Dei ricercatori del MIT hanno sviluppato un nuovo metodo per generare e modificare immagini con l’intelligenza artificiale, sfruttando una particolare tipologia di reti neurali chiamate tokenizzatori 1D. Questi strumenti permettono di comprimere un’immagine in una stringa di token molto più corta rispetto ai metodi tradizionali, si sono rivelati in grado non solo di codificare, ma anche di manipolare dettagli visivi come risoluzione, luminosità e posa, semplicemente modificando singoli token.
L’innovazione principale risiede nella possibilità di generare immagini senza ricorrere a modelli generativi complessi e costosi da addestrare, impiegando invece un tokenizzatore insieme a un detokenizzatore e alla guida di una rete neurale standard (CLIP). Questo approccio permette di creare immagini a partire da valori casuali dei token, che vengono poi iterativamente adattati per corrispondere a descrizioni testuali, oltre a consentire operazioni come l’inpainting, cioè il riempimento di parti mancanti nelle immagini.
Il risultato, presentato all’ICML 2025, punta a ridurre di molto i costi computazionali legati alla generazione di immagini AI e apre nuove prospettive per applicazioni anche al di fuori del campo visivo, come nella robotica e nelle auto a guida autonoma.
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Immagine generata tramite DALL-E 3. Tutti i diritti sono riservati. Università di Torino (28/03/2025).
