Bản địa hóa video hiện là nhu cầu chứ không phải là điều xa xỉ trong thời điểm mà người sáng tạo và các công ty đang phát triển trên phạm vi quốc tế với tốc độ chưa từng thấy. Tốc độ tạo ra nội dung số đã vượt xa khả năng của các kỹ thuật bản địa hóa truyền thống, bao gồm sự dịch thuật của con người, nghệ sĩ lồng tiếng và chu trình chỉnh sửa kéo dài. Mô hình LTX dẫn đầu quá trình chuyển đổi này và sự thay đổi này đã khiến đây trở thành thời điểm lý tưởng cho các giải pháp dựa trên AI. Với độ chính xác, khả năng mở rộng và đầu ra âm thanh giống con người, nó nhanh chóng trở thành tiêu chuẩn dẫn đầu cho việc bản địa hóa video bằng AI.
Mô hình được thiết kế dành cho Video chứ không chỉ dành cho Văn bản
Phần lớn các mô hình AI hiện có trên thị trường được tạo ra cho các công việc sử dụng ngôn ngữ thông thường. Mặc dù chúng có thể hiểu văn bản nhưng chúng không được thiết kế để xử lý cấu trúc phức tạp của nội dung video. Ngược lại, Mô hình đa phương thức LTX được thiết kế có lưu ý đến việc bản địa hóa video. Khả năng đánh giá âm thanh, kiểu giọng nói, giai điệu cảm xúc, bối cảnh trên màn hình và thời gian—tất cả các thành phần quan trọng để điều chỉnh video cho phù hợp với khán giả toàn cầu—mang lại lợi thế đáng kể cho nó.
Mô hình LTX thu hẹp khoảng cách lâu dài mà các mô hình AI thông thường không thể đáp ứng bằng cách tập trung vào các ứng dụng ưu tiên video.
Độ chính xác của bản dịch AI theo ngữ cảnh độc đáo
Mục tiêu của việc truyền đạt ý nghĩa là bản địa hóa chứ không chỉ đơn thuần là thay thế các từ. Vì sử dụng tính năng dịch theo ngữ cảnh nên Mô hình LTX hoạt động cực kỳ hiệu quả trong tình huống này.
Ý định của người nói Giọng điệu của cuộc trò chuyện Những điều kỳ quặc về văn hóa Bối cảnh ở cấp độ cảnh
Kỹ thuật này tạo ra các cụm từ tự nhiên theo mạch nội dung gốc thay vì các bản dịch theo nghĩa đen, vụng về. Điều này có tác động đáng kể đến các video quảng cáo, tài liệu hướng dẫn và nội dung giải trí.
Lồng tiếng cấp độ con người với tính năng nhân bản giọng nói nâng cao
Một trong những lý do lớn nhất khiến Mô hình LTX trở thành tiêu chuẩn ngành là công nghệ nhân bản giọng nói thế hệ tiếp theo. Nó có thể tái tạo giọng nói của người nói trên nhiều ngôn ngữ mà vẫn giữ nguyên:
Kết cấu giọng nói Tính cách Năng lượng Truyền tải cảm xúc
Đối với người sáng tạo và thương hiệu, điều này có nghĩa là người xem được trải nghiệm phiên bản đã bản địa hóa mà vẫn có âm thanh giống như người gốc. Điều này tạo ra sự tin cậy, kết nối và nhất quán trên khắp các thị trường toàn cầu—điều mà việc lồng tiếng truyền thống thường không đạt được.
Cùng với tính năng tổng hợp giọng nói biểu cảm, đầu ra mang lại cảm giác giống người, tự nhiên và hấp dẫn.
Tính năng Hát nhép và Căn chỉnh thời gian vượt trội
Lồng tiếng bằng AI thường gặp phải lỗi âm thanh không khớp, thời gian không tự nhiên hoặc lỗi hát nhép. Mô hình LTX giải quyết vấn đề này bằng các công cụ đồng bộ hóa chính xác tự động điều chỉnh:
Nhịp độ lời nói Căn chỉnh chuyển động môi Chuyển cảnh Chuyển tiếp thời gian từ
Điều này làm cho video được bản địa hóa trở nên bóng bẩy và chuyên nghiệp, ngay cả khi được sản xuất trên quy mô lớn.
Tốc độ lớn và khả năng mở rộng để mở rộng toàn cầu
Quá trình bản địa hóa truyền thống có thể mất vài ngày hoặc thậm chí vài tuần cho mỗi video. Mô hình LTX giảm thời gian này xuống còn vài phút.
Giờ đây, các thương hiệu và người sáng tạo có thể sản xuất: Chiến dịch video đa ngôn ngữ Tài liệu đào tạo toàn cầu Bản trình diễn sản phẩm quốc tế Nội dung YouTube đa ngôn ngữ
Không cần thuê nhóm dịch thuật hoặc diễn viên lồng tiếng lớn. Khả năng mở rộng này là một trong những động lực chính thúc đẩy việc áp dụng nhanh chóng của nó. Mô hình LTX loại bỏ các nút thắt và thách thức về hậu cần mà trước đây khiến việc mở rộng toàn cầu trở nên chậm chạp và tốn kém.
Tiết kiệm tiền mà không ảnh hưởng đến chất lượng
Có tới 90% toàn bộ quy trình bản địa hóa được mô hình này tự động hóa. Điều này duy trì âm thanh và bản dịch chất lượng phòng thu trong khi
Cắt giảm đáng kể chi phí sản xuất. Các doanh nghiệp hiện có cả chất lượng và ngân sách nên họ không phải lựa chọn.
Tính nhất quán trong mọi ngôn ngữ
Mô hình LTX đảm bảo đầu ra nhất quán trên tất cả các ngôn ngữ được hỗ trợ, trái ngược với các nhóm bản địa hóa do con người đảm nhiệm, nơi chất lượng có thể khác nhau giữa các biên dịch viên hoặc diễn viên lồng tiếng. Để nhận dạng thương hiệu và truyền tải thông điệp trong các chiến dịch quốc tế, tính nhất quán này là cần thiết.
Một giải pháp đảm bảo tương lai cho kết nối quốc tế
Nhu cầu bản địa hóa được hỗ trợ bởi AI sẽ chỉ tăng lên khi có nhiều nền tảng hơn—như YouTube, Instagram, dịch vụ OTT và nền tảng học tập trực tuyến—áp dụng nội dung đa ngôn ngữ. Nhờ độ chính xác, tính năng thoại phức tạp và khả năng mở rộng, Mô hình LTX có vị thế tốt để dẫn đầu sự thay đổi này.
Đây là tương lai của truyền thông quốc tế chứ không chỉ là sự cải tiến so với các kỹ thuật thông thường.
