Về cơ bản, với Deep Learning, hoạt họa sẽ trở nên khả thi với cả những xưởng phim nhỏ. Những công cụ và kỹ thuật ứng dụng Deep Learning và Trí tuệ nhân tạo sẽ giúp giảm chi phí cũng như thời gian hoàn thành đồ họa và hiệu ứng hình ảnh, giúp lĩnh vực này trở nên gần gũi hơn.

Nhiều năm trở về trước, có một cậu bé tên Ed luôn muốn được trở thành một nhà làm phim hoạt hình, được tạo ra những tác phẩm như Peter Pan hay Pinocchio. Tuy nhiên, khi lên đại học, cậu chợt nhận ra ước mơ này khó có thể thành sự thật do khả năng vẽ của bản thân quá hạn chế.

Những bộ phim 2D như Peter Pan và Pinocchio được vẽ bằng tay, tốn vô cùng nhiều thời gian và công sức của những nhà làm hoạt hình: họ phải vẽ tay từng khung hình với những cử chỉ, biểu cảm chỉ lệch nhau một chút.

Hoạt hình vẽ tay vô cùng mệt mỏi và tốn thời gian.

Ed không thể vẽ, vì vậy cậu đã tập trung vào hai lĩnh vực mình giỏi nhất – vật lý và khoa học máy tính, với tham vọng sử dụng chúng để tạo ra phim hoạt hình.

Mô hình đầu tiên của Ed là chính cánh tay trái của mình, tốn rất nhiều thời gian thực hiện trên một phần mềm đồ họa 3D tự viết. Vào năm 1976, cậu đã cho ra mắt bộ phim hoạt hình 3D được làm bằng máy tính Futureworld từ phần mềm này.

Mô hình cánh tay trên chính là bước tiến lớn trong nền công nghệ hoạt hình 3D. Và 40 năm sau, cậu bé Ed đã trở thành đồng sáng lập và chủ tịch xưởng phim hoạt hình nổi tiếng Pixar – Edwin Catmull.

Sự thành công của Catmull không chỉ đến trong một, hai ngày. Công trình của ông từng liên tục bị từ chối bởi các xưởng phim hoạt hình (trong đó có Disney), và không một ai tin rằng hoạt hình máy tính sẽ trở thành tương lai của lĩnh vực này.

Sự thành công vang dội của 3D

Hành trình từ 2D tới 3D là một sự đột phá lớn. Các họa sĩ có thể thêm vào những chi tiết tỉ mỉ cho nhân vật, mô hình hóa chúng, và coi chúng như một vật thực sự. Thay vì phải vẽ từng góc chuyển động, máy tính có thể tạo ra mọi góc của mô hình. Những điều kiện khác như ánh sáng, bóng, kết cấu có thể hiệu chỉnh một cách tinh vi… Những lợi ích của 3D là không kể hết.

Tuy nhiên, dù đã trải qua một nửa thế kỷ, công nghệ 3D vẫn cực kỳ tốn thời gian và vô cùng đắt đỏ.

“Trước hết cần bắt đầu bằng việc phác thảo nhân vật trên giấy, rồi sau đó là các biểu cảm của nhân vật như cảm xúc, các hành động khác nhau,” Manish Jha, chuyên gia kỹ xảo hình ảnh tại Myelin Foundry chia sẻ.

Khó khăn chủ yếu nằm ở công đoạn xây dựng kết cấu và mô hình 3D, mà trong đó cần phải tạo khung xương cho từng phần của nhân vật.”

Công việc của một nhà làm hoạt hình không phải lúc nào cũng đầy tính nghệ thuật. Đôi khi, nó là những công việc mệt mỏi, lặp đi lặp lại, chú trọng vào tiểu tiết và độ chính xác, mà theo Manish thì “hầu như không cần tới sự sáng tạo”.

Hay, thậm chí là được làm tự động bằng máy.

Hiển nhiên, chi phí cho công việc này cũng không hề rẻ: Để làm ra hiệu ứng hình ảnh cho 1 phút của series Game of thrones tốn tới 1.600 giờ làm việc với chi phí lên tới 80.000 đô-la.

Trái với Mỹ, các nhà hoạt họa Ấn Độ phải làm tới vài phút phim một ngày, nhằm tiết kiệm chi phí. Manish bày tỏ “Nếu phải làm nhiều kỹ xảo hơn, chắc chắn tôi sẽ không thể duy trì chất lượng.”

Khán giả Ấn Độ đang dần được tiếp cận với những nội dung mới, toàn cầu hơn. Chính vì vậy, việc cải thiện các kỹ xảo tới mức thật nhất là vô cùng cần thiết.

Tuy nhiên, đã có rất nhiều trường hợp mà trong đó các nhà làm kỹ xảo không thể hoàn thành công việc đúng hạn. Trong quá trình thực hiện bộ phim Baahubali, Rajamoulli đã chia sẻ những khó khăn trong việc làm kỹ xảo, và điều này lại lặp lại khi thực hiện bộ phim Rajinikanth-Akshay Kumar.

Hoạt họa thông minh

Những bước tiến mới nhất trong công nghệ AI và Deep Learning đã làm cho quá trình làm hoạt họa đỡ vất vả hơn, cũng như giảm phần lớn chi phí. Một ví dụ là trong quá trình rigging, máy sẽ tạo một khung xương cơ bản cho con người hoặc động vật 4 chân, cũng như gợi ý các rig cho nhân vật khác.

“Rig” một nhân vật bằng phần mềm Maya.

Việc tạo nhân vật mới cũng chính là một trong những khó khăn lớn nhất trong việc làm phim, và công nghệ mạng nơ-ron, mà cụ thể là GAN – Generative Adversarial Networks, sẽ giúp giảm phần nào khó khăn này. Trong đó, khi ta nhập một bộ nhân vật vào GAN, nó sẽ cho ra một số mẫu nhân vật khác bằng cách “học” từ dữ liệu đầu vào. GAN cũng được sử dụng để tạo và hoạt hình hóa những nhân vật anime một cách dễ dàng.

Deep learning và AI cũng sẽ hỗ trợ quá trình làm hoạt họa thông qua việc “học” về hình dáng khuôn mặt, cơ thể của hàng nghìn nhân vật khác nhau, từ đó cho ra những chuyển động mẫu vô cùng đa dạng.

Một kỹ thuật khác giúp tối ưu hóa quá trình làm hoạt họa là “chuyển phong cách” (style transfer), giúp các nhà làm hoạt họa có thể biến sản phẩm của họ thành phong cách của người khác như Van Gogh hay Dante.

Yếu tố sáng tạo

Sự lên ngôi của AI và Deep learning trong lĩnh vực hoạt họa cũng đã dấy lên những quan ngại về việc mất đi tính sáng tạo và độc đáo.

Tuy nhiên, trái với những mối lo về sự lặp lại và thiếu sáng tạo, chất lượng đồ họa và hoạt hình ngày một nâng cao, và những nhà làm phim có thể thực hiện hầu như mọi điều họ muốn.

“Khi tôi nghĩ về thần đèn, thần đèn màu xanh trong Aladdin sẽ xuất hiện đầu tiên,” Manish chia sẻ. “Nhưng nếu tôi sử dụng AI để kết hợp thần đèn với những vật phẩm bất kỳ, hay tích hợp mọi nhân vật thần đèn từng tồn tại, nó có thể sẽ cho ra những phác thảo thần đèn mới độc đáo và mới mẻ hơn. Như vậy, AI sẽ cung cấp cho chúng tôi rất nhiều ý tưởng, mà từ đó, chúng tôi có thể gây dựng nên những nhân vật độc đáo của riêng mình.”

Ngoài yếu tố sáng tạo, những công nghệ mới sẽ giúp lĩnh vực hoạt họa tiến xa hơn nữa, mà theo Gopichand Katragadda, nhà sáng lập và CEO của xưởng phim Myelin, thì chúng sẽ giúp “lĩnh vực hoạt họa gần gũi hơn, không chỉ bị giới hạn trong các xưởng phim lớn. AI và Deep Learning sẽ giúp cắt giảm chi phí và thời gian thực hiện hoạt họa, tạo ra một cuộc cách mạng trong lĩnh vực này”.

Vượt qua những giới hạn thông thường

Bước tiếp theo của Deep Learning và AI sẽ là tạo ra những khung cảnh ảo. Trong đó, mạng nơ-ron có thể quan sát và học hỏi những hình ảnh về thành phố, địa điểm và tạo ra những hình ảnh mới, tương tự như một họa sĩ.

Một khung cảnh của thành phố New York được dựng 3D bằng AI.

Giả sử bạn có các video và hình ảnh thành phố đầy những ngôi nhà cao tầng, dây điện, công viên. Tất cả đều có thể được chuyển hóa thành mô hình 3D, mà không cần bỏ ra nhiều tiếng vẽ lại từng hình dạng và phát triển chúng một cách thủ công. Hiện tại, các công trình của NVidia đã có thể tạo ra những khung cảnh 3D khá thật với AI.

Và tất nhiên, họa sĩ sẽ vẫn nắm trong tay quyền làm chủ. Họ có thể làm bất kỳ thứ gì họ muốn để tạo ra sản phẩm cuối cùng.

Những giới hạn trong đồ họa máy tính và hiệu ứng hình ảnh đang dần được phá bỏ bởi AI và Deep Learning.

Cụ thể, những công nghệ này đang và sẽ loại bỏ dần những tác vụ lặp lại, tốn thời gian và công sức, giúp cho người họa sĩ có thể tập trung cải tiến sản phẩm. Ngoài ra, chúng cũng làm cho hoạt họa trở nên ngày một gần gũi hơn, và nhiều người có thể tiếp cận lĩnh vực này hơn.

Theo Becoming Human

Tin liên quan: