Come funziona l'intelligenza artificiale di Google Muse? Un In

Mar 30, 2023

Scopri la magia dietro l'intelligenza artificiale di Google Muse! La nostra guida completa spiega come questo strumento rivoluzionario sfrutta l'intelligenza artificiale per accendere la creatività e trasformare la tua esperienza digitale.

Google Muse AI è un modello di trasformazione da testo a immagine all'avanguardia che ha il potenziale per rivoluzionare il campo della generazione di immagini. Questo modello innovativo afferma di essere più efficiente e veloce rispetto ai suoi concorrenti, come Imagen, DALL-E 2 e Parti.

Raccolta dei migliori strumenti di intelligenza artificiale da utilizzare per diverse attività.

In questa panoramica completa e approfondita, esploreremo il funzionamento interno di Google Muse AI, le sue caratteristiche, le specifiche tecniche e ciò che lo distingue dagli altri strumenti di intelligenza artificiale (AI) sul mercato.

L'intelligenza artificiale di Google Muse

Google Muse AI è un modello di generazione di testo in immagine all'avanguardia che utilizza un'architettura avanzata basata su trasformatore. Questo modello è progettato per essere significativamente più efficiente rispetto ai modelli di diffusione esistenti come Stable Diffusion e DALL-E 2 o ai modelli autoregressivi come Google Parti.

Sfruttando un modello LLM (Large Language Model) pre-addestrato e uno spazio token discreto, Muse AI ottiene tempi di generazione delle immagini più rapidi e output di alta qualità.

Il campo dell’arte generata dall’intelligenza artificiale ha visto notevoli progressi, con strumenti come DALL-E e Midjourney che hanno raccolto un’attenzione significativa. Muse AI di Google è l'ultima aggiunta a questo elenco di strumenti rivoluzionari, promettendo capacità ed efficienza di generazione di immagini ancora migliori rispetto ai suoi predecessori.

Questo modello è stato sviluppato dai ricercatori di Google Research e vanta una serie di caratteristiche uniche che lo pongono davanti alla concorrenza.

Muse AI è addestrato per utilizzare gli incorporamenti di testo acquisiti da un LLM preaddestrato, il modello linguistico T5.

Questo approccio consente a Muse di prevedere e generare token di immagine (parti di un'immagine) in base a un messaggio di testo, utilizzando token discreti anziché pixel per creare immagini.

L'utilizzo di token discreti da parte di Muse AI consente di generare immagini con meno iterazioni di campionamento o istruzioni di testo. Ciò si traduce in un processo di generazione di immagini più preciso, efficiente e veloce rispetto ai modelli di diffusione nello spazio dei pixel come Imagen e DALL-E 2.

A differenza dei tradizionali modelli autoregressivi come Parti, Muse AI utilizza un'architettura di decodifica parallela. Questo approccio consente a Muse di produrre immagini di alta qualità anche con campioni di dimensioni inferiori, rendendo il modello più veloce ed efficiente.

Muse AI sfrutta il modello linguistico di grandi dimensioni T5-XXL per comprendere le sfumature del linguaggio. Questo modello linguistico pre-addestrato consente a Muse di comprendere il contesto sottostante e generare immagini ad alta fedeltà.

Comprende anche concetti visivi come gli oggetti, le loro relazioni con l'ambiente circostante, la posa e la cardinalità.

In questa sezione approfondiremo gli aspetti tecnici di Muse AI, evidenziandone il tipo di modello, il modello linguistico utilizzato, il metodo di decodifica, i sottomodelli e le funzionalità.

Muse AI è costituito da più modelli di componenti, tra cui il modello tokenizzatore VQGAN, un modello di immagine mascherata di base e un modello di trasformatore ad alta risoluzione basato su incorporamenti T5-XXL.

Questi sottomodelli vengono utilizzati per codificare e decodificare testi, prevedere la distribuzione dei token e migliorare la qualità delle immagini a bassa risoluzione.

Utenti che sfruttano Google Muse AI – Immagine tramite Freepik

Google Muse AI vanta diverse caratteristiche degne di nota che lo distinguono da altri modelli di generatori di testo in immagini come DALL-E 2 e Midjourney. Alcune di queste caratteristiche uniche includono:

Muse AI utilizza una tecnica chiamata ricampionamento iterativo dei token di immagine in base alle istruzioni di testo fornite.

Questo approccio consente al modello di apportare modifiche a qualsiasi area di un'immagine in base alle istruzioni di testo, senza la necessità di mascherare altre aree. Questa funzionalità di editing zero-shot e senza maschera non è presente in modelli come Midjourney e DALL-E 2.

Il modello Muse 3B può generare un'immagine 512×512 in soli 1,3 secondi su TPUv4, rendendolo più veloce di qualsiasi altro strumento di generazione di testo in immagine.