1. Concentrati sulle caratteristiche visive, non comprensione del linguaggio:
* Allenamento incentrato sull'immagine: I generatori di immagini AI sono principalmente addestrati per comprendere e riprodurre caratteristiche visive (forme, colori, trame, oggetti) da enormi set di dati di immagini. Mentre queste immagini sono spesso accompagnate da didascalie o descrizioni, i modelli imparano principalmente ad associare elementi visivi tra loro. La loro "comprensione" del linguaggio è spesso superficiale, focalizzata sulla correlazione di parole chiave con attributi visivi piuttosto che ad afferrare il significato semantico o la struttura grammaticale delle frasi.
* Dare la priorità alla coerenza visiva: L'obiettivo principale del generatore è creare immagini visivamente plausibili ed esteticamente piacevoli. Il testo è solo un altro elemento visivo, come una nuvola o un albero. L'intelligenza artificiale spesso dà la priorità all'armonia visiva rispetto al rendering accurato del testo, portando a distorsioni, errori di ortografia e parole senza senso.
2. Testo come elemento visivo, non informazioni:
* Comprensione limitata della tipografia: I modelli di intelligenza artificiale spesso mancano di una profonda comprensione dei principi tipografici, come kerning, leader, stili di carattere e gerarchia. Potrebbero vedere le lettere come semplicemente forme da organizzare piuttosto che componenti di un messaggio significativo.
* Difficoltà a distinguere il testo dagli altri elementi visivi: La calligrafia complessa o i caratteri stilizzati possono essere difficili da distinguere da altre forme e trame astratte. Ciò può portare al modello interpretare male o fabbricare completamente i personaggi.
3. Sfide con la generazione e il rendering del testo:
* Mancanza di architettura specifica del testo: Molti modelli di generazione di immagini non hanno un modulo dedicato appositamente progettato per la generazione e il rendering del testo. Si basano sugli stessi processi utilizzati per generare qualsiasi altro elemento visivo, che non sono ottimizzati per la precisione e la coerenza necessarie per il testo.
* Dimensione e dipendenza del contesto: L'accuratezza del rendering del testo può variare a seconda delle dimensioni e del contesto del testo. Il piccolo testo è più incline agli errori in quanto contiene meno informazioni visive con cui il modello può funzionare. Inoltre, se il testo è incorporato in una scena complessa con un sacco di rumore visivo, diventa più difficile per il modello isolare e renderlo correttamente.
* Gestione delle strutture di frasi complesse: Rendering accuratamente frasi complete richiede al modello di comprendere le regole grammaticali e la struttura delle frasi, che è una sfida significativa. Anche se l'IA può generare parole individuali, può avere difficoltà a organizzarle in modo grammaticamente corretto e significativo.
4. Pregiudizi e limitazioni dei dati:
* Scarsità di dati per determinati caratteri/stili: I set di dati di formazione potrebbero non contenere esempi sufficienti di tutti i caratteri, stili e lingue. Ciò può portare a pregiudizi e scarse prestazioni quando si generano un testo in stili meno comuni.
* Prevalenza del testo visivo nei dati di addestramento: Gran parte del testo nei set di dati delle immagini proviene da fonti come loghi, segni e poster. L'IA impara ad associare determinati stili visivi a parole o frasi specifiche ma non sviluppa una comprensione generale della generazione di testo.
5. Limitazioni algoritmiche:
* Sfide del modello di diffusione: Gli attuali modelli di diffusione popolari, pur essendo eccellenti nel generare immagini diverse e realistiche, operano attraverso un processo di aggiunta di rumore e quindi rimuovelo gradualmente. Questo processo di denoizzazione può talvolta introdurre errori e distorsioni quando applicato al testo, specialmente quando si tratta di dettagli fini e strutture di carattere complesse.
* Meccanismo di attenzione strozzamenti: I meccanismi di attenzione nei modelli AI aiutano a concentrarsi sulle parti rilevanti dell'input. Tuttavia, questi meccanismi potrebbero non essere abbastanza a grana fine da catturare accuratamente le relazioni tra singoli lettere e parole in una stringa di testo.
In sintesi:
La difficoltà che i generatori di immagini AI hanno con il testo derivano da una combinazione della loro architettura incentrata sull'immagine, comprensione del linguaggio limitato, sfide nella generazione e rendering del testo, pregiudizi di dati e limitazioni algoritmiche. Man mano che la ricerca AI avanza, possiamo aspettarci di vedere miglioramenti in questo settore, potenzialmente attraverso lo sviluppo di moduli di generazione di testo dedicati, modelli di linguaggio più robusti e set di dati di formazione più grandi e diversi. Tuttavia, il raggiungimento di un testo perfetto per il testo in immagini generate dall'IA rimane una sfida significativa che richiede una continua innovazione.