Theo Quyết định phê duyệt, đề tài do Cử nhân Nguyễn Quang Huy làm chủ nhiệm, thực hiện từ tháng 8 đến tháng 12/2026. Đây là đề tài khoa học và công nghệ cấp cơ sở được Viện Phim triển khai trong bối cảnh AI đang nhanh chóng đi từ lĩnh vực thử nghiệm sang những ứng dụng thực tế trong các cơ quan lưu trữ, bảo tàng và kho tư liệu nghe nhìn trên thế giới.

Tu sửa ảnh cảnh phim, áp phích để cho ra bản lưu trữ tốt nhất tại Viện Phim Việt Nam.

Từ phục chế thủ công đến phục chế có sự hỗ trợ của AI

Phim nhựa không chỉ là một sản phẩm điện ảnh. Với các kho lưu trữ quốc gia, mỗi cuộn phim còn có thể là một “mảnh ghép” của ký ức xã hội: hình ảnh con người, sự kiện, phong cảnh, đời sống văn hóa, những thời điểm lịch sử mà nhiều thập niên sau không dễ tìm thấy ở một nguồn tư liệu nào khác.

Nhưng vật mang thông tin cũng có tuổi thọ. Phim có thể xuất hiện bụi bẩn, vết xước, rung hình, nhấp nháy, bạc màu, nhiễu, mất chi tiết hoặc những tổn hại do quá trình lưu trữ và sử dụng. Khi chuyển từ phim nhựa sang dữ liệu số, việc bảo vệ bản gốc vẫn là yêu cầu nền tảng, đồng thời dữ liệu số tạo điều kiện để tiến hành nhiều công đoạn xử lý mà phương pháp phục chế truyền thống khó thực hiện. Đây cũng là nơi AI bắt đầu tạo ra một thay đổi đáng chú ý.  

Các mô hình học máy có khả năng nhận diện những dạng hư hỏng khác nhau trong từng khung hình, phân biệt các vùng bị lỗi với nội dung hình ảnh, giảm nhiễu, xử lý vết xước, cải thiện độ rõ, ổn định hình ảnh giữa các khung hình và hỗ trợ khôi phục màu sắc. Một số nghiên cứu mới còn hướng tới việc để hệ thống “hiểu” mức độ và vị trí hư hỏng thay vì chỉ xử lý hình ảnh theo một bộ lọc cố định. Một nghiên cứu công bố năm 2026 về phục chế phim lưu trữ, chẳng hạn, đề xuất mô hình có khả năng nhận diện và theo dõi vùng hư hỏng theo thời gian, từ đó tạo ra kết quả nhất quán hơn giữa các khung hình. Trong thực tế phục chế, điều này có ý nghĩa lớn. Một đoạn phim có thể chứa hàng trăm, thậm chí hàng ngàn khung hình. Nếu từng khung hình đều cần được xử lý bằng tay, công việc sẽ mất rất nhiều thời gian. AI có thể đảm nhiệm những công đoạn nhận diện và xử lý lặp lại với tốc độ mà con người khó có thể đạt được.

AI sẽ tạo ra một thay đổi đáng chú ý trong công tác bảo quản phim. ( Ảnh do AI thiết kế)

Nhưng AI không đồng nghĩa với việc giao toàn bộ quá trình phục chế cho máy. Đây là điểm đặc biệt quan trọng đối với tư liệu hình ảnh động có giá trị lịch sử. AI phải phục vụ tư liệu chứ không được “viết lại”.

Liên đoàn Lưu trữ Phim Quốc tế (FIAF) đang đặc biệt quan tâm tới vấn đề này. Các hướng dẫn của FIAF thừa nhận công nghệ số, trong đó có AI, đang mở rộng đáng kể khả năng phục chế phim, nhưng đồng thời cảnh báo rằng công nghệ mạnh cũng có thể làm biến đổi đặc điểm hình ảnh và tính xác thực lịch sử của bản gốc nếu được sử dụng thiếu kiểm soát.

Một nguyên tắc quan trọng là phải giữ lại bản quét nguyên trạng trước khi phục chế. Bản dữ liệu chưa qua can thiệp chính là cơ sở để đối chiếu, kiểm tra và phục hồi lại quá trình xử lý khi cần thiết. FIAF thậm chí nhấn mạnh rằng trong nhiều trường hợp, việc bảo tồn bản quét thô còn quan trọng hơn việc bảo tồn phiên bản đã phục chế, bởi một vật liệu gốc đã xuống cấp có thể không còn cơ hội để quét lại lần thứ hai.

AI vì vậy nên được xem là một công cụ hỗ trợ chuyên gia lưu trữ và phục chế, chứ không phải người quyết định cuối cùng về diện mạo của tư liệu. Ví dụ, AI có thể nhận diện một vết xước trên hàng nghìn khung hình và đề xuất phương án xử lý. Nhưng việc có nên loại bỏ hoàn toàn dấu vết ấy hay không, xử lý đến mức nào, có làm mất thông tin hình ảnh hay không vẫn cần người phục chế đánh giá.

Đặc biệt, việc AI tự động tạo ra những chi tiết chưa từng tồn tại trong bản gốc là vấn đề cần được kiểm soát chặt chẽ. FIAF lưu ý những kỹ thuật tạo khung hình mới bằng AI hoặc nội suy có thể tạo ra những hình ảnh mang tính lịch sử giả, bởi đó là những khung hình chưa bao giờ tồn tại trong tư liệu nguyên bản.

Với phim lưu trữ quốc gia, ranh giới này càng quan trọng: phục chế là làm cho tư liệu dễ nhìn, dễ tiếp cận và gần với trạng thái vốn có; không phải làm cho quá khứ trở nên đẹp hơn theo trí tưởng tượng của công nghệ.

Thế giới đã bắt đầu đưa AI vào kho lưu trữ

Việc Viện Phim nghiên cứu AI cũng nằm trong xu hướng đang diễn ra tại các kho lưu trữ nghe nhìn quốc tế.

UNESCO hiện coi số hóa là một bộ phận quan trọng trong chiến lược bảo vệ di sản tư liệu nghe nhìn. Trong chương trình số hóa của UNESCO, một khối lượng lớn tài liệu vẫn chưa được xử lý, trong đó các tư liệu nghe nhìn được đánh giá là đặc biệt dễ bị tổn thương. UNESCO cho biết khoảng 92% tư liệu nghe nhìn trong các bộ sưu tập của tổ chức vẫn chưa được xử lý trong chương trình hiện nay.

Đáng chú ý, UNESCO cũng xác định dữ liệu và thông tin mô tả được tạo ra trong quá trình kiểm kê, nhận diện và số hóa không chỉ phục vụ việc quản lý kho mà còn tạo nền tảng cho những ứng dụng AI trong tương lai. Trong năm 2026, UNESCO cho biết việc lập danh mục các cuộn phim giúp tạo ra metadata tin cậy, cần thiết cho các ứng dụng AI sau này. Ở cấp độ nghiệp vụ, AI còn mở ra một hướng khác: biến kho phim từ nơi chỉ “cất giữ” thành một kho dữ liệu có thể tìm kiếm và khai thác thông minh.

Các công nghệ nhận dạng giọng nói có thể chuyển lời thoại thành văn bản; nhận dạng hình ảnh có thể hỗ trợ phát hiện nhân vật, địa điểm, sự kiện hoặc đối tượng xuất hiện trong phim; AI có thể hỗ trợ lập từ khóa, phân loại và tìm kiếm theo nội dung thay vì chỉ dựa vào tên phim, năm sản xuất hay mã lưu trữ.

FIAF từng giới thiệu các thử nghiệm của INA (Viện Lưu trữ nghe nhìn quốc gia Pháp) về tìm kiếm ngữ nghĩa đối với nội dung phát thanh và truyền hình, dựa trên việc xử lý lời nói thành văn bản rồi kết hợp với dữ liệu lưu trữ truyền thống.

Đây có thể là một hướng rất đáng chú ý đối với các kho tư liệu Việt Nam: khi hàng ngàn giờ phim được số hóa, câu hỏi không chỉ còn là “lưu ở đâu” mà còn là “tìm thế nào, tìm nhanh đến đâu và khai thác được bao nhiêu giá trị từ kho tư liệu ấy?”

Một đề tài nhỏ, một bài toán có ý nghĩa dài hạn

Trong bối cảnh đó, đề tài AI của Viện Phim Việt Nam có thể được nhìn rộng hơn phạm vi của một giải pháp kỹ thuật phục chế. Nếu nghiên cứu thành công, kết quả có thể góp phần hình thành một quy trình trong đó AI hỗ trợ từ khâu phát hiện tổn hại – phân tích hình ảnh – xử lý phục chế – kiểm tra chất lượng – đến quản lý dữ liệu sau phục chế.

Xa hơn, AI có thể giúp giảm thời gian xử lý những khối lượng tư liệu lớn, hỗ trợ chuyên gia tập trung vào những trường hợp phức tạp và tăng khả năng khai thác kho phim đã được số hóa.

Ví dụ về ứng dụng AI phục chế chất lượng phim "Biệt động Sài Gòn" được trình chiếu tại hội thảo công tác chuyển đổi số lĩnh vực phát thanh truyền hình, do Bộ Văn hóa, Thể Thao và Du lịch tổ chức tại TP HCM.

Đây là hướng đi phù hợp với thực tế của các kho lưu trữ hình ảnh động hiện nay. FIAF cho biết các công nghệ học sâu đã được sử dụng trong phục chế hình ảnh chuyển động từ nhiều năm qua; dữ liệu từ những dự án trước còn có thể tiếp tục đóng góp cho các dự án sau, qua đó nâng cao độ tin cậy của hệ thống.

Tuy nhiên, hiệu quả của AI cuối cùng không chỉ nằm ở thuật toán. Nó phụ thuộc vào chất lượng dữ liệu, chất lượng bản quét, hệ thống lưu trữ, metadata, năng lực của đội ngũ chuyên môn và một quy trình kiểm soát chặt chẽ. AI có thể xử lý một hình ảnh nhanh hơn con người, nhưng không tự mình biết hình ảnh đó có ý nghĩa gì đối với lịch sử điện ảnh và lịch sử quốc gia.

Vì thế, nghiên cứu AI tại Viện Phim cũng đặt ra một yêu cầu lớn hơn: đầu tư đồng bộ cho hạ tầng số, thiết bị số hóa, kho lưu trữ, dữ liệu và nhân lực chuyên môn.

Bởi với một kho phim quốc gia, mục tiêu cuối cùng không phải là tạo ra những hình ảnh “đẹp” bằng công nghệ mới nhất. Mục tiêu là bảo đảm rằng những hình ảnh đã được ghi lại của hôm qua không biến mất vào ngày mai, đồng thời khi được phục chế và đưa trở lại với công chúng, chúng vẫn giữ được giá trị, tính xác thực và câu chuyện vốn có của mình.

Trong dòng chảy đó, AI có thể trở thành một “trợ lý” ngày càng mạnh của những người làm công tác lưu trữ phim. Nhưng người quyết định cách ứng xử với di sản vẫn phải là những người hiểu giá trị của di sản ấy. Đây cũng là tinh thần đang được cộng đồng lưu trữ phim quốc tế nhấn mạnh khi AI ngày càng đi sâu vào phục chế hình ảnh động: công nghệ cần được phát triển cùng với các nguyên tắc về tính xác thực, khả năng truy nguyên và trách nhiệm của người phục chế.

Với Viện Phim Việt Nam, đề tài được triển khai từ tháng 8 đến tháng 12/2026 vì thế có thể xem là một bước thử nghiệm quan trọng: đưa AI vào một nhiệm vụ rất cụ thể của lưu trữ quốc gia, đồng thời mở ra câu hỏi lớn hơn về cách Việt Nam sẽ bảo vệ, phục hồi và khai thác kho di sản hình ảnh động của mình trong kỷ nguyên trí tuệ nhân tạo.