Modello AI da testo a immagine
Che cos'è il modello AI testo-immagine?
Un modello da testo a immagine è un tipo di machine learning modello che genera un'immagine che corrisponde a una descrizione in linguaggio naturale fornita come input. I modelli da testo a immagine sono tipicamente costituiti da due componenti: un modello di immagine generativa che crea un'immagine condizionata dal testo di input e un modello linguistico che converte il testo in una rappresentazione latente. Grandi volumi di dati di testo e immagini recuperati da Internet vengono generalmente utilizzati per addestrare gli algoritmi più efficienti.
Comprensione del modello AI testo-immagine
I ricercatori dell'Università di Toronto hanno rilasciato alignDRAW, il primo modello contemporaneo da testo a immagine, nel 2015. L'architettura DRAW introdotta per la prima volta è stata ampliata da alignDRAW per fornire il condizionamento della sequenza di testo. Anche se le immagini generate da alignDRAW mancavano di fotorealismo ed erano confuse, il modello ha dimostrato di essere in grado di fare molto di più che semplicemente "memorizzare" i contenuti del set di addestramento essendo in grado di generalizzare a elementi che non erano inclusi nel set di addestramento e rispondere adeguatamente a nuovi spunti.
I OpenAI il sistema di trasformazione DALL-E è stato uno dei primi modelli da testo a immagine che ha suscitato un notevole interesse pubblico. È stato presentato nel gennaio 2021. Nell'aprile 2022, DALL-E 2, un sostituto in grado di produrre immagini più complesse e realistiche, è stato presentata. Nell'agosto dello stesso anno, Stable Diffusion è stato messo a disposizione del pubblico. Un'ulteriore dimostrazione della "personalizzazione" di enormi modelli di base da testo a immagine ha avuto luogo nell'agosto 2022. Con la personalizzazione da testo a immagine, una nuova nozione può essere insegnata al modello con un numero limitato di foto di un oggetto che era Non essendo parte del set di addestramento del modello di base testo-immagine, questo si ottiene mediante l'inversione testuale.
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Futuro del modello AI testo-immagine
La comunità creativa sta esplodendo con l’arte dell’intelligenza artificiale, che ci sta spingendo in un terreno intellettualmente e artisticamente inesplorato. Sebbene i suoi aspetti creativi siano ancora in fase di studio, ha già iniziato a modificare l’ambiente dell’immaginario artistico. Immagini umane intelligenti, superiori a qualsiasi cosa abbiamo mai visto su uno schermo, sono già benvenute nelle nostre menti. Uno dei progressi più interessanti è la creazione di testo in immagine, che consente ai computer di produrre immagini in risposta a comandi di testo. Gli artisti utilizzano l'intelligenza artificiale per espandere quotidianamente la propria immaginazione. I loro interessi risiedono più nello studio della tecnologia per creare città immaginarie, guardare i cani ballare in discoteca o cercare di capire cosa riserva il futuro.
Ultime notizie sul modello AI testo-immagine
- Midjourney 5.2 e Stable Diffusion SDXL 0.9 ha rilasciato aggiornamenti significativi per la generazione di immagini creative. Midjourney 5.2 introduce Zoom Out, variazioni personalizzabili e una trasformazione dell'immagine 1:1. Introduce inoltre Outpainting, variazioni personalizzabili e un parser di prompt per ottimizzare i prompt e allinearli alle intenzioni degli utenti. Questi aggiornamenti migliorano l'esperienza dell'utente e migliorano la precisione nella generazione di immagini realistiche.
- SnapFusion è un modello di intelligenza artificiale che consente agli utenti di creare immagini straordinarie partendo da descrizioni in linguaggio naturale in soli due secondi su dispositivi mobili. Elimina la necessità di costose GPU e servizi basati su cloud, riducendo i costi e affrontando i problemi di privacy. L’efficienza e le prestazioni del modello sono state dimostrate in esperimenti sul set di dati MS-COCO.
- I ricercatori hanno sviluppato GigaGAN, un modello da testo a immagine in grado di generare immagini 4K in 3.66 secondi, un miglioramento significativo rispetto ai modelli esistenti. GigaGAN si basa sul framework GAN e viene addestrato su un set di dati di 1 miliardo di immagini, generando immagini da 512 px in 0.13 secondi. Ha uno spazio latente districato, continuo e controllabile, che consente vari stili e controllo dell'immagine. Il modello può anche addestrare un upsampler efficiente per immagini o output reali.
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Viktoriia è una scrittrice su una varietà di argomenti tecnologici, tra cui Web3.0, AI e criptovalute. La sua vasta esperienza le consente di scrivere articoli approfonditi per un pubblico più ampio.
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