¿Qué es la generación de imágenes por IA?

Los generadores de imágenes de IA utilizan redes neuronales artificiales entrenadas para crear imágenes desde cero. Estos generadores tienen la capacidad de crear imágenes originales y realistas basadas en entradas de texto proporcionadas en lenguaje natural. Lo que los hace particularmente notables es su capacidad para fusionar estilos, conceptos y atributos para fabricar imágenes artísticas y contextualmente relevantes. Esto es posible gracias a la IA generativa , un subconjunto de la inteligencia artificial centrada en la creación de contenidos.

Los generadores de imágenes de IA se entrenan con una gran cantidad de datos, que comprenden grandes conjuntos de datos de imágenes. A través del proceso de entrenamiento, los algoritmos aprenden diferentes aspectos y características de las imágenes dentro de los conjuntos de datos. Como resultado, se vuelven capaces de generar nuevas imágenes que tienen similitudes en estilo y contenido con las encontradas en los datos de entrenamiento.

Existe una amplia variedad de generadores de imágenes de IA, cada uno con sus propias capacidades únicas. Entre ellas destacan la técnica de transferencia de estilo neuronal, que permite imponer el estilo de una imagen a otra; Redes generativas adversarias (GAN), que emplean un dúo de redes neuronales para entrenar y producir imágenes realistas que se asemejen a las del conjunto de datos de entrenamiento; y modelos de difusión, que generan imágenes mediante un proceso que simula la difusión de partículas, transformando progresivamente el ruido en imágenes estructuradas.

Cómo funcionan los generadores de imágenes con IA: Introducción a las tecnologías detrás de la generación de imágenes con IA

En esta sección, examinaremos el intrincado funcionamiento de los destacados generadores de imágenes de IA mencionados anteriormente, centrándonos en cómo se entrenan estos modelos para crear imágenes.

Comprensión de textos mediante PNL

Los generadores de imágenes de IA entienden las indicaciones de texto mediante un proceso que traduce datos textuales a un lenguaje compatible con máquinas: representaciones numéricas o incrustaciones . Esta conversión se inicia mediante un modelo de procesamiento del lenguaje natural (NLP) , como el modelo de pre entrenamiento de imágenes y lenguaje contrastivo (CLIP) utilizado en modelos de difusión como DALL-E.

Este mecanismo transforma el texto de entrada en vectores de alta dimensión que capturan el significado semántico y el contexto del texto. Cada coordenada de los vectores representa un atributo distinto del texto de entrada. Considere un ejemplo en el que un usuario ingresa el mensaje de texto “una manzana roja en un árbol” en un generador de imágenes. El modelo de PNL codifica este texto en un formato numérico que captura los diversos elementos (“rojo”, “manzana” y “árbol”) y la relación entre ellos. Esta representación numérica actúa como un mapa de navegación para el generador de imágenes de IA. Durante el proceso de creación de la imagen, este mapa se explota para explorar las amplias potencialidades de la imagen final. Sirve como un libro de reglas que orienta a la IA sobre los componentes que debe incorporar a la imagen y cómo deben interactuar. En el escenario dado, el generador crearía una imagen con una manzana roja y un árbol, colocando la manzana en el árbol, no al lado ni debajo de él. Esta transformación inteligente de texto a representación numérica y, eventualmente, a imágenes, permite a los generadores de imágenes de IA interpretar y representar visualmente indicaciones de texto.

Redes generativas adversarias (GAN)

Las redes generativas adversarias , comúnmente llamadas GAN , son una clase de algoritmos de aprendizaje automático que aprovechan el poder de dos redes neuronales en competencia: el generador y el discriminador. El término “adversario” surge del concepto de que estas redes se enfrentan entre sí en una contienda que se asemeja a un juego de suma cero.

En 2014, Ian Goodfellow y sus colegas de la Universidad de Montreal dieron vida a las GAN. Su innovador trabajo fue publicado en un artículo titulado “ Generative Adversarial Networks”. Esta innovación provocó una avalancha de investigaciones y aplicaciones prácticas, consolidando a las GAN como los modelos de IA generativa más populares en el panorama tecnológico.

El juego adversario. La naturaleza adversaria de las GAN se deriva de una teoría de juegos. El generador tiene como objetivo producir muestras falsas que no se pueden distinguir de los datos reales, mientras que el discriminador intenta identificar con precisión si una muestra es real o falsa. Este concurso continuo garantiza que ambas redes estén aprendiendo y mejorando continuamente.

Siempre que el discriminador clasifica con precisión una muestra, se le considera ganador y el generador se actualiza para mejorar su rendimiento. Por el contrario, si el generador engaña con éxito al discriminador, se lo considera ganador y el discriminador se actualiza.

El proceso se considera exitoso cuando el generador elabora una muestra convincente que no sólo engaña al discriminador sino que también es difícil de distinguir para los humanos.

Para que el discriminador evalúe eficazmente las imágenes generadas, necesita tener una referencia de cómo se ven las imágenes auténticas, y aquí es donde entran en juego los datos etiquetados.

Durante el entrenamiento, el discriminador recibe imágenes reales (etiquetadas como reales ) e imágenes generadas por el generador (etiquetadas como falsas ). Este conjunto de datos etiquetados es la “verdad fundamental” que permite un ciclo de retroalimentación. El circuito de retroalimentación ayuda al discriminador a aprender a distinguir más eficazmente las imágenes reales de las falsas. Simultáneamente, el generador recibe información sobre qué tan bien engañó al discriminador y utiliza esta información para mejorar la generación de imágenes.

El juego no tiene fin: cuando el discriminador mejora en la identificación de falsificaciones, el ciclo continúa.

Modelos de difusión

Los modelos de difusión son un tipo de modelo generativo en el aprendizaje automático que crea nuevos datos, como imágenes o sonidos, imitando los datos con los que han sido entrenados. Lo logran aplicando un proceso similar a la difusión, de ahí el nombre. Progresivamente agregan ruido a los datos y luego aprenden a revertirlo para crear datos nuevos y similares.

Piense en los modelos de difusión como maestros chefs que aprenden a preparar platos con el mismo sabor que los que han probado antes. El chef prueba un plato, comprende los ingredientes y luego prepara un plato nuevo con un sabor muy similar. De manera similar, los modelos de difusión pueden generar datos (como imágenes) muy parecidos a aquellos con los que fueron entrenados.

Echemos un vistazo al proceso con más detalle:

Difusión directa (Agregar ingredientes a un plato básico). En esta etapa, el modelo comienza con un dato original, como una imagen, y gradualmente agrega ruido aleatorio a través de una serie de pasos. Esto se hace a través de una cadena de Markov , donde en cada paso, los datos se modifican en función de su estado en el paso anterior. El ruido que se añade se llama ruido gaussiano , que es un tipo común de ruido aleatorio.

Formación (Entendiendo los gustos). Aquí, el modelo aprende cómo el ruido agregado durante la difusión directa altera los datos. Traza el viaje desde los datos originales hasta la versión ruidosa. El objetivo es dominar este viaje tan bien que el modelo pueda recorrerlo efectivamente hacia atrás. El modelo aprende a estimar la diferencia entre los datos originales y las versiones ruidosas en cada paso. El objetivo de entrenar un modelo de difusión es dominar el proceso inverso.

Difusión inversa (Recreando el plato). Una vez entrenado el modelo, es hora de revertir el proceso. Toma los datos ruidosos e intenta eliminarlos para volver a los datos originales. Esto es como volver sobre los pasos del viaje pero en la dirección opuesta. Al volver sobre los pasos en esta dirección opuesta a lo largo de la secuencia, el modelo puede producir nuevos datos que se parezcan a los originales.

Generando nuevos datos (Haciendo un nuevo plato). Finalmente, el modelo puede utilizar lo aprendido en el proceso de difusión inversa para crear nuevos datos. Comienza con un ruido aleatorio, que es como un montón de píxeles desordenados. Además, incluye un mensaje de texto que guía al modelo para dar forma al ruido.

El mensaje de texto es como un manual de instrucciones. Le dice al modelo cómo debería verse la imagen final. A medida que el modelo recorre los pasos de difusión inversa, transforma gradualmente este ruido en una imagen mientras intenta garantizar que el contenido de la imagen generada se alinee con el mensaje de texto. Esto se hace minimizando la diferencia entre las características de la imagen generada y las características que se esperarían según el mensaje de texto.

Este método de aprender a agregar ruido y luego dominar cómo revertirlo es lo que hace que los modelos de difusión sean capaces de generar imágenes, sonidos y otros tipos de datos realistas.

Traducido y adaptado de altexsoft.com