Cosa sono i modelli di diffusione? Una guida rapida e completa

L'utilizzo di strumenti di IA generativa come Midjourney e Sora per la creazione di contenuti sta diventando sempre più comune e c'è un interesse crescente nel guardare sotto il cofano di questi strumenti. Infatti, un recente studio dimostra che il 94% delle persone è disposto ad apprendere nuove competenze per lavorare con l'IA generativa. Capire come funzionano i modelli di IA generativa può aiutarti a utilizzare questi strumenti in modo più efficace e a trarne il massimo beneficio.

Il cuore di strumenti come Midjourney e Sora è costituito da modelli di diffusione avanzati, modelli generativi di intelligenza artificiale in grado di creare immagini, video, testi e audio per diverse applicazioni. Ad esempio, i modelli di diffusione sono un'ottima opzione per la produzione di brevi video di marketing per piattaforme di social media come TikTok e YouTube Shorts. In questo articolo scopriremo come funzionano i modelli di diffusione e dove possono essere utilizzati. Iniziamo!

L'ispirazione dei modelli di diffusione avanzati

In fisica, la diffusione è il processo attraverso il quale le molecole si spostano da aree a maggiore concentrazione ad aree a minore concentrazione. Il concetto di diffusione è strettamente legato al moto browniano, in cui le particelle si muovono in modo casuale quando si scontrano con le molecole di un fluido e si diffondono gradualmente nel tempo.

Questi concetti hanno ispirato lo sviluppo dei modelli di diffusione nell'IA generativa. I modelli di diffusione funzionano aggiungendo gradualmente del rumore ai dati e imparando poi a invertire il processo per generare nuovi dati di alta qualità come testi, immagini o suoni. È simile all'idea della diffusione inversa in fisica. In teoria, la diffusione può essere seguita all'indietro per riportare le particelle al loro stato originale. Allo stesso modo, i modelli di diffusione imparano a invertire il rumore aggiunto per creare nuovi dati realistici da input rumorosi.

‍

Guardare sotto il cappuccio dei modelli di diffusione

In genere, l'architettura di un modello di diffusione prevede due fasi principali. In primo luogo, il modello impara ad aggiungere gradualmente del rumore al set di dati. Poi, viene addestrato per invertire il processo e riportare i dati al loro stato originale. Vediamo più da vicino come funziona.

Preelaborazione dei dati

Prima di addentrarci nel cuore di un modello di diffusione, è importante ricordare che i dati su cui il modello viene addestrato devono essere pre-elaborati. Ad esempio, se stai addestrando un modello di diffusione per generare immagini, il set di immagini di addestramento deve essere prima ripulito. La pre-elaborazione dei dati delle immagini può comportare la rimozione di eventuali outlier che potrebbero influenzare i risultati, la normalizzazione dei valori dei pixel in modo che tutte le immagini abbiano la stessa scala e l'utilizzo di un incremento dei dati per introdurre una maggiore varietà. Le fasi di pre-elaborazione dei dati aiutano a garantire la qualità dei dati di formazione e questo vale non solo per i modelli di diffusione, ma per qualsiasi modello di intelligenza artificiale. 

‍

Processo di diffusione in avanti

Dopo la pre-elaborazione dei dati, il passo successivo è il processo di diffusione in avanti. Concentriamoci sull'addestramento di un modello di diffusione per generare immagini. Il processo inizia con un campionamento da una distribuzione semplice, come una distribuzione gaussiana. In altre parole, viene selezionato un rumore casuale. Come mostrato nell'immagine sottostante, il modello trasforma gradualmente l'immagine in una serie di passi. L'immagine inizia chiara e diventa sempre più rumorosa man mano che passa attraverso ogni fase, fino a trasformarsi in un rumore quasi totale alla fine.

‍

Ogni fase si basa sulla precedente e il rumore viene aggiunto in modo controllato e incrementale utilizzando una catena di Markov. Una catena di Markov è un modello matematico in cui la probabilità dello stato successivo dipende solo dallo stato attuale. Viene utilizzata per prevedere i risultati futuri in base alle condizioni attuali. Poiché ogni fase aggiunge complessità ai dati, possiamo catturare i modelli e i dettagli più intricati della distribuzione dei dati dell'immagine originale. L'aggiunta di rumore gaussiano genera inoltre campioni diversi e realistici man mano che la diffusione si sviluppa. 

Processo di diffusione inversa

Il processo di diffusione inversa inizia quando il processo di diffusione in avanti ha trasformato un campione in uno stato complesso e rumoroso. Il processo di diffusione inversa inizia una volta che il processo di diffusione in avanti ha trasformato un campione in uno stato complesso e rumoroso, e gradualmente riporta il campione rumoroso al suo stato originale utilizzando una serie di trasformazioni inverse. Le fasi che invertono il processo di aggiunta del rumore sono guidate da una Catena di Markov inversa.

‍

Durante il processo inverso, i modelli di diffusione imparano a generare nuovi dati partendo da un campione di rumore casuale e perfezionandolo gradualmente in un output chiaro e dettagliato. I dati generati finiscono per assomigliare molto al set di dati originale. Questa capacità rende i modelli di diffusione ideali per compiti come la sintesi di immagini, il completamento dei dati e il denoising. Nella prossima sezione esploreremo altre applicazioni dei modelli di diffusione.

Le applicazioni dei modelli di diffusione

Il processo di diffusione graduale permette al modello di diffusione di generare in modo efficiente distribuzioni di dati complesse senza essere sopraffatto dall'elevata dimensionalità dei dati. Vediamo alcune applicazioni in cui i modelli di diffusione eccellono.

Design grafico

I modelli di diffusione possono essere utilizzati per generare rapidamente contenuti grafici visivi. I designer e gli artisti umani possono fornire schizzi, layout o anche semplici idee di massima di ciò che desiderano e i modelli possono dare vita a queste idee. In questo modo è possibile accelerare l'intero processo di progettazione, offrire un'ampia gamma di nuove possibilità dall'idea iniziale al prodotto finale e risparmiare molto tempo prezioso ai designer umani.

‍

Musica e Sound Design

I modelli di diffusione possono anche essere adattati per generare paesaggi sonori o note musicali molto particolari. Offrono a musicisti e artisti nuovi modi per visualizzare e creare esperienze uditive. Ecco alcuni casi di utilizzo dei modelli di diffusione nel campo della creazione di suoni e musica: 

• Trasferimento di voce: I modelli di diffusione possono essere utilizzati per trasformare un suono in un altro, ad esempio per convertire un campione di cassa in un suono di rullante per ottenere combinazioni sonore uniche.
• Variabilità del suono e umanizzazione: La diffusione audio può apportare leggere variazioni nei suoni per aggiungere un elemento umano all'audio digitale, simulando le performance di strumenti dal vivo.
• Regolazioni del design del suono: Questi modelli possono essere utilizzati per alterare in modo sottile un suono (ad esempio migliorando il campione di una porta sbattuta) per modificarne le caratteristiche a un livello più profondo rispetto all'equalizzazione o al filtraggio tradizionali.
• Generazione di melodie: Possono anche aiutare a generare nuove melodie e ispirare gli artisti in modo simile alla consultazione dei pacchetti di campioni.

‍

Film e animazione

Un altro caso d'uso interessante dei modelli di diffusione è la creazione di filmati e animazioni. Possono essere utilizzati per generare personaggi, sfondi realistici e persino elementi dinamici all'interno delle scene. L'uso dei modelli di diffusione può essere un grande vantaggio per le aziende di produzione. Semplifica il flusso di lavoro complessivo e lascia spazio a una maggiore sperimentazione e creatività nella narrazione visiva. Alcune clip realizzate con questi modelli sono paragonabili a vere e proprie clip animate o cinematografiche. È persino possibile utilizzare questi modelli per creare interi film.

‍

Modelli di diffusione più diffusi

Ora che abbiamo imparato a conoscere alcune applicazioni dei modelli di diffusione, vediamo alcuni modelli di diffusione popolari che puoi provare a utilizzare.

• Diffusione stabile: Creato da Stability AI, Stable Diffusion è un modello efficiente noto per la conversione di messaggi di testo in immagini realistiche. Ha una solida reputazione per la generazione di immagini di alta qualità. Può anche essere modificato per film e animazioni.
• DALL-E 3: DALL-E 3 è l'ultima versione del modello di generazione di immagini di OpenAI. È integrato in ChatGPTe offre molti miglioramenti nella qualità della generazione delle immagini rispetto alla versione precedente, DALL-E 2.
• Sora: Sora è il modello text-to-video di OpenAI in grado di generare video a 1080p estremamente realistici della durata massima di un minuto. Alcuni dei video realizzati con Sora possono essere facilmente scambiati per filmati reali.
• Imagen: Sviluppato da Google, Imagen è un modello di diffusione da testo a immagine riconosciuto per il suo fotorealismo e la comprensione avanzata del linguaggio. 

Sfide e limiti dei modelli di diffusione

Se da un lato i modelli di diffusione offrono vantaggi in molti settori, dall'altro dobbiamo tenere a mente alcune delle sfide che ne derivano. Una di queste è che il processo di formazione richiede molte risorse. I progressi nell'accelerazione hardware possono aiutare, ma possono essere costosi. Un altro problema è la limitata capacità dei modelli di diffusione di generalizzare ai dati non visti. Adattarli a domini specifici può richiedere molte messe a punto o riqualificazioni. 

L'integrazione di questi modelli nelle attività del mondo reale comporta una serie di sfide. È fondamentale che ciò che l'IA genera corrisponda effettivamente alle intenzioni dell'uomo. Ci sono anche problemi di natura etica, come il rischio che questi modelli rilevino e riflettano i pregiudizi dei dati su cui sono stati addestrati. Inoltre, la gestione delle aspettative degli utenti e il costante perfezionamento dei modelli in base ai feedback possono diventare uno sforzo continuo per assicurarsi che questi strumenti siano il più possibile efficaci e affidabili.

Il futuro dei modelli di diffusione

I modelli di diffusione sono un concetto affascinante dell'IA generativa che aiuta a creare immagini, video e suoni di alta qualità in molti campi diversi. Sebbene possano presentare alcune sfide di implementazione, come le esigenze computazionali e le preoccupazioni etiche, la comunità dell'IA è costantemente impegnata a migliorarne l'efficienza e l'impatto. I modelli di diffusione sono destinati a trasformare settori come il cinema, la produzione musicale e la creazione di contenuti digitali grazie alla loro continua evoluzione. 

Impariamo ed esploriamo insieme! Dai un'occhiata al nostro repository GitHub per vedere i nostri contributi all'IA. Scopri come stiamo ridefinendo settori come quello manifatturiero e sanitario con una tecnologia AI all'avanguardia.