I modelli di AI generativa sono progettati per creare nuovi contenuti apprendendo schemi dai dati esistenti. Questi modelli hanno la capacità di generare una vasta gamma di output, tra cui testo, immagini, musica, video e persino oggetti 3D.

I modelli di AI generativa possono essere ampiamente classificati in due categorie:

1. Modelli basati su regole: questi modelli si basano su regole e logiche predefinite per generare contenuti. Sono spesso più semplici e meno flessibili, ma possono essere efficaci per compiti specifici;
2. Modelli basati su deep learning: questi modelli utilizzano reti neurali per apprendere da grandi quantità di dati, consentendo loro di produrre output altamente realistici e complessi. Sono più adattabili e possono gestire una varietà di compiti creativi;

La moderna AI generativa si basa su modelli basati su deep learning, che includono:

• Generative Adversarial Networks (GANs);
• Variational Autoencoders (VAEs);
• Recurrent Neural Networks (RNNs) & Long Short-Term Memory (LSTMs);
• Diffusion Models;
• Neural Radiance Fields (NeRFs).

Ogni tipo di modello ha un'architettura unica che influenza il modo in cui genera contenuti, rendendolo adatto a diverse applicazioni nel campo dell'AI.

1. Generative Adversarial Networks (GANs)

Le GAN sono costituite da due reti neurali in competizione che si allenano insieme:

• Generatore: crea dati sintetici;
• Discriminatore: distingue i dati reali da quelli falsi.

Architettura delle GAN

1. Input:

   • Il Generatore parte da un vettore di rumore casuale (spazio latente);

2. Modulo Generatore:

   • Utilizza strati completamente connessi per mappare il rumore in caratteristiche strutturate;
   • Applica strati convoluzionali per perfezionare l'output (ad esempio, generando un'immagine);

3. Output Generato:

   • Il Generatore produce dati sintetici (ad esempio, un'immagine);

4. Modulo Discriminatore:

   • Utilizza strati convoluzionali per analizzare l'immagine;
   • Applica uno strato di classificazione per determinare se l'immagine è reale o falsa.

5. Addestramento Avversariale

   • Se il Discriminatore classifica correttamente l'immagine falsa, il Generatore adatta i suoi parametri per migliorare;
   • Questo processo si ripete fino a quando il Generatore produce output altamente realistici.

Usi comuni:

• Immagini generate dall'AI e deepfake
• Generazione di dati sintetici
• Trasferimento di stile artistico guidato dall'AI

2. Variational Autoencoders (VAE)

I VAE sono modelli probabilistici che apprendono una rappresentazione compressa dei dati e poi ricostruiscono variazioni a partire da essa.

Architettura dei VAE

1. Livello di input:
   • Riceve dati grezzi (ad esempio, un'immagine);
2. Modulo encoder:
   • Comprimi l'input in una rappresentazione nello spazio latente (spazio delle caratteristiche a dimensione ridotta);
   • Utilizza layer convoluzionali o completamente connessi;
3. Spazio latente:
   • Definisce la distribuzione di probabilità delle caratteristiche utilizzando layer di media e varianza;
   • Aggiunge rumore casuale per consentire variazioni negli output generati;
4. Modulo decoder:
   • Ricostruisce i dati dalla rappresentazione latente;
   • Utilizza layer deconvoluzionali (upsampling) per generare nuovi dati;
5. Livello di output:
   • Produce dati ricostruiti (ad esempio, una versione modificata dell'input).

Utilizzi comuni:

• Aumento dei dati e generazione di dati sintetici
• Generazione di immagini con variazioni controllate
• Rilevamento di anomalie

3. Modelli basati su Transformer

I Transformer sono la base dei moderni modelli AI per il testo. Invece di elaborare i dati in modo sequenziale, analizzano l'intera sequenza di input contemporaneamente utilizzando meccanismi di self-attention.

Architettura dei Transformer

1. Embedding di input:
   • Converte parole o token in rappresentazioni vettoriali;
   • Utilizza positional encoding per mantenere l'ordine delle parole;
2. Modulo self-attention:
   • Determina quali parole in una frase sono importanti in base al contesto;
   • Utilizza layer multi-head attention per una comprensione contestuale più profonda;
3. Rete feedforward:
   • Elabora gli output della self-attention utilizzando layer completamente connessi;
   • Normalizza i dati con la layer normalization;
4. Livello di output:
   • Genera previsioni della parola successiva o traduce testo in base ai pattern appresi.

Usi comuni:

• Chatbot basati su intelligenza artificiale e generazione di testo
• Traduzione automatica
• Programmazione assistita dall'IA

4. Modelli di Diffusione

I modelli di diffusione rappresentano una nuova classe di modelli di intelligenza artificiale generativa che producono immagini di alta qualità e dettagliate raffinando gradualmente il rumore casuale in output strutturati. Questi modelli sono particolarmente efficaci per la fotografia generata dall'IA e l'arte digitale.

A differenza dei GAN, che si basano sull'addestramento avversariale, i modelli di diffusione apprendono invertendo un processo di rumore—cioè partono da puro rumore e ricostruiscono lentamente le immagini.

Architettura dei Modelli di Diffusione

1. Processo Forward (Aggiunta di Rumore):
   • Un'immagine reale viene corrotta gradualmente aggiungendo rumore casuale in più passaggi;
   • Dopo un numero sufficiente di passaggi, l'immagine diventa puro rumore;
2. Processo Inverso (Rimozione del Rumore Passo dopo Passo):
   • Una rete neurale apprende a rimuovere il rumore passo dopo passo;
   • Ogni passaggio ripristina dettagli nell'immagine;
   • L'output finale è un'immagine generata ad alta risoluzione.

Moduli Chiave nei Modelli di Diffusione

• Noise Scheduler – determina la quantità di rumore aggiunta a ogni passaggio;
• U-Net Backbone – una rete neurale convoluzionale che apprende a rimuovere il rumore dalle immagini;
• Modulo di Codifica Temporale – aiuta il modello a comprendere in quale passaggio si trova nel processo di rimozione del rumore.

Usi comuni:

• Opere d'arte e fotografie generate dall'IA;
• Restauro di immagini (rimozione di sfocature e rumore);
• Interpolazione di fotogrammi video ad alta risoluzione.

Come i modelli di diffusione migliorano rispetto ai GAN

I modelli di diffusione offrono maggiore stabilità, output di qualità superiore e maggiore diversità rispetto ai GAN. Mentre i GAN si basano su addestramento avversariale, che può portare a risultati instabili e collasso delle modalità, i modelli di diffusione raffinano gradualmente il rumore in immagini dettagliate, garantendo qualità costante. Producono inoltre output più diversificati, mentre i GAN possono generare contenuti ripetitivi. Tuttavia, i modelli di diffusione richiedono tempi di calcolo più lunghi a causa del loro processo di denoising graduale, risultando più lenti ma più affidabili per la sintesi di immagini di alta qualità.

Conclusione

L'IA generativa comprende quattro principali modelli di deep learning, ciascuno ottimizzato per compiti differenti:

• GAN specializzati in deepfake e generazione di arte AI;
• VAE comunemente utilizzati per l'aumento dei dati e il rilevamento di anomalie;
• Transformer più adatti alla generazione di testo.
• Modelli di diffusione offrono immagini di qualità superiore con addestramento stabile.

Ogni modello presenta vantaggi unici e continua a evolversi, plasmando il futuro della creatività e dell'automazione guidate dall'IA.