Đồ án tốt nghiệp ngành Công nghệ Kỹ thuật In, Đại học Sư phạm Kỹ thuật TP.HCM, ThS. Chế Quốc Long, 2024

Khám phá cách AI sinh (Generative AI) hỗ trợ thiết kế file in biến đổi dữ liệu, tối ưu quy trình thu thập, xử lý và cá nhân hoá nội dung in tại Việt Nam.

• Tác giả: Nguyễn Thanh Tùng
• Người hướng dẫn: ThS. Chế Quốc Long
• Trường học: Trường Đại học Sư phạm Kỹ thuật Thành phố Hồ Chí Minh
• Chuyên ngành: Công nghệ kỹ thuật in
• Đề tài: Ứng dụng trí tuệ nhân tạo tạo sinh (Generative AI) vào thiết kế file in biến đổi dữ liệu
• Loại tài liệu: Đồ án tốt nghiệp
• Năm xuất bản: 2024
• Địa điểm: Thành phố Hồ Chí Minh

Tóm tắt

I. Tổng quan ứng dụng AI sinh vào thiết kế file in VDP hiện đại

Công nghệ in biến đổi dữ liệu (Variable Data Printing - VDP) giữ vai trò chủ chốt trong ngành in kỹ thuật số. Phương pháp này cho phép thay đổi văn bản, đồ họa và hình ảnh trên từng bản in độc lập. Nhu cầu cá nhân hóa ấn phẩm truyền thông ngày càng tăng cao. Người tiêu dùng mong muốn nhận những thông điệp thị giác phù hợp sở thích cá nhân. Tuy nhiên, việc sáng tạo khối lượng lớn hình ảnh riêng biệt vẫn là rào cản lớn. Trí tuệ nhân tạo tạo sinh (Generative AI) mở ra bước đột phá mới. Các mô hình khuếch tán tiên tiến có khả năng tạo hình ảnh chất lượng cao từ mô tả văn bản. Năm 2024, sinh viên Khoa In và Truyền thông tại Đại học Sư phạm Kỹ thuật TP.HCM đã nghiên cứu đề tài kết hợp AI sinh với VDP. Đề tài tập trung tối ưu hóa quy trình thiết kế ấn phẩm brochure thời trang. Quy trình kết hợp tự động hóa dữ liệu và công nghệ sinh ảnh. Kết quả mang lại giải pháp sản xuất tài liệu in tùy biến linh hoạt, đáp ứng xu thế thị trường tiếp thị hiện đại.

1.1. Khái niệm và vai trò của in dữ liệu biến đổi VDP

In dữ liệu biến đổi là công nghệ in ấn kỹ thuật số hiện đại. Hệ thống cho phép in các ấn phẩm có nội dung khác nhau trong cùng một lượt in liên tục. Mỗi trang in mang thông điệp riêng biệt cho từng đối tượng khách hàng mục tiêu. Công nghệ này loại bỏ nhu cầu dừng máy để thay đổi bản in vật lý. VDP được ứng dụng rộng rãi trong in hóa đơn, thiệp mời và ấn phẩm quảng cáo. Điểm mấu chốt của VDP là khả năng liên kết cơ sở dữ liệu với phần mềm dàn trang. Nhờ vậy, doanh nghiệp nâng cao trải nghiệm khách hàng và gia tăng tỷ lệ phản hồi tiếp thị.

1.2. Sự phát triển của AI sinh trong ngành in ấn bao bì

Trí tuệ nhân tạo tạo sinh đã thay đổi toàn diện ngành công nghiệp sáng tạo. Các thuật toán học sâu như GANs và Stable Diffusion có tốc độ tạo ảnh vượt bậc. Hệ thống chuyển đổi câu lệnh ngôn ngữ tự nhiên thành hình ảnh đồ họa có độ phân giải cao. Ngành in ấn bao bì nhanh chóng ứng dụng AI vào thiết kế mẫu mã và hình minh họa. Công cụ AI giúp rút ngắn chu kỳ thiết kế từ vài ngày xuống vài phút. Quy trình này giảm thiểu sự can thiệp thủ công của họa sĩ đồ họa. Sự kết hợp giữa AI và công nghệ in ấn mở ra kỷ nguyên sản xuất bao bì thông minh.

II. Thách thức khi thiết kế file in VDP bằng phương pháp cũ

Quy trình thiết kế file in VDP truyền thống gặp nhiều rào cản kỹ thuật. Phương pháp cũ chủ yếu biến đổi các trường văn bản đơn giản hoặc mã vạch. Việc cá nhân hóa hình ảnh độc bản đòi hỏi nguồn lực thiết kế đồ sộ. Đội ngũ thiết kế phải chuẩn bị từng tệp đồ họa thủ công trước khi đưa vào phần mềm dàn trang. Thời gian sản xuất kéo dài làm tăng chi phí dự án đáng kể. Quy trình này không phù hợp với các chiến dịch tiếp thị quy mô lớn. Ngoài ra, việc xử lý dữ liệu thủ công tiềm ẩn nguy cơ sai sót cao. Các lỗi nhầm lẫn đường dẫn tệp tin thường xuyên xảy ra. Hình ảnh không đồng nhất về tỷ lệ khung hình và độ phân giải gây vỡ hạt khi in thực tế. Các công cụ thiết kế đồ họa thông thường thiếu tính năng tự động sinh nội dung thị giác theo hành vi người dùng. Do đó, các ấn phẩm in VDP truyền thống thường đơn điệu và kém thu hút. Đề tài tại Đại học Sư phạm Kỹ thuật TP.HCM năm 2024 đã xác định rõ những hạn chế này để xây dựng giải pháp khắc phục.

2.1. Giới hạn về thời gian và chi phí thiết kế thủ công

Thiết kế dữ liệu biến đổi theo phương pháp cũ phụ thuộc hoàn toàn vào nhân lực. Họa sĩ phải chuẩn bị hàng nghìn ảnh đồ họa riêng lẻ. Quá trình kiểm duyệt và điều chỉnh kích thước tệp tốn nhiều tuần làm việc. Chi phí thuê nhân sự thiết kế tăng theo cấp số nhân khi quy mô dự án mở rộng. Khối lượng công việc khổng lồ dễ dẫn đến mệt mỏi và sai lệch thẩm mỹ. Tiến độ in ấn thường bị trì hoãn do nghẽn cổ chai ở khâu duyệt file. Những rào cản này khiến các doanh nghiệp in vừa và nhỏ e ngại triển khai dịch vụ VDP hình ảnh phức tạp.

2.2. Khó khăn trong kiểm soát chất lượng tạo hình AI

Mô hình AI tạo sinh thường gặp lỗi giải phẫu và chi tiết dị dạng. Các vấn đề phổ biến gồm biến dạng khuôn mặt hoặc thừa ngón tay. Nguyên nhân xuất phát từ câu lệnh prompt thiếu thông tin bổ trợ. Nếu không có bộ lọc kiểm soát, hệ thống sẽ xuất ra các sản phẩm in lỗi. Bên cạnh đó, việc lưu trữ và phân loại hàng loạt ảnh tạo ra rất dễ gây hỗn loạn thư mục. Thiếu sự đồng bộ giữa tên ảnh và bản ghi dữ liệu khách hàng sẽ dẫn đến in sai đối tượng. Đồ án tại HCMUTE đã phát hiện và phân tích chi tiết các rủi ro này để thiết lập quy trình chuẩn hóa.

III. Giải pháp ứng dụng AI sinh vào thiết kế file in VDP tại HCMUTE

Nhóm nghiên cứu tại Đại học Sư phạm Kỹ thuật TP.HCM đã xây dựng quy trình tích hợp khép kín. Giải pháp kết nối từ thu thập dữ liệu khách hàng đến in ấn thực tế. Ban đầu, thông tin người dùng được thu thập qua biểu mẫu Google Forms. Hệ thống chuyển dữ liệu về Google Sheets và xử lý tự động bằng Google Apps Script. Dữ liệu văn bản được chuẩn hóa thành danh sách câu lệnh prompt hoàn chỉnh. Tiếp theo, công cụ ComfyUI tiến hành sinh hình ảnh hàng loạt dựa trên các prompt đã tạo. Nhóm nghiên cứu sử dụng các node tùy chỉnh trong ComfyUI để tối ưu hóa hình ảnh. Node Concat Conditionings giúp kết hợp các prompt bổ sung nhằm sửa lỗi giải phẫu. Node Select Folder Path tự động phân loại và lưu ảnh vào thư mục riêng biệt. Sau đó, công cụ Power Query trích xuất chính xác đường dẫn tệp ảnh và liên kết vào bảng tính. Tệp dữ liệu tổng hợp được nhập vào Adobe InDesign qua tính năng Data Merge. Cuối cùng, tệp in hoàn chỉnh được xuất sang máy in Xerox Versant 2100 sử dụng Fiery VDP để in brochure thời trang.

3.1. Thiết lập quy trình sinh ảnh ComfyUI và xử lý prompt

ComfyUI đóng vai trò trung tâm trong quá trình tạo tài nguyên đồ họa tự động. Mô hình chuyển đổi node cung cấp prompt từ dạng văn bản sang dữ liệu tệp tin. Nhóm tác giả bổ sung node Concat Conditionings nhằm liên kết prompt người dùng với câu lệnh kiểm soát chất lượng cố định. Giải pháp này giúp loại bỏ hoàn toàn các lỗi dị dạng hình thể người mẫu thời trang. Đồng thời, custom node Select Folder Path quản lý vị trí lưu tệp tin có hệ thống. Mỗi cặp ảnh tương ứng với một người dùng được đặt tên đồng nhất và lưu vào thư mục được chỉ định trước.

3.2. Dàn trang Adobe InDesign và in ấn qua Xerox Versant

Khâu dàn trang và in ấn đòi hỏi sự kết nối dữ liệu mượt mà. Công cụ Power Query tự động quét thư mục ảnh để trích xuất đường dẫn tệp tin chính xác. Toàn bộ thông tin khách hàng và ảnh tương ứng được đồng bộ trong bảng tính chuẩn. Phần mềm Adobe InDesign tiếp nhận bảng dữ liệu qua tính năng Data Merge. Hệ thống tự động điền hình ảnh cá nhân hóa và thông tin chi tiết vào mẫu brochure thiết kế sẵn. File in hoàn thiện được chuyển tới máy in Xerox Versant 2100 tích hợp Fiery VDP. Thiết bị xử lý nhanh chóng các tập tin dữ liệu lớn và đảm bảo màu sắc in ấn trung thực.

IV. Hiệu quả ứng dụng AI sinh vào thiết kế file in VDP thực tế

Nghiên cứu tốt nghiệp năm 2024 tại HCMUTE đã chứng minh tính khả thi cao của mô hình tích hợp. Việc đưa AI tạo sinh vào quy trình VDP mang lại bước tiến vượt bậc về năng suất. Thời gian tạo lập hình ảnh cá nhân hóa giảm thiểu đáng kể so với thao tác thiết kế thủ công. Chi phí vận hành sản xuất tài liệu tiếp thị được cắt giảm tối đa. Doanh nghiệp in ấn có thể dễ dàng mở rộng quy mô xuất bản theo số lượng đơn hàng thực tế mà không cần bổ sung nhân sự thiết kế đồ họa. Sản phẩm brochure thời trang thử nghiệm nhận được đánh giá rất tích cực từ người dùng. Ấn phẩm in hiển thị màu sắc đồng đều, hình ảnh sắc nét và nội dung cá nhân hóa chính xác. Đề tài khẳng định tiềm năng to lớn của AI trong việc chuyển đổi số ngành in ấn truyền thống. Mô hình này không chỉ giới hạn trong ngành thời trang mà còn có thể mở rộng sang các lĩnh vực bán lẻ, bất động sản và giáo dục. Sự kết hợp giữa AI và VDP định hình phương thức sản xuất ấn phẩm tiếp thị tương lai.

4.1. Đánh giá tính khả thi và phản hồi thực tế từ người dùng

Thử nghiệm in thực tế trên máy in Xerox Versant 2100 cho kết quả ấn tượng. Bản in đạt chuẩn cao về độ phân giải, độ bão hòa màu và chi tiết hình ảnh. Người nhận tài liệu đánh giá cao sự phù hợp của hình ảnh được tạo riêng cho phong cách thời trang của họ. Tính độc bản tạo nên cảm xúc bất ngờ và thúc đẩy hành vi tương tác với thương hiệu. Tỷ lệ phản hồi đối với ấn phẩm cá nhân hóa tăng vượt trội so với ấn phẩm đại trà truyền thống. Kết quả nghiên cứu chứng minh công nghệ AI hoàn toàn đáp ứng các tiêu chuẩn khắt khe trong sản xuất in ấn công nghiệp thương mại.

4.2. Khả năng mở rộng quy trình sang các ngành công nghiệp khác

Mô hình tích hợp AI và VDP sở hữu khả năng mở rộng quy mô linh hoạt. Cấu trúc tự động hóa có thể áp dụng ngay cho ngành thương mại điện tử và bao bì đóng gói. Doanh nghiệp ngành du lịch có thể tạo sách hướng dẫn tham quan cá nhân hóa cho từng hành khách. Ngành giáo dục có thể xuất bản tài liệu học tập phù hợp năng lực riêng của từng học sinh. Quy trình kết hợp ComfyUI, Google Sheets và InDesign cung cấp nền tảng xử lý dữ liệu chuẩn hóa, dễ dàng tích hợp vào hệ thống xuất bản hiện đại. Đây là bước đệm quan trọng thúc đẩy quá trình chuyển đổi số của ngành in ấn Việt Nam.

Trích đoạn nội dung tài liệu

Chương 1 GIỚI THIỆU AI đã mang đến cuộc cách mạng cho nhiều ngành công nghiệp, bao gồm cả các lĩnh vực sáng tạo như thiết kế, truyền thông và in ấn. Trong số các ứng dụng tiên tiến của AI, nổi bật phải kể đến việc tích hợp với VDP - một kỹ thuật cho phép cá nhân hóa các ấn phẩm in bằng cách thay đổi dữ liệu giữa các tờ in khác nhau. Đề tài với tiêu đề "Ứng dụng trí tuệ nhân tạo tạo sinh (Generative AI) vào thiết kế file in biến đổi dữ liệu" sẽ nghiên cứu tiềm năng kết hợp các công nghệ AI với VDP để tạo ra các brochure cá nhân hóa ở lĩnh vực thời trang. Generative AI gồm các mô hình như mô hình GANs và mô hình khuếch tán (Stable Diffusion), đã thể hiện khả năng đặc biệt trong việc tạo ra hình ảnh chất lượng cao và nội dung sáng tạo.

Các mô hình này có thể tổng hợp các mẫu dữ liệu mới từ các mẫu dữ liệu đã được huấn luyện, khiến chúng trở nên phù hợp cho các ứng dụng đòi hỏi việc tạo ra các thiết kế đa dạng và phức tạp. Trong bối cảnh của đề tài này, Generative AI được sử dụng để tạo ra các hình ảnh thời trang mang tính cá nhân hóa dựa trên sở thích của người dùng, thu thập thông qua một hệ thống quy trình thu thập dữ liệu. Thách thức chính mà đề tài giải quyết được là giải pháp hiệu quả và có thể mở rộng quy mô để tạo ra các ấn phẩm truyền thông mang tính cá nhân hóa. Các phương pháp in ấn truyền thống, mặc dù hiệu quả cho sản xuất hàng loạt, nhưng thường thiếu tính linh hoạt cần thiết để tùy chỉnh.

Mặt khác, VDP cung cấp một cách thức để điều chỉnh các tài liệu in ấn theo từng đối tượng bằng cách thay đổi văn bản, đồ họa hoặc hình ảnh giữa các tờ in khác nhau. Bằng cách tích hợp AI với VDP, đề tài này nhằm mục đích nâng cao khả năng cá nhân hóa đồng thời đơn giản hóa quy trình sản xuất tổng thể. Quy trình làm việc được phát triển trong đề tài này giải quyết các công việc từ dữ liệu đầu vào cho tới bước cuối là in ra các Brochure với dữ liệu khác nhau. Bắt đầu từ việc thu thập dữ liệu thông qua Google Forms, người dùng được yêu cầu cung cấp thông tin của họ trên các khía cạnh khác nhau của thời trang như “màu sắc yêu thích, kiểu dáng, mục đích sử dụng các mặt hàng thời trang, loại trang phục và phụ kiện,…”.

Dữ liệu thu thập được sau đó được xử lý bằng Google Sheets và Google Apps Script, đồng thời dữ liệu sẽ được dịch sang tiếng Anh và định dạng thành các Prompt phù hợp để tạo hình ảnh. Các Prompt này sẽ được đưa vào quy trình riêng của ComfyUI, một công cụ AI để tạo và nâng cấp hình ảnh. ComfyUI liên kết và tận dụng sức mạnh của nhiều mô hình AI đã được đào tạo để tạo ra hình ảnh thời trang chất lượng cao dựa trên các Prompt từ người dùng cung cấp. Các hình ảnh được tạo ra sau đó được đặt tên và sắp xếp một cách có hệ thống, đảm bảo các hình ảnh khác nhau trên cùng một Prompt sẽ được phân luồng và sử dụng đúng mục đích, trong đề tài này sẽ tạo ra hai hình ảnh khác kích thước để đặt tại hai vị trí khác nhau trong thiết kế brochure.

1 Sau đó sử dụng Adobe InDesign để thiết kế bố cục brochure. Tạo ra mẫu brochure A4, tiếp theo là thiết kế những chi tiết không biến đổi lên trang Master, và thiết kế các ‘khung’ để tạo khu vực biến đổi. Từ dữ liệu của quá trình thu thập ban đầu, cùng với đường dẫn đến hình ảnh được tạo từ ComfyUI, sử dụng công cụ Data Merge để thực hiện việc biến đổi dữ liệu trong InDesign, tạo ra brochure mang tính cá nhân hóa cho từng người dùng. Cuối cùng, các brochure được in bằng máy Xerox Versant 2100 với chức năng Fiery VDP, cho phép in dữ liệu biến đổi chất lượng cao và hiệu quả.

Cách tiếp cận tích hợp này không chỉ cho thấy tiềm năng của AI trong việc tạo nội dung mang tính cá nhân hóa mà còn thể hiện khả năng ứng dụng vào thực tế của các công nghệ in ấn hiện đại. Tóm lại, đề tài này đại diện cho một bước tiến đáng kể trong việc tích hợp AI với VDP, cung cấp giải pháp có thể mở rộng và hiệu quả để tạo ra các brochure thời trang mang tính cá nhân hóa. Việc sử dụng AI, kết hợp với quy trình làm việc cho việc thu thập, xử lý và in dữ liệu, nhấn mạnh tiềm năng biến đổi của AI trong ngành công nghiệp in ấn. Đề tài này đặt nền tảng cho các nghiên cứu và ứng dụng trong tương lai trong các lĩnh vực khác nhau, nơi cần các tài liệu in mang tính cá nhân hóa và chất lượng cao.

Lý do chọn đề tài Lý do để lựa chọn chủ đề này bắt nguồn từ nhu cầu ngày càng tăng đối với các ấn phẩm in mang tính cá nhân hóa trên thị trường hiện đại. Các phương pháp in ấn truyền thống tuy hiệu quả cho sản xuất quy mô lớn nhưng thường không đáp ứng được yêu cầu về tính tùy chỉnh và cá nhân hóa. Việc tích hợp AI với VDP mang lại giải pháp đầy hứa hẹn cho các yêu cầu trên, cho phép tạo ra các tờ in mang tính cá nhân hóa cao, đáp ứng các sở thích riêng lẻ. Tiềm năng cách mạng hóa ngành công nghiệp in ấn liên kết với các công nghệ tiên tiến và tầm trọng trong việc khám phá khả năng của AI trong các ứng dụng sáng tạo là những yếu tố quan trọng trong việc lựa chọn chủ đề này.

Tổng quan về lĩnh vực nghiên cứu Lĩnh vực nghiên cứu bao gồm sự giao thoa giữa AI, công nghệ in ấn kỹ thuật số và phương tiện truyền thông cá nhân hóa. Các mô hình AI, chẳng hạn như GANs và mô hình khuếch tán, đang đi đầu trong những tiến bộ gần đây về AI, thể hiện khả năng vượt trội trong việc tạo hình ảnh và sản xuất nội dung sáng tạo. Mặt khác, VDP đóng vai trò then chốt trong ngành in ấn, cho phép tùy chỉnh các tài liệu in bằng cách thay đổi một số yếu tố nhất định giữa các tờ in khác nhau. Đề tài này khám phá cách thức tích hợp hai lĩnh vực này có thể dẫn đến các giải pháp sáng tạo để tạo ra các ấn phẩm in mang tính cá nhân hóa.

Mục tiêu đề tài Mục tiêu chính của đề tài này là: Phát triển quy trình làm việc toàn diện tích hợp AI và VDP để tạo ra các brochure thời trang mang tính cá nhân hóa. Thể hiện tính khả thi và hiệu quả của việc sử dụng hình ảnh tạo bằng AI trong quy trình làm việc VDP. Trình bày tiềm năng của AI trong việc nâng cao tính cá nhân hóa và tùy chỉnh của các ấn phẩm in. Cung cấp một giải pháp có thể mở rộng và hiệu quả để tạo các tài liệu in mang tính cá nhân hóa, có thể áp dụng trong các ngành công nghiệp khác nhau.

Phạm vi đề tài Phạm vi nghiên cứu bao gồm việc phát triển và triển khai một quy trình làm việc tích hợp thu thập dữ liệu, tạo hình ảnh và in dữ liệu biến đổi. Đề tài tập trung vào việc tạo các brochure thời trang mang tính cá nhân hóa như một nghiên cứu điển hình để chứng minh tính hiệu quả của quy trình làm việc. Nghiên cứu liên quan đến việc sử dụng các công cụ như Google Forms, Google Sheets, Google Apps Script, ComfyUI, Adobe InDesign và Xerox Versant 2100. 3 Chương 2 CƠ SỞ LÝ LUẬN Sự tích hợp AI vào các ngành công nghiệp sáng tạo là một bước tiến mang tính cách mạng, đặc biệt là với sự ra đời của các mô hình AI như GANs hay mô hình khuếch tán Stable Diffusion.

Các mô hình AI đã cho phép đạt được những tiến bộ chưa từng có trong việc thiết kế tự động và sáng tạo nội dung. Chương này gồm các khái niệm hiện có về việc sử dụng AI trong các quá trình sáng tạo, với trọng tâm vào AI, VDP và sự giao thoa giữa hai lĩnh vực này. AI trong các ngành công nghiệp sáng tạo Hình 2. Generative Adversarial Networks - GANs AI đã cách mạng hóa lĩnh vực sáng tạo, đặc biệt là các mô hình AI sáng tạo.

Mạng đối nghịch GANs, được giới thiệu bởi Goodfellow và cộng sự vào năm 2014, bao gồm hai mạng lưới - máy phát (generator) và máy phân biệt (discriminator) - cạnh tranh với nhau để tạo ra dữ liệu thực tế. Máy phát tạo ra hình ảnh, trong khi máy phân biệt đánh giá chúng dựa trên dữ liệu thực, theo thời gian giúp cải thiện đầu ra của máy phát. GAN đã được sử dụng trong các ứng dụng khác nhau, từ tạo tác phẩm nghệ thuật đến tạo hình ảnh siêu thực và cải thiện hình ảnh có độ phân giải thấp. Mô hình khuếch tán Một tiến bộ đáng kể khác là sự phát triển của các mô hình khuếch tán, chẳng hạn như Stable Diffusion.

Các mô hình này cải thiện dần dần trên một hình ảnh nhiễu ban đầu để tạo ra hình ảnh chất lượng cao. Không giống như GANs, dựa vào huấn luyện đối kháng (generator – discriminator), các mô hình khuếch tán sử dụng phương pháp xác suất để mô hình hóa phân phối dữ liệu, dẫn đến kết quả ổn định và đa dạng hơn. Việc sử dụng các mô hình này trong các ngành công nghiệp sáng tạo đã mở ra những khả năng mới cho thiết kế tự động, thời trang và sản xuất phương tiện truyền thông. In biến đổi dữ liệu (VDP) Hình 2.

Hệ thống Variable Data Printing In dữ liệu biến đổi - VDP là một công nghệ in ấn kỹ thuật số cho phép tùy chỉnh các tài liệu in bằng cách thay đổi một số yếu tố nhất định, chẳng hạn như văn bản, hình ảnh hoặc đồ họa, từ tờ in này sang tờ in khác mà không cần dừng hoặc làm chậm quá trình in. Công nghệ này đặc biệt hữu ích trong các chiến dịch quản cáo và thư tín online, nơi nội dung mang tính cá nhân hóa có thể làm tăng đáng kể tỷ lệ tương tác và phản hồi. Ứng dụng của Variable Data Printing (VDP) VDP tận dụng cơ sở dữ liệu và mẫu thiết kế để tạo ra các sản phẩm đầu ra độc đáo cho từng người nhận. Quá trình này liên quan đến việc hợp nhất dữ liệu biến đổi với các yếu tố không biến đổi, cho phép tạo nội dung được điều chỉnh theo quy mô.