AI tạo ảnh đã lọt vào quy trình làm đồ án cảnh quan ở nhiều văn phòng thiết kế tại Việt Nam, thường không qua một quyết định chính thức nào — một người trong nhóm gõ thử một câu mô tả, ảnh ra đẹp hơn mong đợi, và từ đó bước đó ở lại trong quy trình. Vấn đề không phải AI có nên dùng hay không, vì nó đã đang được dùng. Vấn đề là dùng đúng khâu nào thì được việc, và tin nó ở khâu nào thì hỏng việc — nhất là với một ngành mà sai lệch không dừng ở một tấm ảnh xấu, mà kéo theo cây trồng sai loài, cao độ sai thực tế, và một phương án được duyệt dựa trên thứ chưa từng đo đạc.
Bốn khâu AI làm được việc thật trong một đồ án cảnh quan
Phác ý phương án từ một mặt bằng vẽ tay
Ở giai đoạn ý tưởng, khi mặt bằng còn là vài nét chì trên giấy hoặc một sơ đồ khối chưa dựng 3D, công cụ đọc phác thảo (sketch-to-image) đưa mặt bằng đó vào và sinh ra vài diễn giải không gian khác nhau — một hướng nhiều cây bóng mát, một hướng mở rộng mặt nước, một hướng thiên về sân cứng. Quy trình dùng được: chụp hoặc scan bản phác thảo, giữ nguyên bố cục đường nét chính (lối đi, mảng xanh, mặt nước) làm khung, rồi cho công cụ sinh nhiều biến thể vật liệu và cây xanh trên cùng một bố cục đó. Cái giữ lại được là tỷ lệ và vị trí các mảng chức năng từ bản vẽ gốc; cái AI thêm vào chỉ là cách một mảng chức năng có thể trông ra sao. Không dùng ảnh AI ở bước này để chốt hình khối — dùng để chọn hướng nào đáng dựng tiếp bằng phần mềm CAD.
Thử vật liệu và ánh sáng trên một phối cảnh đã dựng
Với một mô hình đã dựng trong SketchUp, Revit hay Rhino, công cụ đọc mô hình 3D (BIM/CAD-to-render) giữ nguyên hình khối, tỷ lệ, góc nhìn của mô hình gốc, chỉ đổi vật liệu mặt sân, ánh sáng, và bối cảnh xung quanh. Đây là khâu AI an toàn nhất để dùng trong một hồ sơ thật, vì số đo công trình không đổi qua các lần sinh ảnh. Quy trình cụ thể: dựng khối và cao độ chuẩn trong phần mềm CAD trước, xuất góc nhìn cố định, rồi chạy nhiều lượt AI trên cùng góc nhìn đó để so sánh đá lát này với đá lát kia, ánh sáng buổi sáng với buổi tối, mà không phải dựng lại render thủ công từng lượt. Việc so sánh vật liệu nhanh hơn hẳn, nhưng vẫn cần một lượt render bằng phần mềm thông thường để chốt bản chính thức, vì vật liệu AI sinh ra chỉ là hình ảnh gần đúng, không phải mã vật liệu có thông số kỹ thuật đi kèm.
Dựng moodboard cho buổi trình bày ý tưởng
Trước khi có bản vẽ nào, một buổi họp với chủ đầu tư thường cần vài tấm ảnh gợi không khí thiết kế — kiểu cảnh quan nhiệt đới rậm rạp hay tối giản, gam màu ấm hay lạnh, chất liệu thô mộc hay hiện đại. Công cụ tạo ảnh từ chữ (text-to-image) dùng tốt ở đây vì không cần bản vẽ gốc, chỉ cần mô tả bằng lời. Quy trình: viết một đoạn mô tả ngắn cho từng hướng thiết kế đang cân nhắc, sinh vài tấm cho mỗi hướng, rồi ghép thành một bảng moodboard trình song song với ảnh chụp công trình tham khảo thật. Ranh giới cần giữ: moodboard chỉ minh hoạ không khí, không đại diện cho hình khối hay tỷ lệ công trình sắp thiết kế — nói rõ điều này với chủ đầu tư ngay từ lúc trình, tránh để một tấm ảnh không khí bị hiểu nhầm thành phối cảnh chính thức.
Viết nháp phần thuyết minh
AI viết văn bản, theo Điều khoản Sử dụng của OpenAI, để người dùng giữ quyền sở hữu nội dung do công cụ tạo ra, và dùng được để dựng khung nháp cho thuyết minh thiết kế — sắp ý theo trình tự hiện trạng, giải pháp, vật liệu, cây xanh — từ một dàn ý đưa vào. Nó không thay được phần nội dung kỹ thuật: số liệu diện tích, tên loài cây, thông số vật liệu, cao độ, khối lượng đều phải điền từ hồ sơ thật, không lấy từ những gì AI tự viết thêm vào cho câu văn trơn tru. Cách dùng hợp lý: đưa dàn ý và số liệu đã có, để AI sắp câu và nối đoạn, rồi đọc lại toàn bộ và sửa mọi chỗ số liệu bị viết chung chung hoặc bị suy diễn thêm.
Bẫy hay gặp nhất: đem thẳng ảnh phác ý đi trình bày như một phương án đã đo đạc
Một tấm ảnh AI dựng từ mô tả chữ hoặc từ phác thảo tay chưa từng qua bước đo cao độ, tính khoảng cách, hay kiểm diện tích trồng cây. Nhầm lẫn hay gặp là dừng lại ở bước tìm ý rồi đem thẳng ảnh đó đi trình bày như một phương án đã đo đạc, trong khi nó chưa từng được đo đạc gì cả. Hậu quả không dừng ở một cuộc họp bị hỏi khó — chủ đầu tư duyệt theo một hình ảnh, rồi bản vẽ kỹ thuật sau đó không khớp được với thứ đã duyệt, kéo theo một vòng giải trình lại từ đầu.
Năm lỗi AI hay mắc riêng với đồ án cảnh quan
Phối cảnh kiến trúc sai một chi tiết vật liệu còn sửa được nhanh. Phối cảnh cảnh quan sai ở chỗ khác — sai sinh học và sai địa hình — và những lỗi này khó nhận ra bằng mắt thường hơn nhiều so với một bức tường lệch góc.
Cây sai vùng khí hậu
Công cụ sinh ảnh từ mô tả chữ chung chung kiểu "cây xanh", "hàng cây bóng mát" thường trả về dáng cây học được từ kho ảnh huấn luyện, phần lớn nghiêng về cảnh quan ôn đới hoặc cận nhiệt phổ biến trong dữ liệu ảnh gốc — tán lá đổi màu theo mùa thu, thân cây rụng lá trơ cành, không phải dáng cây nhiệt đới thường trồng ở Việt Nam. Đưa một tấm ảnh như vậy cho chủ đầu tư xem trước khi giải thích rõ đó chỉ là minh hoạ không khí, dễ tạo kỳ vọng sai về loại cây sẽ trồng thật.
Cây không đúng tuổi và cỡ trồng
Một cây mới trồng theo hồ sơ thiết kế thường có đường kính tán và chiều cao nhỏ hơn nhiều so với cây trưởng thành, và cần vài năm mới đạt hình dáng như thiết kế kỳ vọng. AI gần như luôn sinh cây ở trạng thái trưởng thành, tán đầy, bóng rợp kín — vì đó là dạng cây phổ biến nhất trong ảnh huấn luyện. Ảnh trông đẹp nhưng không phản ánh đúng cảnh quan ngay sau khi bàn giao công trình, dễ khiến chủ đầu tư kỳ vọng một mảng xanh rợp bóng có ngay từ ngày khánh thành.
Tỷ lệ người và cây bị méo
Máy không có chuẩn chiều cao 1,7 m của người đi bộ để so sánh nếu không được ép vào khung tỷ lệ có sẵn từ bản vẽ gốc. Ở phối cảnh sinh hoàn toàn từ mô tả chữ, người trong ảnh có thể to hoặc nhỏ hơn thực tế so với ghế đá, lan can, hay tán cây cạnh đó — sai lệch này khó phát hiện bằng mắt vì bố cục tổng thể vẫn trông hợp lý.
Mặt nước và địa hình phi lý
Mặt nước trong ảnh AI đôi khi không có nguồn cấp hay lối thoát rõ ràng, mặt hồ phẳng lì bất kể địa hình xung quanh dốc hay bằng, hoặc một dòng chảy được vẽ chảy ngược hướng dốc tự nhiên của khu đất. Với một khu vực có cao độ chênh lệch thật, những chi tiết này không đứng vững nếu đối chiếu lại với mặt cắt địa hình đã khảo sát.
Không đọc được cao độ và hướng thoát nước
AI sinh ảnh từ một góc nhìn tĩnh, không mang theo dữ liệu cao độ hay hướng dốc thoát nước của khu đất thật. Một sân lát trông phẳng đẹp trong ảnh có thể đang che giấu một khu vực đọng nước nếu độ dốc thoát nước chưa được tính trong bản vẽ kỹ thuật đi kèm — thứ ảnh AI không thể hiện và cũng không có cách nào kiểm tra được chỉ bằng mắt nhìn ảnh.
Cách kiểm một ảnh AI trước khi đưa chủ đầu tư xem
Trước khi một tấm ảnh AI rời khỏi máy tính để đi vào một buổi họp, năm câu hỏi sau đủ để lọc ra phần lớn lỗi kể trên. Loài cây trong ảnh có khớp với danh mục cây trồng đã chọn cho khu đất, hay chỉ là cây chung chung do máy tự chọn? Kích thước tán cây có đúng với cây mới trồng, hay đang mượn hình cây trưởng thành để trông đẹp hơn thực tế bàn giao? Người đứng trong ảnh có đúng tỷ lệ với ghế, lan can, bậc cấp cạnh đó không? Mặt nước và hướng dốc trong ảnh có khớp với mặt cắt địa hình đã khảo sát, hay chỉ là một mặt phẳng máy tự vẽ cho đẹp mắt? Và câu hỏi cuối, cũng là câu quan trọng nhất: tấm ảnh này có dựng được ngoài công trường theo đúng như trong ảnh không, hay chỉ tồn tại được trên màn hình?
Ảnh không qua được cả năm câu hỏi trên vẫn có chỗ dùng — làm ảnh gợi không khí cho buổi họp ý tưởng đầu tiên, ghi rõ đó là ảnh minh hoạ chưa qua kiểm định kỹ thuật. Ảnh đi kèm hồ sơ thiết kế chính thức, hồ sơ đấu thầu, hay bản trình duyệt cuối cùng thì phải qua đủ cả năm câu, nếu không thì quay lại dựng bằng phần mềm render thông thường với thư viện cây và vật liệu đã kiểm đúng.
Bản quyền và đạo đức khi trình phương án bằng ảnh AI
Ảnh AI sinh ra để trình bày ý tưởng nội bộ trong nhóm thiết kế ít gặp rủi ro pháp lý. Rủi ro tăng lên khi tấm ảnh đó đi vào một hồ sơ đấu thầu, một tài liệu quảng bá chính thức, hoặc bất cứ nơi nào công khai gắn với tên đơn vị thiết kế và tên dự án. Điều khoản sử dụng thương mại của từng công cụ AI khác nhau tuỳ gói đăng ký, và điều khoản này thay đổi theo thời gian không kém gì bản thân công cụ — ví dụ theo Điều khoản Dịch vụ của MidJourney, người dùng gói dùng thử miễn phí không có quyền thương mại với ảnh tạo ra, trong khi người đăng ký một trong các gói trả phí thì được. Đọc lại điều khoản trước mỗi lần dùng ảnh AI cho một hồ sơ chính thức là bước không nên bỏ qua, vì điều khoản của lần trước chưa chắc còn đúng ở lần sau.
Khía cạnh đạo đức nghề nghiệp riêng của ngành cảnh quan: một ảnh AI trình bày cây trưởng thành, tán rợp bóng, mặt nước trong veo cho một khu đất thực tế mới san lấp, chưa trồng cây, là một hình ảnh phóng đại so với thứ sẽ có thật trong vài năm đầu sau bàn giao. Ghi rõ với chủ đầu tư đây là hình ảnh minh hoạ tầm nhìn dài hạn, không phải hình ảnh công trình ngay sau khánh thành, là cách tránh để một tấm ảnh đẹp trở thành một cam kết không giữ được.
Điều thú vị: công cụ nào cũng chỉ mạnh đúng một trong ba việc
Nhìn qua vài công cụ AI đang chạy cho thấy một điều lặp lại: không công cụ nào mạnh cả ba việc phác ý, thử vật liệu, và giữ số đo cùng lúc. MidJourney sinh ảnh từ mô tả chữ rất nhanh và có gu thẩm mỹ ảnh đẹp, nhưng không kiểm soát được bố cục hay tỷ lệ công trình vì không đọc bản vẽ gốc nào cả — dùng tốt cho moodboard, không dùng được để giữ số đo. Canvas, theo NVIDIA, cho vẽ vài nét brush rồi tự sinh cảnh từ phác thảo, tải về miễn phí và chạy nền tảng mô hình GauGAN được huấn luyện từ 5 triệu ảnh, nhưng chuyên phong cảnh thiên nhiên chứ không xử lý tốt bố cục công trình đô thị có kích thước cụ thể. Veras, theo EvolveLAB, cắm thẳng vào SketchUp (bản 2021-2025), Revit (bản 2021-2026), Rhino 7-8 hoặc Vectorworks, giữ đúng tỷ lệ và góc nhìn của mô hình gốc; gói dùng thử cho 30 lượt render trong 15 ngày, gói trả phí từ 29 USD một tháng — đây là công cụ duy nhất trong ba cái tên này giữ được số đo thật xuyên suốt, nhưng đổi lại phải có sẵn một mô hình 3D dựng từ trước, không dùng được ở bước phác ý ban đầu khi còn chưa có mô hình nào. Không có công cụ toàn năng — chọn công cụ theo đúng khâu đang cần, không theo cái tên nghe quen nhất.
Cùng logic đó áp dụng được cho công cụ mới xuất hiện sau này, dù mang tên gì: hỏi đầu vào của nó là chữ, ảnh phác thảo, hay mô hình 3D thật, vì đó quyết định mức kiểm soát tỷ lệ và bố cục; hỏi nó có giữ được số đo thật của công trình không, vì nếu không thì ảnh ra chỉ dùng để trình bày ý tưởng; và luôn tự kiểm lại bằng năm câu hỏi ở khâu duyệt trước khi đưa bất cứ ảnh AI nào vào một hồ sơ chính thức.
Ảnh bìa: Prototyperspective (Stable Diffusion), CC0.