Per creare immagini utilizzando l’intelligenza artificiale, sono disponibili diversi strumenti e metodi. La creazione di immagini con l’intervento dell’intelligenza artificiale è fonte di questioni etiche. Anche la legalità è una questione che si ripropone spesso, soprattutto in termini di copyright e di utilizzo dei dati personali. Scoprite come l’IA genera immagini permettendo agli utenti di esplorare nuovi stili. Può anche essere utilizzata per automatizzare alcuni compiti creativi.
L’impatto dell’ascesa dell’intelligenza artificiale sulla creazione di immagini
L’ascesa dell’intelligenza artificiale ha avuto un impatto sorprendente sulla creazione di immagini. Sono emerse numerose possibilità creative. Le tecniche utilizzate dall’IA consentono di “Perché scegliere immagini generate dall’IA per i vostri contenuti online?” href=”https://all-images.ai/blog/pourquoi-opter-pour-des-images-generees-par-ia-dans-votre-contenu-en-ligne/”>generare immagini realistiche da database. A seconda della sua programmazione, l’IA può imparare da insiemi eterogenei. Riproduce quindi modelli, texture e dettagli con grande precisione.
È in grado di adattarsi ai cambiamenti dei diversi sistemi. Grazie all’IA è possibile automatizzare alcune attività di progettazione creativa. Ad esempio, può creare automaticamente paesaggi, oggetti e persino volti. Ciò consente ai creatori di contenuti visivi di risparmiare molto tempo. I designer sono liberi di esplorare nuovi orizzonti grazie all’IA.
L’intelligenza artificiale offre nuovi modi di interagire con le immagini. È più facile cercare contenuti simili e modificare alcuni dettagli in tempo reale. Le opportunità aumentano in termini di creazione visiva.
Le diverse tecnologie per generare immagini con l’intelligenza artificiale
Esistono due tipi di tecnologie per la generazione di immagini con l’intelligenza artificiale. La generazione di immagini basata su reti neurali generative avversarie (GAN) e la generazione di immagini basata su reti neurali convoluzionali (CNN).
Reti neurali generative avversarie GAN
Le GAN (Generative Adversarial Networks) sono le cosiddette reti neurali profonde. Sono composte da due parti. La parte generatore produce immagini sintetiche tramite un rumore casuale. La parte del discriminatore è responsabile della distinzione delle immagini prodotte dal generatore dalle immagini reali scaricate dal web. L’obiettivo del generatore è quello di acquisire competenze tali da indurre in errore il discriminatore. In questo modo, il contrasto tra le due parti della GAN produce contenuti visivi sempre più realistici.
Reti neurali convoluzionali (CNN)
Le CNN (reti neurali convoluzionali) sono specializzate nella classificazione delle immagini, ma anche nella loro generazione. Le reti neurali convoluzionali vengono addestrate su immagini reali. Queste vengono modificate per creare nuove immagini tramite blocchi residui, strati di normalizzazione o addirittura strati trasposti.
Il processo di creazione di immagini AI
La generazione di contenuti visivi si articola in diverse fasi. La prima consiste nella raccolta di dati di addestramento. L’intelligenza artificiale deve disporre di un pool di dati abbastanza diversificato per addestrarsi a produrre contenuti. In genere, questo pool è costituito da immagini già esistenti. I programmatori dell’IA svolgono in anticipo una grande quantità di lavoro di base.
La scelta del modello di IA dipende essenzialmente dall’obiettivo dei programmatori. Essi scelgono tra le reti neurali generative antagoniste (AGN) e le reti neurali convoluzionali (CNN). Come già detto, queste sono le due architetture più comuni.
Una volta scelto il modello, l’IA deve essere addestrata per consentire ai progettisti di mettere a punto i vari parametri. Il modello viene valutato per verificare la sua capacità di produrre contenuti visivi di qualità. Le metriche di valutazione vengono utilizzate come parametri di riferimento. Nel corso del processo vengono apportate modifiche per migliorare le prestazioni dell’IA.
Una volta che il modello è stato sufficientemente testato, viene considerato idoneo al servizio. Gli utenti possono quindi utilizzare l’IA per produrre contenuti visivi. Gli utenti forniscono un input specifico: un rumore casuale, una richiesta di testo, ecc. L’IA utilizza il suo apprendimento per produrre l’immagine che l’utente sta cercando. I filtri sono applicabili per definire con precisione alcune caratteristiche delle immagini generate.
