Bạn là một nhà sáng tạo nội dung hoặc marketer đang tìm cách cải thiện nội dung của mình? Bạn đang tự hỏi làm thế nào AI có thể giúp bạn tạo ra nội dung chất lượng cao?
Trong bài viết này, bạn sẽ khám phá các công cụ AI tốt nhất cho nghiên cứu, tạo hình ảnh, tạo video và sản xuất âm thanh để nâng cao quy trình sáng tạo nội dung của bạn.
Ai nên sử dụng công cụ tạo nội dung bằng AI
Không phải ai cũng cần tích hợp các công cụ AI vào quy trình sáng tạo nội dung của mình. Tuy nhiên, chuyên gia công cụ AI Matt Wolfe cho biết việc tận dụng các công cụ AI không còn là lựa chọn cho các doanh nghiệp tập trung vào sáng tạo nội dung.
“Nếu bạn là chủ doanh nghiệp và nội dung là công việc kinh doanh của bạn, và bạn đang tìm kiếm cách hiệu quả nhất để đưa nội dung chất lượng cao ra thế giới, việc sử dụng AI là điều bắt buộc,” Wolfe giải thích. “Thực sự không có cách nào hiệu quả hơn để tạo nội dung ngoài việc tận dụng một số công cụ này, chúng thực sự là một lối tắt để tạo ra nội dung thực sự, thực sự chất lượng cao.”
Chuyên môn của Wolfe đến từ kinh nghiệm thực tế. Nhờ vào việc triển khai AI chiến lược, anh điều hành một kênh YouTube thành công, quản lý các công cụ AI trên trang web Future Tools của mình và duy trì sự hiện diện nhất quán trên nhiều nền tảng truyền thông xã hội. Anh hoàn thành những gì thường yêu cầu một đội ngũ 20 người chỉ với hai thành viên trong nhóm.
Nếu bạn muốn tối đa hóa hiệu quả và chất lượng đầu ra nội dung của mình tương tự, Matt khuyến nghị thêm các công cụ tạo nội dung AI trả phí và miễn phí sau vào quy trình sáng tạo của bạn.
1: Công cụ nghiên cứu hỗ trợ AI
Perplexity
Perplexity là sự kết hợp giữa ChatGPT và tìm kiếm Google, cung cấp những hiểu biết sâu sắc hơn so với các công cụ tìm kiếm truyền thống.
Điều làm cho Perplexity khác biệt so với chức năng tìm kiếm tích hợp của ChatGPT là độ sâu của phân tích. Trong khi tính năng tìm kiếm của ChatGPT cung cấp kết quả bề mặt với các tóm tắt, Perplexity cung cấp nghiên cứu toàn diện bằng cách phân tích nhiều nguồn và tổng hợp thông tin thành các tóm tắt chi tiết.
Wolfe lưu ý rằng khả năng của Perplexity vượt xa các tóm tắt do AI của Google tạo ra, vốn đã bị chỉ trích vì các vấn đề về độ chính xác do không thể phân biệt giữa thông tin thực và các meme trên internet. Ngược lại, bộ lọc tinh vi của Perplexity đảm bảo thông tin đáng tin cậy và phù hợp với ngữ cảnh hơn.
Perplexity cung cấp một gói miễn phí mạnh mẽ cho phép truy cập vào các khả năng tìm kiếm và tổng hợp cốt lõi của họ, mặc dù có quảng cáo. Phiên bản miễn phí cho phép người dùng thực hiện nghiên cứu và nhận các tóm tắt toàn diện được tổng hợp từ nhiều nguồn, vượt ra ngoài kết quả tìm kiếm đơn giản để cung cấp phân tích sâu sắc.
Đối với người dùng tìm kiếm các khả năng nâng cao, gói trả phí của Perplexity loại bỏ quảng cáo và cho phép người dùng chọn Large Language Model (LLM) ưa thích của họ, bao gồm các tùy chọn như Claude hoặc GPT-4 thay vì mô hình Llama mặc định.
Gói miễn phí cung cấp đủ chức năng cho nhu cầu nghiên cứu của nhiều người dùng, với phiên bản trả phí chủ yếu cung cấp lợi ích của việc loại bỏ quảng cáo và lựa chọn mô hình thay vì sự khác biệt về tính năng cơ bản.
Google Gemini DeepResearch
Wolfe khuyến nghị Google’s Gemini DeepResearch, có sẵn thông qua chương trình trả phí của họ (khoảng 20 đô la mỗi tháng), cho các khả năng nghiên cứu tinh vi hơn.
Công cụ này đưa nghiên cứu lên một tầm cao mới, phân tích hàng trăm trang web cùng một lúc.
Gần đây Wolfe đã sử dụng công cụ này để tìm hiểu về máy tính lượng tử. DeepResearch đã phân tích 247 trang web khác nhau về máy tính lượng tử, tạo ra một tài liệu toàn diện dài 12 trang với các phần bao gồm lợi ích, thách thức, trạng thái hiện tại và phát triển trong tương lai.
Việc tích hợp với Google Drive cho phép người dùng dễ dàng lưu và trích dẫn nghiên cứu của họ, làm cho nó đặc biệt có giá trị cho các nhà sáng tạo nội dung phát triển nội dung giáo dục hoặc phân tích sâu sắc.
2: Công cụ tạo hình ảnh
Leonardo
Wolfe xác định Leonardo là công cụ chính của mình để tạo hình ảnh nhờ vào tính linh hoạt và các tính năng độc đáo của nó. Leonardo kết hợp nhiều mô hình, bao gồm Flux cho hình ảnh chân thực và mô hình Phoenix độc quyền của họ, mà Wolfe coi là vượt trội hơn Midjourney cho hình ảnh sáng tạo, đầy màu sắc, có độ tương phản cao.
Nền tảng này xuất sắc trong việc tạo ra các hình ảnh bao gồm văn bản và cung cấp các tính năng như khả năng nâng cấp AI, có thể thêm các chi tiết và kết cấu bổ sung vào hình ảnh.
Một trong những tính năng sáng tạo nhất của Leonardo là Chế độ Flow State. Khả năng độc đáo này cho phép người dùng bắt đầu với những prompt đơn giản và nhận được một chuỗi hình ảnh đa dạng cuộn liên tục không giới hạn.
“Giả sử bạn không thực sự biết trong đầu mình muốn hình ảnh trông như thế nào,” Wolfe giải thích. “Bạn có thể đưa ra một ý tưởng sơ bộ và để nó phát triển một loạt ý tưởng và sau đó đi sâu hơn và sâu hơn khi bạn tìm thấy một ý tưởng mà bạn thích.”
Sau đó, nút “More Like This” tạo ra các biến thể dựa trên các hình ảnh bạn chọn, cho phép bạn tinh chỉnh kết quả của mình một cách tiến bộ. Bạn cũng có thể điều hướng ngược lại qua lịch sử khám phá của mình nếu bạn muốn theo đuổi một hướng sáng tạo khác. Wolfe nói rằng tính năng này đã trở thành phương pháp chính của anh để tạo hình thu nhỏ trên YouTube.
Leonardo hoạt động theo hệ thống tính bằng credit, cung cấp khoảng 100 credits miễn phí mỗi ngày cho người dùng. Việc tiêu thụ credit thay đổi tùy vào nhiều yếu tố, với mỗi hình ảnh thường sử dụng từ 4 đến 8 credit, tùy theo cài đặt được chọn. Hình ảnh có độ phân giải cao hoặc việc tạo nhiều hình ảnh cùng lúc sẽ tiêu tốn nhiều credit hơn. Với mức này, người dùng có thể tạo khoảng 20 hình ảnh mỗi ngày bằng số credit miễn phí được cấp.
Dù Wolfe không phải là người ủng hộ mô hình tính bằng credit vì sự phức tạp trong việc xác định mức sử dụng chính xác, ông cho rằng gói miễn phí vẫn mang lại giá trị đáng kể cho nhu cầu hằng ngày của nhiều người dùng.
Ideogram
Ideogram rất hữu ích cho các dự án cần chèn văn bản vào hình ảnh. Công cụ này tạo ra hình ảnh có văn bản sử dụng được trong khoảng 8/10 lần – trong khi ChatGPT và các công cụ khác thường làm sai 8/10 lần, thậm chí đôi khi sai cả 10/10.
Gói miễn phí của Ideogram cung cấp cho người dùng 10 credits mỗi ngày.
Kiểm soát tính nhất quán của hình ảnh: Seeds vs. LoRAs
Có hai cách tiếp cận chính cho các nhà sáng tạo tìm cách duy trì tính nhất quán hình ảnh trên nhiều hình ảnh do AI tạo ra, nhưng một cách vượt trội hơn đáng kể so với cách khác.
Cách tiếp cận đầu tiên liên quan đến seeds, chỉ là điểm khởi đầu cho việc tạo hình ảnh. “Khi bạn tạo ra một hình ảnh, nó về cơ bản tạo ra một loại canvas trống với rất nhiều nhiễu trên đó,” Wolfe giải thích. “Nhiễu đó dựa trên seed ngẫu nhiên mà bạn cung cấp, và sau đó nhiễu được khuếch tán xuống để trở thành hình ảnh mà bạn đang tìm kiếm.” Tuy nhiên, seeds có những hạn chế đáng kể. Trong khi một seed xác định mẫu nhiễu ban đầu, thay đổi bất kỳ yếu tố gợi ý nào sẽ dẫn đến một hình ảnh hoàn toàn khác, khiến seeds không đáng tin cậy để duy trì tính nhất quán trên một loạt hình ảnh có các tư thế, bối cảnh hoặc kịch bản khác nhau.
Cách tiếp cận hiệu quả hơn sử dụng Low Rank Adapters (LoRAs), tiến bộ đáng kể trong tính nhất quán của việc tạo hình ảnh AI. Thay vì chỉ cung cấp một điểm khởi đầu, LoRAs cho phép người dùng đào tạo mô hình AI trên các phong cách, đặc điểm hoặc đối tượng cụ thể. “Bạn có thể đào tạo một LoRA bằng cách cung cấp cho nó khoảng 10 bức ảnh,” Wolfe giải thích. Quá trình đào tạo này tạo ra một từ kích hoạt chuyên biệt mà khi được đưa vào các gợi ý, đảm bảo AI duy trì các đặc điểm nhất quán trên nhiều thế hệ.
Wolfe cung cấp một số ứng dụng thực tế của LoRAs. Ví dụ, các nhà sáng tạo có thể đào tạo một LoRA trên một phong cách nghệ thuật cụ thể bằng cách sử dụng 10 ảnh chụp màn hình từ South Park để tạo ra một từ kích hoạt sẽ tạo ra bất kỳ nội dung mới nào theo phong cách đặc biệt đó. Hoặc, các nhà sáng tạo có thể đào tạo một LoRA trên 10 hình ảnh của một người hoặc nhân vật cụ thể, cho phép họ tạo ra các hình ảnh mới của nhân vật đó trong các kịch bản khác nhau trong khi duy trì các đặc điểm nhất quán.
Công nghệ này đã trở nên đặc biệt có giá trị cho việc tạo ra người ảnh hưởng AI và tính nhất quán thương hiệu. “Bất cứ khi nào bạn thấy bất kỳ người ảnh hưởng AI nào hoặc những thứ tương tự mà mỗi hình ảnh đều trông giống như cùng một nhân vật, nhưng họ ở trong một kịch bản khác nhau, họ rất có thể đang sử dụng một LoRA mà họ đã tạo ra trên nhân vật này,” Wolfe giải thích.
Công nghệ này hiện có sẵn trên một số nền tảng lớn. Leonardo và Flux đã tích hợp khả năng LoRA vào hệ thống của họ, và Midjourney gần đây đã thêm chức năng tương tự.
Nếu bạn đang phát triển một sự hiện diện thương hiệu hoặc nhân vật nhất quán, hiểu và sử dụng LoRAs là một bước ngoặt vì chúng cung cấp một cách linh hoạt để duy trì sự nhất quán hình ảnh trên nội dung đa dạng trong khi cho phép sự biến đổi sáng tạo trong các tư thế, bối cảnh và hành động.
3: Công cụ tạo nội dung video AI
Google’s Veo2
Google’s Veo2, hiện đang trong giai đoạn thử nghiệm beta sớm, đã nổi lên như công cụ tạo video tốt nhất hiện có theo Wolfe.
Công cụ này tuân theo một mô hình tạo ra bốn biến thể khác nhau của một video từ một gợi ý duy nhất. Thông thường, hai trong bốn biến thể trông thực sự đẹp, hai còn lại thì không.
Quá trình tạo cho Veo2 luôn khoảng bốn phút mỗi yêu cầu. Tuy nhiên, nền tảng này cung cấp sự linh hoạt đáng kể bằng cách cho phép người dùng mở khoảng năm phiên đồng thời. Điều này có nghĩa là các nhà sáng tạo có thể khởi tạo nhiều lần tạo video song song, tối đa hóa năng suất trong các phiên tạo nội dung.
Tính đến thời điểm phỏng vấn, để truy cập Veo2, hiện tại bạn phải tham gia danh sách chờ.
Sora của OpenAI
Khi OpenAI lần đầu tiên ra mắt Sora gần một năm trước, họ đã trình diễn những màn trình diễn đáng kinh ngạc, bao gồm các cảnh cực kỳ chân thực như một tàu vũ trụ trên một hành tinh ngoài hành tinh với các phi hành gia đi bộ xung quanh. Những màn trình diễn ban đầu này đã đặt ra kỳ vọng cực kỳ cao cho những gì tạo video AI có thể đạt được.
Tuy nhiên, thực tế của các yêu cầu tính toán đã dẫn đến những điều chỉnh đáng kể trong phiên bản phát hành công khai. Wolfe giải thích, “Khi chúng tôi cuối cùng có Sora, họ thực sự đã cung cấp cho chúng tôi một mô hình sử dụng ít tính toán hơn, nó sử dụng ít năng lượng máy tính hơn để tạo ra video đó.” Phiên bản này, Sora Turbo, đại diện cho một sự thỏa hiệp thực tế giữa khả năng và khả năng tiếp cận.
Các cân nhắc về chi phí đã thúc đẩy quyết định phát hành một phiên bản hiệu quả hơn về mặt tính toán. “Nếu họ cung cấp cho chúng tôi mô hình đó, thì việc sử dụng nó sẽ quá tốn kém”. Wolfe lưu ý. “Chi phí để xử lý những video đó vẫn còn quá cao.” Câu nói này cho thấy một thách thức then chốt trong lĩnh vực tạo video bằng AI: khoảng cách giữa những gì có thể thực hiện về mặt kỹ thuật và những gì thực sự khả thi về mặt kinh tế để đưa vào sử dụng rộng rãi.
Mặc dù Sora Turbo có thể chưa đạt đến mức độ sắc nét như trong các bản demo ban đầu, nhưng nó vẫn là một bước tiến đáng kể trong công nghệ tạo video bằng AI có tính ứng dụng cao. OpenAI đã nâng cấp băng thông và cải thiện thời gian xử lý kể từ đó. Tuy nhiên, công cụ này vẫn là một ví dụ rõ ràng cho thấy công nghệ AI hiện tại cần phải cân bằng giữa năng lực, tài nguyên tính toán thực tế và chi phí.
Luma Ray2
Trong khi Luma đã phát hành một mô hình video gọi là Dream Machine khoảng chín tháng trước mà Wolfe mô tả là “ổn” và “khá tốt,” việc phát hành gần đây của họ Luma Ray2 đại diện cho một bước tiến đáng kể. Wolfe xếp hạng khả năng của Ray2 không tốt bằng Veo2 nhưng tốt hơn Sora.
Một lợi thế chính của Ray2 là khả năng tiếp cận của nó – không giống như Veo2, hiện tại Ray2 mở và bất kỳ ai cũng có thể sử dụng.
Hiệu quả của nền tảng này bắt nguồn từ phương pháp đào tạo độc đáo của nó. Phần lớn khả năng tạo video của nó được thông báo bởi video thực tế và bộ sưu tập quét 3D rộng lớn mà Luma đã tích lũy trong năm đến sáu năm. Khi người dùng sử dụng công nghệ quét của Luma, họ cấp quyền cho phép sử dụng bản quét của họ trong đào tạo, đóng góp vào cơ sở dữ liệu khổng lồ giúp cung cấp thông tin cho quá trình tạo video.
Tình trạng của video do AI tạo ra
Wolfe nhấn mạnh rằng mặc dù các công cụ này xuất sắc trong việc tạo ra cảnh quay B-roll và các clip ngắn từ 5-10 giây, chúng ta vẫn còn xa việc AI tạo ra các video dài, chất lượng cao, hoàn chỉnh. Hạn chế chính vẫn là sức mạnh tính toán và chi phí liên quan. Tuy nhiên, các khả năng hiện tại đã chứng tỏ giá trị cho các nhà sáng tạo nội dung cho nhu cầu B-roll điển hình, hiếm khi vượt quá 3-5 giây trong nội dung chuyên nghiệp.
4: Công cụ âm thanh AI
NotebookLM của Google
NotebookLM, công cụ ưa thích của Wolfe cho việc tạo nội dung âm thanh, là một công cụ miễn phí của Google cho phép người dùng nhập nội dung ở nhiều định dạng: tài liệu PDF, URL đến các trang web hoặc nhập văn bản trực tiếp. Khi nội dung được tải lên, người dùng có thể tương tác với nó theo nhiều cách.
Tính năng nổi bật của nền tảng là khả năng tạo ra các cuộc trò chuyện theo phong cách podcast. Nó tạo ra các cuộc thảo luận tự nhiên giữa hai người dẫn chương trình AI nói về thông tin được cung cấp. Wolfe lưu ý rằng các cuộc trò chuyện nghe có vẻ tự nhiên đáng ngạc nhiên, như “hai người thực sự đang có một cuộc trò chuyện.”
Một tính năng mới gần đây cho phép bạn tương tác với các cuộc thảo luận được tạo ra này bằng cách nhấn một nút để ngắt lời cuộc trò chuyện, tương tự như gọi vào một chương trình phát thanh. Khi bị ngắt lời, các người dẫn chương trình AI sẽ nhận ra bạn bằng tên (ví dụ: “Hey Matt, có chuyện gì vậy?”), lắng nghe câu hỏi và sau đó tiếp tục cuộc thảo luận của họ giải quyết chủ đề mới.
Nội dung được tạo ra có thể tải xuống, cho phép bạn lưu các podcast cho nhiều mục đích khác nhau.
Một số nhà sáng tạo đã tận dụng khả năng này để xây dựng các kênh podcast thành công. Quy trình làm việc của họ bao gồm:
- Tập hợp thông tin về một chủ đề cụ thể
- Tải nó lên NotebookLM
- Để hệ thống tạo ra một podcast
- Tải xuống nội dung
- Xuất bản nó thông qua nguồn cấp RSS của họ lên các nền tảng như iTunes và Spotify
Eleven Labs
ElevenLabs nổi bật với Wolfe là “công cụ chuyển văn bản thành giọng nói thực tế nhất hiện có.”
Chức năng cốt lõi cho phép người dùng đào tạo giọng nói của riêng họ vào hệ thống. Tính năng này đặc biệt hữu ích cho các nhà sáng tạo nội dung cần chỉnh sửa video của họ. Wolfe chia sẻ một ví dụ cá nhân về việc sử dụng ElevenLabs để sửa một đoạn quảng cáo tài trợ mà anh đã nói sai. Thay vì ghi lại toàn bộ phân đoạn, anh có thể gõ một đoạn quảng cáo tài trợ mới và tạo nó bằng giọng nói của mình, sau đó chèn vào video của mình.
Nền tảng này bao gồm một thị trường giọng nói nơi người dùng có thể truy cập các giọng nói được đào tạo bởi những người khác, những người kiếm được doanh thu khi người khác sử dụng giọng nói của họ thông qua nền tảng.
ElevenLabs cũng có một trình tạo hiệu ứng âm thanh để người dùng có thể yêu cầu hệ thống tạo ra các âm thanh cụ thể, chẳng hạn như tiếng mèo kêu, tiếng cửa đóng sầm, hoặc tiếng nổ xảy ra ở xa. Tính năng này loại bỏ nhu cầu sử dụng các trang web hiệu ứng âm thanh có sẵn.
Tính năng GenFM của nền tảng hoạt động tương tự như NotebookLM, cho phép người dùng tải lên các bài báo và tạo podcast. Mặc dù Wolfe lưu ý rằng NotebookLM hiện làm điều này tốt hơn, GenFM vẫn là một tính năng đáng chú ý của nền tảng.
Nhìn về phía trước, ElevenLabs đang có kế hoạch thêm khả năng tạo nhạc vào nền tảng của mình.
Suno
Theo Wolfe, Suno là công cụ tạo nhạc tốt nhất hiện có. Nền tảng này cung cấp hai cách tiếp cận chính để tạo nhạc.
Người dùng có thể nhập lời bài hát của riêng họ và để Suno tạo ra một bài hát hoàn chỉnh, thêm nhạc nền, trống, guitar và các yếu tố nhạc cụ khác để đi kèm với lời bài hát được cung cấp.
Hoặc, người dùng có thể chỉ cần cung cấp một gợi ý và để Suno tạo ra một bài hát hoàn toàn mới. Wolfe đưa ra một ví dụ: “Bạn có thể nói, tạo một bài hát về con chó Bowie của tôi và cách nó điên cuồng chạy vòng quanh trong sân sau của tôi,” và Suno sẽ tạo ra một bài hát hoàn chỉnh, vui nhộn về chủ đề đó.
Suno bao gồm một tùy chọn “không lời” cho các nhà sáng tạo nội dung cần nhạc nền cho video. Khi công tắc này được kích hoạt, nền tảng sẽ tạo ra các bản nhạc không lời có thể phục vụ như nền âm thanh cho video. Wolfe thường xuyên sử dụng tính năng này thay vì tìm kiếm qua các trang web video có sẵn, chỉ cần nói với Suno tông màu anh muốn cho video của mình và tạo ra nhạc nền không lời.
