I ricercatori di Google DeepMind hanno sviluppato Semantica, un modello di diffusione condizionata delle immagini che genera immagini basate sulla semantica di un’immagine condizionante. Questo modello esplora l’adattamento dei modelli generativi di immagini a diversi insiemi di dati, utilizzando l’apprendimento contestuale anziché ottimizzare ciascun modello individualmente.
Semantica viene addestrato su coppie di immagini tratte dal web, presumendo che immagini casuali provenienti dalla stessa pagina condividano tratti semantici. Utilizza codificatori di immagini pre-addestrati e filtri basati sulla semantica per generare immagini di alta qualità senza richiedere set di dati specifici, rendendolo altamente adattabile.
Grazie alla sua architettura, Semantica può generare immagini da qualsiasi insieme di dati utilizzando le immagini di input di quel set, senza la necessità di riqualificazione. Questa flessibilità è cruciale per applicazioni pratiche in vari campi, come creazione di contenuti, editing di immagini e realtà virtuale.
Il modello utilizza modelli di diffusione, che iterativamente perfezionano un’immagine da un vettore di rumore, per bilanciare efficienza computazionale e qualità dell’output. Questo approccio permette la generazione di immagini scalabili e flessibili, adatte a diversi utilizzi nel mondo reale.
Semantica ha potenziali applicazioni in molteplici settori. Ad esempio, nelle industrie creative può generare opere d’arte o elementi di design basati su temi specifici. Nel campo dell’istruzione, può creare contenuti illustrativi personalizzati per migliorare l’apprendimento. Inoltre, nell’e-commerce può generare immagini di prodotto adatte alle preferenze estetiche dei clienti, aumentando l’engagement e le vendite.
I ricercatori hanno condotto esperimenti approfonditi che hanno dimostrato che Semantica cattura efficacemente l’essenza semantica delle immagini condizionate, producendo risultati coerenti e rilevanti.
Inoltre, Google DeepMind ha recentemente introdotto CAT3D, un metodo per creare scene 3D in un minuto utilizzando poche immagini. E hanno presentato AlphaFold 3, un modello AI che predice la struttura e le interazioni di molecole biologiche, superando gli strumenti basati sulla fisica.