Ci sono diversi sistemi di intelligenza artificiale in grado di generare immagini, tra cui:

1. Generative Adversarial Networks (GANs): sono una classe di algoritmi di apprendimento automatico che utilizzano una rete neurale generativa e una rete neurale discriminativa per generare immagini realistiche.
2. Variational Autoencoders (VAEs): sono una classe di algoritmi di apprendimento automatico che utilizzano un codificatore per rappresentare l’immagine in uno spazio di codifica latente, e un decodificatore per generare un’immagine a partire dallo spazio latente.
3. Neural Style Transfer (NST): è un algoritmo che utilizza la tecnologia di apprendimento profondo per trasferire lo stile di un’immagine di riferimento su un’altra immagine.
4. Auto-regressive models: modelli che utilizzano tecniche di apprendimento automatico per generare immagini a partire da una serie di condizioni iniziali, fornendo una sequenza di immagini generate dal modello.
5. PixelCNN e PixelRNN sono algoritmi di generazione di immagini basati su reti neurali auto-regressive, utilizzando una combinazione di convolutional neural networks (CNN) e recurrent neural networks (RNN) per generare immagini.

I sistemi di IA sono in continua evoluzione e nuovi sviluppi nel campo sono all’ordine del giorno

Come usare l’Intelligenza Artificiale per generare immagini

1. Generative Adversarial Networks (GANs): Esistono diversi framework open-source che possono essere utilizzati per creare GANs, tra cui TensorFlow, Keras e PyTorch. Uno dei siti più popolari per l’apprendimento e l’utilizzo di GANs è https://github.com/eriklindernoren/Keras-GAN, dove è possibile trovare codici sorgenti e guide per l’utilizzo di diversi tipi di GANs.
2. Variational Autoencoders (VAEs): come per GANs, ci sono diversi framework open-source che possono essere utilizzati per creare VAEs, tra cui TensorFlow, Keras e PyTorch. Uno dei siti più popolari per l’apprendimento e l’utilizzo di VAEs è https://github.com/tensorflow/tensorflow/blob/r2.4/tensorflow/examples/tutorials/generative/vae.ipynb, dove è possibile trovare codici sorgenti e guide per l’utilizzo di VAEs.
3. Neural Style Transfer (NST): è possibile utilizzare framework open-source come TensorFlow o PyTorch per creare un NST, è possibile trovare esempi e guide su come utilizzarlo nel sito https://github.com/lucidrains/style-transfer
4. Auto-regressive models: per utilizzare questi modelli ci sono diversi framework open-source disponibili, tra cui TensorFlow, PyTorch e JAX. Un esempio di utilizzo di questi modelli si può trovare in https://github.com/openai/image-gpt
5. PixelCNN e PixelRNN: per utilizzare questi algoritmi ci sono diversi esempi open-source disponibili, tra cui TensorFlow e PyTorch. Un esempio di utilizzo si può trovare in https://github.com/openai/pixel-cnn

Si precisa che questi sono solo alcuni esempi e che ci sono molti altri siti e risorse disponibili per l’apprendimento e l’utilizzo di questi sistemi di intelligenza artificiale.

Si consiglia di fare ulteriori ricerche per trovare il framework e le risorse più adatte alle proprie esigenze.

Fausto Pitzalis

Blogger dal 2001, Nativo Digitale, Developer.
Da 12 anni mi occupo di IT per una grande Azienda.
Lavoro per abbattere il Digital Divide.
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