Từ chiếc áo choàng được tạo bằng Hybrid 3D × AI đến shot dưới nước được xử lý trong khoảng 4-6 giờ sau feedback, VFX Breakdown “Nghỉ Hè Sợ Nghỉ Hưu” đã mở ra một góc nhìn thực tế về cách AI đang được ứng dụng trong quy trình sản xuất VFX.
Ngày 03/10/2026 vừa qua, MAAC tổ chức buổi VFX Breakdown: “Nghỉ Hè Sợ Nghỉ Hưu – Làm thế nào để xử lý công việc của 3 ngày trong 3 giờ?”, với sự tham gia của Đạt Nguyễn – Head of AI R&D tại AIOI Studios.
Không dừng ở việc giới thiệu những hình ảnh before/after, buổi chia sẻ đi sâu vào cách team VFX/AI xử lý các bài toán thực tế trong bộ phim Nghỉ Hè Sợ Nghỉ Hưu. Cùng MAAC nhìn lại sự kiện lần này nhé!
“NGHỈ HÈ SỢ NGHỈ HƯU” CÓ BAO NHIÊU SHOT VFX?
Một trong những con số đầu tiên được Đạt Nguyễn chia sẻ là quy mô của phần VFX trong dự án. Nghỉ Hè Sợ Nghỉ Hưu có 103 shot VFX, trong đó 72 shot có sử dụng AI. Riêng sequence chiếc áo choàng có 19 shot, tất cả đều có CFX simulation và được xử lý thêm bằng AI.
Phần asset của dự án bắt đầu từ giữa tháng 4, shot bắt đầu từ giữa tháng 5 và hoàn thành vào ngày 03/08, tương đương khoảng 11 tuần làm shot. Đáng chú ý, trong khoảng thời gian này, team vẫn phải chạy song song nhiều dự án khác.
Với một khối lượng công việc lớn nhưng đội ngũ tương đối gọn, AI trở thành một trong những giải pháp giúp team duy trì tốc độ xử lý mà vẫn đảm bảo chất lượng hình ảnh.
Tuy nhiên, một điểm Đạt nhấn mạnh ngay từ đầu là: “AI không thay đổi kỷ luật của một pipeline VFX.”
Dù có sử dụng AI hay không, mỗi shot vẫn phải đi qua các bước chuẩn bị, xử lý, Compositing và Review như một shot VFX thông thường. Nói cách khác, AI giúp thay đổi tốc độ và cách tạo ra hình ảnh, nhưng không loại bỏ yêu cầu về kiểm soát hình ảnh và quy trình production.
AI TRONG VFX KHÔNG CHỈ LÀ “PROMPT VÀ CHỜ KẾT QUẢ”
Trước khi đi vào từng shot, Đạt Nguyễn dành thời gian giải thích về cách một team AI làm việc trong môi trường VFX.
Trong production, có thể hình dung hai nhóm vai trò chính là AI Artist và AI Engineer.
AI Artist tập trung vào phần hình ảnh: tạo reference, xây dựng prompt theo ngôn ngữ điện ảnh, lựa chọn take phù hợp, kiểm tra chất liệu, ánh sáng và độ khớp với footage, sau đó đưa kết quả vào Compositing và tiếp tục Review.
Trong khi đó, AI Engineer tập trung xây dựng hệ thống phía sau: lựa chọn model, thiết lập workflow trong ComfyUI, tạo các control pass như Depth, Normal, Mask, huấn luyện LoRA khi cần và phát triển những công cụ riêng để giải quyết các bài toán mà model có sẵn chưa đáp ứng được.
Trong thực tế, hai vai trò này có thể giao thoa. Một người làm AI trong VFX không nhất thiết chỉ là người viết code hoặc chỉ là người tạo hình ảnh; điều quan trọng là phải hiểu bài toán production cần giải quyết và biết cách kết hợp công nghệ với chuyên môn VFX.
COMFYUI ĐƯỢC DÙNG NHƯ THẾ NÀO TRONG PIPELINE VFX?
Một trong những công cụ quan trọng được Đạt giới thiệu là ComfyUI.
Nếu ví theo cách dễ hiểu với những người làm VFX, Đạt gọi ComfyUI là “Nuke cho AI”. Thay vì làm việc bằng một chuỗi thao tác kín, ComfyUI sử dụng giao diện node để xây dựng workflow, trong đó từng bước xử lý được kết nối với nhau và có thể điều chỉnh riêng.
Trong pipeline của dự án, AI không được đặt ở cuối như một công cụ “biến hình” đơn lẻ.
Trước AI là phần Prep, nơi Artist quyết định AI được nhìn thấy những gì: matte nào, edge nào, camera nào, depth ra sao.
Sau AI là Compositing, nơi Artist quyết định phần hình ảnh nào được giữ lại, phần nào cần chỉnh sửa và làm thế nào để đưa kết quả AI trở lại footage.
Có thể hình dung pipeline đơn giản như sau: Prep – AI – Compositing – Review – tiếp tục điều chỉnh khi cần
Chính cách tổ chức này giúp team kiểm soát AI tốt hơn, thay vì giao toàn bộ quyền quyết định hình ảnh cho một model.
CASE STUDY: CHIẾC ÁO CHOÀNG
Một trong những case study nổi bật nhất của buổi VFX Breakdown là sequence chiếc áo choàng. Trong phim có 19 shot áo choàng, tất cả đều sử dụng CFX simulation kết hợp với AI.
Bài toán nằm ở chất liệu: chiếc áo cần có cảm giác giống một loại áo mưa nilon dày, có độ bóng, đứng form nhưng vẫn chuyển động theo gió. Nếu xử lý hoàn toàn bằng 3D, team không chỉ phải làm simulation mà còn phải giải quyết shading, lighting, texture và những chi tiết nhỏ trên bề mặt.
Đặc biệt, bề mặt bóng của áo phải bắt đúng ánh sáng đỏ và xanh trong cảnh đêm. Các nếp nhăn lớn lại chồng lên nhiều nếp nhỏ, trong khi motion blur và depth of field khiến việc render một chất liệu bóng trong cảnh tối càng phức tạp.
Vì vậy, nếu cố làm chiếc áo trông như thật hoàn toàn bằng 3D, team sẽ phải trải qua nhiều vòng lookdev và render. Trong khi đó, deadline của dự án không cho phép họ dành quá nhiều thời gian cho phần này.
Giải pháp: Giữ chuyển động 3D, dùng AI để làm chất liệu chân thực hơn
Thay vì bỏ toàn bộ simulation 3D, team giữ lại phần quan trọng nhất: chuyển động của chiếc áo.
Bản CG simulation đảm bảo chiếc áo chuyển động đúng với nhân vật. Sau đó, AI được sử dụng để làm phần chất liệu.
Quy trình có thể hiểu đơn giản: CG Simulation – Control Pass + Reference – AI Video-to-Video – Compositing
Cùng lúc đó, team tạo reference về chiếc áo thật để xác định rõ chất liệu cần đạt tới: độ bóng, độ dày, độ cứng, màu sắc và cách ánh sáng phản chiếu trên bề mặt.
Điểm quan trọng là AI không được phép tự do thay đổi toàn bộ chuyển động. Simulation 3D đóng vai trò như “khung xương” giúp giữ form và timing, còn AI tập trung vào phần hình ảnh và chất liệu. Đây chính là cách team thực hiện “make real CGI”: giữ lại phần kiểm soát tốt của 3D và tận dụng AI cho phần tạo độ chân thực.
CASE STUDY: KHI ĐẠO DIỄN FEEDBACK SÁT DEADLINE
Nếu chiếc áo choàng cho thấy cách AI kết hợp với simulation, thì cảnh người nâng dưới nước lại là case thể hiện rõ nhất khả năng ứng biến của team khi production gặp một thay đổi lớn vào phút cuối.
Shot ban đầu được xây dựng bằng Unreal Engine để tạo previs, khóa camera và bố cục. Sau đó, bản guide này được đưa vào AI để tạo hình ảnh cuối.
Nhưng ngày 29/07, team nhận feedback: đạo diễn muốn nhìn thấy nhiều hơn phần trên mặt nước, bao gồm mặt nước, bờ và đồng đội. Điều này không chỉ là chỉnh một chi tiết nhỏ. Cú máy và timing đều phải thay đổi. Ở phiên bản ban đầu, camera nằm dưới nước gần như toàn bộ shot và phần mặt nước chỉ xuất hiện trong khoảng thời gian rất ngắn ở cuối. Sau feedback, camera phải nổi lên sớm hơn, khiến phần trên mặt nước xuất hiện lâu hơn trong khung hình.
Nếu đi theo workflow cũ, team phải mở lại Unreal, chỉnh animation và camera, render lại playblast rồi mới đưa sang AI để generate tiếp. Với deadline lúc đó, cách này không còn khả thi. Vậy họ đã làm gì?
Sau khi đạo diễn duyệt timing mới, team có một playblast phù hợp với yêu cầu. Nhưng playblast này lại không phải dữ liệu lý tưởng để đưa trực tiếp vào AI.
Lý do là playblast chỉ là hình ảnh 2D đã được compositing. Nó không chứa đầy đủ thông tin về camera 3D, depth hay normal. Hơn nữa, bản playblast cũ còn chứa những lỗi từ các lần generate trước như nhân vật bị dính vào nhau hoặc hình ảnh dưới nước quá tối và đục.
Nếu đưa trực tiếp vào AI, model có thể không chỉ học chuyển động mà còn “học” cả những lỗi đó.
Vì vậy, team quyết định “dịch ngược” playblast thành một proxy 3D mới thay vì mở lại Unreal và dựng lại một scene hoàn chỉnh, Đạt sử dụng three.js – một thư viện JavaScript mã nguồn mở cho phép dựng và render 3D realtime ngay trên trình duyệt. Proxy này chỉ cần giữ những thứ AI thực sự cần: camera, bố cục, chuyển động và vị trí nhân vật.
Kết quả là một file HTML chỉ khoảng 33 KB, có thể chạy trực tiếp trên Chrome. Bên trong là 19 nhân vật low-poly, camera chuyển động từ dưới đáy lên, mặt nước chia khung hình và các thông tin cần thiết để tạo guide cho AI.
Đây là một ví dụ rất rõ cho tư duy “dùng đúng công cụ cho đúng bài toán”.
Three.js không được dùng để thay thế Unreal hay Maya. Nó được chọn vì trong tình huống này, team không cần một scene 3D đẹp; họ chỉ cần một proxy đủ chính xác, nhẹ và có thể chỉnh sửa nhanh.
3 keyworld giúp A.I hiểu camera, khoảng cách và hướng bề mặt
Sau khi có proxy, team tiếp tục render ra ba loại thông tin:
Color: giúp AI hiểu blocking và hướng ánh sáng.
Depth: cho biết khoảng cách giữa các nhân vật và camera.
Normal: cung cấp thông tin về hướng bề mặt của các nhân vật.
Kết hợp với reference về trang phục và prompt, các pass này giúp AI giữ được camera, bố cục và timing của proxy, trong khi AI tập trung tạo ra những yếu tố mà proxy không cần phải mô phỏng chi tiết như ánh sáng, nước, bọt khí, da và chất liệu quần áo.
Khi phần cấu trúc đã được kiểm soát bằng 3D, AI có thể tập trung vào việc tạo độ chân thực mà không phải tự đoán toàn bộ camera và chuyển động.
3D HAY AI? THỰC TẾ KHÔNG PHẢI LÀ CHỌN MỘT TRONG HAI
Sau khi đi qua các case study, một trong những kết luận đáng chú ý nhất của buổi chia sẻ là: 3D và AI có thế mạnh ở những điểm khác nhau.
3D cho khả năng kiểm soát cao: camera, timing, chuyển động có thể được xác định chính xác tới từng frame; workflow có thể lặp lại và có thể xuất nhiều loại pass phục vụ Compositing. Đổi lại, để đạt được độ chân thực cao, 3D thường cần nhiều thời gian cho lookdev, shading và lighting.
AI có lợi thế ngược lại: có thể tạo ra hình ảnh chân thực nhanh hơn, đặc biệt ở những phần chất liệu và bề mặt. Nhưng AI vẫn tồn tại những giới hạn về khả năng kiểm soát, tính ổn định giữa các lần generate, flicker hay những lỗi hình ảnh khó đoán trước.
Vì vậy, câu trả lời không phải là 3D hay AI mà là 3D + AI.
Trong workflow Hybrid của AIOI, có thể hiểu đơn giản: 3D giữ cấu trúc – AI xử lý độ chân thực – Compositing kiểm soát và hoàn thiện hình ảnh. Như với chiếc áo choàng, simulation 3D giữ chuyển động trong khi AI xử lý chất liệu.
AI KHÔNG XÓA BỎ PIPELINE VFX – AI ĐANG THAY ĐỔI CÁCH ARTIST GIẢI QUYẾT VẤN ĐỀ
Qua những case study được chia sẻ, có thể thấy AI trong Nghỉ Hè Sợ Nghỉ Hưu không được sử dụng như một “nút bấm tạo hình ảnh”.
Mỗi lần đưa AI vào pipeline đều bắt đầu từ một câu hỏi rất production: Vấn đề đang nằm ở đâu?
Nếu vấn đề là chất liệu, AI có thể hỗ trợ làm chân thực hơn trên nền simulation có sẵn.
Nếu vấn đề là footage bị giới hạn, AI có thể hỗ trợ outpaint hoặc rebuild plate.
Nếu vấn đề là camera và timing thay đổi sát deadline, team có thể xây một proxy nhẹ hơn để tạo guide mới cho AI.
Và sau tất cả, kết quả vẫn phải quay trở lại pipeline VFX để được kiểm tra và hoàn thiện.
Đạt Nguyễn tóm lại bài học từ dự án bằng một ý rất rõ: AI giúp team thực hiện được những shot mà trước đây ngân sách và thời gian có thể không cho phép, nhưng điều đó chỉ xảy ra khi AI được đặt đúng vị trí trong pipeline.
Đây cũng là góc nhìn quan trọng dành cho những người đang học và làm VFX trong thời đại AI.
Thay vì đặt câu hỏi “AI có thay thế VFX Artist không?”, có lẽ câu hỏi đáng quan tâm hơn là: “VFX Artist cần hiểu gì để có thể kiểm soát và tận dụng AI trong production?”
Bởi càng hiểu rõ 3D, Compositing, camera, lighting, animation và tư duy hình ảnh, Artist càng có cơ sở để biết AI nên được dùng ở đâu, kiểm soát như thế nào và khi nào cần quay lại với kỹ thuật truyền thống.
Điểm chung của các case study không nằm ở việc AI làm được bao nhiêu, mà nằm ở cách Artist và đội ngũ production biết chính xác mình cần AI làm gì.
Đó có lẽ cũng là bài học lớn nhất từ Nghỉ Hè Sợ Nghỉ Hưu: trong VFX, công nghệ mới không nhất thiết xóa bỏ những kỹ thuật cũ. Khi được sử dụng đúng cách, chúng có thể kết hợp với nhau để tạo ra một workflow linh hoạt hơn, nhanh hơn và phù hợp hơn với thực tế production.
