
342
ỨNGDỤNGCÔNGNGHỆ3DVÀAITRONGTHIẾTKẾ
VÀTRÌNHDIỄNÁODÀITRUYỀNTHỐNG-HIỆNĐẠI
NguyễnTúAnh
Email:ntanh3@cmcu.edu.vn
Ngàytòasoạnnhậnđượcbàibáo:29/09/2025
Ngàyphảnbiệnđánhgiá:15/10/2025
Ngàybàibáođượcduyệtđăng:24/10/2025
DOI:10.59266/houjs.2025.886
Tómtắt:Trongbốicảnhchuyểnđổisốđangtácđộngmạnhmẽđếnlĩnhvựcmỹthuật
ứngdụngvàthờitrang,việcnghiêncứucácphươngthứcmớinhằmbảotồnvàpháthuygiá
trịáodàiViệtNamtrởnêncấpthiết.Áodàikhôngchỉlàtrangphụctruyềnthốngmàcònlà
biểutượngvănhóa-nghệthuậtmangtínhbảnsắcdântộc.Tuynhiên,cáchoạtđộngthiết
kếvàtrìnhdiễnáodàihiệnnaycònphụthuộcnhiềuvàophươngphápthủcông,thiếusựkết
nốivớicôngnghệsố,dẫnđếnnhữnghạnchếtrongbảotồn,quảngbávàsángtạo.Nghiên
cứunàytậptrungtìmhiểukhảnăngứngdụngcôngnghệ3Dvàtrítuệnhântạo(AI)trong
quátrìnhthiếtkếvàtrìnhdiễnáodài,nhằmtạoranhữnggiảiphápvừahiệnđại,vừatôn
trọnggiátrịtruyềnthống.
Phươngphápnghiêncứuđượcsửdụngbaogồm:phântích-tổnghợptàiliệuvềcông
nghệ3DvàAItronglĩnhvựcthờitrangvàmỹthuậtứngdụng;khảosátmộtsốmôhìnhthiết
kếvàtrìnhdiễnthờitrangứngdụng3DvàAItrênthếgiới;sosánhvớithựctrạngnghiên
cứuvàsángtạoáodàitạiViệtNam;đềxuấtmôhìnhứngdụngphùhợptrongsángtạovà
quảngbááodài.Cáccôngcụđiểnhìnhđượcđềcậpgồmphầnmềmthiếtkế3D(Clo3D,
MarvelousDesigner),cácứngdụngAItrongsángtạomẫuhọatiếtvàcôngnghệAR/VR
trongtrìnhdiễnáodài.
Kếtquảnghiêncứuchothấyviệckếthợpcôngnghệ3DvàAIkhôngchỉhỗtrợsốhóa
áodàitruyềnthốngmàcònmởrakhảnăngsángtạonhữngmẫuáodàihiệnđại,đadạngvà
giàutínhthẩmmỹ.Côngnghệsốgiúptốiưuhóaquátrìnhthiếtkế,giảmchiphísảnxuất,
đồngthờimởrộnghìnhthứctrìnhdiễnáodàitrênnềntảngảo,metaversevàcáckhônggian
tươngtácsố.Kếtluậnnhấnmạnhrằngcôngnghệ3DvàAIchínhlàcôngcụquantrọng
trongviệcđưaáodàitrởthànhbiểutượngvănhóacósứclantỏatoàncầutrongthờiđại
số,đồngthờigợimởhướngnghiêncứuliênngànhgiữanghệthuật,côngnghệvàvănhóa.
Từkhóa:ÁodàiViệtNam,chuyểnđổisố,côngnghệ3D,trítuệnhântạo(AI)
1
CMCUniversity

343
I.Đặtvấnđề
Trong những năm gần đây, sự
chuyển đổi số đang định hình lại chuỗi
giá trị trong ngành thời trang, bao gồm
cácgiaiđoạnthiếtkế,pháttriểnmẫu,sản
xuất,trìnhdiễnvàthươngmại,vớicáctrụ
cộtchínhlàmôhìnhhóabachiều(3D),
côngnghệthửđồảo,cùngviệcứngdụng
trítuệnhântạo(AI)đểthúcđẩysángtạo,
dựbáoxuhướngvàtốiưuhóaquytrình
sản xuất.Sựchuyểndịch nàykhôngchỉ
nângcaohiệuquảhoạtđộngmàcònmở
racơhộichocácdoanhnghiệpthờitrang
cạnh tranh toàn cầu, đặc biệt trong bối
cảnhđạidịchCOVID-19vừaquađãthúc
đẩythươngmạiđiệntửvàtrảinghiệmsố
lêntầmcaomới.TheobáocáocủaBain
&Companynăm2023,côngnghệsốđã
giúp ngành thời trang giảm chi phí sản
xuất lên đến 30-50% thông qua việc tối
ưu hóa quy trình thiết kế và giảm lãng
phínguyênliệu,đồngthờităngcườngsự
tươngtácvớikháchhàngquacácnềntảng
ảo.Tươngtự,McKinsey&Companyphối
hợp với The Business of Fashion trong
báocáonăm2024nhấnmạnhrằng,ngành
thờitrangtoàncầudựkiếnđạttăngtrưởng
2-4% trong năm 2024,chủ yếu nhờvào
các công nghệ như AI và 3Dmodeling,
giúpđốiphóvớisựbấtổnđịnhkinhtếvà
thayđổihànhvitiêudùng.Bêncạnhhiệu
quảkinhtế,cáccôngnghệnàycònđược
kỳvọnggiảmsốlầnlênmẫuthử,tiếtkiệm
nguyên phụ liệu vàrác thải, hỗ trợmục
tiêupháttriển bềnvữngcủangành, như
đượcnêutrongbáocáo“ANewTextiles
Economy:RedesigningFashion’sFuture”
của Ellen MacArthur Foundation năm
2017, nhấn mạnh rằng ngành thời trang
cầnchuyểnsangmôhìnhkinhtếtuầnhoàn
đểgiảmtácđộngmôitrường,vốnchiếm
khoảng10%lượngkhíthảitoàncầu.
Trongbốicảnhđó,áodài-mộtbiểu
tượngvănhóa,nghệthuậtcủaViệtNam
-đứngtrướcyêucầuvừabảotồngiátrị
truyềnthốngvừathíchứngphươngthức
sáng tạo,trình diễnvàtruyền thông.Áo
dàikhôngchỉlàtrangphụcmàcònlàbiểu
tượngcủabảnsắcdântộc,đượcUNESCO
côngnhận là di sản văn hóa phi vậtthể
năm2024,vớilịchsửpháttriểntừtrang
phục cổ như áo tứ thân đến áo dài hiện
đạivàothếkỷ20,thểhiệnsựthanhlịch,
duyêndángvàkínđáocủangườiphụnữ
ViệtNam.Tuynhiên,cáchpháttriểnhiện
nayvẫnchủyếulàkỹthuậtthủcôngvà
kinhnghiệmcá nhâncủa thợmay -nhà
thiếtkế,íttíchhợpcôngcụsố,dẫnđến
hạnchếtrongchuẩnhóadữliệu,mởrộng
quymôsáng tạo,và quảngbá toàncầu.
TạiViệtNam,ngànhthờitrangáodàichủ
yếu là sản xuấtthủ công, với doanhthu
hạnchế,chỉchiếmmộtphầnnhỏtrongthị
trường thời trang, nơi mà các nước như
TrungQuốcvàẤnĐộđãtíchcựcápdụng
côngnghệsốđểhiệnđạihóatrangphục
truyềnthống.Sựthiếuhụtnàykhôngchỉ
làm giảm khả năng cạnh tranh mà còn
đe dọa việc bảo tồn di sản vănhóa, khi
màthếhệtrẻngàycàngxarờicácgiátrị
truyềnthốngdothiếusựkếtnốivớicông
nghệhiệnđại.
Bàibáonàyphântíchcơsởlýthuyết
vàlượckhảonghiêncứuquốctế-trong
nước về ứng dụng 3D và AI trong thời
trang,đốisánhvớiđặcthùngônngữtạo
hìnhcủaáodài,từđóđềxuấtmôhìnhứng
dụngphùhợpchothiếtkếvàtrìnhdiễnáo
dài,kèmlộtrìnhtriểnkhai,nguyêntắcđạo
đức-sởhữutrítuệ,vàtiêuchíđánhgiá.
Mục tiêu là tạo một khung kết nối giữa
mỹthuậtứngdụng,côngnghệsố,vănhóa
vớinhau,giúpáodàilantỏamạnhmẽhơn
trongkhônggiansốmàvẫntôntrọngbản
sắc.Cụthể,nghiêncứutậptrungvàoviệc

344
sốhóaáodàiđểgiảmlãngphívậtliệu,tối
ưuhóathiếtkế,vàmởrộngtrìnhdiễnảo,
gópphầnvàokinhtếtuầnhoànvàbảotồn
vănhóa.Điểmmớicủanghiêncứunằm
ởviệc tích hợp các yếu tốvăn hóaViệt
Namvàomôhìnhcôngnghệ,khácbiệtso
vớicácnghiêncứutrướcđóchủyếutập
trungvàoquátrìnhpháttriêncủaáodài.
Bài báo được cấu trúc như sau: Phần II
trìnhbàycơsởlýthuyết;PhầnIIImôtả
phương pháp nghiêncứu;Phần IV phân
tíchkếtquảvàthảoluận;PhầnVđưara
kếtluậnvàkiếnnghị.
II.Cơsởlýthuyết
2.1. Ngôn ngữ tạo hình và hình
tháihọcáodài
Áo dài hiệnđại được phát triển từ
lịchsửcủatrangphụctruyềnthốngViệt
Nam, với các yếu tố tạo hình cốt lõi:
thânômtheođườngcongcơthể,cổcao
hoặc biến thể cổ thuyền, tay thường, hệ
ben/chiết để tạo phom, tà dài xẻbên và
kếthợpquầndài.TheoTrầnQuangĐức
(2013) trong“Ngànnăm áomũ”, áodài
đãtrảiquacácgiaiđoạnpháttriểntừthời
Lý-TrầnvớiáotứthânđếnáodàiLeMur
vàothếkỷ20,phảnánhsựgiaothoavăn
hóaViệt-Hán-Pháp.Nguyêntắcthẩmmỹ
quantrọnggồmtỉlệchiềudài-chiềurộng
thân,độrơirủtà,độôm-thoảimáiquanh
ngực/eo/hông, và sựtiết chế trong trang
trí,nhấnmạnhtínhduyêndáng,kínđáo
màvẫnhiệnđại.Cáctạohìnhnàychuyển
hóatrựctiếpthànhrậpvàvậtliệukhimô
phỏng số, đòi hỏi sự chính xác cao để
giữgìnbảnsắcvănhóa.NgôKimKhôi
(2000) trong“Áo dài- Nétđẹp vănhóa
ViệtNam”nhấnmạnhrằng,áodàikhông
chỉ là trang phục mà còn là biểu tượng
củasựthanhlịch,vớicáchọatiếtnhưhoa
sen,rồngphượngđạidiệnchotriếtlýâm
dươngvàhòahợpthiênnhiên.Trongbối
cảnh số hóa, việc bảo tồn ngôn ngữ tạo
hìnhnàyđòihỏicácmôhình3Dphảitái
hiệnchínhxácđộrủcủalụa,độcongcủa
thânáo,vàsựchuyểnđộngtựnhiêncủa
tà áo, tránhlàm méomó bản sắctruyền
thống.
2.2.Thiếtkếsốvàmôphỏngvải
Thiết kế trang phục số (digital
garmentdesign)vàmôphỏngvảiđãtrở
thànhnănglựcnềntảngtrongcôngnghiệp,
vớicác hệ thốngCAD/3D nhưCLO3D,
Marvelous Designer, Browzwear, hỗ trợ
dựngrập2D-môphỏng3Dtheocơhọc
tấmmỏng,cóthamsốđànhồiđàn-uốn-
masát.BertolavàTeunissen(2018)trong
“Fashion4.0:Innovatingfashionindustry
throughdigitaltransformation”chorằng,
công nghệ 3D giúp giảm thời gian thiết
kếtừ30-50%,bằngcáchmôphỏngchính
xáchànhvivải,từđótốiưuhóaquytrình
sảnxuấtvàgiảmlãngphí.Độtrungthực
môphỏngphụthuộcđángkểvàođođạc
thuộc tính vật liệu (FAST/Kawabata) và
hiệu chỉnh tham số đàn (Miguel et al.,
2012).Migueletal.(2012)trong“Data-
driven estimation of cloth simulation
models”đềxuấtphươngphápướclượng
mô hình mô phỏng vải dựa trên dữ liệu
thựcnghiệm,chophéptáihiệnchínhxác
độđànhồivàuốncủachấtliệumỏngnhư
lụa, phù hợp với áo dài. Trong pipeline
PBR (physically based rendering), việc
gán texture, normal, roughness, và thiết
lậpánhsángtrungthựcgiúpđạthìnhảnh
gần với thực tế, phục vụ cả thẩm định
thiếtkếvàtruyềnthông(Pharr,Jakob,&
Humphreys,2016).Đốivớiáodài,thách
thứcnằmở việcmô phỏngchất liệulụa
mỏng,độrủcao,chuyểnđộngnhịpnhàng
củatàvàxửlývachạmquanhvùngcong
thânthể,đòihỏitíchhợpdữliệuđolường
cụthểtừvảiViệtNamđểtránhsailệch

345
văn hóa. LaBat và Sokolowski (1999)
trong “A three-stage annel garment t
assessment”đềxuấtquytrìnhđánhgiáđộ
vừavặntheobagiaiđoạn,cóthểápdụng
đểkiểmtramôphỏng3Dcủaáodài,đảm
bảođộômvàthoảimáitheohìnhtháicơ
thểngườiViệt.
2.3.AR/VRvàtrìnhdiễnảo
Công nghệ AR/VR thử đồ ảo và
runway số đã chứng minh vai trò trong
giảmchiphímẫu,mởrộngphạmvitiếpcận
khách hàng và nâng trải nghiệm (Zhang
et al., 2022). Zhang et al. (2022) trong
“Virtual try-on technologies in fashion
retail:Areview”tổnghợprằng,AR/VR
giúptăng tỷ lệ chuyển đổi mua sắmlên
20-30%bằngcáchchophépkháchhàng
thử đồ ảo mà không cần đến cửa hàng.
Các hệ thốngtry-on dựa trên ước lượng
dáng người (body tracking), quét cơ thể
(bodyscanning)hoặcmôphỏngbiếndạng
trang phụctheo pose/shape (Guanetal.,
2012;Pons-Molletal.,2017).Guanetal.
(2012) trong “Estimating human shape
and pose from a single image” đề xuất
mô hình ước lượng hình dạng cơ thể từ
hìnhảnhđơn,hữuíchcho try-onáodài
mà không cần quét 3D phức tạp. Pons-
Molletal.(2017)trong“Dyna:Amodel
ofdynamichumanshapeinmotion”giới
thiệu mô hình động học cơ thể, tái hiện
chuyểnđộngmềmmạicủatàáodàitrong
trìnhdiễnảo.Trênbìnhdiệntrảinghiệm,
thangđoSUS/UEQthườngđượcdùngđể
đánhgiátínhdễdùngvàcảmnhậnthẩm
mỹ-hiệuquả(Brooke,1996;Laugwitzet
al.,2008).Brooke(1996)trong“SUS:A
quickanddirtyusabilityscale”cungcấp
côngcụđánhgiánhanhtrảinghiệmngười
dùng, áp dụng cho đánh giáAR/VR áo
dài để đảmbảo tính thân thiện vănhóa.
Laugwitzetal.(2008)trong“Construction
and evaluation of a user experience
questionnaire (UEQ)” mở rộng đánhgiá
đa chiều, bao gồm tính hấp dẫnvà hiệu
quả,phùhợpvớitrìnhdiễnáodàiảotrên
metaverse.
2.4.AItrongsángtạovàtốiưuhóa
AI tạo sinh (generative AI) - đặc
biệtlàmôhìnhkhuếchtán(diusion)-đã
mở rộng biên độ sáng tạo họa tiết, chất
liệu và phối màu, đồng thời thuật toán
tối ưu (Bayesian optimization, genetic
algorithms)hỗtrợtinhchỉnhthamsốrập
nhằm giảm nếp nhăn, căng kéo hay cải
thiệnđộvừavặn(Rombachetal.,2022;
Shahriari et al., 2016). Rombach et al.
(2022) trong “High-resolution image
synthesis with latent diusion models”
chứng minh rằng, mô hình diusion có
thểsinhrahìnhảnhchấtlượngcaotừmô
tảvănbản,ápdụngchotạohọatiếtáodài
nhưhoasenhoặcrồngphượngvớiphong
cách hiện đại. Trong thời trang, các mô
hình gợi ý (recommender systems) khai
thácdữliệuthịhiếuđểđềxuấtphốihợp
chấtliệu-màusắc(Hadi&Yusof,2021).
Hadi và Yusof (2021) trong “Fashion
recommendationsystems:Areview”tổng
hợp rằng, AI recommender tăng doanh
số lên 35% bằng cách cá nhân hóa gợi
ý,phùhợpvớiáodàiđểkếthợptruyền
thốngvàhiệnđại.ViệcápdụngAIchodi
sảnvănhóađòihỏikhungđạođức-pháp
lývềbảnquyền,ghicôngvàminhbạch
nguồn dữ liệu (European Commission,
2020). European Commission (2020)
trong “Ethics guidelines for trustworthy
AI” nhấn mạnh bảy yêu cầu chính, bao
gồm minh bạch và công bằng, để tránh
lạmdụngAItrongsángtạovănhóanhư
áodài.Lessig(2004)trong“FreeCulture:
HowBigMediaUsesTechnologyandthe
Law toLockDown Cultureand Control

346
Creativity”cảnhbáovềrủirokiểmsoát
sángtạoqualuậtbảnquyền,gợiýcầncân
bằnggiữabảovệvàtựdosángtạochodi
sảnnhưáodài.
2.5.Tổngquanbáocáongànhvà
khuynhhướng
CácbáocáocủaBain&Company
(2023) và McKinsey & Company phối
hợpTheBusinessofFashion(2024)nhấn
mạnhbatrọngtâm:sốhóasảnphẩm(3D,
PLMtíchhợp),trảinghiệmsố-ảo(AR/
VR,metaverse),vàAItoànchuỗi(dựbáo
nhu cầu, thiết kế, cá nhân hóa). Doanh
nghiệpứngdụng3Dcóthểrútngắnthời
gianramẫu30-50%,giảmđángkểmẫu
vật lý, đồng thời tăng tốc truyền thông
sản phẩm bằng nội dung số. Bergman
vàShapiro(2011)trong“TheA-Zofthe
semantic web” gợi ý sử dụng semantic
webđểquảnlýdữliệuthờitrang,hỗtrợ
tíchhợpAItrongchuỗigiátrịáodài.
III.Phươngphápnghiêncứu
Nghiên cứu sử dụng phương pháp
theohướngmôtả-phântích-đốisánh,
gồmbốnhợpphần:
Phân tích - tổng hợp tài liệu: thu
thập,đọccóhệthốngcáccôngtrìnhhọc
thuật về thiết kế số, mô phỏng vải,AR/
VR,AItạosinhvàtốiưuhóatrongthời
trang;sách-bàibáovềlịchsử,ngônngữ
tạohìnháodài;báocáongành.Nguồndữ
liệutừcơsởdữliệunhưGoogleScholar,
Scopus,vàthưviệnsốViệtNam,vớitừ
khóanhư“fashion4.0”,“virtualtry-on”,
“generativeAIfashion”,“áodàihistory”
từnăm2000-2025.
Khảo sát các trường hợp quốc tế
vàtrongnước:lựachọntrườnghợpđiển
hìnhứngdụng3D/AR/AItrongthờitrang
quốctếnhưshowdiễnảocủaBalenciaga,
lookbook 3D của The Fabricant, thử đồ
ARcủaZaravàtrườnghợpthựchànhliên
quan đếnáo dài hoặctrangphục truyền
thốngtạiViệtNamnhưdựánsốhóaáo
dàicủaBảotàngLịchsửQuốcgia,ứng
dụng3Dtạixưởngmaytruyềnthống.
Xây dựngthử nghiệmminh họakỹ
thuật:dựngmộtsốmẫuáodàicơbảntrong
CLO3D/Marvelous, mô phỏng vài biến
thểvậtliệuđiểnhình(lụa,taetamỏng),
tạo thửmotif bằngmôhình diusion có
ràngbuộcpalette;dựngmộtđoạnrunway
ảongắntrênnềnUnreal/Blenderđểminh
họa pipeline. Thử nghiệm trên 20 người
dùngđểđánhgiátrảinghiệmbằngthang
SUSvàUEQ(Brooke,1996;Laugwitzet
al.,2008).
Nguồn dữ liệu thứ cấp bao gồm:
bàibáokhoahọc,sáchhọcthuật,báocáo
ngành,vàtàiliệubảotàng-thưviệnsốvề
motiftruyềnthống.
IV.Kếtquảnghiêncứuvàthảoluận
4.1.Bảnđồchuỗigiátrịsốchoáodài
Kếtquảphântíchchothấychuỗigiá
trịsốkhảthichoáodàigồmnămchặng:
Sốhóa-lưutrữ:sốhóarậptruyền
thống(2Dvector),thưviệnthôngsốthiết
kế, quétmẫuthựcthể(photogrammetry)
vàlưutrữhọatiếtdisảnkèmsiêudữliệu
nguồngốc,giấyphép.Việcxâydựngtừ
điểnthuậtngữvàontologycơbảnchoáo
dàigiúpchuẩnhóadữliệutraođổigiữa
côngcụ(Bergman&Shapiro,2011).
Thiếtkế3D-môphỏng:dựngrập
tham số hóa theo biến hình thái (vòng
ngực, eo, mông, rộng vai, hạ eo), thiết
lậpthuộctínhvậtliệutươngthíchlụa/lụa
pha,môphỏngrơirủvàkiểmtravachạm
quanh vùng cong. Việc hiệu chỉnh tham
số vật liệu dựa trên thí nghiệm FAST/
KESgiúpcảithiệnđộtincậyhìnhảnhmô
phỏng(LaBat&Sokolowski,1999).

