Thăng đường Nhập thất, một trong những bức họa nổi tiếng của họa sĩ Victor Tardieu. Được vẽ vào những năm 1920, bức tranh không chỉ là một tác phẩm nghệ thuật mà còn phản ánh rõ nét bức tranh xã hội Việt Nam đầu thế kỷ XX, với hơn 200 nhân vật. Tuy nhiên, vì những biến cố lịch sử, bức tranh này đã gần như bị xóa sổ, chỉ để lại dấu vết duy nhất là một mảng tường trống sau năm 1954. Mãi đến năm 2006, họa sĩ Hoàng Hưng và các đồng nghiệp mới phục chế lại tác phẩm này. Bức phục chế của họ hiện vẫn được trưng bày tại giảng đường Ngụy Như Kon Tum của Đại học Quốc gia Hà Nội. Và giờ đây, trong khuôn khổ Lễ hội Thiết kế Sáng tạo Hà Nội 2024, công chúng một lần nữa được chiêm ngưỡng một phiên bản phục chế khác, lần này là sự kết hợp giữa nghệ thuật truyền thống và công nghệ AI.

Tác phẩm Thăng đường Nhập thất do nhóm phục dựng được chiếu trên giảng đường Ngụy Như Kon Tum, ĐHQG Hà Nội

Bài viết này sẽ khám phá quá trình phục dựng bức tranh "Thăng đường Nhập thất" với sự trợ giúp của trí tuệ nhân tạo (AI), những khó khăn mà nhóm nghệ sĩ gặp phải trong hành trình này, và những tiềm năng mà công nghệ AI mang lại cho việc bảo tồn di sản nghệ thuật.

Bức tranh Thăng đường Nhập thất của họa sĩ Victor Tardieu được vẽ bằng sơn dầu trên toan, được trải trên một diện tích tường gần 80m², tái hiện lại cảnh sinh hoạt xã hội Việt Nam đầu thế kỷ XX, đồng thời làm nổi bật các nhân vật lịch sử có thật. Do biến cố chiến tranh, bức tranh đã không còn nguyên vẹn, và những gì còn lại sau năm 1954 chỉ là mảng tường phủ sơn vôi trắng. Việc phục dựng lại bức tranh này là một thử thách lớn đối với các nghệ sĩ và nhà nghiên cứu.

Năm 2006, họa sĩ Hoàng Hưng cùng các đồng nghiệp đã thực hiện một phiên bản phục chế từ một bức ảnh đen trắng duy nhất của tác phẩm gốc. Bức phục chế này đã được trưng bày tại giảng đường Ngụy Như Kon Tum của Đại học Quốc gia Hà Nội. Tuy nhiên, việc phục dựng một bức tranh lớn, mang đậm tính lịch sử như Thăng đường Nhập thất luôn đụng phải những vấn đề lớn, từ sự thiếu hụt tư liệu đến việc tái tạo chính xác các chi tiết của bức tranh.

Năm 2024, trong khuôn khổ triển lãm "Cảm thức Đông Dương", công chúng đã có dịp chiêm ngưỡng một phiên bản phục chế mới của bức tranh này. Phiên bản phục chế này được thực hiện bởi nghệ sĩ thị giác Triệu Minh Hải, kỹ sư Viên Hồng Quang và các chuyên gia khác, dưới sự trợ giúp của công nghệ AI. Đây là một thử nghiệm đáng chú ý, khi lần đầu tiên công nghệ AI được áp dụng để phục dựng một tác phẩm nghệ thuật lớn như vậy.

Việc sử dụng AI để phục dựng các tác phẩm hội họa không phải là một câu chuyện mới mẻ. Các công trình phục chế tranh của các danh họa như Klimt, Picasso hay Rembrandt đã được thực hiện với sự trợ giúp của công nghệ AI trong những năm gần đây. Một ví dụ điển hình là việc Google hợp tác với Bảo tàng Leopold ở Vienna vào năm 2021 để tô lại ba kiệt tác của Gustav Klimt bằng AI. AI đã học cách suy nghĩ và mô phỏng phong cách hội họa của Klimt thông qua hàng nghìn bức tranh và tài liệu liên quan.

Tuy nhiên, đối với bức tranh Thăng đường Nhập thất, việc sử dụng AI gặp phải không ít thử thách. Đầu tiên, nhóm nghệ sĩ chỉ có trong tay một bức ảnh đen trắng duy nhất của tác phẩm, cùng một số tư liệu chụp từng phần của bức tranh. So với những dự án phục dựng khác như của Klimt, nhóm nghệ sĩ của Thăng đường Nhập thất không có nhiều dữ liệu hình ảnh để huấn luyện AI. Mặc dù vậy, các nghệ sĩ đã tận dụng những phác thảo màu của Tardieu cùng với các bức tranh khác cùng thời kỳ để giúp AI học hỏi và tái tạo màu sắc cho tác phẩm.

Theo Kỹ sư Viên Hồng Quang, một trong những thành viên chủ chốt trong nhóm, AI đã giúp chuyển đổi bức ảnh đen trắng thành một tác phẩm sơn dầu, tuy nhiên, nó chỉ đảm nhận được khoảng 10-15% công việc. Công nghệ AI có thể hỗ trợ tô màu các chi tiết cơ bản, nhưng các yếu tố như bút pháp, sắc độ, và phong cách vẽ vẫn cần đến sự can thiệp của con người. Nhóm nghệ sĩ phải tiếp tục chỉnh sửa và hoàn thiện các chi tiết còn thiếu, như màu sắc của áo của các nhân vật, hoặc các chi tiết phức tạp như mái ngói lưu ly của cổng tam quan.

Một trong những khó khăn lớn nhất mà nhóm nghệ sĩ phải đối mặt là khả năng của AI trong việc phân biệt các sắc thái màu sắc trong tranh sơn dầu thật so với ảnh chụp. AI có thể tạo ra màu sắc tương đối chính xác, nhưng nó không thể tái tạo được bút pháp – yếu tố quan trọng quyết định chất lượng của bức tranh. Như chia sẻ của nghệ sĩ Triệu Minh Hải, “AI chỉ tô được màu, nhưng không tô được bút pháp”. Các chi tiết như độ nhấn nhá của bút vẽ, hay cách xử lý các màu sắc phức tạp của tranh sơn dầu đều cần đến sự can thiệp của các nghệ sĩ.

Bên cạnh đó, sự thiếu hụt tư liệu lịch sử cũng là một vấn đề lớn. Mặc dù các nhà nghiên cứu như TS. Phạm Long và TS. Trần Hậu Yên Thế đã cung cấp những thông tin về lịch sử và văn hóa để giúp chỉnh sửa màu sắc cho phù hợp, nhưng nhiều chi tiết vẫn còn thiếu sót. Các nghệ sĩ phải thực hiện công việc nghiên cứu rất kỹ lưỡng để tìm ra màu sắc và sắc độ chính xác nhất cho từng chi tiết trong bức tranh.

Mặc dù những đóng góp của AI trong việc phục dựng bức tranh Thăng đường Nhập thất chưa thể đạt đến mức độ hoàn hảo, nhưng nó đã mở ra một triển vọng mới cho việc bảo tồn và phục dựng di sản nghệ thuật. AI có thể hỗ trợ các nghệ sĩ trong việc tái tạo màu sắc và chi tiết, giúp tiết kiệm thời gian và công sức, đồng thời mang đến những hiệu ứng chuyển động và âm thanh sống động, tạo nên một trải nghiệm nghệ thuật hoàn toàn mới cho công chúng.

Dự án này chứng tỏ rằng AI chỉ là một công cụ hỗ trợ chứ không thể thay thế hoàn toàn sự sáng tạo và khả năng tinh tế của con người trong việc phục dựng nghệ thuật. Tuy nhiên, khi có đủ dữ liệu và kinh nghiệm, AI có thể trở thành một công cụ mạnh mẽ trong việc bảo tồn và phục hồi những tác phẩm nghệ thuật quý giá, giúp chúng ta không chỉ gìn giữ mà còn làm sống lại những giá trị văn hóa của quá khứ.

Trong tương lai, với sự phát triển của công nghệ AI và các phương pháp nghiên cứu lịch sử ngày càng tinh vi, việc phục dựng các tác phẩm nghệ thuật sẽ trở nên chính xác và sống động hơn, đồng thời mở ra cơ hội để công chúng tiếp cận với những di sản văn hóa đã bị mai một trong suốt hàng thế kỷ.

P.A.T (tổng hợp)