Perché le immagini AI contengono errori e come migliorarle

I modelli di generazione di testo in immagini basati sull'intelligenza artificiale hanno rivoluzionato l'arte digitale e la creazione di contenuti, consentendo a qualsiasi utente, indipendentemente dal suo background, di produrre immagini personalizzabili e di alta qualità con solo poche parole, in una frazione del tempo che impiegherebbe un professionista umano utilizzando strumenti di progettazione o fotografia classici. 

Grazie ai potenti progressi tecnologici, la creatività assistita dall'intelligenza artificiale sta diventando sempre più parte integrante dei flussi di lavoro in diversi settori. Tuttavia, creare un'opera pronta per la vendita con l'intelligenza artificiale non significa semplicemente premere un pulsante magico, poiché il suo effetto "voilà" non sempre produce risultati fruibili, soprattutto per coloro che si affidano ad essa per soddisfare gli standard artistici e di design professionali. 

In realtà, sebbene padroneggiare la scrittura intuitiva – il linguaggio che l'IA comprende – sia la condizione primaria per ottenere un risultato in linea con la propria visione creativa, le immagini generate dall'IA possono comunque presentare alcuni difetti comuni e frustranti, che colpiscono non solo i principianti, ma anche i creatori più esperti. Superare questi problemi richiede spesso conoscenze e competenze aggiuntive sia da parte degli utenti che degli sviluppatori.

Di seguito descriverò le sfide più frequenti nella generazione di immagini tramite intelligenza artificiale e condividerò soluzioni pratiche per aggirarle.  

Complessità ingegneristica immediata 

Il fascino principale di Generazione di immagini AI trasforma le idee in immagini in un istante usando solo le parole. Tuttavia, la complessità di ingegneria tempestiva rappresenta tuttavia uno degli ostacoli più significativi alla produzione di immagini significative. Anche lievi variazioni nella formulazione possono portare a risultati drasticamente diversi. Anche le strutture dei prompt possono variare da un modello all'altro, quindi ciò che funziona bene in uno può produrre risultati scadenti in un altro. Questa mancanza di standardizzazione nel linguaggio dei prompt spesso costringe gli utenti a procedere per tentativi ed errori. 

Le librerie e i database di prompt aiutano a ridurre le congetture fornendo prompt pre-testati che gli utenti possono consultare o modificare a seconda delle necessità. I ​​generatori di prompt visivi consentono agli utenti di inserire parole chiave in modo strutturato, selezionare attributi, regolare i cursori e altro ancora, rendendo più intuitivo il processo di creazione di un prompt efficace. Anche imparare dai prompt di successo condivisi dalla community è prezioso, poiché questi esempi concreti dimostrano cosa funziona.  

Per migliorare la coerenza, le guide standardizzate sulla sintassi dei prompt suggeriscono le migliori pratiche per strutturare gli input delle parole chiave nei diversi modelli. L'utilizzo di modelli di prompt favorisce risultati più prevedibili, aiutando gli utenti a generare più immagini con uno stile coerente. Modelli emergenti come FLUX sono complessivamente più intuitivi, poiché sono progettati per essere meno sensibili alla complessità dei prompt, consentendo agli utenti di creare scene coerenti e complesse a partire da istruzioni più semplici.  

Inesattezza anatomica 

A causa del modo in cui le reti neurali apprendono dai set di dati, i modelli di diffusione non comprendono effettivamente l'anatomia: generano immagini basate sul riconoscimento di pattern piuttosto che su un quadro biologico strutturato. Ad esempio, l'intelligenza artificiale non considera una mano come una composizione di cinque dita distinte che possono articolarsi in modo diverso. Piuttosto, combina le medie statistiche rilevate nelle immagini di addestramento. Di conseguenza, deviazioni dalle pose o dalle angolazioni previste possono causare distorsioni. Sebbene i modelli moderni siano migliorati significativamente, anomalie come dita extra, proporzioni innaturali di viso e corpo, connessioni degli arti e posizionamento delle articolazioni non realistici, o occhi asimmetrici e disallineati rimangono comuni. 

Modelli di messa a punto con LoRas (tecnologia di adattamento a basso rango) Concentrarsi esplicitamente sui set di dati anatomici aiuta a sviluppare una comprensione più completa della struttura umana. Le ControlNet, in particolare quelle che utilizzano la stima della posa o il rilevamento dei bordi (come i filtri Canny), consentono all'IA di aderire alle linee guida anatomiche. 

I prompt che fanno riferimento specifico a dettagli corporei realistici possono anche migliorare la precisione anatomica delle figure generate. La post-elaborazione con strumenti di correzione basati sull'anatomia consente agli utenti di correggere le aree difettose senza rigenerare l'intera immagine. 

Incoerenza dell'identità tra più generazioni 

Poiché l'intelligenza artificiale tratta ogni generazione come un processo indipendente, mantenere un aspetto coerente dei personaggi in più immagini rimane una sfida, particolarmente problematica per la narrazione o per le opere d'arte basate su serie, dove la continuità dei personaggi è fondamentale. Anche utilizzando lo stesso prompt, possono verificarsi lievi cambiamenti nei tratti del viso, nell'abbigliamento o nello stile tra un rendering e l'altro. Il problema può diventare ancora più evidente nelle generazioni batch, dove la qualità e i tratti visivi fluttuano in modo imprevedibile.  

Addestrare un LoRA su un set di immagini di una persona o di un oggetto specifico e utilizzare un'immagine di riferimento come input può migliorare il condizionamento, la coerenza e l'uniformità dell'identità. Tecniche di incorporamento e adattatori (come PuLID, IPAdapter, InstantID ed EcomID) aiutano a preservare i tratti caratteriali attraverso le generazioni. Quando la precisione facciale è fondamentale, i modelli di scambio di volti o la post-elaborazione offrono un perfezionamento più personalizzato, garantendo che i tratti chiave rimangano identici di generazione in generazione. 

Incoerenza di sfondo 

Gli sfondi generati dall'intelligenza artificiale sono inclini a un design irrealistico e incoerente dal punto di vista strutturale e contestuale, rendendo le immagini meno credibili. Ad esempio, la prospettiva potrebbe risultare errata, oppure luci e ombre potrebbero non corrispondere al soggetto. Ciò accade perché i modelli di diffusione percepiscono lo sfondo come un elemento secondario anziché come parte integrante della scena, con conseguenti problemi di percezione della profondità, correlazione con gli oggetti e contesto ambientale.  

Mappatura della profondità Aiuta i modelli a interpretare le relazioni spaziali in modo più accurato, facilitando un'integrazione più realistica tra primo piano e sfondo. Le guide prospettiche garantiscono l'allineamento geometrico, contribuendo a mantenere coerenti le strutture architettoniche e i punti di fuga. I LoRa con illuminazione mirata possono imparare a generare luci e ombre insieme allo sfondo, garantendo che i riflessi si comportino in modo naturale in tutta la scena. 

L'ottimizzazione dei modelli su set di dati con ambientazioni specifiche (come paesaggi urbani, scene naturali o spazi interni) può migliorare il realismo complessivo dello sfondo. Le immagini di sfondo di riferimento aiuteranno inoltre ad ancorare la generazione a composizioni del mondo reale.

Problemi di rendering del testo 

Addestrata principalmente su dati visivi, non su linguaggio strutturato, l'IA ha difficoltà a generare parole e frasi leggibili all'interno dell'immagine. Il testo può apparire incompleto, incomprensibile, confuso o senza senso, con caratteri irregolari o posizionamenti non corretti. Anche se leggibile, può comunque apparire stilisticamente fuori luogo o malamente integrato con lo sfondo. 

A differenza degli esseri umani, la maggior parte dei modelli di intelligenza artificiale non distingue il testo dagli elementi circostanti, quindi non lo elabora come un'entità separata. Piuttosto, tratta le sequenze di caratteri come un altro schema visivo caratterizzato da forme astratte, anziché come simboli semantici significativi. 

Per migliorare la qualità del rendering del testo, i ricercatori addestrano i modelli su set di dati di testo specializzati contenenti esempi tipografici opportunamente etichettati che aiutano l'intelligenza artificiale a comprendere meglio la formazione, l'allineamento e la spaziatura delle lettere. Il mascheramento basato sul testo è un'altra tecnica efficace quando le aree vuote vengono riservate al testo durante la generazione dell'immagine, consentendo un'integrazione più pulita in fase di post-elaborazione. 

Mancanza di controllo sull'output 

Sebbene i risultati possano essere visivamente impressionanti, una limitazione significativa della generazione di immagini tramite IA deriva dalla mancanza di un controllo preciso sul risultato finale. Gli utenti potrebbero avere difficoltà a indirizzare il modello verso stili specifici, garantire il realismo o modificare i dettagli più minuti. Altri errori comuni includono elementi inaspettati nella scena, colori che interrompono l'atmosfera e incoerenza nel layout. A differenza degli artisti umani, che si adattano intenzionalmente, l'IA opera in modo probabilistico, producendo a volte risultati sorprendenti o indesiderati. 

Meccanismi di controllo, come ControlNet e LoRa, consentono agli utenti di condizionare la struttura attraverso la guida di posa, profondità o bordi. Per una guida estetica più precisa, modelli personalizzati addestrati su stili specifici possono migliorare significativamente la coerenza nella direzione artistica. Inoltre, il riferimento a un'immagine specifica tramite la generazione immagine-immagine contribuisce a mantenere la pertinenza dell'output.

Gli strumenti di mascheramento e inpainting consentono di modificare parti specifiche di un'immagine senza alterare il resto. Gli strumenti di post-elaborazione, come upscaler ed enhancer, possono aggiungere il tocco finale agli output di IA migliorandone risoluzione e nitidezza. 

Nel complesso, l'IA deve ancora sviluppare un'interpretazione più sofisticata e sfumata dei prompt, una sfida che rimane fondamentale per mantenere il controllo. Molti modelli tendono a sovrainterpretare le istruzioni, tentando di estrarre significati profondi o complessi laddove non sono intenzionali. Sebbene questo possa sembrare intelligente, anche un prompt dettagliato può produrre risultati imprevedibili. Ad esempio, l'IA può enfatizzare o inventare elementi inaspettati in base alle associazioni apprese. Ciò aumenta la complessità della creazione dei prompt, richiedendo agli utenti di adattarsi al modo in cui il modello "pensa" (che non è sempre intuitivo) e di dedicare più tempo a sperimentare con la formulazione per ottenere il risultato desiderato. 

Considerazioni finali 

Comprendere come l'IA interpreta i dati visivi, e riconoscere dove tende a presentare carenze, consente di fare scelte più oculate nella scrittura di prompt, impiegando strategie efficaci di problem-solving e selezionando gli strumenti giusti per aggirare gli errori di generazione. In definitiva, consente agli utenti di collaborare con l'IA come partner creativo, anziché affidarsi alla fortuna o considerare i suoi limiti tecnici come ostacoli alla creazione di contenuti fruibili che riflettano accuratamente la visione dell'autore.