Come i modelli di diffusione trasformano il rumore in straordinarie immagini AI

Come funziona esattamente il processo di generazione di foto AI passo dopo passo

Dal rumore casuale all'immagine strutturata

Il principio fondamentale dei modelli di diffusione è un processo che può essere descritto come "tempo inverso". Mentre nel mondo reale la struttura si disgrega gradualmente nel caos (l'entropia aumenta), i modelli di diffusione funzionano al contrario:

1. Inizializzazione del rumore casuale: Il processo inizia con puro rumore - pixel casuali senza alcuna struttura o significato.
2. Denoising progressivo: Il modello, in una serie di passaggi, trasforma sistematicamente questo rumore in un'immagine sempre più strutturata.
3. Processo guidato: Durante ogni iterazione, il modello stima come dovrebbe apparire l'immagine "meno rumorosa", basandosi sulle conoscenze acquisite durante l'addestramento.
4. Generazione condizionata: L'intero processo può essere guidato da un input testuale (prompt) che specifica cosa deve contenere l'immagine risultante.

Il processo di "diffusione in avanti" vs. "diffusione inversa"

Durante l'addestramento dei modelli di diffusione avvengono due processi interconnessi:

1. Diffusione in avanti (forward diffusion): Le immagini di addestramento vengono progressivamente rumorose fino a diventare puro rumore. Il modello impara come avviene questo processo.
2. Diffusione inversa (reverse diffusion): La vera magia avviene durante la generazione, quando il modello applica le conoscenze apprese nella direzione opposta - rimuove gradualmente il rumore fino a creare un'immagine pulita.

                    Immagine originale → Aggiunta di rumore → Più rumore → ... → Puro rumore
                    ↓                                                     ↑
                    Addestramento del modello                                        ↑
                    ↓                                                     ↑
                    Immagine generata ← Meno rumore ← Meno rumore ← ... ← Puro rumore
                

Campionamento e numero di passaggi di generazione

La qualità dell'immagine risultante dipende spesso dal numero di passaggi di generazione (i cosiddetti sampling steps):

• Basso numero di passaggi (es. 20-30): Generazione più rapida, ma possibili artefatti e minore qualità dei dettagli.
• Alto numero di passaggi (es. 50-100): Maggiore qualità e coerenza dei dettagli, ma tempo di generazione più lungo.

In pratica, vengono spesso utilizzati metodi di campionamento avanzati come DDIM, PLMS o DPM-Solver, che possono ottenere risultati di alta qualità anche con un numero inferiore di passaggi.

Cosa sono i modelli di diffusione latente e perché hanno rivoluzionato la creazione di immagini AI

Dallo spazio dei pixel allo spazio latente

Un momento di svolta nello sviluppo dei modelli di diffusione è stato il passaggio dal lavoro nello spazio dei pixel al cosiddetto spazio latente:

• Spazio dei pixel: Lavoro diretto con i valori RGB dei singoli pixel - computazionalmente intensivo, richiede un'enorme quantità di memoria.
• Spazio latente: Rappresentazione compressa dell'immagine, dove vengono conservate solo le caratteristiche più importanti - notevolmente più efficiente.

Modelli di Diffusione Latente (LDM)

I modelli di diffusione latente, introdotti nel 2022, hanno portato a una svolta fondamentale:

1. Compressione della dimensionalità: L'immagine di input viene prima convertita, tramite un codificatore, in uno spazio latente con una dimensionalità molto inferiore.
2. Diffusione nello spazio latente: Il processo di diffusione avviene in questa rappresentazione compressa, riducendo drasticamente i requisiti computazionali.
3. Decodifica del risultato: La rappresentazione latente finale viene riconvertita da un decodificatore nello spazio dei pixel come immagine risultante.

Perché gli LDM hanno significato una rivoluzione

• Efficienza computazionale: Riduzione dei requisiti di memoria fino al 95% rispetto ai modelli di diffusione nello spazio dei pixel.
• Addestramento più rapido: Possibilità di addestrare su dataset molto più grandi con le risorse disponibili.
• Modularità: La separazione del processo di compressione dalla diffusione stessa ha permesso un'architettura più flessibile.
• Democratizzazione della tecnologia: Grazie ai requisiti inferiori, sono potuti nascere strumenti accessibili al grande pubblico (Stable Diffusion).

Proprio Stable Diffusion, basato sull'architettura LDM, ha dato il via nel 2022 alla massiccia diffusione degli strumenti AI generativi grazie alla sua apertura e ai requisiti hardware relativamente bassi.

Quali principi matematici stanno dietro alla capacità dei generatori AI di creare contenuti fotorealistici

Equazioni differenziali stocastiche

Al centro dei modelli di diffusione si trova un sofisticato apparato matematico:

• SDE (Equazioni Differenziali Stocastiche): Descrivono il processo di aggiunta progressiva di rumore all'immagine come un processo continuo.
• Equazione di Fokker-Planck: Strumento matematico che descrive l'evoluzione delle distribuzioni di probabilità nel tempo.

Architettura U-Net

L'elemento chiave della maggior parte dei modelli di diffusione è una rete neurale di tipo U-Net:

• Codificatore-decodificatore con connessioni skip: Permette di conservare le informazioni sulla struttura durante la compressione e la successiva ricostruzione.
• Meccanismi di attenzione: Permettono al modello di concentrarsi sulle parti rilevanti dell'immagine e catturare dipendenze a lungo raggio.

Meccanismi di controllo e generazione condizionata

La capacità di generare immagini secondo un input testuale richiede componenti aggiuntive:

• Cross-attention: Meccanismo che collega gli embedding testuali con gli elementi visivi nello spazio latente.
• Embedding CLIP: Utilizzo di modelli pre-addestrati (come CLIP di OpenAI) che possono collegare lo spazio testuale e visivo.

Inferenza variazionale

I modelli di diffusione possono essere intesi come un metodo di inferenza variazionale:

• Massimizzazione della probabilità a posteriori: Il modello cerca di massimizzare la probabilità che l'immagine generata provenga dalla stessa distribuzione dei dati di addestramento.
• Score-based generative modeling: Approccio moderno che modella il gradiente della log-verosimiglianza della distribuzione dei dati.

Matematicamente, il processo di diffusione inversa può essere espresso come la soluzione dell'equazione:

                    dx = [f(x,t) - g(t)²∇ₓlog p(x,t)] dt + g(t) dw
                

dove f e g sono funzioni del tempo, ∇ₓlog p(x,t) è la cosiddetta score function e dw rappresenta il processo di Wiener.

In cosa differiscono i vari tipi di modelli di diffusione utilizzati negli strumenti popolari per la creazione di grafica AI

Modelli nello spazio dei pixel vs. Modelli di Diffusione Latente

• DALL-E (prima versione): Utilizzava la diffusione nello spazio dei pixel, richiedendo enormi risorse computazionali e limitando la risoluzione.
• Stable Diffusion: Pioniere della diffusione latente, ha ridotto drasticamente i requisiti e ha permesso l'uso pubblico.
• DALL-E 2 e 3: Approcci ibridi che combinano i principi della diffusione latente con altre tecniche.

Differenze nell'architettura e nell'ottimizzazione

• Midjourney: Architettura proprietaria con enfasi sulla qualità estetica, probabilmente utilizza una versione altamente ottimizzata dei modelli di diffusione.
• Imagen (Google): Utilizza modelli di diffusione a cascata con aumento progressivo della risoluzione.
• Stable Diffusion XL: Versione estesa del classico SD con modelli più grandi e un processo multi-stadio.

Modelli di diffusione specializzati

Nell'ecosistema dei modelli di diffusione troviamo anche varianti specializzate:

• ControlNet: Estensione che consente un controllo più preciso sul contenuto generato utilizzando condizioni di input come schizzi, mappe di profondità o pose.
• InstructPix2Pix: Specializzazione nella modifica di immagini esistenti secondo istruzioni testuali.
• DreamBooth: Personalizzazione dei modelli di diffusione su un'identità o un oggetto specifico con un minimo di dati di addestramento.

Approcci all'addestramento

• Text-to-Image: Modelli classici addestrati su dataset accoppiati di immagini e relative descrizioni.
• Image-to-Image: Modelli specializzati nella trasformazione di un'immagine di input secondo le istruzioni.
• Self-supervised: Approcci più recenti che utilizzano l'apprendimento senza etichette esplicite.

Il futuro dei modelli di diffusione nella generazione di immagini

I modelli di diffusione stanno vivendo uno sviluppo tumultuoso e possiamo aspettarci ulteriori progressi in diverse direzioni:

• Maggiore efficienza: Ulteriori ottimizzazioni consentiranno la generazione a risoluzioni più elevate e con meno passaggi.
• Controllo più preciso: Lo sviluppo mira a un controllo più fine su ogni aspetto dell'immagine generata.
• Modelli multimodali: Integrazione con altre modalità come video, 3D o audio.
• Inferenza on-device: Ottimizzazione per l'esecuzione su dispositivi mobili e computer comuni.

Conclusione

I modelli di diffusione rappresentano un campo affascinante dell'intelligenza artificiale, che è riuscito a superare molte aspettative riguardo alle capacità dell'apprendimento automatico. La loro capacità di trasformare il rumore in immagini strutturate e fotorealistiche ha aperto nuove possibilità per la creazione creativa e la comunicazione visiva. Con la continua ricerca e sviluppo, possiamo aspettarci che queste tecnologie giochino un ruolo sempre più importante nel mondo digitale. Esplora altri aspetti tecnologici dei generatori di immagini AI nella nostra panoramica completa.

I modelli di diffusione latente hanno poi segnato una svolta cruciale, democratizzando l'accesso a questa tecnologia e consentendone la diffusione di massa. I principi matematici, su cui si basano, rappresentano un elegante utilizzo di concetti avanzati di probabilità e statistica in uno strumento pratico accessibile al grande pubblico.

Che tu sia un artista, un designer, un marketer o semplicemente un appassionato di nuove tecnologie, comprendere come funzionano i modelli di diffusione ti permetterà di sfruttare meglio il loro potenziale e forse anche di contribuire al loro ulteriore sviluppo.