Ảnh ông bà được AI làm nét vẫn cần người nhà nhận mặt

Tấm ảnh ông chụp ở hiệu ảnh năm 1975 chỉ lớn hơn bao diêm một chút, mờ, ố vàng ở một góc. Bản do ứng dụng làm nét trả về đẹp hơn hẳn: mắt sáng, tóc rõ từng sợi, da mịn. Bà nhìn một lúc rồi hỏi vết sẹo nhỏ dưới cằm ông đâu rồi. (Tình huống minh họa, không lấy từ một gia đình hay ứng dụng cụ thể.)

Cả nhà đang định mang bản đẹp ấy ra tiệm phóng lớn làm ảnh thờ, tấm ảnh con cháu sẽ nhìn trong nhiều năm. Câu hỏi của bà khiến việc phải quyết trở nên rõ: mang file nào đi. Gương mặt sắc nét kia là thứ máy đoán ra từ những điểm ảnh còn sót lại chứ không phải gương mặt được lấy lại, nên file mang ra tiệm phải là file mà một người từng biết mặt ông đã đặt cạnh bản quét gốc và nhận ra đúng người.

Nhiều người Việt đang tìm cách phục chế ảnh cũ như vậy: báo cáo Year in Search 2025 của Google tại Việt Nam xếp “phục chế ảnh cũ” vào nhóm việc tạo ảnh được tìm nhiều, cạnh “tạo ảnh Gemini”.

Quét và cất bản gốc trước khi mở ứng dụng

Việc này mất chừng mười phút và là bước duy nhất không làm lại được nếu bỏ qua.

1. Đặt ảnh phẳng dưới ánh sáng đều, không có đèn chiếu thẳng tạo vệt bóng. Máy quét tốt hơn điện thoại; nếu chụp bằng điện thoại, giữ máy song song với mặt ảnh và tắt đèn flash.
2. Lưu file ở độ phân giải cao nhất máy cho phép, đặt tên rõ, ví dụ ong-1975-goc.jpg.
3. Cất một bản ở chỗ khác ngoài điện thoại: máy tính, ổ cứng hoặc thư mục dùng chung của gia đình.
4. Chỉ đưa bản sao vào ứng dụng. Không bao giờ ghi đè file gốc bằng bản đã làm nét.

Nếu ảnh giấy còn, đừng bỏ. Một lần quét tốt hơn sau này vẫn có thể cho nhiều chi tiết hơn bản đang có.

Ngồi xem với người từng biết mặt

Khi ảnh chỉ còn vài chục điểm ảnh cho cả khuôn mặt, nhiều gương mặt rõ nét khác nhau đều có thể thu nhỏ lại thành đúng tấm ảnh mờ ấy. Công cụ làm nét phải chọn một, dựa trên những khuôn mặt nó đã học chứ không dựa trên trí nhớ của gia đình bạn. Bài CodeFormer của nhóm Đại học Công nghệ Nanyang (Singapore), được nhận đăng tại hội nghị NeurIPS 2022, gọi việc phục hồi khuôn mặt từ ảnh hỏng không rõ nguyên nhân là bài toán “rất thiếu điều kiện”. Phương pháp của họ có một nút chỉnh để cân giữa ảnh đẹp, sắc nét hơn và ảnh trung thành hơn với tấm gốc; đẩy về phía “đẹp” thì gương mặt dễ trôi khỏi người thật. Bài nghiên cứu giải thích vì sao phải đoán, nhưng không cho biết ứng dụng trên điện thoại của bạn dùng phương pháp nào hay đoán sai bao nhiêu.

Vì vậy người xem nên là người từng biết mặt người trong ảnh: con, em, bạn cùng thời. Người vừa bấm làm nét thì không, vì mắt họ đã quen với bản mới. Mở hai ảnh cạnh nhau, cùng kích cỡ, và để người xem nhìn bản gốc trước.

Với tấm ảnh của ông, bà sẽ tìm vết sẹo dưới cằm trước, rồi nốt ruồi bên má. Đó là những chỗ dễ mất nhất: trên giấy cũ, một nốt ruồi và một vết bẩn trông gần như nhau, nên phần xóa vết bẩn có thể xóa luôn nốt ruồi. Kế đến là cặp kính tròn. Gọng kính đổi hình, hay đôi mắt sau kính to hơn, đều hơn bản gốc, là dấu máy đã điền vào. Những chỗ ít ai để ý lại dễ lọt hơn cả. Một đôi tai “chuẩn” bị thay vào rất khó thấy nếu không cố ý nhìn. Chân tóc mờ có thể được vẽ thành một kiểu tóc gọn hơn, trẻ hơn. Còn nếu bản mới có nụ cười hé răng trong khi bản gốc chỉ là một vệt tối quanh miệng, phần răng là do máy thêm.

Sau khuôn mặt, nhìn sang quần áo và phông nền. Chữ trên áo, biển hiệu hiệu ảnh, huy hiệu, quân hàm có thể bị viết lại thành những nét trông như chữ nhưng không đọc được, hoặc thành một chữ khác. Chỗ nào bản gốc không đọc được thì bản mới cũng không được tính là đã đọc ra.

Tấm nào được mang ra tiệm

Nếu bà nhận ra đúng ông trong bản làm nét, đó là file được mang đi in. Đặt tên nó khác hẳn file gốc, ví dụ ong-1975-ai-lam-net-2026.jpg. Mặt sau ảnh in ghi một dòng: chụp năm 1975, làm nét bằng AI năm 2026, bản quét gốc là ong-1975-goc.jpg. Cả hai file đều ở lại trong album của gia đình.

Nếu bà nói “không giống”, quay về bản quét gốc và làm lại nhẹ tay hơn. Công cụ có thanh chỉnh mức làm nét khuôn mặt thì hạ mức đó xuống; không có thì chỉ dùng phần xóa vết xước, vết ố và chỉnh màu, để khuôn mặt mờ như cũ rồi nhờ bà xem lại. Một gương mặt hơi mờ nhưng đúng người vẫn đáng đặt lên bàn thờ hơn một gương mặt rõ nhưng lạ. Với ảnh thờ hoặc ảnh phóng lớn, cũng có thể mang bản gốc đến tiệm phục chế ảnh và dặn cụ thể những gì phải giữ: vết sẹo dưới cằm, nốt ruồi bên má, gọng kính tròn. Người thợ sửa bằng tay theo lời dặn đó.

Đừng trông vào dấu ẩn trong file để sau này phân biệt. Google cho biết ảnh tạo hoặc sửa bằng tính năng tạo ảnh gốc trong ứng dụng Gemini mang một dấu thủy vân vô hình tên SynthID. Dấu đó giúp máy nhận ra ảnh đã qua AI, nhưng người trong nhà không nhìn thấy nó, và ứng dụng khác có thể không gắn dấu nào. Tên file và dòng chữ sau ảnh mới là thứ con cháu đọc được khi, mười năm nữa, chúng cần biết tấm nào chụp ông thật.

Nguồn bài này dựa vào

1. Towards Robust Blind Face Restoration with Codebook Lookup Transformer — Zhou và cộng sự, NeurIPS 2022 — Bài nghiên cứu gọi phục hồi khuôn mặt từ ảnh hỏng là bài toán rất thiếu điều kiện và đưa ra nút cân giữa độ trung thành với ảnh gốc và chất lượng ảnh. Dùng để giải thích vì sao công cụ phải đoán; không đo ứng dụng cụ thể nào.
2. Upload and edit your images directly in the Gemini app — Google, 30/4/2025 — Google nói người dùng có thể tải ảnh cá nhân lên để sửa, và ảnh tạo hoặc sửa bằng tạo ảnh gốc sẽ mang dấu thủy vân vô hình SynthID.
3. Google’s Year in Search 2025 highlights rising AI adoption — Viet Nam News, 6/12/2025 — Bài đưa tin báo cáo của Google, ghi “restore old photos” và “create Gemini images” trong nhóm tìm kiếm tạo ảnh của người Việt năm 2025.

Nguồn tham khảo

1. arxiv.org
2. Google Blog
3. vietnamnews.vn

Tiếp trên bàn Làm nội dung: Ảnh làm bằng AI không tự thành tin giả theo Nghị định 328