{"id":2680,"date":"2023-07-18T20:48:46","date_gmt":"2023-07-18T20:48:46","guid":{"rendered":"https:\/\/dailyai.com\/?p=2680"},"modified":"2023-07-18T21:23:28","modified_gmt":"2023-07-18T21:23:28","slug":"ai-image-generators-quality-suffers-when-trained-on-ai-generated-data","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/dailyai.com\/it\/2023\/07\/ai-image-generators-quality-suffers-when-trained-on-ai-generated-data\/","title":{"rendered":"La qualit\u00e0 dei generatori di immagini AI soffre quando vengono addestrati su dati generati da AI"},"content":{"rendered":"

Un nuovo studio dimostra che l'addestramento dei generatori di immagini AI con immagini generate dall'AI alla fine porta a una riduzione significativa della qualit\u00e0 dell'output.\u00a0<\/b><\/p>\n

Baraniuk e il suo team hanno dimostrato come questo ciclo di formazione problematico influisca sulle IA generative, tra cui StyleGAN e i modelli di diffusione. Questi sono tra i modelli utilizzati per i generatori di immagini AI come Stable Diffusion, DALL-E e MidJourney.\u00a0<\/span><\/p>\n

Nel loro esperimento<\/a>Il team ha addestrato le IA su immagini generate dall'IA o reali. 70.000 volti umani reali provenienti da Flickr.<\/span><\/p>\n

Quando ogni intelligenza artificiale \u00e8 stata addestrata sulle proprie immagini generate dall'intelligenza artificiale, i risultati del generatore di immagini StyleGAN hanno iniziato a mostrare modelli visivi distorti e ondulati, mentre i risultati del generatore di immagini a diffusione sono diventati pi\u00f9 sfocati.<\/span><\/p>\n

In entrambi i casi, l'addestramento delle IA su immagini generate dalle IA ha comportato una perdita di qualit\u00e0.\u00a0<\/span><\/p>\n

Uno dei <\/span>studio<\/span> Gli autori, Richard Baraniuk della Rice University in Texas, avvertono: \"Ci sar\u00e0 un pendio scivoloso verso l'uso di dati sintetici, sia intenzionalmente che inconsapevolmente\".<\/span><\/p>\n

\"Generatore
Pi\u00f9 i modelli di intelligenza artificiale vengono addestrati su immagini sintetiche, pi\u00f9 i loro risultati diventano sfocati. Fonte: Universit\u00e0 di Rice<\/a>.<\/figcaption><\/figure>\n

Sebbene il calo della qualit\u00e0 delle immagini sia stato ridotto selezionando per l'addestramento immagini generate dall'intelligenza artificiale di qualit\u00e0 superiore, ci\u00f2 ha comportato una perdita di diversit\u00e0 delle immagini.\u00a0<\/span><\/p>\n

I ricercatori hanno anche provato a incorporare un set fisso di immagini reali in set di allenamento che includevano principalmente immagini generate dall'intelligenza artificiale, un metodo talvolta utilizzato per integrare piccoli set di allenamento.\u00a0<\/span><\/p>\n

Tuttavia, questo ha solo ritardato il declino della qualit\u00e0 delle immagini: sembra inevitabile che pi\u00f9 dati generati dall'intelligenza artificiale entrano nelle serie di dati di addestramento, peggiore sar\u00e0 il risultato. \u00c8 solo una questione di tempo.<\/span><\/p>\n

Sono stati ottenuti risultati ragionevoli quando ogni IA \u00e8 stata addestrata su un mix di immagini generate dall'IA e su un insieme di immagini autentiche in continua evoluzione. Ci\u00f2 ha contribuito a mantenere la qualit\u00e0 e la diversit\u00e0 delle immagini.<\/span><\/p>\n

\u00c8 difficile trovare un equilibrio tra quantit\u00e0 e qualit\u00e0: le immagini sintetiche sono potenzialmente illimitate rispetto a quelle reali, ma il loro utilizzo ha un costo.\u00a0<\/span><\/p>\n

Le IA stanno esaurendo i dati<\/span><\/h2>\n

Le IA sono affamate di dati, ma i dati autentici e di alta qualit\u00e0 sono una risorsa limitata.\u00a0<\/span><\/p>\n

I risultati di questa ricerca fanno eco <\/span>studi simili per la generazione di testi<\/span><\/a>dove i risultati dell'IA tendono a soffrire quando i modelli vengono addestrati su testi generati dall'IA.\u00a0<\/span><\/p>\n

I ricercatori sottolineano che le organizzazioni pi\u00f9 piccole, con capacit\u00e0 limitate di raccogliere dati autentici, devono affrontare le maggiori difficolt\u00e0 nel filtrare le immagini generate dall'IA dai loro set di dati.\u00a0<\/span><\/p>\n

Inoltre, il problema \u00e8 aggravato dal fatto che Internet \u00e8 inondato di contenuti generati dall'IA, il che rende incredibilmente difficile determinare il tipo di dati su cui i modelli sono stati addestrati.\u00a0<\/span><\/p>\n

Sina Alemohammad, della Rice University, suggerisce che lo sviluppo di filigrane per identificare le immagini generate dall'IA potrebbe essere d'aiuto, ma avverte che le filigrane nascoste e trascurate possono degradare la qualit\u00e0 delle immagini generate dall'IA.<\/span><\/p>\n

Alemohammad conclude: \"Siete dannati se lo fate e dannati se non lo fate. Ma \u00e8 sicuramente meglio filigranare l'immagine che non farlo\".<\/span><\/p>\n

Le conseguenze a lungo termine del consumo dell'IA sono molto dibattute, ma al momento gli sviluppatori di IA devono trovare soluzioni per garantire la qualit\u00e0 dei loro modelli. <\/span><\/p>","protected":false},"excerpt":{"rendered":"

Un nuovo studio dimostra che l'addestramento dei generatori di immagini dell'IA con immagini generate dall'IA alla fine porta a una riduzione significativa della qualit\u00e0 dell'output. Baraniuk e il suo team hanno dimostrato come questo ciclo problematico di addestramento delle IA influisca sulle IA generative, tra cui StyleGAN e i modelli di diffusione. Questi sono tra i modelli utilizzati per i generatori di immagini AI come Stable Diffusion, DALL-E e MidJourney. Nel loro esperimento, il team ha addestrato le IA sia su immagini generate dall'IA sia su immagini reali. 70.000 volti umani reali provenienti da Flickr. 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