La famosa Monna Lisa, il soffitto della Cappella Sistina, La ragazza con l'orecchino di perla di Vermeer e La notte stellata di Van Gogh sono tutti capolavori.
Ma c'è stato un tempo in cui ciascuno di essi richiedeva mesi o addirittura anni di lavoro dedicato.
Poi è arrivata l'era digitale e siamo passati da mesi di lavoro a poche ore grazie a strumenti come Photoshop, Illustrator e Corel Painter.
Ora siamo nell'era più avanzata di tutte: l'era della generazione artistica basata sull'intelligenza artificiale.
Oggi chiunque abbia un prompt e un po' di know-how può generare immagini in pochi secondi.
Ma se l'intelligenza artificiale è in grado di creare in pochi secondi ciò che un tempo richiedeva anni ai maestri, quanto tempo occorre per generare un'immagine AI?
E quella differenza ha davvero importanza quando si confrontano secondi e secoli?
In questo blog analizzeremo cos'è la generazione di immagini tramite IA, i tempi medi di generazione dei tool più diffusi, perché le velocità variano così tanto e i fattori chiave che influenzano la rapidità con cui appare la tua immagine.
Scoprirai anche consigli pratici per velocizzare la generazione dell'IA, come i professionisti ottimizzano i flussi di lavoro e come gli strumenti di rilevamento dell'IA possono verificare le immagini ancora più velocemente di quanto vengano create.
Immergiamoci in questa storia.
Punti di forza
- Le immagini generate dall'intelligenza artificiale richiedono solitamente da 1 a 60 secondi per essere generate, con la maggior parte degli strumenti professionali che impiegano in media dai 10 ai 30 secondi per immagine.
- Gli strumenti in tempo reale possono creare immagini in meno di 1 secondo, mentre piattaforme artistiche come Midjourney impiegano dai 30 ai 60 secondi per ottenere risultati di qualità superiore.
- Una risoluzione più alta rallenta la generazione, aggiungendo 70-80% di tempo in più.
- L'hardware è importante: una RTX 4090 può produrre circa 75 immagini al minuto, mentre una RTX 3060 impiega 10-15 secondi per immagine.
- I prompt complessi con più argomenti o dettagli possono aggiungere 30-50% di tempo extra.
- La velocità è migliorata di 120 volte dal 2022, passando da 60-90 secondi per immagine a meno di 1 secondo con gli strumenti più veloci.
Che cos'è la generazione di immagini AI?
La generazione di immagini tramite IA consiste nel creare nuove immagini a partire da prompt di testo, rumore casuale o altri input. La generazione è diversa dalla modifica.
Durante la fase di editing, partiamo da un'immagine esistente e ne modifichiamo alcuni elementi, mantenendo intatto l'originale.
- Ad esempio: si scatta una foto e si apportano modifiche come cambiare il colore di un'auto da rosso a blu, preservando l'immagine di base. Software come gli strumenti AI di Photoshop e Gemini 2.5 Flash Image di Google sono specializzati in questo tipo di modifiche.
Nella generazione di immagini, creiamo immagini da zero.
Non preoccupatevi più che l'intelligenza artificiale rilevi i vostri messaggi. Undetectable AI Può aiutarvi:
- Fate apparire la vostra scrittura assistita dall'intelligenza artificiale simile all'uomo.
- Bypass tutti i principali strumenti di rilevamento dell'intelligenza artificiale con un solo clic.
- Utilizzo AI in modo sicuro e con fiducia a scuola e al lavoro.
- Ad esempio: Se chiedi a un'intelligenza artificiale di generare “un golden retriever che corre in un prato al tramonto”, essa costruisce l'intera scena dal nulla. Strumenti come DALL-E, Midjourney e Nano Banana si concentrano su questo tipo di creazione di contenuti originali.
Quanto tempo occorre per generare un'immagine AI?
Gli strumenti di generazione di immagini basati sull'intelligenza artificiale impiegano da meno di 1 a 60 secondi per creare una singola immagine, a seconda dello strumento, delle impostazioni e della risoluzione.
- Tempi medi di generazione
Gli ultimi strumenti di elaborazione delle immagini basati sull'intelligenza artificiale sono molto più veloci rispetto a quelli di qualche anno fa.
La maggior parte delle piattaforme professionali produce immagini standard 1024×1024 in 5-30 secondi, un enorme miglioramento rispetto al 2022-2023, quando anche le immagini di base richiedevano spesso 60-90 secondi.
I test sul campo condotti dal 2024 al 2025 dimostrano che:
| Categoria | Strumento/Esempio | Tempo per immagine | Note |
| Generazione in tempo reale | FLUX Schnell, SDXL-Lightning | 0,5–1 sec | Flusso di lavoro interattivo; risultati visibili quasi immediatamente |
| Strumenti professionali veloci | Varianti Stable Diffusion, Google Imagen 4 Fast | 2-7 sec | Velocità e qualità equilibrate |
| Piattaforme ad alta fedeltà | DALL-E 3, Leonardo.ai | 10-20 sec | Concentrati sulla tempestività e su immagini curate |
| Leader artistici | Viaggio intermedio | 30-60 sec (4 varianti) | Genera quattro immagini contemporaneamente. Circa 7-15 secondi per immagine effettiva. |
| Servizi cloud | Qualsiasi strumento | +2–5 sec di latenza | Elimina i requisiti hardware, leggero ritardo di rete |
- Perché la velocità varia
La velocità di generazione delle immagini AI varia in base a 3 fattori principali.
- Tipo di modello / Architettura
I diversi modelli di IA generano immagini in modi diversi, il che influisce direttamente sulla loro velocità di elaborazione.
| Tipo di modello / Architettura | Come funziona | Velocità / Passi |
| Modelli di diffusione (Midjourney, DALL-E, Stable Diffusion) | “Elimina” il rumore casuale passo dopo passo per formare un'immagine completa | 20-50 passi. 50 passi ≈ 2,5 volte più lunghi di 20 passi |
| Modelli a passo singolo (SDXL Turbo) | Utilizza la distillazione per ottenere una qualità simile in meno passaggi | 1-4 passaggi. 30-40 volte più veloce rispetto ai modelli di diffusione. |
| GAN (StyleGAN) | Generare immagini direttamente utilizzando reti avversarie | Estremamente veloce: 0,1-0,3 secondi per immagine. Limitato a domini specifici come i volti. |
| Sistemi ibridi (FLUX) | Combina la comprensione del testo basata su trasformatori con la diffusione ottimizzata | Più veloce e più accurato rispetto alla diffusione standard |
- Dimensioni del modello
Le dimensioni di un modello di IA influiscono sulla velocità con cui è in grado di creare immagini. I modelli più grandi, come SDXL, hanno una maggiore “potenza di calcolo” (2,6 miliardi di parametri) e possono creare immagini più dettagliate e accurate, ma richiedono più tempo per l'elaborazione rispetto ai modelli più piccoli con un numero inferiore di parametri (ad esempio 890 milioni).
- Comprensione del testo / Codificatori
Alcuni modelli avanzati, come SDXL, utilizzano strumenti aggiuntivi di comprensione del linguaggio per comprendere meglio i prompt complessi.
Questo richiede un po' più di tempo, ma aiuta l'IA a generare immagini che corrispondono alla tua descrizione in modo più accurato.
Fattori che influenzano la velocità di generazione delle immagini AI
La velocità di generazione delle immagini tramite IA dipende da diversi fattori. Esploriamo le prestazioni dei diversi strumenti in scenari reali.
- 1. Il modello di IA che stai utilizzando
Le diverse piattaforme di IA variano notevolmente in termini di velocità e stile.
- Viaggio intermedio si è evoluto attraverso sette versioni.
- La versione 7 (giugno 2025) genera immagini in 21-42 secondi, circa 20-40% più velocemente rispetto alla versione 6. Produce quattro varianti per ogni prompt.
- La versione 7 (giugno 2025) genera immagini in 21-42 secondi, circa 20-40% più velocemente rispetto alla versione 6. Produce quattro varianti per ogni prompt.
- DALL-E 2 e 3 operare interamente attraverso il cloud.
- DALL-E 2 ha generato immagini in 12 secondi al momento del rilascio
- DALL-E 3 impiega in media 10-20 secondi, con richieste complesse che a volte richiedono fino a 45 secondi o più durante i picchi di utilizzo.
- Diffusione stabile ha portato alla generazione locale open source.
- Leonardo.ai è basato su Stable Diffusion per la prototipazione rapida, le risorse di gioco e la visualizzazione dei prodotti, con una generazione standard di 10-20 secondi.
- Leonardo.ai è basato su Stable Diffusion per la prototipazione rapida, le risorse di gioco e la visualizzazione dei prodotti, con una generazione standard di 10-20 secondi.
- Adobe Lucciola si concentra sulla sicurezza commerciale.
- Il modello Image Model 5 (ottobre 2025) genera immagini in 10-25 secondi a seconda della modalità e della risoluzione.
- Il modello Image Model 5 (ottobre 2025) genera immagini in 10-25 secondi a seconda della modalità e della risoluzione.
- Nano Banana (Gemini 2.5) è specializzato nell'editing piuttosto che nella generazione completa.
- Le modifiche semplici vengono eseguite in pochi millisecondi, mentre quelle complesse su più immagini richiedono dai 2 ai 5 secondi.
- 2. Complessità immediata
Il livello di dettaglio nel tuo prompt influisce direttamente sul tempo necessario per generare un'immagine artistica AI.
Esempio:
- I prompt più lunghi richiedono più tempo. Ogni 10 parole in più aggiungono 5-8% di tempo di elaborazione. Scene complesse con molti soggetti o stili possono richiedere 30-50% in più rispetto a prompt semplici.
- I messaggi chiari e diretti sono più veloci. Descrizioni brevi come “paesaggio montano al tramonto” generano risultati più rapidi rispetto a richieste lunghe e colloquiali.
- I prompt astratti o vaghi rallentano il modello. Un suggerimento come “il senso di nostalgia espresso attraverso l'architettura urbana” richiede una maggiore interpretazione. I suggerimenti concreti rendono più veloce.
- I prompt negativi aggiungono un'ulteriore elaborazione. Istruzioni come “nessuna sfocatura, nessuna distorsione” aggiungono 5-10% di tempo extra perché l'IA deve filtrare gli elementi indesiderati.
- 3. Impostazioni di risoluzione e qualità
Maggiore risoluzione = generazione delle immagini più lenta. Questo perché le immagini più grandi hanno molti più pixel e l'IA deve lavorare di più per riempire ogni dettaglio.
Quando le persone chiedono quanto tempo occorre per generare un'immagine AI, la risoluzione è uno dei fattori più importanti.
- Passare da 512×512 a 1024×1024 significa 4 volte più pixel, il che può rallentare le cose del 70-80%.
- Un modello (come FLUX.1 Dev) che richiede 5 secondi a 512×512 potrebbe richiedere 20 secondi a 1024×1024.
- Un modello (come FLUX.1 Dev) che richiede 5 secondi a 512×512 potrebbe richiedere 20 secondi a 1024×1024.
- I salti più grandi rallentano ancora di più le cose. Da 1024×1024 a 1920×1080 (Full HD) il tempo quasi raddoppia.
- Le immagini 4K spesso richiedono 4 minuti o più e potrebbero persino apparire di qualità inferiore se la GPU è sottodimensionata.
Le migliori pratiche
| Per la maggior parte del lavoro | Per i social media | Per la stampa |
| 1024×1024 o 1920×1080 è il compromesso ideale. | 1024×1024 è più che sufficiente. | Genera in Full HD, poi esegui l'upscaling in un secondo momento (Topaz, Let's Enhance). È più veloce e offre risultati migliori rispetto alla generazione in 4K nativo. |
- 4. Hardware e potenza di calcolo
La generazione di immagini tramite IA dipende principalmente dalla GPU. Una GPU più potente = immagini più veloci.
Panoramica delle prestazioni della GPU
| Hardware | Velocità | Note |
| RTX 4090 (24 GB) | ~75 immagini/min | Una delle GPU consumer più veloci |
| RTX 3060 (12 GB) | 10-15 sec/immagine | Buona opzione entry-level |
Esempio:
- RTX 4090 è in grado di elaborare un'immagine 512×512 in meno di 1 secondo, mentre RTX 3060 potrebbe impiegare 10 secondi per lo stesso lavoro.
Altri fattori hardware (Panoramica rapida)
| Componente | Impatto | Cosa significa |
| CPU | Basso | Qualsiasi CPU moderna funziona; la GPU fa il lavoro pesante. |
| RAM | Medio | Utilizza il doppio della VRAM della tua GPU (ad esempio, GPU da 24 GB → RAM da 48 GB ideale). |
| Stoccaggio | Basso | Gli SSD NVMe caricano i modelli più velocemente, ma non accelerano la generazione. |
Locale vs Cloud (Semplice)
| Opzione | La forza | Debolezza |
| GPU locale | Veloce, privato, nessun costo mensile | Costo iniziale elevato |
| Nube | Non è necessario alcun hardware | Più costoso a lungo termine |
Esempio:
- Midjourney su cloud: 10-30 secondi/immagine
- RTX 4090 locale: 1-5 secondi/immagine
Bonus: Se desideri verificare se un'immagine è stata creata dall'intelligenza artificiale (indipendentemente dal modello, dalla velocità o dalle impostazioni), utilizza un rilevatore di immagini AI affidabile.
Questi strumenti analizzano modelli, texture e incongruenze per valutare se l'immagine è stata creata dall'uomo o generata dall'intelligenza artificiale.
TruthScan è specializzata nell'individuazione di queste impronte digitali nascoste dell'intelligenza artificiale.
Analizza:
- Modelli strutturali
- Distribuzione del rumore
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Quanto tempo aspettano gli utenti professionali per la generazione delle immagini
Ancora una volta, il tempo necessario all'IA per generare un'immagine dipende dal suo livello di generazione delle immagini e dallo strumento utilizzato.
Vediamo alcuni scenari possibili.
- Se un utente sta realizzando bozze a bassa risoluzione (512×512) su una GPU di fascia alta (RTX 4090) con pochi passaggi di inferenza, la generazione richiede dai 5 ai 10 secondi.
- Se un utente sta producendo immagini di qualità professionale con risoluzione 1024×1024, occorre prevedere un tempo compreso tra 10 e 30 secondi per immagine.
- Se un utente sta creando immagini altamente dettagliate con più input, upscaling o passaggi di perfezionamento, la generazione può richiedere dai 2 ai 5 minuti.
- Se si utilizza l'accesso prioritario al cloud (ad esempio ChatGPT Plus), i tempi di attesa si riducono a 10-30 secondi. Gli utenti della versione gratuita potrebbero dover attendere 30-60 secondi nelle ore di punta.
- Se si eseguono bozze con pochi passaggi (20-30), la generazione è veloce; finali con molti passaggi (50+) per una maggiore qualità.
- Se si inizia con una risoluzione inferiore e si esegue successivamente l'upscaling, il flusso di lavoro risulta più veloce ed efficiente.
- Se si utilizzano tecniche di caching (DeepCache / database vettoriali), la potenza di calcolo della GPU può diminuire di 20-30%.
Per le aziende che creano molte immagini, TruthScan è uno strumento eccellente. È utile per mantenere accurate e affidabili le immagini relative al marchio, al marketing o ai prodotti.
L'uso di TruthScan consente di risparmiare tempo, evitare errori e gestire facilmente molte immagini contemporaneamente.
Se desideri tutti o alcuni di questi vantaggi, utilizza TruthScan per il rilevamento immediato, accurato e in blocco delle immagini tramite IA.
Come velocizzare la generazione di immagini tramite IA
Ti stai chiedendo quanto tempo ci vuole per generare un'immagine AI e vorresti velocizzare il processo?
È possibile velocizzare la generazione di immagini AI in 3 modi principali.
Puoi usarli tutti e tre insieme o iniziare con quello che si adatta meglio al tuo flusso di lavoro:
- Utilizza strumenti per la generazione di immagini in blocco
- Strumenti come ComfyUI, Automatic1111, RunPod o Baseten consentono di generare più di 100 immagini contemporaneamente.
- Strumenti come ComfyUI, Automatic1111, RunPod o Baseten consentono di generare più di 100 immagini contemporaneamente.
- Aggiorna il tuo hardware
- Le GPU più veloci riducono drasticamente i tempi di generazione.
- Le GPU più veloci riducono drasticamente i tempi di generazione.
- Ottimizza le impostazioni di generazione
- Inizia con una risoluzione inferiore (512×512 o 768×768) per le bozze iniziali, quindi aumenta la risoluzione con strumenti come SwinIR o Topaz Gigapixel invece di generare direttamente un'alta risoluzione.
Quanto tempo impiegano gli strumenti di intelligenza artificiale per rilevare le immagini?
I tipici strumenti di rilevamento dell'IA impiegano dai 2 ai 10 secondi per immagine perché analizzano texture, modelli, metadati e artefatti dell'IA. File di grandi dimensioni, immagini complesse o fotogrammi video rallentano ulteriormente questo processo.
TruthScan, tuttavia, è progettato per garantire velocità ed efficienza:
- Elaborazione più veloce: Analizza le immagini in meno di 500 millisecondi per elemento, riducendo i tempi del 70-80% rispetto agli strumenti tradizionali.
- Rilevamento in tempo reale: Funziona con immagini, video e testo, rendendolo pratico per flussi di lavoro in tempo reale o verifiche multimediali su larga scala.
- Elevata precisione: Il rilevatore di immagini raggiunge un tasso di rilevamento di 99%+, con alcuni test di follow-up che dimostrano un'accuratezza di 96%+ nel distinguere i contenuti generati dall'intelligenza artificiale.
- Integrazione automatizzata: L'API di TruthScan consente alle aziende di eseguire automaticamente la scansione di grandi lotti, consentendo una verifica immediata durante i processi di elaborazione dei contenuti.
Esempio:
- Un team di marketing che carica 500 immagini di prodotti può verificarle tutte in meno di 5 minuti con TruthScan, mentre gli strumenti standard potrebbero richiedere dai 30 ai 60 minuti.
- Per i contenuti video, TruthScan è in grado di scansionare i fotogrammi in tempo reale, rendendolo adatto per i live streaming o la moderazione dei contenuti video generati dagli utenti.
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Conclusione
La generazione di immagini tramite IA non è mai stata così veloce e facile.
Oggi, il tempo necessario per generare un'immagine con l'intelligenza artificiale varia da meno di un secondo a circa un minuto per una creazione artistica di alta qualità.
La velocità con cui avviene dipende dalla risoluzione scelta, dall'hardware e dal livello di dettaglio del prompt, ma anche scene complesse possono apparire in pochi secondi con la giusta configurazione.
Solo pochi anni fa, questo avrebbe richiesto minuti o più tempo, ma ora sia i professionisti che gli hobbisti possono dare vita alle loro idee quasi istantaneamente.
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