🎼 ff.40 5 applicazioni dell'AI
Un Pokémon per ogni nazione e torte a tutti i gusti +1
Ciao a tutti e benvenuti a ff, futuro fortissimo, dove io, Michele Merelli, faccio una sintesi settimanale delle cose più belle, interessanti, fortissime che ho trovato sull’internet.
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5️⃣ Oggi parleremo di intelligenza artificiale in 5 punti, tra cui:
Può creare un Pokémon per ogni nazione del mondo?
Automatizzerà la creazione di presentazioni Powerpoint?
AI che accelera lo sviluppo dell’AI?
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🦄 ff.40.1 Gotta catch ‘em all
Stable Diffusion è una tecnica di generazione immagini con l’intelligenza artificiale che sta mostrando risultati interessanti. L'output (un'immagine generata da testo) è simile a DALL-E, ma l’approccio è differente (blog un po’ tecnico a riguardo).
Partendo da un modello generico, si può “allenare” l’algoritmo su una sotto categoria di stili infiniti. Ad esempio, i Pokémon. Possiamo così chiedere come sarebbe Obama, Trump o La ragazza con l’orecchino di perla nel mondo di Kanto.
C’è chi si è chiesto quale sia il Pokémon-mascotte per ogni nazione del mondo. Alcuni esempi:
Pronti per l’Italia? Eccolo qui:
Bisognerebbe farci un’analisi artistica per estrarre la simbologia che l’AI ha condensato nella creatura. Il verde della bandiera, l’oro dell’opulenza romana, la simmetria dell’arte. Maybe.
🔮 ff.40.2 Un futuro parallelo di design
Ritorno al futuro. Su Instagram, An Improbable Future usa tecniche simili per generare oggetti che sono un mix tra mondo analogico, futuro fortissimo e design improbabili. Li trovo suggestivi: aprono ad un mondo parallelo, quasi iperuranio.
Ricordiamoci ancora una volta che queste immagini sono generate semplicemente dalla descrizione in forma di testo di quello che l’artista vuole vedere, compreso lo stile simil-rendering.
👨🏫 ff.40.3 Presentazioni Powerpoint
Volete (sempre partendo da solo testo) una presentazione Power Point con immagini a tema generate dall’AI nonché con un narratore animato dalla stessa? Ecco qui la guida su Twitter:
🍰 ff.40.4 Torte ai mille gusti + 1
Gemelli eterozigoti. Come detto, i risultati di DALL-E e Stable Diffusion sono simili, vediamo un esempio delle sottili differenze.
Possiamo chiedere all’AI di modificare lo stile o un elemento dell’immagine. DALLE-E lo faceva chiedendo all’utente di “pitturare” le zone da modificare.
Un gruppo di Google ha proposto un metodo di modifica meno invasivo (non richiede l’inpanting ma parte dalla modifica del solo testo che descrive la scena, Prompt-to-Prompt Image Editing):
Nello studio precedente, la fedeltà dell’immagine di partenza era problematica (qui provando ad avere diverse torte, con ingredienti o materiali diversi):
Tutti i gusti + 1. Grazie alle ultime implementazioni (e lavorando sull’“attenzione” che il modello presta a certi dettagli) il risultato è migliore e fortissimo:
📈 ff.40.5 Predire l’AI con l’AI
L’intelligenza artificiale è anche usata per predire il futuro dell’intelligenza artificiale. Sta diventando Hegeliana, la cosa, non credete? Il risultato è, manco a dirlo, esponenziale.
👋 E con questo è tutto per questa fortissima settimana!
🔜 Nel prossimo ff parleremo con GPT-3!
A presto, Michele
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