Le immagini generate dall'IA stanno cambiando il modo in cui si crea arte, design e contenuti digitali. Con l'aiuto dell'intelligenza artificiale, i computer possono ora realizzare immagini realistiche, migliorare il lavoro creativo e persino supportare le aziende. In questo capitolo, esamineremo come l'IA crea immagini, i diversi tipi di modelli di generazione di immagini e il loro utilizzo nella vita reale.

Come l'IA Crea Immagini

La generazione di immagini tramite IA funziona apprendendo da una vasta raccolta di immagini. L'IA analizza i modelli presenti nelle immagini e poi ne crea di nuove che risultano simili. Questa tecnologia si è evoluta notevolmente negli anni, producendo immagini sempre più realistiche e creative. Attualmente viene utilizzata in videogiochi, film, pubblicità e persino nella moda.

Metodi Iniziali: PixelRNN e PixelCNN

Prima dei moderni modelli avanzati di IA, i ricercatori hanno sviluppato metodi iniziali di generazione di immagini come PixelRNN e PixelCNN. Questi modelli creavano immagini prevedendo un pixel alla volta.

• PixelRNN: utilizza un sistema chiamato rete neurale ricorrente (RNN) per prevedere i colori dei pixel uno dopo l'altro. Sebbene funzionasse bene, era molto lento;

• PixelCNN: ha migliorato PixelRNN utilizzando un diverso tipo di rete, chiamata strati convoluzionali, che ha reso la creazione delle immagini più veloce.

Anche se questi modelli rappresentavano un buon punto di partenza, non erano in grado di produrre immagini di alta qualità. Questo ha portato allo sviluppo di tecniche più avanzate.

Modelli Autoregressivi

I modelli autoregressivi generano immagini un pixel alla volta, utilizzando i pixel precedenti per prevedere quelli successivi. Questi modelli sono stati utili ma lenti, il che ne ha ridotto la popolarità nel tempo. Tuttavia, hanno ispirato modelli più recenti e veloci.

Come l'IA Comprende il Testo per la Creazione di Immagini

Alcuni modelli di IA possono trasformare parole scritte in immagini. Questi modelli utilizzano Large Language Models (LLM) per comprendere le descrizioni e generare immagini corrispondenti. Ad esempio, se si digita “a cat sitting on a beach at sunset”, l'IA creerà un'immagine basata su quella descrizione.

Modelli di IA come DALL-E di OpenAI e Imagen di Google utilizzano una comprensione avanzata del linguaggio per migliorare la corrispondenza tra le descrizioni testuali e le immagini generate. Questo è possibile grazie al Natural Language Processing (NLP), che aiuta l'IA a trasformare le parole in numeri che guidano la creazione delle immagini.

Generative Adversarial Networks (GAN)

Una delle innovazioni più importanti nella generazione di immagini tramite IA è stata rappresentata dalle Generative Adversarial Networks (GAN). Le GAN funzionano utilizzando due diverse reti neurali:

• Generatore: crea nuove immagini da zero;

• Discriminatore: verifica se le immagini sembrano reali o false.

Il generatore cerca di produrre immagini così realistiche che il discriminatore non riesce a distinguerle da quelle vere. Nel tempo, le immagini migliorano e appaiono sempre più simili a fotografie reali. Le GAN vengono utilizzate nella tecnologia deepfake, nella creazione artistica e nel miglioramento della qualità delle immagini.

Autoencoder Variazionali (VAE)

I VAE rappresentano un altro metodo con cui l'IA può generare immagini. Invece di utilizzare la competizione come nei GAN, i VAE codificano e decodificano le immagini utilizzando la probabilità. Funzionano apprendendo i pattern sottostanti di un'immagine e poi ricostruendola con leggere variazioni. L'elemento probabilistico nei VAE garantisce che ogni immagine generata sia leggermente diversa, aggiungendo varietà e creatività.

Un concetto chiave nei VAE è la divergenza di Kullback-Leibler (KL), che misura la differenza tra la distribuzione appresa e una distribuzione normale standard. Minimizzando la divergenza KL, i VAE assicurano che le immagini generate rimangano realistiche pur consentendo variazioni creative.

Funzionamento dei VAE

1. Codifica: i dati di input x vengono inseriti nell'encoder, che restituisce i parametri della distribuzione dello spazio latente q(z∣x) (media μ e varianza σ²);

2. Campionamento nello spazio latente: le variabili latenti z vengono campionate dalla distribuzione q(z∣x) utilizzando tecniche come il trucco di riparametrizzazione;

3. Decodifica e ricostruzione: il valore z campionato viene passato attraverso il decoder per produrre i dati ricostruiti x̂, che dovrebbero essere simili all'input originale x.

I VAE sono utili per attività come la ricostruzione di volti, la generazione di nuove versioni di immagini esistenti e la creazione di transizioni fluide tra immagini diverse.

Modelli di Diffusione

I modelli di diffusione rappresentano l'ultima innovazione nella generazione di immagini tramite IA. Questi modelli partono da un rumore casuale e migliorano gradualmente l'immagine passo dopo passo, come se si eliminasse la staticità da una foto sfocata. A differenza dei GAN, che talvolta producono variazioni limitate, i modelli di diffusione possono generare una gamma più ampia di immagini di alta qualità.

Come funzionano i modelli di diffusione

1. Processo diretto (aggiunta di rumore): il modello inizia aggiungendo rumore casuale a un'immagine attraverso molti passaggi fino a renderla completamente irriconoscibile;

2. Processo inverso (rimozione del rumore): il modello apprende quindi come invertire questo processo, rimuovendo gradualmente il rumore passo dopo passo per recuperare un'immagine significativa;

3. Addestramento: i modelli di diffusione vengono addestrati a prevedere e rimuovere il rumore a ogni passaggio, aiutandoli a generare immagini chiare e di alta qualità a partire da rumore casuale.

Un esempio popolare è MidJourney, DALL-E e Stable Diffusion, noto per la creazione di immagini realistiche e artistiche. I modelli di diffusione sono ampiamente utilizzati per arte generata dall'IA, sintesi di immagini ad alta risoluzione e applicazioni di design creativo.

Esempi di immagini generate da modelli di diffusione

Sfide e questioni etiche

Anche se le immagini generate dall'IA sono impressionanti, presentano delle sfide:

• Mancanza di controllo: l'IA potrebbe non generare sempre esattamente ciò che l'utente desidera;

• Potenza di calcolo: la creazione di immagini IA di alta qualità richiede computer costosi e potenti;

• Bias nei modelli IA: poiché l'IA apprende da immagini esistenti, a volte può ripetere i bias presenti nei dati.

Esistono anche questioni etiche:

• Chi possiede l'arte generata dall'IA?: se un'IA crea un'opera d'arte, la proprietà spetta alla persona che ha utilizzato l'IA o all'azienda che la sviluppa?

• Immagini false e deepfake: le GAN possono essere utilizzate per creare immagini false che sembrano reali, il che può portare a disinformazione e problemi di privacy.

Come viene utilizzata oggi la generazione di immagini AI

Le immagini generate dall'AI stanno già avendo un grande impatto in diversi settori:

• Intrattenimento: videogiochi, film e animazione utilizzano l'AI per creare sfondi, personaggi ed effetti;

• Moda: i designer usano l'AI per creare nuovi stili di abbigliamento e i negozi online offrono prove virtuali ai clienti;

• Graphic design: l'AI aiuta artisti e designer a realizzare rapidamente loghi, poster e materiali di marketing.

Il futuro della generazione di immagini AI

Man mano che la generazione di immagini AI continua a migliorare, continuerà a cambiare il modo in cui le persone creano e utilizzano le immagini. Che si tratti di arte, business o intrattenimento, l'AI sta aprendo nuove possibilità e rendendo il lavoro creativo più semplice e stimolante.