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Immagini artificiali: tutto il potere dei modelli di diffusione



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Negli ultimi anni, l’intelligenza artificiale ha rivoluzionato la generazione di immagini grazie ai modelli di diffusione. Diversi dai modelli GAN, questi consentono maggiore controllo e precisione nella creazione di immagini realistiche da descrizioni testuali. Approfondiamo il funzionamento e le applicazioni dei modelli di diffusione, cercando di semplificare alcuni concetti complessi

Pubblicato il 12 giu 2024

Nanni Bassetti

Consulente informatico libero professionista – Digital Forensics Consultant



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Negli ultimi anni, l’intelligenza artificiale ha fatto passi da gigante nel campo della generazione di contenuti creativi, come immagini e testo, uno dei modelli più innovativi e interessanti in questo ambito è il modello a diffusione, che differisce dal modello GAN (Generative Adversarial Networks) che sono note per la loro capacità di generare immagini di alta qualità e realistiche, spesso indistinguibili dalle immagini reali, grazie al meccanismo di apprendimento basato sulla competizione tra il generatore e il discriminatore, che spinge il generatore a produrre immagini sempre più realistiche nel tentativo di ingannare il discriminatore.

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