IA generativa pratica con trasformatori e modelli di diffusione

Capitolo 4. Modelli di diffusione

Questo lavoro è stato tradotto utilizzando l'AI. Siamo lieti di ricevere il tuo feedback e i tuoi commenti: [e-mail]

campo della generazione di immagini è diventato molto popolare con l'introduzione delle Reti Generative Adversariali (GAN) di Ian Goodfellow nel 2014. Le idee chiave delle GAN hanno portato a una grande famiglia di modelli in grado di generare rapidamente immagini di alta qualità. Tuttavia, nonostante il loro successo, le GAN hanno posto delle sfide, richiedendo molti parametri e aiutando a generalizzare in modo efficace. Queste limitazioni hanno dato il via a ricerche parallele che hanno portato all'esplorazione dei modelli di diffusione, una classe di modelli in grado di ridefinire il panorama della generazione di immagini flessibili e di alta qualità.

Alla fine del 2020, una classe poco conosciuta di modelli chiamati modelli di diffusione ha iniziato a fare scalpore nel mondo del ML. I ricercatori scoprirono come utilizzare questi modelli di diffusione per generare immagini di qualità superiore a quelle prodotte dalle GAN. Seguì una raffica di articoli che proponevano miglioramenti e modifiche che aumentavano ulteriormente la qualità. Alla fine del 2021, modelli come GLIDE hanno mostrato risultati incredibili in attività di text-to-image. Solo pochi mesi dopo, questi modelli sono entrati nel mainstream con strumenti come DALL-E 2 e Stable Diffusion. Questi modelli consentivano a chiunque di generare facilmente ...