Đừng tung hô AI tạo ảnh nữa, thiếu khả năng chỉnh sửa lớp (layer) thì tất cả chỉ là 'bánh vẽ'

< img id="wx_img" src="https://www.qbitai.com/wp-content/uploads/imgs/qbitai-logo-1.png" width="400" height="400">

05-08-2026 22:09:18 Nguồn: QbitAI

RabbitPre ra mắt RabbitVis, giúp AI thực sự hoàn thiện toàn bộ quy trình thiết kế

Yun Zhong, đưa tin từ Aofei Temple

QbitAI | Tài khoản chính thức QbitAI

Trong hai năm qua, các mô hình ngôn ngữ lớn (AI đại mô hình) đã gần như định hình lại toàn bộ ngành sản xuất nội dung.

Trò chuyện, viết mã, tạo hình ảnh, sản xuất video... ngày càng nhiều công việc vốn phụ thuộc vào kỹ năng chuyên môn đã bắt đầu được AI tiếp quản.

Lĩnh vực thị giác cũng không ngoại lệ.

Từ những hình ảnh "sáu ngón tay" ban đầu, đến nay AI đã có thể tạo ra các poster phức tạp, giao diện UI chân thực, dàn trang tiếng Trung mật độ cao, năng lực của các mô hình AI thị giác lớn không ngừng làm mới nhận thức của ngành.

AI biết vẽ không còn là tin tức mới, điều thực sự đáng thảo luận là khi các mô hình lớn ngày càng mạnh mẽ, nó còn có thể làm được gì nữa?

RabbitVis đã chính thức ra mắt, trải nghiệm ngay công cụ sản xuất thiết kế AI tại: https://rabbitvis.rabbitpre.com/ Nhấp vào "Đọc bài viết gốc" ở cuối bài để tham gia cộng đồng chính thức và cùng nhiều người dùng khác khám phá phương thức sản xuất thiết kế AI mới.

Trong vài năm qua, sự phát triển của AI thị giác đang chuyển dịch từ việc tạo nội dung đơn thuần sang hiểu biết sâu sắc hơn về hình ảnh, không gian và cấu trúc.

Đối với AI, tạo ra chỉ là bước khởi đầu, làm thế nào để hiểu nội dung thị giác và áp dụng khả năng đó vào các tình huống thực tế mới là trọng tâm khám phá của giai đoạn tiếp theo.

Trước đó, UniWorld-View do RabbitPre hợp tác với Đại học Bắc Kinh và Phòng thí nghiệm Bằng Thành (Peng Cheng Laboratory) nghiên cứu phát triển đã đứng đầu bảng xếp hạng mô hình thế giới WorldScore, thể hiện sự tích lũy kỹ thuật của đội ngũ trong lĩnh vực AI thị giác.

Dựa trên sự tích lũy kỹ thuật AI thị giác trong nhiều năm, RabbitPre đã chuyển hóa năng lực của các mô hình AI lớn thành các ứng dụng thực tế.

Hướng tới các kịch bản sản xuất thiết kế, RabbitPre đã phát triển UniWorld-Design, tăng cường hơn nữa sự kết hợp giữa khả năng tạo và chỉnh sửa thị giác, đồng thời dựa trên đó tạo ra sản phẩm quan trọng trong chiến lược tích hợp sản phẩm - mô hình: RabbitVis.

AI đang chuyển từ cạnh tranh năng lực phổ quát sang cạnh tranh năng lực theo kịch bản

Nếu vẽ sự phát triển của ngành AI thành một dòng thời gian, bạn sẽ thấy trọng tâm cạnh tranh đang âm thầm thay đổi.

Ban đầu, mọi người thảo luận về việc: ai trò chuyện giỏi hơn. Sau đó, mọi người bắt đầu so sánh: ai viết mã giỏi hơn, ai vẽ giỏi hơn, ai tạo video giỏi hơn.

Năng lực của các mô hình lớn liên tục phá vỡ kỷ lục của ngành, đồng thời cũng không ngừng nâng cao kỳ vọng của mọi người đối với AI.

Nhưng khi ngày càng nhiều mô hình lớn đi vào ứng dụng thực tế, một hiện tượng mới bắt đầu xuất hiện.

Các mô hình lớn ngày càng mạnh, nhưng các vấn đề mà cá nhân và doanh nghiệp thực sự giải quyết được lại không tăng tương ứng.

Mọi người bắt đầu nhận ra rằng, điều thực sự ảnh hưởng đến hiệu quả không còn chỉ là năng lực của mô hình lớn, mà là liệu mô hình lớn đó có thể thực sự đi vào các kịch bản công việc cụ thể hay không.

Nói cách khác, AI đang chuyển từ cạnh tranh năng lực phổ quát sang cạnh tranh năng lực theo kịch bản.

Dù trông có vẻ chỉ khác biệt ở hai chữ, nhưng đằng sau đó lại cho thấy logic cạnh tranh đang thay đổi sâu sắc.

Bởi vì mô hình lớn chịu trách nhiệm về năng lực, còn thứ thực sự tạo ra giá trị chính là sản phẩm.

Cùng là mô hình lớn, có người biến nó thành chatbot, có người biến nó thành trợ lý lập trình... cũng có người bắt đầu thử nghiệm đưa nó vào quy trình sản xuất thiết kế thực tế.

Vài năm trước, RabbitPre đã ra mắt mô hình AI thị giác tự nghiên cứu UniWorld và tiếp tục khám phá các khả năng như tạo hình ảnh, bố cục đa thành phần, dàn trang tiếng Trung, hiểu biết thị giác, v.v.

Nhưng khi các mô hình lớn liên tục lặp lại, năng lực tuy ngày càng mạnh nhưng không đồng nghĩa với việc người dùng ngày càng dễ sử dụng.

Bởi vì đối với người dùng, điểm đau thực sự không phải là thiếu một AI biết tạo ảnh, mà là thiếu một công cụ có thể giúp họ hoàn thành toàn bộ quy trình thiết kế.

△RabbitVis: Hiện thực hóa cảm hứng, hoàn thành trong một bước, trải nghiệm công cụ thiết kế AI toàn diện theo lớp (layer) chưa từng có.

RabbitVis ra đời trong bối cảnh như vậy.

Đối với các nhà thiết kế chuyên nghiệp, RabbitVis có thể giảm bớt các thao tác lặp đi lặp lại; đối với các nhà vận hành doanh nghiệp, người sáng tạo nội dung và người dùng phổ thông không có nền tảng thiết kế chuyên nghiệp, nó đã hạ thấp ngưỡng cửa để hoàn thành các thiết kế chuyên nghiệp.

Nếu UniWorld giống như một động cơ AI thị giác không ngừng tiến hóa, thì RabbitVis chính là công cụ sản xuất thiết kế được xây dựng trên động cơ đó.

RabbitVis không định nghĩa lại mô hình lớn, mà đang định nghĩa lại: mô hình AI lớn nên thực sự đi vào ngành thiết kế như thế nào và thực sự hoàn thành một công việc ra sao.

Điều chúng ta thực sự cần chưa bao giờ chỉ là AI tạo ảnh

Trong vài năm qua, bước tiến lớn nhất của AI tạo ảnh là ngày càng biết "vẽ".

Chỉ với một câu lệnh Prompt, có thể tạo ra một tấm poster, một bức tranh minh họa, một hình ảnh sản phẩm.

Nếu chỉ nhìn vào kết quả cuối cùng, các mô hình lớn đã ngày càng tiệm cận với thiết kế chuyên nghiệp. Nhưng khi thực sự bắt tay vào thực tế, nhiều người dùng lại nhận ra rằng công việc của họ không hề giảm đi vì điều đó.