QUAN ĐIỂM

Cùng một màn trình diễn cho mọi khán giả

FAMILIAR NGHIÊN CỨUCẬP NHẬT TẤT CẢ BÀI VIẾT
ĐỌC BÀI NÀY BẰNGEnglishEspañolPortuguês中文日本語한국어FrançaisDeutschالعربيةBahasa IndonesiaРусскийItalianoTiếng ViệtไทยNederlandsΕλληνικάУкраїнська粵語NorskCatalàHrvatskiLietuviųSlovenčinaSvenskaБългарскиСрпскиБеларускаяDanskҚазақшаLatviešu

TÓM TẮT

Không phải “AI tạo sinh”, mà là dịch thuật chắp cánh cho nhà sáng tạo. Ai trên thế giới cũng xứng đáng với cùng một chất lượng: nhà sáng tạo và diễn viên được thể hiện liền mạch ở bất kỳ ngôn ngữ nào, đến với những khán giả mới. Một khán giả ở Seoul, São Paulo hay Warsaw nên nhận được điều khán giả gốc đã có: vẫn diễn viên đó, vẫn màn trình diễn đó, vẫn nhịp thời gian đó và âm thanh khung cảnh còn nguyên, bằng chính ngôn ngữ của họ.

Điều khán giả gốc đã có

GIỌNG NÓI
Khán giả đầu tiên nghe chính giọng của diễn viên.
KHẨU HÌNH
Họ thấy khẩu hình khớp với lời nói.
NHỊP THỜI GIAN
Họ cảm nhận nhịp mà đạo diễn đã chọn: quãng ngừng trước câu chốt, tiếng cười cắt ngang câu thoại, tiếng nhạc dưới cảnh quay.

Mọi khán giả khác thường nhận được ít hơn: phụ đề phải đọc trên hình, hoặc giọng một người lạ với khuôn miệng lệch nhịp. Tác phẩm vẫn là một. Trải nghiệm thì không.

“Vẫn như vậy” nghĩa là gì

TRONG MỘT BẢN LỒNG TIẾNG CỦA FAMILIAR

GIỌNG NÓI
GIỮ NGUYÊNChính giọng của diễn viên, lấy từ chính đoạn clip
THAY ĐỔI
KHẨU HÌNH
GIỮ NGUYÊN
THAY ĐỔIKhớp với ngôn ngữ mới, để mắt và tai cùng thống nhất
CÁCH THỂ HIỆN
GIỮ NGUYÊNCùng nhịp, cảm xúc và điểm nhấn như bản gốc
THAY ĐỔI
ÂM THANH KHUNG CẢNH
GIỮ NGUYÊNTiếng cười, âm nhạc và tiếng bass, hiệu ứng âm thanh, âm thanh không gian
THAY ĐỔI
LỜI THOẠI
GIỮ NGUYÊNTên riêng và câu cửa miệng được giữ nhờ danh sách Không Dịch
THAY ĐỔICâu đùa được viết lại để vẫn gây cười

Những câu có thể hiểu theo nhiều cách, một câu đùa hay một câu châm chọc, trả về ba bản dịch với ý định và cảm xúc khác nhau. Giám đốc sáng tạo chọn một, giữ tiếng lóng như lời gốc hoặc giảm ngôn từ thô tục cho bản dành cho khán giả nhỏ tuổi, và sửa bất kỳ câu nào đối chiếu với bản gốc trước khi bản lồng tiếng được render. Mọi lựa chọn đều được lưu cùng tác vụ, nên tập tiếp theo sẽ làm theo.

Mỗi ngôn ngữ về tay bạn dưới dạng một video thành phẩm, lên đến 4K, với bản phối đầy đủ ở dạng vòm 5.1 thực thụ hoặc stereo, định dạng WAV PCM 24-bit. Phụ đề có ở dạng .srt và .vtt, dựng từ bản chép lời đã duyệt, cắt theo quy ước của Timed Text Style Guide của Netflix, kèm tiêu đề và mô tả đã dịch cùng riêng track giọng để bạn tự phối (Câu hỏi thường gặp).

30 ngôn ngữ đầu ra, 99 ngôn ngữ đầu vào

Video gửi vào có thể ở bất kỳ ngôn ngữ nào trong số 99 ngôn ngữ gốc. Bản lồng tiếng trả về bằng 30 ngôn ngữ, bất kỳ sang bất kỳ, chia thành ba cấp chất lượng, cấp cao nhất xếp trước và theo thứ tự chữ cái trong từng cấp.

CấpNgôn ngữ
Cấp 1Tiếng Anh, tiếng Bồ Đào Nha (Brazil), tiếng Đức, tiếng Hàn, tiếng Indonesia, tiếng Nga, tiếng Nhật, tiếng Pháp (Pháp), tiếng Quan Thoại, tiếng Quảng Đông, tiếng Tây Ban Nha (Mỹ La-tinh), tiếng Thái, tiếng Việt, tiếng Ý
Cấp 2Tiếng Bulgaria, tiếng Catalan, tiếng Croatia, tiếng Hà Lan, tiếng Hy Lạp, tiếng Litva, tiếng Na Uy, tiếng Slovakia, tiếng Thụy Điển
Cấp 3Tiếng Ả Rập, tiếng Belarus, tiếng Đan Mạch, tiếng Kazakh, tiếng Latvia, tiếng Serbia, tiếng Ukraina

Bảng đầy đủ, kèm mã ngôn ngữ, có trong tài liệu về ngôn ngữ.

Vì sao phần lớn thế giới chưa từng có bản lồng tiếng

Một màn trình diễn tuyệt vời ở một ngôn ngữ thì mãi ở lại trong ngôn ngữ đó.

Lồng tiếng bằng người là công việc đòi hỏi tay nghề: người dịch, diễn viên lồng tiếng, đạo diễn và kỹ sư phối âm cho từng ngôn ngữ. Tay nghề ấy là lý do một bản lồng tiếng hay nghe đúng, và cũng là lý do lồng tiếng bằng người chưa bao giờ khả thi với phần lớn thế giới. Ngay cả những tác phẩm lớn nhất cũng chỉ lồng vài ngôn ngữ, vì chi phí, con người và thời gian. Các tác phẩm nhỏ hơn, chương trình và phim ngắn dọc thì hoàn toàn không lồng tiếng.

MLDM lo phần việc tẻ nhạt.

Phần việc tẻ nhạt của lồng tiếng là quyết định giọng nào và khẩu hình theo ra sao, cho từng câu thoại ở từng ngôn ngữ. Một mô thức mới, đầu tiên thuộc loại này, quyết định phần đó: một mô hình ra quyết định bản địa hóa đa phương thức (MLDM), mô hình nền tảng đầu tiên cho dịch đa phương thức. Hiện nay các lựa chọn về bản dịch của mô hình đã mở cho đội ngũ của bạn; việc chọn những âm thanh nào giữ nguyên ngôn ngữ gốc, gương mặt nào đang nói và dòng chữ nào trên màn hình cần dịch đang được phát triển. Những lựa chọn làm nên một bản lồng tiếng hay, câu đùa nào gây cười, giọng điệu nào hợp, tên riêng nào giữ lại, vẫn thuộc về những người đã làm ra tác phẩm.

MÔ HÌNH NỀN TẢNG ĐẦU TIÊN CHO DỊCH ĐA PHƯƠNG THỨC
++
Không có gì được tạo ra từ một câu lệnh và không có gì mới được bịa ra; mọi khung hình và mọi âm thanh đều bám theo một câu thoại đã được diễn.

Toàn bộ dữ liệu chúng tôi dùng để huấn luyện đều do chính đội ngũ Familiar làm ra.

Mọi khán giả

Khi cùng một màn trình diễn có thể đến với mọi khán giả, câu hỏi không còn là một tác phẩm đủ tiền cho những ngôn ngữ nào, mà là nó muốn gặp những khán giả nào.

Một bộ phim ngắn dọc, một bài giảng hay một phim điện ảnh có thể ra mắt bằng 30 ngôn ngữ mà diễn viên vẫn là diễn viên ấy.

Chúng tôi là một công cụ nữa cho quá trình sáng tạo.

CÂU HỎI

Ngôn ngữ nào cũng có cùng chất lượng chứ?

Cả 30 ngôn ngữ đầu ra đều có giọng nói, lip sync và âm thanh khung cảnh. Chúng được chia thành ba cấp chất lượng, cấp cao nhất xếp trước.

Ở mọi ngôn ngữ vẫn là giọng của diễn viên chứ?

Đúng vậy. Giọng ở mỗi ngôn ngữ là giọng của chính diễn viên, lấy từ chính đoạn clip, với cùng nhịp và cách thể hiện.

Ai quyết định một câu được dịch thế nào?

Đội ngũ của bạn. Những câu có thể hiểu theo nhiều cách trả về ba phương án; giám đốc sáng tạo chọn một và có thể sửa bất kỳ câu nào trước khi bản lồng tiếng được render.

TÀI LIỆU THAM KHẢO

  1. [1]Netflix, Timed Text Style Guide: Subtitle Templates, đọc ngày 30/10/2026
  2. [2]Câu hỏi thường gặp về Familiar: ngôn ngữ, những gì bản lồng tiếng giữ lại, các file bàn giao
  3. [3]Tài liệu Familiar: ngôn ngữ được hỗ trợ và cấp chất lượng
  4. [4]Vì sao Familiar không phải AI tạo sinh truyền thống
  5. [5]Dịch thuật không phải là tạo sinh
  6. [6]Một công cụ nữa cho quá trình sáng tạo

Dịch đa phương thức

Familiar Labs xây dựng công nghệ lồng tiếng vượt thế hệ với mô hình ra quyết định bản địa hóa đa phương thức (MLDM), mô hình nền tảng đầu tiên cho dịch đa phương thức: một mô hình quyết định bản địa hóa điều gì trên cả văn bản, âm thanh và hình ảnh, và cho bạn thấy các lựa chọn. Giọng nói và khẩu hình của bạn, mang sang những ngôn ngữ mới. Đội ngũ 8 người với các tiến sĩ, được Samsung, RedBird, Gold House hậu thuẫn. Sứ mệnh của chúng tôi

Xem benchmark đầy đủ →Trò chuyện với đội ngũ