Ti sei mai chiesto come sia possibile creare immagini così realistiche partendo dal nulla? Come funzionano quei sistemi che generano le immagini partendo dal testo? Bene, oggi ti spiegherò passo dopo passo come utilizzare le reti Generative Adversarial Networks (GAN) per generare immagini strabilianti e dall’aspetto realistico. Preparati a scoprire il fantastico mondo delle reti GAN!
Passo 1: Cosa sono le reti GAN?
Prima di tutto, cerchiamo di capire cosa sono le reti GAN (Generative Adversarial Networks). Le GAN o reti generative avverse, sono un tipo di intelligenza artificiale che consente di generare dati, come immagini o video, attraverso l’apprendimento automatico. Funzionano attraverso un processo di competizione tra due reti neurali: una rete generatrice e una rete discriminatrice.
La rete generatrice crea nuove immagini, mentre la discriminatrice cerca di distinguere se queste immagini sono reali o generate artificialmente. In questo modo, le due reti si migliorano continuamente, generando risultati sempre più realistici.
Per capire meglio, immagina di avere due amici che giocano a un gioco. Un amico (la rete generatrice) è un artista che disegna immagini, mentre l’altro amico (la rete discriminatrice) è un critico d’arte che cerca di capire se un’immagine è stata disegnata dall’artista o è un’opera d’arte reale. All’inizio, l’artista potrebbe non essere molto bravo nel disegnare, e il critico potrebbe facilmente individuare i disegni falsi. Tuttavia, con il tempo, l’artista migliora sempre di più nel disegnare immagini realistiche, e il critico diventa sempre più abile nel distinguere le immagini vere da quelle false. Alla fine, l’artista diventa così bravo nel disegnare che le sue immagini sembrano quasi reali, e il critico ha difficoltà a distinguere tra le due. Questo è esattamente il modo in cui funzionano le reti GAN!
Un altro modo semplice per capirlo è immaginare metaforicamente che le 2 reti giochino tra di loro a guardia e ladro. Il ladro (generatore), creerà delle “immagini” con lo scopo di convincere la guardia (discriminatore) che si tratta di un’opera d’arte autentica. E continuerà a provare con immagini sempre più realistiche finché la guardia non riuscirà più a distinguere l’immagine generata da quella reale e cadrà nel tranello. Entrambe le reti si miglioreranno sempre di più: il ladro per produrre immagini sempre più realistiche, la guardia per carpire più dettagli possibili per non farsi “ingannare“.
Qualche esempio:
Proviamo, ad esempio, a utilizzare la metafora nella generazione di immagini di volti umani. Entrambe le reti saranno addestrate elaborando milioni di immagini in linea con quelle che l’algoritmo dovrà creare. Successivamente, il generatore comincerà a produrre volti finché il discriminatore non approverà l’output, identificandolo come un volto autentico. Questo processo semplice, in cui le due reti neurali competono continuamente su livelli sempre più avanzati, permette di raggiungere risultati sempre più vicini alla perfezione. E’ quello che succede con This Person Does Not Exist.
This Person Does Not Exist Questo sito web genera automaticamente volti di persone che, in realtà, non esistono. Le immagini sono create utilizzando reti GAN e vengono aggiornate ogni volta che si aggiorna la pagina. Puoi utilizzare queste immagini per scopi non commerciali.
Artbreeder : Artbreeder è una piattaforma che consente di creare immagini artistiche e di design utilizzando reti GAN. È possibile combinare diverse immagini per generare nuove opere d’arte. Le immagini create su Artbreeder sono generalmente disponibili sotto licenza Creative Commons, che consente l’utilizzo e la modifica delle immagini, purché si attribuisca il merito agli autori originali e si condivida il lavoro derivato con la stessa licenza.
DALLE-2 : DALLE-2 è un’altra incredibile invenzione nel campo dell’intelligenza artificiale, sviluppato da OpenAI, utilizza reti GAN per generare immagini a partire da descrizioni testuali. In parole semplici, DALL-E-2 è come un artista che può disegnare qualsiasi cosa tu gli chieda, basandosi solo su una frase o una descrizione.
Immagina di avere un amico che è un disegnatore molto talentuoso. Gli dai una descrizione, come “un gatto che suona il pianoforte”, e lui riesce a disegnare esattamente quello che hai descritto. Ecco, DALL-E-2 funziona in modo simile!
DALL-E-2 è stato allenato utilizzando un’enorme quantità di immagini e le relative descrizioni testuali. Questo dataset gli ha permesso di imparare a capire le parole e le frasi e a collegarle alle immagini appropriate. In pratica, DALL-E-2 “studia” le parole che compongono la descrizione e cerca di immaginare l’immagine corrispondente basandosi su ciò che ha imparato durante l’addestramento.
Per vedere alcune immagini generate da DALL-E-2 e capire meglio il processo, puoi visitare il sito web di OpenAI , dove troverai esempi di immagini generate partendo da diverse descrizioni testuali. Noterai che DALL-E-2 è in grado di creare immagini sorprendentemente realistiche e dettagliate basandosi solo su una breve descrizione.
Ad esempio, se descrivi ad esempio un’area interna illuminata dal sole con una piscina con acqua limpida, accanto a una grande finestra, usando arte digitale, DALLE-2 può generare un’immagine che corrisponde a tale descrizione. Le immagini create con DALLE-2 sono generalmente libere da copyright, ma è sempre consigliabile verificare le specifiche licenze e restrizioni per ciascuna immagine. Questa tecnologia ha un enorme potenziale per il futuro, e potrebbe essere utilizzata in diversi settori, come l’arte, la pubblicità e l’intrattenimento.
Dalle-2: intelligenza artificiale per le immagini
Passo 2: Scegliere il giusto dataset
Per iniziare a lavorare con le reti GAN, è fondamentale scegliere un dataset adeguato.
Il dataset è una raccolta di immagini che servirà come base per l’apprendimento della rete GAN. Immagina di voler insegnare a un robot a riconoscere e disegnare animali. Per farlo, hai bisogno di mostrargli tante immagini di animali e spiegargli quali sono le caratteristiche principali di ognuno. In questo caso, le immagini di animali rappresentano il “dataset” che utilizzerai per addestrare il robot. La scelta del dataset è fondamentale per garantire che il robot impari correttamente a riconoscere e disegnare gli animali. Se il dataset contiene solo poche immagini o se le immagini non sono di buona qualità, il robot potrebbe avere difficoltà a imparare. È importante scegliere un dataset ampio e vario, che copra diversi tipi di animali e situazioni, in modo che il robot possa imparare a riconoscerli in tutte le loro sfumature.
È importante scegliere un dataset di alta qualità e varietà per ottenere risultati ottimali. Ad esempio, se si desidera generare immagini di volti umani, si potrebbe utilizzare il dataset CelebA .
Passo 3: Preparare l’ambiente di lavoro
Per lavorare con le reti GAN, è necessario disporre di un ambiente di lavoro adeguato. Puoi utilizzare linguaggi di programmazione come Python e librerie come TensorFlow o PyTorch. Inoltre, è consigliabile utilizzare un computer dotato di una GPU potente per velocizzare i calcoli. Se non hai a disposizione un computer adatto, puoi sempre utilizzare servizi cloud come Google Colab che mettono a disposizione risorse gratuite per l’apprendimento automatico.
Passo 4: Implementare la rete GAN
Una volta preparato l’ambiente di lavoro, è il momento di implementare la rete GAN. Inizia definendo l’architettura delle reti generatrice e discriminatrice. Ricorda che l’obiettivo è far sì che queste reti “competano” tra loro, migliorandosi continuamente. Per farlo, dovrai impostare un ciclo di addestramento che permetta alle due reti di interagire e apprendere dai loro errori.
Passo 5: Addestrare la rete GAN
Una volta scelto il dataset, preparato l’ambiente, è il momento di passare all’addestramento del robot.
Durante questa fase, il robot osserva le immagini del dataset e cerca di capire quali sono le caratteristiche distintive di ogni animale. Ad esempio, potrebbe imparare che i gatti hanno orecchie a punta, una coda lunga e morbida pelliccia, mentre gli elefanti hanno un’enorme proboscide, grandi orecchie e una pelle rugosa.
L’addestramento può richiedere molto tempo, perché il robot deve guardare migliaia di immagini e imparare a riconoscere le caratteristiche di ogni animale. Tuttavia, man mano che il robot vede più immagini, diventa sempre più bravo a riconoscere gli animali e a disegnarli correttamente.
Per addestrare una rete GAN, la rete generatrice crea nuove immagini che vengono poi valutate dalla rete discriminatrice. In base ai risultati, entrambe le reti si aggiornano e migliorano. Questo processo può richiedere molto tempo, a seconda della potenza del tuo hardware e della complessità del tuo modello. Tuttavia, una volta terminato l’addestramento, sarai in grado di generare immagini sorprendentemente realistiche!
Se ti è piaciuto l’articolo e sei interessato a saperne di più sul mondo delle immagini generate dall‘Intelligenza artificiale, o vuoi capire come usarle per generare contenuti online, ti consigliamo le nostre guide dedicate: su ChatGPT, sui limiti tecnologici e sull’uso in Italia di questi sistemi.
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