mercoledì, Marzo 12, 2025

Come funzionano Dall-E 2 e gli altri algoritmi artistici

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Nel caso di Refik Anadol è possibile usare lo stesso strumento per creare opere molto diverse, per esempio categorizzando in maniera diverse le centinaia di migliaia di immagini impiegate per l’addestramento, a seconda magari del loro livello di astrattezza (lo stesso artista ha raccontato nel dettaglio il suo processo lavorativo in questa intervista sul magazine del MOMA di New York). “La tecnologia impiegata è infatti sempre StyleGAN, uno strumento molto popolare che è stato utilizzato anche per creare i famosi ‘volti che non esistono’, ha spiegato sempre Perazzi dal palco di Synapse AI Symposium.

Negli ultimi mesi, però, le luci dei riflettori sono state tutte catturate da nuovi strumenti creativi basati su intelligenza artificiale, in grado di generare immagini di ogni tipo – dalle più realistiche alle più folli – sulla base dei comandi testuali forniti dagli utenti. È il caso di Dall-E 2 (sperimentabile da chiunque nella versione “mini”) o di MidJourney, algoritmi capaci di dare vita a tutto ciò che può venirci in mente con risultati spesso sorprendenti, com’è il caso della celebre immagine generata a partire dal comando “foto di un astronauta che cavalca un cavallo”.

“Un elemento molto interessante è che questi algoritmi ricreano in un certo senso il nostro stesso processo: noi prima pensiamo a qualcosa e poi iniziamo a fare gli schizzi per iniziare a riprodurre ciò che abbiamo in testa”, spiega sempre Federico Perazzi. “Generando immagini a partire da comandi testuali, gli strumenti come Dall-E 2 riproducono in parte questo stesso lavoro.

Come funzionano però questi algoritmi? Come fa Dall-E 2 a sapere in che modo un testo come “orsetto su uno skateboard a New York” si manifesta nello spazio visivo? Prima di tutto, è necessario addestrare i modelli di intelligenza artificiale alla base di Dall-E 2 utilizzando centinaia di migliaia di immagini a cui è associata una didascalia che illustra cos’è contenuto in quella immagine, insegnando così al sistema a combinare una descrizione con l’immagine che più probabilmente la raffigura in maniera corretta.

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