Modelos de IA generativa são projetados para criar novos conteúdos aprendendo padrões a partir de dados existentes. Esses modelos têm a capacidade de gerar uma ampla variedade de resultados, incluindo textos, imagens, músicas, vídeos e até objetos 3D.

Modelos de IA generativa podem ser amplamente classificados em duas categorias:

1. Modelos baseados em regras: esses modelos dependem de regras e lógicas predefinidas para gerar conteúdo. Geralmente são mais simples e menos flexíveis, mas podem ser eficazes para tarefas específicas;
2. Modelos baseados em deep learning: esses modelos utilizam redes neurais para aprender com grandes volumes de dados, permitindo produzir resultados altamente realistas e complexos. São mais adaptáveis e podem lidar com uma variedade de tarefas criativas;

A IA generativa moderna depende de modelos baseados em deep learning, que incluem:

• Redes Generativas Adversariais (GANs);
• Autoencoders Variacionais (VAEs);
• Redes Neurais Recorrentes (RNNs) & Long Short-Term Memory (LSTMs);
• Modelos de Difusão;
• Campos de Radiância Neural (NeRFs).

Cada tipo de modelo possui uma arquitetura única que influencia como gera conteúdo, tornando-os adequados para diferentes aplicações no campo da IA.

1. Redes Generativas Adversariais (GANs)

GANs consistem em duas redes neurais concorrentes que treinam juntas:

• Gerador: cria dados sintéticos;
• Discriminador: distingue dados reais de falsos.

Arquitetura das GANs

1. Entrada:

   • O Gerador começa com um vetor de ruído aleatório (espaço latente);

2. Módulo Gerador:

   • Utiliza camadas totalmente conectadas para mapear o ruído em características estruturadas;
   • Aplica camadas convolucionais para refinar a saída (por exemplo, gerando uma imagem);

3. Saída Gerada:

   • O Gerador produz dados sintéticos (por exemplo, uma imagem);

4. Módulo Discriminador:

   • Utiliza camadas convolucionais para analisar a imagem;
   • Aplica uma camada de classificação para determinar se a imagem é real ou falsa.

5. Treinamento Adversarial

   • Se o Discriminador classifica corretamente a imagem falsa, o Gerador ajusta seus parâmetros para melhorar;
   • Esse processo se repete até que o Gerador produza resultados altamente realistas.

Usos comuns:

• Imagens geradas por IA e deepfakes
• Geração de dados sintéticos
• Transferência de estilo artístico com IA

2. Autoencoders Variacionais (VAEs)

VAEs são modelos probabilísticos que aprendem uma representação comprimida dos dados e, em seguida, reconstruem variações a partir dela.

Arquitetura dos VAEs

1. Camada de Entrada:
   • Aceita dados brutos (por exemplo, uma imagem);
2. Módulo Codificador:
   • Comprime a entrada em uma representação no espaço latente (espaço de características de menor dimensão);
   • Utiliza camadas convolucionais ou totalmente conectadas;
3. Espaço Latente:
   • Define a distribuição de probabilidade das características usando camadas de média e variância;
   • Adiciona ruído aleatório para permitir variações nas saídas geradas;
4. Módulo Decodificador:
   • Reconstrói os dados a partir da representação latente;
   • Utiliza camadas de deconvolução (upsampling) para gerar novos dados;
5. Camada de Saída:
   • Produz os dados reconstruídos (por exemplo, uma versão modificada da entrada).

Usos Comuns:

• Aumento de dados e geração de dados sintéticos
• Geração de imagens com variações controladas
• Detecção de anomalias

3. Modelos Baseados em Transformer

Transformers são a base dos modelos modernos de texto em IA. Em vez de processar dados sequencialmente, eles analisam toda a sequência de entrada de uma vez usando mecanismos de autoatenção.

Arquitetura dos Transformers

1. Incorporação de Entrada:
   • Converte palavras ou tokens em representações vetoriais;
   • Utiliza codificação posicional para manter a ordem das palavras;
2. Módulo de Autoatenção:
   • Determina quais palavras em uma frase são importantes com base no contexto;
   • Utiliza camadas de atenção multi-cabeça para compreensão de contexto mais profunda;
3. Rede Feedforward:
   • Processa as saídas da autoatenção usando camadas totalmente conectadas;
   • Normaliza os dados com normalização de camada;
4. Camada de Saída:
   • Gera previsões da próxima palavra ou traduções de texto com base em padrões aprendidos.

Usos comuns:

• Chatbots com IA e geração de texto
• Tradução automática
• Programação assistida por IA

4. Modelos de Difusão

Modelos de difusão são uma nova classe de modelos de IA generativa que produzem imagens detalhadas e de alta qualidade ao refinar gradualmente ruído aleatório em saídas estruturadas. Esses modelos são particularmente eficazes para fotografia e arte digital geradas por IA.

Diferente dos GANs, que dependem de treinamento adversarial, os modelos de difusão aprendem revertendo um processo de ruído—ou seja, começam com ruído puro e lentamente reconstroem imagens.

Arquitetura dos Modelos de Difusão

1. Processo Direto (Adição de Ruído):
   • Uma imagem real é gradualmente corrompida pela adição de ruído aleatório em múltiplos passos;
   • Após passos suficientes, a imagem se torna ruído puro;
2. Processo Reverso (Remoção de Ruído Passo a Passo):
   • Uma rede neural aprende a remover o ruído passo a passo;
   • Cada passo restaura detalhes na imagem;
   • O resultado final é uma imagem gerada em alta resolução.

Módulos Principais em Modelos de Difusão

• Noise Scheduler – determina quanto ruído é adicionado em cada etapa;
• U-Net Backbone – uma rede neural convolucional que aprende a remover ruído das imagens;
• Time Encoding Module – auxilia o modelo a entender em qual etapa do processo de remoção de ruído ele está.

Usos comuns:

• Arte e fotografia geradas por IA;
• Restauração de imagens (remoção de desfoque e ruído);
• Interpolação de quadros de vídeo em alta resolução.

Como os Modelos de Difusão Melhoram em Relação aos GANs

Modelos de difusão oferecem maior estabilidade, saídas de qualidade superior e mais diversidade do que os GANs. Enquanto os GANs dependem de treinamento adversarial, o que pode resultar em resultados instáveis e colapso de modo, os modelos de difusão refinam gradualmente o ruído em imagens detalhadas, garantindo qualidade consistente. Eles também produzem saídas mais diversas, enquanto os GANs podem gerar conteúdo repetitivo. No entanto, modelos de difusão exigem tempos de computação mais longos devido ao seu processo de remoção de ruído passo a passo, tornando-os mais lentos, porém mais confiáveis para síntese de imagens de alta qualidade.

Conclusão

A IA generativa consiste em quatro principais modelos de deep learning, cada um otimizado para tarefas diferentes:

• GANs são especializados em deepfakes e geração de arte por IA;
• VAEs são comumente usados para aumento de dados e detecção de anomalias;
• Transformers são mais adequados para geração de texto.
• Modelos de Difusão oferecem imagens de mais alta qualidade com treinamento estável.

Cada modelo possui vantagens únicas e continua evoluindo, moldando o futuro da criatividade e automação impulsionadas por IA.