1. Introduzione

L’Intelligenza Artificiale (IA) ha rivoluzionato numerosi settori, tra cui la generazione di immagini. La capacità delle macchine di creare immagini realistiche è diventata una delle aree più affascinanti e promettenti della ricerca in IA. In questo articolo, ti porteremo alla scoperta di come funziona la generazione di immagini tramite Intelligenza Artificiale, le sue applicazioni e i suoi benefici. Vieni con noi!

2. Come funziona la generazione di immagini tramite IA

La generazione di immagini tramite Intelligenza Artificiale si basa principalmente su due approcci principali: reti neurali generative (GAN) e reti neurali ricorrenti (RNN).

Reti neurali generative

Le GAN (Generative Adversarial Network), fanno parte dei modelli di reti neurali generativi. Un algoritmo specifico crea delle soluzioni in base agli input forniti e, successivamente, tali soluzioni continuano a evolversi per produrre soluzioni successive differenti sempre più inerenti con gli input forniti rispetto alla generazione precedente. Questo processo viene ripetuto per un numero prestabilito di volte fino a quando non viene trovata una soluzione che è ritenuta la più idonea in base alle richieste.

L’algoritmo crea un nuovo modello dal modello precedente con unprocesso che si divide in 3 fasi:

Selezione: viene valutata l’idoneità del modello attuale e viene delineato un sottoinsieme di dati ritenuti migliori che possano fungere da “genitori” per la generazione successiva.
Crossover: vengono uniti i “modelli-genitori” selezionati per dare vita una nuova soluzione.
Mutazione: la soluzione “figlia” può ereditare delle caratteristiche diverse dai dati usati in precendeza per generarla, ma questa possibile modifica avviene con una probabilità molto bassa.

Il procediemento con cui funzionano queste reti neurali non è semplice da spiegare e da capire, ma può essere utile fare un confronto con gli algoritmi usati normalmente. Gli algoritmi classici cercano di classificare i dati di input; ovvero, dato un insieme di dati, predicono una categoria a cui essi appartengono. Ad esempio, analizzando le parole di un messaggio di posta elettronica (l’istanza di dati), questi algoritmi possono prevedere se il messaggio è spam oppure no. Un modo per capire come funzionano le reti neurali generative è pensare che facciano l’opposto: invece che dare ai dati un’etichetta, tentano di prevedere le caratteristiche fornite da una determinata etichetta. Rispondono cioè a questa domada: supponendo che questa e-mail sia spam, quanto sono probabili queste caratteristiche?

Le GAN sono composte da due reti: un generatore e un discriminatore. Il generatore crea immagini a partire da un input casuale, mentre il discriminatore cerca di distinguere le immagini generate da quelle reali. Questa competizione tra generatore e discriminatore permette di generare immagini sempre più realistiche. Il potenziale delle GAN è enorme, perché possono imparare a imitare qualsiasi input di dati; potrebbero essere istruite a creare mondi simili ai nostri in qualsiasi ambito!

Reti neurali ricorrenti

Una rete neurale ricorrente o RNN (Recurrent Neural Network) è un tipo di rete neurale artificiale che utilizza dati sequenziali o dati di serie temporali. Si distinguono per la loro “memoria” in quanto prelevano informazioni dagli input precedenti per influenzare il modello attuale. Mentre le reti neurali profonde tradizionali presuppongono che input e output siano indipendenti l’uno dall’altro, l’output delle reti neurali ricorrenti dipende dagli elementi precedenti all’interno della sequenza.

Le reti neurali ricorrenti sfruttano l’algoritmo di retropropagazione nel tempo (backpropagation through time, BPTT). Nella BPTT il modello si addestra valutando gli errori compiuti in precedenza. Questi calcoli consentono di regolare e adattare i parametri del modello in modo appropriato.

Le RNN sono utilizzate per la generazione di sequenze, comprese le immagini. Esse lavorano tenendo conto del contesto precedente per generare pixel successivi nell’immagine, rendendo possibile la creazione di immagini sempre più coerenti e dettagliate.

3. Applicazioni e vantaggi

L’IA viene usata per generare immagini che poi possono essere usate in numerosi campi. Il primo è quello dell’arte: artisti e designer utilizzano spesso queste tecnologie per creare opere d’arte uniche che possano stimolare la loro creatività. Le GAN, in particolare, possono generare dipinti, disegni e immagini astratte che possano essere fonte di ispirazione per gli artisti.

Il secondo campo è quello medico, in cui l’IA viene usata per generare immagini diagnostiche ad alta risoluzione che possano aiutare i medici nella diagnosi e nel trattamento delle malattie. Infine, un campo sicuramente molto noto e a cui si pensa facilmente è quello dei videogiochi, in cui le reti neurali generative e ricorrenti vengono usate per generare ambienti di gioco, personaggi e oggetti, migliorando l’esperienza dei giocatori con mondi virtuali più ricchi e coinvolgenti.

Non è difficile comprendere che la generazione di immagini tramite IA è uno strumento con tante potenzialità da esplorare; vediamo intanto alcuni dei benefici che essa porta con sè!

Riduzione dei costi: i generatori di immagini permettono di risparmiare sulla progettazione delle immagini poiché sono in grado di fornire risultati in brevissimo tempo. Perciò, è possibile acquisire numerose opere d’arte a basso costo, vantaggio da non sottovalutare sopratutto per quelle aziende appena avviate con un budget ancora esiguo
Maggiore produttività: senza un generatore di immagini con IA, possono volerci fino a 6 ore per produrre un’opera d’arte. Tuttavia, grazie a queste nuove tecnologie si possono ottenere fino a 12 immagini tutte diverse tra loro in pochi secondi, ottimizzando il tempo che un artista umano impiegherebbe per creare i vari schizzi su cui lavorare
Migliore qualità: con i nuovi generatori di immagini che sfruttano l’Intelligenza Artificiale non è più necessario intervanire sulle bozze con diversi programmi di grafica (spesso complicati da usare e a pagamento). Basterà solo scrivere un messaggio dettagliato inserendo tutte le caratteristiche desiderate e il generatore farà tutto da solo!

Nonostante i benfici significativi che portano, ci sono alcune sfide da affrontare con queste nuove tecnologie. Alcune delle principali includono la qualità delle immagini generate (che spesso non è paragonabile con l’opera creata da un artista in carne ed ossa), l’etica nell’uso dell’IA per la creazione di opere artistiche (si può definire “arte” se c’è una macchina che fa tutto il lavoro?) e la necessità di un grosso volume di dati di addestramento (per istruire l’Intelligenza Artificiale affinchè capisca ogni dettaglio richiesto le informazione che le dovrebbero essere fornite sono centinaia).

4. Conclusioni

In conclusione, la generazione di immagini tramite Intelligenza Artificiale rappresenta una frontiera affascinante della ricerca e dell’applicazione dell’IA. Con il continuo sviluppo della tecnologia e la risoluzione delle sfide, ci si aspetta che questa tecnologia rivoluzioni ulteriormente vari settori, migliorando la creatività umana e contribuendo al progresso della società.