Người trong cuộc đánh giá cách AI góp mặt tại Tuần lễ thời trang New York
Tại Tuần lễ thời trang New York vừa qua, trí tuệ nhân tạo không xuất hiện như một “nhà thiết kế” mới, mà len vào những công đoạn phía sau sàn diễn vốn tốn nhiều thời gian và chi phí.
Google đã hợp tác với hai nhà thiết kế Jane Wade và Sergio Hudson để thử nghiệm các công cụ AI dành riêng cho thời trang, từ phối đồ, thử nghiệm chất liệu đến mô phỏng không gian sân khấu. Thử nghiệm cho thấy AI có thể giúp các thương hiệu nhỏ tiết kiệm nguồn lực, nhưng cũng làm rõ giới hạn: Quyết định sáng tạo cuối cùng vẫn thuộc về con người.
Khi AI giúp nhà thiết kế nhìn thấy ý tưởng trước khi sản xuất
Sau khi hợp tác với hãng phim A24 để phát triển các quy trình làm việc ứng dụng AI trong lĩnh vực điện ảnh, Envisioning Studio của Google chuyển sự chú ý sang thời trang. Trước Tuần lễ thời trang New York, Google bắt tay với Jane Wade và Sergio Hudson để xây dựng, thử nghiệm hai công cụ dành riêng cho ngành thời trang trong phòng thí nghiệm sáng tạo Flow AI.
Điểm đáng chú ý là Google không bắt đầu bằng việc đưa một công cụ AI có sẵn cho các nhà thiết kế sử dụng. Thay vào đó, nhóm nghiên cứu cùng làm việc với chính những người sẽ sử dụng công nghệ để xác định vấn đề và thiết kế giải pháp.
Yeawon Choi, nhà thiết kế trải nghiệm người dùng tại Envisioning Studio và người phụ trách dự án, cho biết nguyên tắc cốt lõi của nhóm là công nghệ phải được xây dựng cùng các nhà sáng tạo, thay vì được phát triển tách biệt rồi mới đưa đến cho họ. Theo Choi, trong nhiều lĩnh vực sáng tạo, từ điện ảnh đến thời trang, những điểm nghẽn khá giống nhau. Đó là cần hình dung trước sản phẩm cuối cùng, thời gian chuẩn bị luôn gấp gáp và nguồn lực bị giới hạn.
Với Jane Wade, vấn đề nằm ngay trong một công đoạn rất cơ bản nhưng tiêu tốn nhiều công sức là hoàn thiện từng bộ trang phục trước ngày trình diễn. Thông thường, quá trình của studio bắt đầu từ những bản phác thảo bằng tay. Sau đó, nhà thiết kế phải quyết định màu sắc, chất liệu, cách phối phụ kiện và nhiều chi tiết khác trước khi chuyển sang sản xuất. Chỉ một quyết định sai cũng có thể kéo theo chi phí về vải vóc, cắt may, nhân công và thời gian.
Công cụ phối đồ bằng AI mà Wade cùng Google phát triển đã số hóa một phần quy trình này. Nhà thiết kế có thể hình dung cùng một thiết kế trong nhiều màu sắc, chất liệu và cách phối khác nhau trước khi quyết định đưa vào sản xuất.
Đối với một thương hiệu quy mô nhỏ, thay đổi này có ý nghĩa đáng kể. Wade cho biết chỉ riêng việc nhìn thấy một thiết kế trước khi cắt vải cũng có thể giúp studio tránh được khoản chi phí lên tới khoảng 1.000 USD tại nhà máy.
Công cụ cũng cho phép Wade đưa vào những bộ sưu tập trước, hình ảnh thương hiệu và các tài liệu về phong cách trang điểm để hệ thống hiểu rõ hơn ngôn ngữ hình ảnh của thương hiệu. Từ đó, nhà thiết kế có thể thử nghiệm nhiều phương án mà không cần lập tức biến từng ý tưởng thành một sản phẩm ngoài đời thực. Điều này không có nghĩa AI thay thế bước thử đồ thực tế. Wade vẫn đưa từng bộ trang phục lên người mẫu trước khi đưa ra quyết định cuối cùng.
AI chỉ đóng vai trò như một “bàn nháp” nhanh hơn, nơi nhà thiết kế và stylist có thể cùng ngồi xuống, thay đổi kính mắt, phụ kiện, kiểu tóc, trang điểm hoặc cách kết hợp các sản phẩm mới trên hình ảnh người mẫu thực tế. Công cụ còn có thể tạo nhiều góc nhìn khác nhau của một bộ trang phục, từ toàn thân đến chân dung và các chi tiết, tương tự những tấm thẻ phối đồ chuyên nghiệp được sử dụng trong hậu trường show diễn.
Wade thừa nhận AI vẫn có những lỗi và giới hạn. Nhưng giá trị của nó nằm ở việc giảm số lần phải triệu tập người mẫu quay lại chỉ để thử một phương án phụ kiện hoặc cách phối khác.
Không chỉ phối đồ, AI còn bước vào những công việc hậu trường tại Tuần lễ thời trang New York
Một ứng dụng khác mà Wade cùng Google phát triển nghe có vẻ ít hào nhoáng hơn nhưng lại rất thiết thực là tự động tạo “thẻ người mẫu”, tức tài liệu trực quan dùng để quản lý từng bộ trang phục trong show.
Trước đây, studio phải sử dụng một quy trình phức tạp dựa trên phần mềm thiết kế chuyên nghiệp để tạo từng thẻ theo đúng kích thước, ánh sáng, hình ảnh và tiêu chuẩn nhận diện của thương hiệu. Công việc này thường phải hoàn thành chỉ vài ngày trước show, khi áp lực thời gian đã rất lớn.
Công cụ mới đơn giản hóa quy trình đó để những thành viên không thành thạo phần mềm chuyên dụng vẫn có thể tạo tài liệu sẵn sàng để in. Với Wade, đây chính là kiểu ứng dụng AI có giá trị nhất. Nó không nhất thiết phải tạo ra một thiết kế mới, mà giúp cả đội ngũ nhìn cùng một hướng.
Những quyết định đắt đỏ nhất trong sản xuất thời trang như tạo mẫu, mua nguyên vật liệu hay trả chi phí nhân công vẫn không thể được AI giải quyết. Nhưng nếu công nghệ giúp nhà thiết kế giảm một lần cắt sai, tránh một mẫu thử không cần thiết hoặc thống nhất nhanh hơn giữa nhà thiết kế và stylist, chi phí tổng thể vẫn có thể giảm đáng kể.
Quan điểm này cũng phản ánh sự thận trọng của ngành thời trang đối với AI. Nhiều nhà thiết kế sẵn sàng sử dụng công nghệ trong những công việc phía sau như tài chính, pháp lý hoặc quản lý, nhưng không muốn giao cho AI vai trò quyết định hình ảnh cuối cùng của thương hiệu.
Một trong những lý do lớn nhất là quyền sở hữu trí tuệ. Khi những bản phác thảo, hình ảnh và tài sản sáng tạo riêng của một thương hiệu được đưa vào hệ thống AI, câu hỏi đặt ra là dữ liệu đó được sử dụng như thế nào và liệu những ý tưởng độc quyền có thể xuất hiện trong các sản phẩm khác hay không.
Wade đặt ra một ranh giới khá rõ. AI có thể hỗ trợ quá trình chuẩn bị, nhưng với hình ảnh cuối cùng của chiến dịch, cô vẫn muốn làm việc với con người thật, nhiếp ảnh gia thật, stylist thật và một ê-kíp sáng tạo thực tế. Đây là điểm khác biệt quan trọng giữa việc dùng AI như công cụ sản xuất và coi AI như tác giả.
Trong trường hợp của Wade, AI giúp nhà thiết kế kiểm tra nhiều khả năng hơn trong cùng một khoảng thời gian và trước khi phải bỏ tiền cho những sản phẩm thực.
Từ màn hình máy tính đến sàn diễn thực tế
Với Sergio Hudson, bài toán lại nằm ở một nơi khác là không gian trình diễn. Một show thời trang không chỉ là những bộ quần áo. Ánh sáng, sân khấu, đạo cụ, tỉ lệ không gian và cách người mẫu di chuyển đều góp phần tạo nên trải nghiệm mà khán giả nhìn thấy.
Nhưng đối với một thương hiệu độc lập, thử nghiệm những yếu tố này có thể rất đắt đỏ. Một bản dựng sân khấu, mô hình ba chiều hoặc thay đổi thiết kế gửi tới đội ngũ sản xuất đều có chi phí.
Hudson cùng Google phát triển công cụ mô phỏng sàn diễn bằng AI, cho phép ông hình dung không gian, ánh sáng, tâm trạng, vị trí đạo cụ và chuyển động của người mẫu trước khi bắt tay vào dựng thực tế. Nhà thiết kế có thể thay đổi nhiều phương án trên môi trường số, đồng thời đặt ra các giới hạn ngân sách để kiểm soát chi phí.
Điều này tạo ra một thay đổi đáng kể trong cách đưa ra quyết định. Thay vì phải cân nhắc rất kĩ trước khi yêu cầu một thay đổi ngoài đời thực, Hudson có thể thử hàng chục phương án trên máy tính rồi mới chọn phương án phù hợp để sản xuất. Ông cho rằng điều này không làm giảm tính sáng tạo mà ngược lại, bảo vệ sự sáng tạo bằng cách giảm nỗi sợ mắc sai lầm tốn kém.
Với các thương hiệu độc lập, đây còn là vấn đề cạnh tranh. Một bộ trang phục có thể được may đo hoàn hảo nhưng vẫn phải cạnh tranh với những thương hiệu lớn có ngân sách khổng lồ cho sân khấu, ánh sáng và trải nghiệm thị giác.
Nếu AI giúp những nhà thiết kế nhỏ thử nghiệm nhiều phương án sân khấu hơn với chi phí thấp, khoảng cách về khả năng tạo ra một show có quy mô lớn có thể được thu hẹp phần nào.
Tuy nhiên, Hudson cũng thừa nhận công nghệ chưa thể tái tạo hoàn toàn “năng lượng, môi trường và hình dáng” của một sàn diễn thực tế. Một hình ảnh được tạo ra trên màn hình vẫn khác với cảm giác khi bước vào một không gian thật, nơi ánh sáng, âm thanh, chuyển động của người mẫu và sự hiện diện của khán giả cùng tạo nên trải nghiệm.
Điều này cũng cho thấy hướng đi mà Google đang thử nghiệm tại thời trang: AI không nhất thiết phải trở thành người sáng tạo thay con người. Giá trị trước mắt có thể nằm ở việc giúp nhà thiết kế nhìn thấy nhiều khả năng hơn, thử nghiệm nhanh hơn và giảm chi phí cho những sai lầm trong giai đoạn chuẩn bị.