TutorialHướng dẫn và cách làm14 phút đọc

Cách dựng trọn bộ hình ảnh thương hiệu bằng ảnh AI

Tạo một tấm ảnh AI thì dễ. Làm cho tấm thứ năm vẫn trông như cùng một thương hiệu mới là việc thật. Đây là quy trình dựng bộ ảnh sản phẩm đồng nhất, và lỗi chắc chắn xuất hiện khi bộ ảnh lớn dần.

Đội ngũ OmniArt
Cách dựng trọn bộ hình ảnh thương hiệu bằng ảnh AI

Tạo ra một tấm ảnh sản phẩm thuyết phục không còn là phần khó nữa. Phần khó là tạo tấm thứ năm mà nó vẫn trông như cùng một thương hiệu: cùng hình khối logo, cùng bộ chữ, cùng nội dung nhãn, cùng chất liệu, cùng ánh sáng.

Microsoft đã công bố một bộ ảnh mẫu cho thương hiệu nến hư cấu tên ORVA trên trang MAI-Image-2.5. Đọc như tài liệu tiếp thị thì đó là năm tấm ảnh đẹp. Đọc như bằng chứng thì nó hữu ích hơn nhiều: một ví dụ có thật cho thấy cái gì trụ được suốt cả loạt, cái gì lặng lẽ trôi đi, và chỗ mà sự trôi ấy rơi xuống. Điều đó khiến nó thành bộ khung tốt cho một quy trình bạn có thể chạy trên bất kỳ mô hình ảnh tử tế nào.

Bài này nói về việc dựng một bộ hình ảnh thương hiệu: thứ tự tạo, cách viết từng khung để thương hiệu sống sót qua nó, và một kiểu hỏng chắc chắn xuất hiện khi bộ ảnh lớn lên.

Một bộ ảnh phải giữ được những gì

Một tấm ảnh đơn chỉ cần đẹp. Một bộ ảnh phải nhất quán với chính nó. Trước khi tạo bất cứ thứ gì, hãy viết ra những thứ phải giống nhau đến từng ký tự ở mọi khung — đây chính là danh sách nghiệm thu của bạn:

Thứ bất biếnGiá trị trong bộ ORVA
Chữ hiệuORVA kiểu serif tương phản cao, giãn chữ rộng
Dòng phụSCENTED CANDLE / BOUGIE PARFUMÉE
Chữ nhỏNET WT. 8.5 OZ | 240 G
Vật chứaLy thủy tinh màu hổ phách, bề mặt mờ, dải đen ở đáy
Bảng màuHổ phách, chữ đen, bề mặt trắng ngà ấm
Ánh sángNắng trực tiếp gắt kèm bóng lá mềm

Mọi thứ không nằm trong danh sách này đều được phép thay đổi — chính điều đó biến nó thành một bộ chứ không phải năm bản sao. Danh sách cố tình ngắn. Danh sách bất biến dài đồng nghĩa với danh sách dài những thứ mà mô hình có thể làm hỏng.

Bước 1: chốt bản sắc trên bề mặt đơn giản nhất có thể

Bắt đầu từ khung có ít yếu tố cạnh tranh nhất. Với một dấu hiệu thương hiệu, đó là dấu hiệu đứng một mình trên chất liệu mộc:

Chữ ORVA dập nổi bằng kiểu serif thanh lịch tương phản cao trên giấy trắng ngà có vân, ánh sáng xiên tạo bóng mềm trên bề mặt
Bản khắc bản sắc trước tiên. Không có gì khác trong khung, hình dáng chữ nhận trọn sự chú ý của mô hình — và tấm này trở thành ảnh tham chiếu cho mọi khung về sau. Nguồn: microsoft.ai.

Tấm này chỉ có một nhiệm vụ: làm đúng hình dáng chữ. Không sản phẩm, không bối cảnh, không dòng phụ nào giành giật độ trung thực. Dập nổi là mẹo hữu ích ở đây vì nó buộc mô hình phải cam kết với một hình khối chữ duy nhất và nhất quán — mép lún phải chạy theo đúng đường viền của con chữ, nên lỗi sẽ lộ ra thay vì nấp trong chữ phẳng.

Khi tấm này được duyệt, nó là ảnh tham chiếu cho mọi thứ phía sau. Đừng dựng lại logo từ chữ trong các prompt sau; hãy mang nó theo.

Mẹo

Hãy duyệt bản khắc bản sắc trước khi tạo dù chỉ một khung sản phẩm. Mọi ảnh về sau đều thừa hưởng lỗi của nó, và sửa chữ hiệu ở khung thứ năm nghĩa là phải tạo lại khung một đến bốn cho khớp.

Bước 2: dựng khung sản phẩm chủ đạo

Tấm thứ hai thêm vật chứa và nhãn đầy đủ, vẫn trên nền trung tính và ánh sáng có kiểm soát:

Nến ORVA đang cháy trong ly thủy tinh hổ phách đặt trên bề mặt sáng màu; chữ hiệu, hai dòng SCENTED CANDLE và BOUGIE PARFUMÉE cùng NET WT. 8.5 OZ 240 G đều đọc được, ánh sáng gắt đổ bóng lá
Khung chủ đạo gánh toàn bộ nhãn. Chú ý chữ É có dấu trong BOUGIE PARFUMÉE và dòng khối lượng — hai chi tiết vỡ sớm nhất. Nguồn: microsoft.ai.

Tấm này phải hoàn hảo, vì nó là thứ bạn sẽ dùng để đối chiếu mọi khung còn lại. Có ba chi tiết đáng soi riêng:

  • Ký tự có dấu. Chữ PARFUMÉE mang một É. Dấu phụ, chữ ghép và các hệ chữ ngoài Latinh là nơi chữ trong ảnh hỏng trước tiên — và một dòng tiếng Pháp trên nhãn nến đúng là loại chữ nhỏ mà không ai soát lại cho tới khi nó đã in ra.
  • Dòng khối lượng. Chuỗi NET WT. 8.5 OZ | 240 G trộn số thập phân, hai hệ đơn vị và một ký tự gạch đứng. Nếu nhãn của bạn có dòng pháp lý hay quy định, đây là chỗ bạn kiểm xem mô hình giữ được nó không.
  • Trật tự chữ. Chữ hiệu áp đảo, mô tả sản phẩm phụ, chữ nhỏ bé nhất. Một mô hình viết đúng chính tả mọi thứ nhưng cho ba khối chữ cùng một sức nặng thị giác thì vẫn tạo ra cái nhãn không dùng được.

Bước 3: đặt sản phẩm vào bối cảnh

Khi khung chủ đạo đã duyệt, bộ ảnh mở rộng sang các bối cảnh. Mỗi khung mới đổi môi trường nhưng thừa hưởng sản phẩm:

Vẫn cây nến ORVA đang cháy đặt trên bàn gỗ sáng màu trong phòng khách đầy nắng, phía sau là ghế bành, bình đan và thảm được làm mờ
Khung đời sống. Nhãn, vật chứa và dải đen ở đáy đều sống sót qua việc đổi môi trường; thứ thay đổi là hướng sáng, không phải thương hiệu. Nguồn: microsoft.ai.

Prompt cho khung kiểu này phải đọc ra thành môi trường cộng với sản phẩm thừa hưởng, chứ không phải một đoạn mô tả mới. Bối cảnh nhận phần chi tiết, sản phẩm được chỉ bằng tham chiếu:

Place the approved candle on a light oak coffee table in a sunlit living room. Keep the label, glass colour, and black base band exactly as in the reference. Blurred mid-century armchair and woven vase in the background, hard morning light, soft shadows across the table.

Tính từ dành cho môi trường. Sản phẩm chỉ nhận một chỉ dẫn giữ nguyên. Làm ngược lại — tả lại cây nến ở mỗi khung — chính là cách một bộ ảnh trôi đi, vì mỗi lần mô tả mới là một cơ hội mới để mô hình diễn giải lại cái nhãn.

Bước 4: thêm khung chuyển động và khung không khí

Không phải ảnh nào trong bộ cũng cần đọc được. Có tấm tồn tại vì nhịp:

Hũ nến ORVA lộn nhào giữa không trung trên nền xám nhạt, quanh nó là những chiếc lá bạch đàn mờ đang trôi, nhãn bị nhòe do chuyển động
Khung chuyển động. Chữ hiệu vẫn đọc được trong khi chữ nhỏ nhòe đi — và ở đây thế là đúng, vì nguyên nhân của độ nhòe là chuyển động. Nguồn: microsoft.ai.

Tấm này đáng đọc kỹ, vì nó cho thấy khác biệt giữa độ mềm chấp nhận đượcsự trôi. Chữ hiệu vẫn đọc được; chữ nhỏ thì không. Trong một khung có chuyển động, điều đó đúng về mặt vật lý — một cái hũ đang lộn nhào thì chữ nhỏ phải không đọc được. Phép thử là sự khó đọc ấy có nguyên nhân được nêu ra ngay trong ảnh hay không. Nhòe do chuyển động là một phong cách. Nhòe khi máy đứng yên và sản phẩm cũng đứng yên là lỗi.

Bước 5: khung tập thể, và chỗ bộ ảnh thật sự vỡ

Khung cuối đặt sản phẩm giữa những vật đi kèm: tấm ảnh dàn hàng mà thương hiệu nào cũng cần.

Nến ORVA đang cháy trên khay đá cạnh chai vòi nhấn mờ, lọ nhỏ giọt màu hổ phách và hũ nhỏ nắp gỗ, dưới ánh sáng dịu cùng bóng lá cọ
Khung tập thể. Chữ hiệu ORVA trụ được — nhưng nhãn của chai vòi nhấn bên trái bị dựng thành chữ giả không đọc được, và chữ nhỏ trên chính cây nến cũng đã xuống cấp. Nguồn: microsoft.ai.

Hãy nhìn chai vòi nhấn bên trái. Nhãn của nó phủ đầy những nét có hình dạng như chữ nhưng không phải từ ngữ của bất kỳ ngôn ngữ nào. Rồi quay lại nhìn chữ nhỏ trên chính cây nến trong cùng tấm ảnh đó: dòng SCENTED CANDLE / BOUGIE PARFUMÉE và dòng đơn vị mềm và méo hơn hẳn so với ở khung chủ đạo.

Đây là kiểu hỏng đáng thuộc nằm lòng, và nó không ngẫu nhiên: độ trung thực đi theo sự chú ý. Yếu tố được prompt gọi tên sẽ được dựng đúng. Yếu tố chỉ đơn thuần có mặt sẽ nhận một lớp kết cấu trông có vẻ hợp lý ở chỗ đáng lẽ là chữ. Càng thêm vật vào khung, phần "ngân sách" mô hình dành cho mỗi vật càng nhỏ — nên khung nhiều đạo cụ nhất chính là khung dễ sinh ra chữ vô nghĩa nhất trên một cái nhãn mà bạn còn chẳng nghĩ tới.

Cảnh báo

Khung tập thể là nơi bộ ảnh thương hiệu hỏng, và nó hỏng rất lặng lẽ: logo sai thì thấy ngay, nhưng một cái chai đầy chữ giả ở hậu cảnh vẫn được đọc là một cái chai cho tới khi có người phóng to. Hãy soi mọi bề mặt có chữ trong khung tập thể ở độ phân giải gốc trước khi duyệt, chứ đừng chỉ soi sản phẩm chính.

Cách xử lý thực tế không phải là né khung tập thể, mà là lên kế hoạch cho nó:

  • Đừng cho vật phụ bất kỳ chữ nào. Những vật đi kèm không thương hiệu, không nhãn vừa thật hơn trong ảnh dàn phẳng, vừa không thể sai được.
  • Mỗi khung chỉ gọi tên một vật chính. Nói rõ vật nào phải mang thương hiệu chính xác, còn lại mô tả như hình khối và chất liệu chung chung.
  • Dựng bố cục trước, thêm nhãn ở lần chỉnh thứ hai. Tạo cách bày biện trước, rồi dùng một lần chỉnh có chủ đích để đặt chữ chính xác lên đúng một sản phẩm cần nó.
  • Cắt cúp làm phương án dự phòng. Nếu nhãn ở hậu cảnh ra thành nhiễu mà bố cục còn lại vẫn ổn, cắt chặt hơn nhanh hơn là tạo lại.

Thứ tự khiến quy trình này chạy được

Toàn bộ quy trình chỉ là một nguyên tắc áp dụng năm lần: dựng ra thứ không được phép đổi, rồi đổi mọi thứ quanh nó.

  1. Bản khắc bản sắc. Dấu hiệu đứng một mình trên chất liệu mộc. Duyệt hình dáng chữ.
  2. Sản phẩm chủ đạo. Nhãn đầy đủ, nền trung tính, ánh sáng kiểm soát. Soi dấu phụ, đơn vị và trật tự chữ.
  3. Bối cảnh đời sống. Môi trường mới, sản phẩm được mang theo bằng ảnh tham chiếu và chỉ dẫn giữ nguyên.
  4. Không khí và chuyển động. Độ mềm là ổn khi bức ảnh tự nêu nguyên nhân của nó.
  5. Khung tập thể. Một vật chính được gọi tên, vật đi kèm không thương hiệu, soi ở độ phân giải gốc.

Mỗi bước thừa hưởng bước trước thay vì bắt đầu lại. Đó là khác biệt giữa một bộ ảnh và năm tấm ảnh chụp một cây nến na ná nhau.

Câu hỏi thường gặp

Làm sao giữ logo nhất quán qua nhiều ảnh do AI tạo?

Hãy duyệt một tấm ảnh bản sắc trước và mang nó theo làm ảnh tham chiếu, thay vì tả lại logo trong từng prompt. Mỗi lần mô tả bằng chữ là một cơ hội mới để mô hình diễn giải lại hình dáng con chữ.

Vì sao chữ trong ảnh AI hay ra thành ký tự vô nghĩa?

Thường là vì yếu tố mang chữ đó không được gọi tên trong prompt. Mô hình phân bổ độ trung thực cho những gì nó được hỏi tới; vật không được gọi tên sẽ nhận lớp kết cấu trông giống chữ viết. Điều này cũng xảy ra với cỡ chữ rất nhỏ, với ký tự có dấu hoặc ngoài hệ Latinh, và với khung hình chật chội.

Nên dùng bao nhiêu ảnh tham chiếu cho một bộ ảnh sản phẩm?

Bắt đầu với một ảnh bản sắc hoặc khung chủ đạo đã duyệt, rồi chỉ thêm tham chiếu cho thứ thật sự phải giữ nguyên — thường là sản phẩm và cái nhãn của nó. Nhiều tham chiếu không tự động tốt hơn; mỗi ảnh đều tranh giành ảnh hưởng lên kết quả.

Nên tạo bộ ảnh thương hiệu bằng một prompt hay nhiều prompt?

Nhiều prompt. Mỗi khung một prompt, mỗi prompt thừa hưởng sản phẩm đã duyệt, sẽ cho bạn một điểm kiểm sau từng ảnh và một thủ phạm rõ ràng khi có gì đó trôi đi. Một prompt xin năm ảnh khiến bạn không còn cách nào tách lỗi ra.

Nên kiểm gì trước khi duyệt một tấm ảnh sản phẩm?

Tối thiểu là: hình khối chữ hiệu, từng dòng chữ trên nhãn gồm cả dấu phụ và đơn vị, trật tự chữ, chất liệu và màu của vật chứa, cùng mọi chữ đọc được trên các vật phụ. Hãy kiểm ở độ phân giải gốc, đừng kiểm ở cỡ ảnh thu nhỏ.

Ảnh sản phẩm do AI tạo có dùng thương mại được không?

Điều đó phụ thuộc vào điều khoản của mô hình, quyền của bạn với mọi tư liệu tham chiếu đã tải lên, và việc kết quả có xâm phạm nhãn hiệu hay kiểu dáng của bên thứ ba hay không. Tạo hình ảnh mang dáng dấp thương hiệu cho một thương hiệu bạn không sở hữu là rủi ro thật — hãy kiểm điều khoản thương mại của nhà cung cấp trước khi đăng.

Bắt đầu trên OmniArt

Hãy mở không gian tạo ảnh của OmniArt và chạy hai bước đầu với thương hiệu của chính bạn: một bản khắc bản sắc, rồi một khung sản phẩm chủ đạo có nhãn đầy đủ. Dừng ở đó và soi chữ nhỏ ở cỡ gốc trước khi đi tiếp — hai tấm này quyết định ba tấm còn lại có đáng tạo hay không.

Về kỹ thuật viết prompt đứng sau từng bước, bài bốn prompt Microsoft công bố nói về việc gọi tên vật thể để một lần chỉnh sửa chỉ khu trú tại chỗ, còn hướng dẫn ra mắt Seedream 5.0 Pro nói về các nút điều khiển ảnh tham chiếu của nó. Khi ảnh tĩnh đã duyệt, OmniArt giữ mô hình ảnh và video trong cùng một không gian, nên khung chủ đạo đã duyệt có thể đi thẳng sang chuyển động mà không phải dựng lại thương hiệu ở nơi khác.

Sẵn sàng sáng tạo?

Bắt đầu tạo nội dung tuyệt vời bằng AI

Bắt đầu miễn phí