Nano Banana của Gemini: bộ nhớ ngữ cảnh cho chỉnh sửa ảnh

Nano Banana của Gemini là một tính năng tạo/chỉnh sửa ảnh dùng trí tuệ nhân tạo đang thu hút chú ý nhờ cơ chế bộ nhớ ngữ cảnh. Khác với nhiều công cụ phổ biến coi mỗi câu lệnh là một phiên mới, Nano Banana ghi nhớ những gì người dùng đã làm trước đó, từ đó hỗ trợ chỉnh sửa lặp mượt mà, giữ nguyên các phần không thay đổi và giảm đáng kể nhu cầu viết các câu lệnh (prompt) dài dòng.

Nano Banana 2

Bộ nhớ ngữ cảnh: khác biệt cốt lõi của Nano Banana

Theo mô tả, Nano Banana ghi nhớ các chỉnh sửa và ngữ cảnh đã áp dụng trên ảnh cơ sở. Trong khi nhiều công cụ tạo ảnh hàng đầu như Midjourney hay ChatGPT thường xử lý mỗi câu lệnh như một điểm khởi đầu mới, buộc người dùng phải lặp lại mô tả chi tiết cho từng thay đổi nhỏ, Nano Banana duy trì trạng thái làm việc và hiểu mục tiêu chỉnh sửa ở các lượt sau. Điều này đặc biệt hữu ích cho quy trình chỉnh sửa lặp (iterative editing), nơi người dùng muốn tinh chỉnh dần từng chi tiết mà không phá vỡ bố cục hoặc phong cách đã đạt được.

Giữ nhân vật và bối cảnh nhất quán qua nhiều lượt chỉnh

Với một ảnh cơ sở, Nano Banana cho phép thay đổi trang phục, tư thế, ánh sáng hoặc toàn bộ phông nền trong khi chủ thể vẫn giữ được diện mạo cốt lõi. Hệ thống thể hiện khả năng hiểu khuôn mặt và đặc điểm đủ tốt để các chỉnh sửa trông khớp sát với người gốc, không chỉ là xấp xỉ gần đúng. Điều này quan trọng với ảnh chân dung cá nhân hoặc người quen, nơi khác biệt nhỏ cũng dễ nhận thấy. Nano Banana cũng có thể đưa cùng một nhân vật vào nhiều phong cách khác nhau, hoặc kết xuất từ những góc độ khác nhau mà vẫn duy trì nhận diện.

Nano Banana 3

Chỉnh sửa cục bộ bằng ngôn ngữ tự nhiên, không làm ảnh hưởng phần còn lại

Nano Banana cho phép đưa ra hướng dẫn bằng ngôn ngữ tự nhiên để thay đổi những yếu tố cụ thể mà vẫn giữ nguyên các thành phần khác trong ảnh. Người dùng có thể đổi màu ga trải giường, thử thay rèm cửa thành màu xám, hình dung đồ nội thất hoặc thêm một chi tiết trang trí mới mà không cần công cụ che chọn phức tạp. Khi yêu cầu “thêm một chiếc gương kiểu Art Deco lên tường” và kết quả quá phô trương, chỉ cần điều chỉnh bằng một câu ngắn như “khiêm tốn hơn” là hệ thống hiểu và thay đúng mức cần thiết. Việc chuyển màu tường từ kem sang xanh trứng vịt, rồi sang hồng mờ cũng được xử lý tuần tự, chính xác nhờ bộ nhớ ngữ cảnh.

Nano Banana 4

Kết hợp tối đa ba ảnh và phục hồi, tô màu ảnh cũ

Nano Banana có thể kết hợp tối đa ba hình ảnh để tạo ra kết quả mới: hợp nhất các yếu tố, pha trộn vật thể với kết cấu khác biệt, hoặc áp dụng họa tiết từ ảnh này lên chủ thể ảnh kia một cách ăn khớp. Ngoài ra, hệ thống còn hỗ trợ phục hồi và tô màu ảnh cũ, tận dụng kiến thức về thế giới thực và ngữ cảnh lịch sử để đưa ra quyết định màu sắc và chi tiết phù hợp với thời đại.

Nano Banana 5

Quy trình thao tác cơ bản

Đăng nhập và đính kèm hoặc tạo một ảnh cơ sở.

Nhấp nút dấu cộng để tải ảnh lên.

Nhập câu lệnh vào hộp trò chuyện và nhấn biểu tượng mũi tên để tạo/áp dụng chỉnh sửa.

Lưu ý: nguồn khuyến nghị giữ câu lệnh ngắn gọn, mang tính trò chuyện và chỉ rõ mục tiêu, tránh “quá tải” yêu cầu khiến kết quả kém như mong đợi.

Lợi ích nổi bật khi áp dụng trong thực tế

Chỉnh sửa lặp hiệu quả: tinh chỉnh từng chi tiết mà không cần viết lại mô tả dài cho mỗi thay đổi nhỏ.
Giữ nhất quán nhân vật và bối cảnh: phù hợp với ảnh chân dung hoặc nhân vật cần nhận diện ổn định.
Chỉnh sửa cục bộ chính xác: thay đổi một phần cụ thể mà không làm méo bố cục xung quanh.
Kết hợp ảnh linh hoạt: hợp nhất tối đa ba ảnh, pha trộn yếu tố một cách ăn khớp.
Phục hồi và tô màu ảnh cũ: đưa ảnh đen trắng “sống lại” bằng lựa chọn màu sắc có tính đến ngữ cảnh lịch sử.

Hạn chế và điểm cần lưu ý

Câu lệnh dài, mơ hồ có thể làm suy giảm chất lượng kết quả; nên ngắn gọn, rõ mục tiêu.
Khi cần thay đổi chính xác một chi tiết, phải chỉ định cụ thể phần tử cần chỉnh.
Nguồn không nêu thêm các hạn chế kỹ thuật khác.

Đối chiếu với các công cụ phổ biến

Nguồn cho biết nhiều công cụ tạo ảnh hàng đầu, bao gồm Midjourney và ChatGPT, thường xử lý mỗi câu lệnh như một phiên làm việc mới. Trong bối cảnh đó, Nano Banana nổi bật nhờ bộ nhớ ngữ cảnh, giúp giảm gánh nặng mô tả lặp lại và tối ưu cho chỉnh sửa lặp.

Kết luận

Cơ chế bộ nhớ ngữ cảnh là nền tảng khiến Nano Banana của Gemini khác biệt: nó giữ được nhân vật và bối cảnh nhất quán, hỗ trợ chỉnh sửa cục bộ chính xác và kết hợp tối đa ba ảnh, đồng thời có khả năng phục hồi, tô màu ảnh cũ. Trong khi nhiều công cụ đòi hỏi lặp lại mô tả dài cho từng thay đổi, Nano Banana cho phép các bước tinh chỉnh ngắn gọn, tuần tự. Để đạt kết quả tốt, nguồn khuyến nghị sử dụng câu lệnh ngắn, rõ ràng, tập trung vào mục tiêu chỉnh sửa.

CTVX