Modelli per la generazione di immagini
I modelli di intelligenza artificiale generativa di immagini trovano diverse applicazioni, tra cui:
Creazione di immagini e opere d'arte di alta qualità: generazione di immagini realistiche o fantastiche per l'arte, la pubblicità o l'intrattenimento.
Modifica e miglioramento delle immagini: ripristino di vecchie foto, aumento della risoluzione o aggiunta di effetti creativi.
Prototipazione e design: generazione rapida di idee di design e visualizzazione di concetti.
Dati sintetici: creazione di dati artificiali per addestrare altri modelli di IA su scenari specifici.
Gli approcci tipicamente usati sono i seguenti:
Reti avversarie generative
Le reti avversarie generative (Generative Adversarial Networks, GAN) si basano su un gioco a somma zero tra due reti neurali:
Generatore: Questa rete agisce come un artista creativo, incaricato di produrre immagini sempre più realistiche.
Discriminatore Questa rete svolge il ruolo di critico esigente, cercando di distinguere le creazioni del generatore da immagini reali.
Il processo di addestramento di una GAN è una sorta di battaglia costante:
Il generatore inizia creando un'immagine iniziale, potenzialmente piena di rumore e casualità.
Il discriminatore analizza l'immagine, giudicando se è reale o inventata.
Sulla base del feedback del discriminatore, il generatore regola il suo approccio per perfezionare il processo di generazione dell'immagine.
Questo ciclo continua in modo iterativo: il generatore migliora nella creazione di immagini realistiche, mentre il discriminatore diventa più abile nell'individuare i falsi.
Quando il generatore riesce ad ingannare il discriminatore in modo statisticamente significativo, l'apprendimento termina.
Le GAN presentano alcune sfide:
Instabilità: trovare il giusto equilibrio tra generatore e discriminatore può essere difficile.
Pregiudizi: le GAN possono ereditare pregiudizi dai dati di addestramento, portando a risultati discriminatori.
Spiegabilità: comprendere il funzionamento interno di una GAN può essere difficile.
Modelli di diffusione
I modelli di diffusione sono un altro approccio alternativo alle GAN. Immaginate un pittore che parte da un'immagine chiara e aggiunge gradualmente rumore e distorsioni fino a renderla irriconoscibile. Ora, immaginate di invertire il processo, passo dopo passo, rimuovendo il rumore per svelare nuovamente l'immagine originale. Questa è l'idea alla base dei modelli di diffusione.
Il processo di addestramento dei modelli di diffusione si svolge come segue:
Si parte da immagini reali e si aggiunge del rumore casuale, creando versioni sfocate.
Il modello impara a invertire il processo, rimuovendo il rumore passo dopo passo per recuperare l'immagine originale.
Una volta addestrato, il modello può applicare quest procedura di denoising ad una immagine fatta di rumore casuale, generando immagini completamente nuove partendo da quelle rumorose, come se invertisse il processo di aggiunta del rumore.
Nonostante il loro potenziale, i modelli di diffusione devono affrontare alcuni ostacoli:
L'addestramento può essere computazionalmente costoso, in quanto le numerose fasi di denoising richiedono risorse significative.
Garantire che tutte le immagini generate siano di alta qualità e diverse tra loro rimane una sfida.
Guidare il modello a generare dettagli specifici può essere difficile.
Generazione pixel per pixel
Sebbene la generazione pixel per pixel non sia l'approccio più comune nei moderni modelli di generazione delle immagini, presenta comunque alcuni vantaggi e può essere utilizzata in scenari specifici, in particolare quando si ricerca un controllo a grana fine dei dettagli specifici dell'immagine.
A differenza di altri metodi come le GAN o i modelli di diffusione, la generazione pixel per pixel opera prevedendo il valore (ossia il colore) di ciascun pixel dell'immagine, uno alla volta. Per prevedere il valore del pixel successivo si utilizzano varie tecniche:
E' possibile analizzare i pixel vicini già generati e muoversi con continuità.
Si possono utilizzare le conoscenze acquisite dai dati di addestramento per identificare schemi e caratteristiche ricorrenti.
Le principali sfide di questo metodo sono:
Costoso dal punto di vista computazionale: prevedere ogni singolo pixel può richiedere molto tempo.
Contesto limitato: prevedere un singolo pixel senza considerare l'intera immagine può portare a incongruenze.
Difficoltà nel catturare strutture complesse: rappresentare dettagli intricati e dipendenze a lungo raggio può essere difficile.
Transformer
Alcuni modelli, come DALL-E di OpenAI, utilizzano un approccio basato sui transformer, che sono inizialmente stati sviluppati per compiti di elaborazione del linguaggio naturale. Questi modelli sono stati adattati per analizzare e generare non solo testo, ma anche immagini.
In DALL-E, il modello transformer è addestrato su vasti dataset di coppie di immagini e testi corrispondenti, imparando a correlare specifici pattern di testo con dettagli visivi nelle immagini.
Il processo di generazione è il seguente:
Codifica del testo: Il modello riceve una descrizione testuale e la trasforma in una rappresentazione numerica interna che cattura il significato del testo usando un modello GPT per il testo.
Generazione dell'immagine: Partendo dalla rappresentazione del testo, il modello genera l'immagine passo dopo passo, aggiungendo dettagli e affinando l'output per renderlo visivamente coerente con la descrizione.
Tokenizzazione dell'immagine: Le immagini possono essere suddivise in token, simili ai token di testo, che permettono al modello di trattare l'immagine in piccole parti durante la generazione. Ovvero l'immagine viene generata token per token, come se fosse del testo.
Attenzione e coerenza: I modelli utilizzano meccanismi di attenzione per assicurarsi che ogni parte dell'immagine generata sia coerente con le altre parti e con il testo di input.
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