cần ekip đông, không cần set quay phức tạp, nhiều công đoạn trước đây phải sử dụng máy móc và con người thì bây giờ có thể xử lý bằng công cụ. Về lý thuyết điều đó đúng, nhưng sau một thời gian trực tiếp làm Video AI, tôi thấy câu chuyện chi phí không đơn giản như vậy. Thậm chí có một nghịch lý là càng muốn tự động hóa nhiều, càng muốn chất lượng đầu ra cao và càng muốn kiểm soát chặt thì chi phí sản xuất chưa chắc giảm, đôi khi còn tăng lên. Một trong những nguyên nhân là chúng ta đang tính chi phí Video AI theo cách khá đơn giản: làm video này hết bao nhiêu credit, sử dụng bao nhiêu công cụ, tài khoản mỗi tháng bao nhiêu tiền. Nhưng credit thực chất chỉ là tiền nguyên liệu. Một video thương mại không tự nhiên xuất hiện sau vài cú click. Trước khi render còn có ý tưởng, kịch bản, storyboard, hình ảnh tham chiếu, cách tổ chức từng shot; sau khi render lại là câu chuyện chọn kết quả, sửa lỗi, làm lại những cảnh không đạt, dựng phim, âm thanh, voice, VFX và hàng loạt công đoạn hoàn thiện khác. Có những cảnh cuối cùng chỉ xuất hiện 5 giây trong video nhưng để có được đúng 5 giây đó có thể phải thử rất nhiều lần. Nếu chỉ lấy số credit của file cuối cùng để tính chi phí thì rõ ràng chúng ta đang bỏ qua phần lớn quá trình sản xuất. Tôi thấy đây cũng là nguyên nhân khiến việc định giá Video AI hiện tại khá lộn xộn. Người mua thấy AI thì nghĩ phải rẻ, người mới làm cũng dễ báo giá dựa trên tiền công cụ vì chưa tính được giá trị thời gian và năng lực của chính mình. Trong khi hai video cùng dài 30 giây có thể có độ khó hoàn toàn khác nhau. Một video chỉ cần tạo hình đẹp rồi cho chuyển động khác hoàn toàn một TVC phải giữ đúng nhân vật qua nhiều shot, đúng sản phẩm, đúng logo, đúng bao bì, đúng màu sắc thương hiệu và còn phải đủ tốt để doanh nghiệp mang đi chạy quảng cáo. Nếu gom tất cả lại thành “30 giây Video AI” rồi tính cùng một kiểu giá thì bản thân cách định giá đã có vấn đề. Có một loại chi phí khác ít được nhắc đến hơn, đó là chi phí của việc làm sai. Đây mới là phần tôi thấy rất đáng quan tâm. Render một lần không đạt thì mất credit, nhưng đồng thời mất cả thời gian kiểm tra, chỉnh prompt, chỉnh asset rồi render lại. Sản phẩm méo thì làm lại. Nhân vật đổi mặt thì làm lại. Chuyển động sai thì làm lại. Logo biến dạng thì lại xử lý tiếp. Một người chưa có quy trình có thể mất 20 lần render để lấy được một shot sử dụng được, trong khi người có kinh nghiệm có thể chỉ cần 4–5 lần. Như vậy nếu chỉ nhìn vào giá của công cụ thì hai người gần như giống nhau, nhưng nhìn vào chi phí để tạo ra một đầu ra đạt chuẩn thì hoàn toàn khác. Và đây cũng là chỗ tôi nghĩ chúng ta cần phân biệt rất rõ giữa video được tạo ra bằng AI và một sản phẩm Video AI có giá trị thương mại. Bây giờ tạo ra một đoạn video AI không còn quá khó. Mỗi ngày trên mạng có vô số video đẹp, lạ mắt, thậm chí rất “wow”, nhưng đẹp không đồng nghĩa với có giá trị thương mại. Một video làm để thử nghiệm công nghệ có thể chấp nhận một số lỗi, còn một video cho nhãn hàng thì không thể nói với khách rằng “AI nó sinh ra như vậy”. Logo sai vẫn là sai. Bao bì méo vẫn là méo. Nhân vật mất tính đồng nhất vẫn là lỗi sản xuất. Khách hàng trả tiền cho sản phẩm cuối cùng chứ không trả tiền cho việc chúng ta đã vật lộn với AI bao nhiêu lần. Vì vậy tôi không cho rằng Video AI nên được định giá bằng một công thức đơn giản kiểu credit + thời lượng video = giá bán. Chi phí thực tế phải bao gồm ít nhất tiền công cụ, thời gian sản xuất, mức độ phức tạp, tỷ lệ thử sai, năng lực của người thực hiện và cuối cùng là mục đích sử dụng của sản phẩm. Một video 30 giây đăng thử trên TikTok và một video 30 giây được dùng trong chiến dịch quảng cáo của doanh nghiệp rõ ràng không thể được nhìn như hai sản phẩm giống nhau chỉ vì chúng có cùng thời lượng. AI chắc chắn đang giúp chúng ta làm đ

Khó nhất không nằm ở kỹ thuật tạo Video AI.

Sau khi triển khai một dự án Video AI cho các nhãn hàng, mình nhận ra một điều: phần mất nhiều thời gian nhất không phải tạo hình, chuyển động hay hậu kỳ, mà là thống nhất ý tưởng với đối tác trước khi bắt đầu sản xuất. Nghe thì đơn giản, nhưng từ một brief ban đầu để đi đến một kịch bản thực sự có thể triển khai là cả một khoảng khá xa. Đối tác thường hiểu rất rõ sản phẩm của mình, còn người làm Video AI lại hiểu công nghệ có thể làm được gì. Nhưng điều đó không có nghĩa ngay từ đầu hai bên đã hình dung về cùng một video. Đầu tiên phải làm rõ mục tiêu của video là gì: giới thiệu sản phẩm, hướng dẫn sử dụng, xây dựng hình ảnh lifestyle hay phục vụ bán hàng? Tiếp theo lại phải quay về câu chuyện marketing: video dành cho ai, khách hàng đang ở giai đoạn nào trong hành trình mua hàng, họ đang cần biết điều gì và xem xong mình muốn họ nhớ điều gì? Nếu những thứ này chưa rõ thì rất dễ rơi vào tình trạng mỗi người đang nghĩ theo một hướng. Video có thể có nhiều cảnh đẹp nhưng tổng thể lại không giải quyết được một mục tiêu cụ thể. Đây cũng là lúc việc trao đổi với đối tác mất khá nhiều thời gian. Có những yêu cầu ban đầu nghe rất đơn giản, nhưng khi chuyển thành hình ảnh mới phát hiện ra có nhiều cách hiểu khác nhau. Có những thứ đối tác muốn đưa hết vào video, nhưng thời lượng không cho phép. Lúc này mình phải cùng đối tác lọc lại đâu là thông tin bắt buộc phải có, đâu là thông tin có thể bỏ và đâu mới là thứ người xem cần nhớ nhất. Khó hơn nữa là khoảng cách giữa ý tưởng và khả năng thực thi. Có những ý tưởng nghe rất “đã”: camera xuyên qua bao bì rồi mở ra một cánh đồng, những hạt gạo bay trong không gian và cuối cùng chuyển thành một bữa ăn hoàn chỉnh. Trên ý tưởng thì rất đẹp, nhưng đến lúc làm mới xuất hiện hàng loạt câu hỏi: AI có giữ đúng bao bì không? Hình ảnh món ăn có còn giống thực tế? Chuyển động phức tạp có khiến sản phẩm biến dạng? Cách chế biến thể hiện trong video có đúng hay không? Và đây là lúc phải chấp nhận rằng ý tưởng hay chưa chắc đã là ý tưởng phù hợp. Một cảnh có thể rất đẹp, hiệu ứng rất ấn tượng, nhưng nếu làm sai sản phẩm hoặc khiến người xem tập trung vào kỹ xảo nhiều hơn thông điệp thì cuối cùng vẫn phải bỏ. Vì vậy, mình và đối tác phải trao đổi, chỉnh sửa, thậm chí thay đổi một số ý tưởng ban đầu để tìm được điểm cân bằng giữa sáng tạo – mục tiêu marketing – sản phẩm – khả năng thực thi. Có những cảnh phải đơn giản hóa chuyển động, có những cảnh phải thay đổi góc máy, và cũng có những ý tưởng phải bỏ hoàn toàn để đảm bảo sản phẩm xuất hiện chính xác hơn. Điều thú vị là khi phần này được thống nhất, những công đoạn phía sau lại chạy khá nhanh. Storyboard rõ hơn, biết cảnh nào cần tập trung vào sản phẩm, cảnh nào dành cho nhân vật, cảnh nào AI được phép sáng tạo và cảnh nào bắt buộc phải kiểm soát chặt. Qua dự án này mình càng thấy rõ: làm Video AI cho doanh nghiệp không khó nhất ở chuyện sử dụng công cụ. Khó hơn là biến một mong muốn còn mơ hồ thành một ý tưởng đủ rõ, đúng mục tiêu marketing và thực sự có khả năng sản xuất. Bởi nếu phần này chưa giải quyết mà đã vội bắt tay vào làm, AI đúng là có thể giúp chúng ta làm nhanh hơn. Nhưng đôi khi là… làm sai nhanh hơn. Chia sẻ quan điểm cá nhân. Mong Admin duyệt bài

TVC AI – cuối cùng vẫn phải phục vụ cho bán hàng.

Tôi không nhìn Video AI đơn thuần là câu chuyện tạo ra những hình ảnh đẹp hay hiệu ứng bắt mắt. Điều tôi quan tâm hơn là: AI có thể ứng dụng như thế nào vào hoạt động Marketing và bán hàng của doanh nghiệp? Đây là một case demo tôi thực hiện theo hướng TVC AI cho Branding: sản phẩm vẫn là trung tâm, nhưng hình ảnh, chuyển động và cách kể chuyện được xây dựng để tạo cảm xúc và tăng khả năng ghi nhớ thương hiệu. AI chỉ là công cụ sản xuất. Còn một TVC có hiệu quả hay không vẫn nằm ở ý tưởng, sản phẩm, thông điệp và mục tiêu bán hàng phía sau nó. Đó cũng là hướng tôi đang tập trung: Video AI ứng dụng thực tế cho Marketing – Branding – Sales.

"Ngày còn đôi mươi!" - MV ca nhạc AI Video!

Thấy cũng khá mượt nhưng khó nhất vẫn là "Ý tưởng và dựng khung hình"!