Come funziona la generazione di immagini AI? L'arte dell'IA spiegata

Ricordate quando il generatore di immagini AI di DALL-E è diventato accessibile a tutti nel 2021?

L'anno successivo, Forbes ha stimato che oltre 1,5 milioni di utenti hanno creato due milioni di immagini al giorno utilizzando DALL-E. 

È probabile che, se vi siete cimentati con l'arte generata dall'intelligenza artificiale, DALL-E sia stato anche il vostro primo passo.

Ma i primi tempi in cui si usava l'intelligenza artificiale solo per divertimento sono ormai lontani. Oggi le immagini generate dall'intelligenza artificiale vengono utilizzate per scopi commerciali. 

A Studio del marzo 2023 ha rilevato che il 36% degli addetti al marketing sta utilizzando l'IA per creare immagini per i siti web, mentre il 39% la utilizza per i contenuti dei social media. 

Tuttavia, mentre molti abbracciano il potenziale creativo dell'IA, pochi capiscono veramente come funziona la generazione di immagini IA dietro le quinte. 

Come fa un modello di intelligenza artificiale ad analizzare milioni di immagini e a produrre un'immagine nuova, mai vista prima, sulla base di una semplice richiesta di testo? 

È esattamente ciò che vi illustrerò in questa guida. Parleremo di cos'è la generazione di immagini AI, come funziona, quali sono i modelli AI dietro le quinte e molto altro ancora.

Quindi iniziamo.

Che cos'è la generazione di immagini AI?

La generazione di immagini AI è il processo di utilizzo di modelli di intelligenza artificiale per creare immagini da zero. 

Basta dare poche righe di testo a un generatore di immagini AI e un algoritmo addestrato su un set di immagini di dimensioni assurde propone un'immagine in pochi secondi.

Il processo non prevede l'uso di pennelli o macchine fotografiche.

L'algoritmo è stato addestrato su tonnellate di dipinti, foto e opere d'arte digitali di tutti i settori della vita esistenti e ora può produrre qualcosa di completamente nuovo sulla base delle vostre istruzioni.

Con "completamente nuovo" intendo qualsiasi cosa che una mente umana possa pensare, sia essa reale o irreale, esistente o inesistente. 

Ad esempio, se chiedete "una città cyberpunk al tramonto", l'intelligenza artificiale creerà un'immagine mai vista prima che corrisponde alla vostra descrizione.

E no, l'IA non prenderà spunto da una fotografia preesistente o copierà un'altra opera d'arte. Ogni volta genera qualcosa di completamente unico.

Ma come si presentano le immagini?

Beh, le immagini sono a volte stupefacenti. A volte esilaranti. (Avete mai chiesto a un'intelligenza artificiale di generare mani umane?? Buona fortuna). 

Le scene complesse con interazioni precise tra gli oggetti possono a volte confondere l'IA, dando luogo a difetti visivi che sembrano appartenere a una realtà alternativa.

Tuttavia, i modelli più recenti hanno mostrato grandi miglioramenti nel disegno di mani, piedi e altri dettagli intricati.

Alcuni dei principali generatori di immagini AI includono:

• DALL-E
• Diffusione stabile
• Viaggio intermedio 
• Craiyon

Ognuno di questi ha i suoi punti di forza. Alcuni sono bravi nel fotorealismo, mentre altri sono più bravi nell'arte stilizzata.

Date un'occhiata a questa immagine in pixel art di Stable Diffusion:

Quindi, come fa l'IA a fare questo a livello tecnico? Vediamo di capire meglio come funziona la generazione di immagini da parte dell'IA.

Come l'AI utilizza l'apprendimento automatico per creare immagini

L'attore principale della generazione di immagini AI è l'apprendimento automatico, o ML in breve.

L'apprendimento automatico è una struttura informatica complessa che consente agli algoritmi di apprendere modelli, riconoscere relazioni e generare nuovi dati senza alcun intervento da parte dell'uomo. 

Grazie all'addestramento su enormi serie di dati, i modelli di ML imparano da soli come dovrebbero apparire gli oggetti, i colori e le texture.

Esistono due tecniche principali per l'addestramento di questi modelli:

• Apprendimento supervisionato: All'intelligenza artificiale vengono mostrate le immagini insieme alle loro descrizioni, aiutandola ad associare le parole agli elementi visivi.
• Apprendimento non supervisionato: L'intelligenza artificiale impara analizzando gli schemi di enormi insiemi di dati senza istruzioni etichettate dall'uomo, dando un senso alle informazioni visive in modo autonomo.

A livello tecnico, le reti neurali sono la tecnologia di base.

Si tratta di modelli informatici che imitano il cervello umano ed elaborano le informazioni a strati, un po' come gli esseri umani.

Naturalmente, questo è solo l'inizio. 

Quindi, imparerete il processo passo dopo passo di come funziona l'IA per la generazione di immagini. 

Come funziona la generazione di immagini AI (passo dopo passo)

Sebbene abbiamo affrontato le linee generali, come funziona in pratica la generazione di immagini AI? 

Il processo vero e proprio non è così semplice come premere un pulsante e guardare la magia che accade. Dietro ogni immagine generata dall'intelligenza artificiale c'è una pipeline attentamente strutturata.

Ecco una vista a volo d'aquila dell'oleodotto.

1. Addestramento su grandi insiemi di dati di immagini

Prima che un modello di intelligenza artificiale possa generare immagini, ha bisogno di vederne molte. E per "molto" intendo milioni (o addirittura miliardi) di immagini, spesso prelevate da Internet. 

Queste immagini sono abbinate a descrizioni testuali che aiutano l'IA a capire come le parole si relazionano agli elementi visivi. 

Quando vede "un soffice golden retriever sdraiato al sole", impara che "soffice" si riferisce alla struttura, "dorato" al colore e "sdraiato al sole" all'illuminazione e alle ombre.

Questa fase è di importanza cruciale perché un modello di intelligenza artificiale è valido solo quanto i suoi dati di addestramento. 

Se il set di dati è sbilanciato, ad esempio con un'arte prevalentemente in stile occidentale o con rappresentazioni distorte di alcune professioni, la I risultati dell'intelligenza artificiale rifletteranno questi pregiudizi.. 

Per questo motivo, i ricercatori perfezionano costantemente i dataset manualmente per garantire la diversità e l'equità, in modo da evitare inconvenienti come la tendenza degli amministratori delegati generati dall'IA a essere uomini bianchi di mezza età per impostazione predefinita.

2. Utilizzo delle reti neurali per il riconoscimento delle caratteristiche

Una volta che l'intelligenza artificiale ha ingerito una montagna di immagini, inizia a elaborare i modelli utilizzando reti neurali. 

Poiché memorizzare immagini specifiche non è pratico e sarebbe penosamente limitante, l'intelligenza artificiale le scompone in valori numerici, individuando tendenze e assegnando probabilità alle relazioni.

Ad esempio, impara che le chitarre sono solitamente associate alle mani, che i gatti tendono ad avere i baffi e che la luce del sole proietta ombre morbide. 

Se si chiede all'intelligenza artificiale "un fenicottero con cappello a cilindro e occhiali da sole, che balla su una spiaggia al tramonto, in stile acquerello", non troverà un'immagine esistente da copiare. 

Invece, genererà un'immagine originale mettendo insieme i concetti appresi (fenicottero, cappello a cilindro, occhiali da sole, spiaggia, tramonto e stile acquerello).

3. Generazione di immagini mediante modelli di intelligenza artificiale

A questo punto, l'intelligenza artificiale è pronta a creare immagini, ma non si limita a dipingerle tratto per tratto come un artista umano. 

Molti modelli utilizzano invece un processo chiamato diffusione, una tecnica con cui l'intelligenza artificiale impara a "recuperare" le immagini dal rumore visivo.

Ecco come funziona:

1. Durante l'addestramento, i ricercatori aggiungono alle immagini strati di rumore casuale (ad esempio, la statica di un vecchio schermo televisivo).
2. L'intelligenza artificiale impara a riconoscere le immagini oscurate sotto il rumore.
3. Quindi inverte il processo, eliminando gradualmente il rumore fino a recuperare un'immagine chiara e dettagliata.

Con il tempo, l'intelligenza artificiale diventa così brava in questo processo che non ha più bisogno di un'immagine originale.

Invece, quando si inserisce una richiesta di testo, l'intelligenza artificiale parte da un rumore puro e lo affina pixel per pixel finché non emerge un'immagine completamente nuova.

4. Affinamento dei risultati attraverso la formazione iterativa

Sebbene le immagini generate dall'intelligenza artificiale possano essere incredibilmente realistiche, il processo non è perfetto.

A volte, un modello genera un'immagine che sembra quasi corretta, ma poi si nota un arto in più o un viso che sembra fuso. È in questi casi che i modelli di intelligenza artificiale necessitano di un addestramento iterativo.

I modelli di intelligenza artificiale migliorano grazie a un ciclo di feedback in cui confrontano costantemente le immagini generate con quelle reali.

Spesso questo avviene utilizzando due reti concorrenti:

• Un generatore che crea nuove immagini
• Un discriminatore, che cerca di capire se le immagini sono reali o false.

Il generatore diventa più bravo a ingannare il discriminatore e il discriminatore diventa più bravo a individuare i falsi.

Questo gioco senza fine spinge l'intelligenza artificiale a migliorare fino a quando le immagini generate diventano quasi indistinguibili da quelle reali.

A ogni iterazione, i modelli di intelligenza artificiale diventano più intelligenti, più veloci e più bravi a comprendere dettagli sottili come il funzionamento dei riflessi sull'acqua, l'interazione di materiali diversi con la luce e, sì, come generare finalmente mani umane che non sembrino appartenere a un orrore ultraterreno.

Tipi di modelli di generazione di immagini AI

I generatori di immagini AI utilizzano diversi tipi di modelli per dare vita ai pixel.

Di seguito sono riportati alcuni tipi principali di questi modelli.

1. Reti avversarie generative (GAN)

Come già detto, GAN sono costituiti da due reti neurali, un generatore e un discriminatore, che competono tra loro. Il generatore crea le immagini, mentre il discriminatore ne valuta l'autenticità. 

Con il tempo, il generatore migliora la sua capacità di produrre immagini realistiche che possono ingannare il discriminatore. I GAN sono ampiamente utilizzati per creare immagini fotorealistiche di alta qualità.

2. Modelli di diffusione

Modelli di diffusione generare immagini aggiungendo gradualmente rumore ai dati e imparando poi a invertire il processo.

Partendo da un rumore casuale, il modello perfeziona l'immagine passo dopo passo, guidato da una richiesta di testo.

Questo approccio è noto per produrre risultati altamente dettagliati e diversificati.

3. Autoencoder variazionali (VAE)

VAE codificare le immagini in un formato compresso spazio latente e poi li decodificano in immagini. Campionando da questo spazio latente, le VAE possono generare nuove immagini che assomigliano ai dati di addestramento. 

Sono spesso utilizzati per compiti che richiedono una generazione di immagini controllata e strutturata.

4. Trasferimento dello stile neurale (NST)

Avete mai desiderato vedere il ritratto del vostro animale domestico nello stile della Notte Stellata di Van Gogh? Per questo è necessario NSTcompetenze. 

NST prende due immagini esistenti, una per il contenuto e una per lo stile, e le fonde. 

Utilizza reti neurali profonde per isolare e fondere caratteristiche come texture, colori e modelli, creando risultati di grande impatto visivo che imitano lo stile di opere d'arte famose o di design unici.

Applicazioni della generazione di immagini AI

Ciò che un tempo richiedeva ore di lavoro manuale di progettazione, oggi può essere realizzato in pochi minuti con il giusto Strumenti per la creazione di contenuti AI.

Ecco alcuni dei modi in cui la generazione di immagini AI viene utilizzata oggi con maggiore impatto:

• Creativi pubblicitari: I marchi utilizzano i generatori di immagini AI per creare grafica pubblicitaria, rendering di prodotti e immagini di campagne pubblicitarie a una frazione del costo e del tempo dei metodi di progettazione tradizionali.

• Art: Artisti e designer utilizzano l'intelligenza artificiale per generare nuovi stili, remixare estetiche esistenti ed esplorare concetti visivi che non avrebbero mai immaginato da soli.

• Miniature e immagini del blog e dei social media: Con l'AI, i blogger non devono più andare a caccia di foto di stock o affidarsi a grafiche generiche. Possono semplicemente generare immagini personalizzate che si adattino al tema del loro contenuto.

• Sviluppo di giochi e mondi virtuali: Gli sviluppatori di videogiochi utilizzano l'intelligenza artificiale per generare texture dettagliate, design dei personaggi e, talvolta, interi paesaggi.

Come verificare se un'immagine è stata generata dall'IA 

Individuare la differenza tra le immagini create dall'uomo e quelle create dall'intelligenza artificiale sta diventando sempre più difficile, dato che l'intelligenza artificiale genera immagini sempre più realistiche.

Tuttavia, esistono alcune tecniche manuali per verificare se un'immagine è stata generata dall'IA.

Cercate i dettagli innaturali

L'intelligenza artificiale non è perfetta e, a volte, piccoli ma evidenti errori la tradiscono.

Tenete d'occhio dita dalla forma strana, espressioni facciali innaturali, illuminazione incoerente o modelli asimmetrici che non sono in linea con la fisica del mondo reale. 

Anche i modelli AI più avanzati a volte hanno difficoltà a rendere realistici mani, occhi o texture complesse.

Verificare la presenza di aree eccessivamente lisce o sfocate

Le immagini generate dall'intelligenza artificiale hanno spesso una morbidezza inquietante, soprattutto nelle regioni con dettagli elevati. 

Se un'immagine appare troppo liscia, priva di trama fine o con bordi sfocati dove dovrebbe esserci nitidezza, potrebbe essere il risultato della generazione AI.

Analizzare ombre e riflessi

Uno dei punti deboli dell'intelligenza artificiale è la replica accurata del modo in cui la luce interagisce con gli oggetti.

I riflessi negli specchi o nelle finestre possono non corrispondere alla scena reale e le ombre possono apparire incoerenti o fisicamente impossibili.

Se qualcosa nell'illuminazione sembra "fuori posto", vale la pena di indagare ulteriormente.

Utilizzare la ricerca inversa delle immagini

Se si sospetta che un'immagine possa essere generata dall'intelligenza artificiale, provare a eseguire una ricerca inversa dell'immagine.

A questo scopo è possibile utilizzare la funzione di ricerca immagini di Google. 

Le immagini generate dall'intelligenza artificiale spesso non hanno un'origine sul web, a differenza delle foto stock o dei contenuti generati dagli utenti.

Se un'immagine non compare nei risultati di ricerca, potrebbe essere stata creata dall'AI. 

Ingrandire e ispezionare i dettagli

A una rapida occhiata, le immagini AI possono sembrare impeccabili.

Ma quando si esegue lo zoom, si possono notare strani artefatti, texture ripetute o distorsioni di piccoli dettagli (come il disegno dei capelli o del tessuto).

Nonostante tutti questi metodi manuali, ci sono molti dettagli più fini che l'occhio umano non è in grado di cogliere. 

Con i rilevatori di immagini AI a nostra disposizione, non dobbiamo più preoccuparci di rilevare manualmente le immagini per l'AI. 

Prendere Rilevatore di immagini AI di Undetectable AI, ad esempio.

È sufficiente caricare la foto e il rilevatore, utilizzando algoritmi di apprendimento automatico, analizza l'immagine a un livello più profondo per individuare le impronte digitali AI che potrebbero non essere visibili a occhio nudo.

Ricordate l'immagine del Cappello di fenicottero generato da Stable Diffusion AI di qualche sezione fa?

Non è riuscito a ingannare l'IA non rilevabile. Guardate voi stessi qui sotto.

Quindi, se non si è sicuri che un'immagine sia AI o meno, utilizzare Undetectable AI. Rilevatore di immagini AI per ottenere la risposta.

Pensieri finali

La generazione di immagini AI non è più un concetto futuristico.

È qui, si sta evolvendo e sta diventando una parte fondamentale della creazione di contenuti digitali. 

Quindi, capire come funziona la generazione di immagini AI vi dà un vantaggio cruciale nell'atmosfera odierna, che si tratti del mercato del lavoro o della cerchia personale.

Allo stesso tempo, la capacità di distinguere le immagini generate dall'IA è ugualmente importante a causa di il suo crescente utilizzo per la realizzazione di deepfakes.

Questa capacità vi aiuterà anche a individuare gli indizi di IA nelle vostre immagini, in modo da poterli rimuovere. bypassare il rilevamento dei contenuti AI. 

Ma con il rilevatore di immagini AI di Undetectable AI, questo è un problema tutto nostro.

Utilizzando algoritmi avanzati di apprendimento automatico, il nostro rilevatore è in grado di identificare con precisione le immagini generate dall'intelligenza artificiale.

Non fidatevi della nostra parola quando potete testatelo voi stessi.

Mentre siete qui, non dimenticate di esplorare i nostri AI Detector e Humanizer nel widget qui sotto!