Stable Diffusion: creare immagini da input testuali

Stable Diffusion è un modello di intelligenza artificiale che genera immagini digitali partendo da istruzioni testuali. Lo strumento si distingue per la sua capacità di creare contenuti estremamente dettagliati e realistici. Viene principalmente utilizzato per la creazione di immagini, ma anche per l’editing di foto e la progettazione di interfacce utente.

Che cos’è Stable Diffusion?

Stable Diffusion è un modello di IA generativa in grado di creare immagini uniche e realistiche. Questo avviene tramite istruzioni specifiche, chiamate prompt, inserite in forma testuale. Le versioni più recenti includono anche il riconoscimento di comandi vocali e la possibilità di creare brevi video o animazioni (in combinazione con estensioni come Deforum).

Questo software si basa sul deep learning e utilizza reti neurali artificiali per elaborare informazioni. In questo modo il modello apprende autonomamente dai dati a sua disposizione. L’intelligenza artificiale è addestrata con milioni di immagini associate a testi. Analizzando questi dati, l’IA è in grado di riconoscere schemi e relazioni e di generare così contenuti adeguati alle richieste.

Lo strumento di IAl è nato da un progetto di ricerca della LMU di Monaco e dell’Università di Heidelberg. Dalla sua prima versione, rilasciata nell’agosto 2022, il modello è stato continuamente migliorato. Attualmente supporta fino a otto miliardi di parametri, permettendo una comprensione precisa delle intenzioni degli input e generando risultati particolarmente pertinenti. Stable Diffusion è distribuito come software open source, con codice sorgente liberamente accessibile.

Che cosa contraddistingue Stable Diffusion?

Stable Diffusion si contraddistingue per una serie di elementi e caratteristiche che lo rendono interessante sia per i privati che per le aziende. Si riscontrano quindi queste funzioni:

• Open source: chiunque può scaricare il codice sorgente del modello IA e utilizzarlo per progetti personali. Inoltre, la comunità attiva di Stable Diffusion fornisce documentazione e tutorial estesi.
• Risultati di alta qualità: grazie alla sua architettura avanzata e al set di dati di LAION, Stable Diffusion genera contenuti realistici e dettagliati anche in presenza di input complessi. Per questo è considerato uno dei migliori generatori di immagini IA presenti sul mercato.
• Versatilità hardware: Stable Diffusion può essere eseguito sia su server potenti che su hardware standard, compresi PC e computer portatili. In questo modo il modello risulta accessibile a una vasta gamma di utenti, che possono utilizzarlo per scopi creativi e professionali senza necessità di doversi affidare a costosi servizi cloud.
• Elevata flessibilità: se hai le competenze necessarie, puoi personalizzare il modello di IA per soddisfare specifiche esigenze creative o creare applicazioni basate su flussi di lavoro individuali.

Come funziona Stable Diffusion?

A differenza di molti altri generatori di immagini IA, Stable Diffusion utilizza un modello di diffusione. Questo approccio innovativo trasforma le immagini del set dei dati di addestramento in rumore visivo. Durante la generazione, il processo si svolge al contrario. Nel corso dell’addestramento, il modello impara a generare immagini significative dal rumore, confrontando ripetutamente la differenza tra le immagini create e quelle reali. L’architettura di Stable Diffusion comprende quattro componenti principali:

• Autoencoder variazionale (VAE): VAE è composto da un codificatore e un decodificatore. Il codificatore comprime l’immagine per facilitarne la manipolazione e rileva il suo significato semantico. Il decodificatore si occupa dell’output dell’immagine.
• Processi di diffusione: la diffusione diretta aggiunge gradualmente rumore gaussiano all’immagine fino a che non rimane solo un rumore casuale. In seguito, la diffusione inversa annulla questo processo iterativamente, creando un’immagine unica dal rumore.
• Predittore di rumore: il predittore di rumore stima la quantità di rumore nello spazio latente e la sottrae dall’immagine, ripetendo il processo più volte per ridurre il rumore. Fino alla versione 3.0, veniva utilizzato un modello U-Net (rete neurale convoluzionale). Le versioni più recenti utilizzano invece il Rectified Flow Transformer (in italiano traducibile come “trasformatore di flusso rettificato”).
• Condizionamento testuale: un tokenizzatore traduce l’input testuale in unità comprensibili per il modello di IA, interpretando con precisione l’intenzione dell’utente. L’input viene poi passato al predittore di rumore.

Campi di applicazione di Stable Diffusion

Il principale campo di applicazione di Stable Diffusion è la creazione di immagini. Gli scopi per cui le immagini vengono generate possono variare notevolmente. I creativi e i designer utilizzano il generatore di immagini IA per dare vita alle proprie idee, mentre le agenzie pubblicitarie realizzano bozze digitali per campagne e progetti.

Stable Diffusion viene anche impiegato per l’editing di immagini. Tra le sue opzioni, consente di rimuovere oggetti da un’immagine, modificarne i colori, cambiare lo sfondo e regolare l’illuminazione.

Inoltre, il modello di IA viene utilizzato per il design di interfacce utente. Grazie ai prompt testuali, è possibile generare intere interfacce grafiche o elementi UI come pulsanti, icone e sfondi. Questo permette ai designer di testare rapidamente vari concetti senza grandi sforzi, migliorando potenzialmente il design dell’esperienza utente, ovvero user experience design.

I limiti di Stable Diffusion

Nonostante le numerose funzionalità e capacità impressionanti, Stable Diffusion presenta alcune limitazioni:

• Errori nelle immagini: anche se il modello è in grado di creare immagini dettagliate, in caso di concetti astratti possono verificarsi imprecisioni. Gli utenti meno esperti potrebbero riscontrare difficoltà nell’ottenere i risultati desiderati.
• Casi d’uso sconosciuti: Stable Diffusion può accedere solo agli esempi presenti nel set dei dati di addestramento. Se mancano dati per una richiesta specifica, lo strumento non funziona o fornisce risultati molto limitati, che difficilmente saranno soddisfacenti.
• Problemi di copyright: i dati utilizzati per addestrare l’IA sono stati impiegati senza l’esplicito consenso di chi ne detiene i diritti. Questo ha già portato a controversie legali in diverse occasioni.
• Bias e stereotipi: come altri modelli di IA, Stable Diffusion può incorporare pregiudizi dai dati di addestramento, portando a rappresentazioni stereotipate o discriminatorie (ad esempio, pregiudizi legati al genere, alla cultura o all’età).
• Requisiti hardware: la generazione di immagini con Stable Diffusion richiede risorse computazionali significative, in particolare una potente scheda grafica (GPU) con sufficiente memoria video (Video Random Access Memory, VRAM). Questo può rappresentare un ostacolo per chi dispone di hardware standard, a causa dei tempi di caricamento lenti e della velocità limitata di generazione delle immagini.