Imagen de inteligencia artificial

500px

DALL-E[1] es una versión de 12 mil millones de parámetros de GPT-3 entrenada para generar imágenes a partir de descripciones de texto, utilizando un conjunto de datos de pares texto-imagen. Hemos comprobado que tiene un conjunto diverso de capacidades, entre las que se incluyen la creación de versiones antropomorfizadas de animales y objetos, la combinación de conceptos no relacionados de forma plausible, la representación de texto y la aplicación de transformaciones a imágenes existentes.
GPT-3 demostró que el lenguaje puede utilizarse para instruir a una gran red neuronal para que realice diversas tareas de generación de texto. La GPT de la imagen demostró que el mismo tipo de red neuronal también puede utilizarse para generar imágenes con gran fidelidad. Ampliamos estos hallazgos para demostrar que la manipulación de conceptos visuales a través del lenguaje está ahora al alcance de la mano.
Al igual que GPT-3, DALL-E es un modelo de lenguaje transformador. Recibe tanto el texto como la imagen como un único flujo de datos que contiene hasta 1280 tokens, y se entrena utilizando la máxima verosimilitud para generar todos los tokens, uno tras otro[2]. Este procedimiento de entrenamiento permite a DALL-E no sólo generar una imagen desde cero, sino también regenerar cualquier región rectangular de una imagen existente que se extienda hasta la esquina inferior derecha, de forma coherente con la indicación del texto.

flickr

Bernard MarrBernard Marr es un futurista de renombre mundial, influenciador y líder de pensamiento en los campos de los negocios y la tecnología, con una pasión por el uso de la tecnología para el bien de la humanidad. Es un autor de 20 libros de gran éxito, escribe una columna periódica para Forbes y asesora y entrena a muchas de las organizaciones más conocidas del mundo. Tiene más de 2 millones de seguidores en las redes sociales, 1 millón de suscriptores al boletín de noticias y ha sido clasificado por LinkedIn como uno de los 5 principales influenciadores empresariales del mundo y el número 1 en el Reino Unido.
Resulta que después de haber sido entrenados en enormes conjuntos de datos, los algoritmos no sólo pueden decir lo que es una imagen, como saber que un gato es un gato, sino que también pueden generar imágenes absolutamente originales. La inteligencia artificial que hace esto posible ha madurado mucho en los últimos años y en algunas aplicaciones es muy competente, pero en otras aún tiene mucho camino por recorrer.
Los informáticos han tardado dos décadas en entrenar y desarrollar máquinas que puedan «ver» el mundo que les rodea, otro ejemplo de una habilidad cotidiana que los humanos dan por sentada y que, sin embargo, es bastante difícil de entrenar.

Imagen de inteligencia artificial en línea

Imagen de inteligencia artificial 2022

El reconocimiento de imágenes por IA (que forma parte de la Inteligencia Artificial (IA)) es otra tendencia popular que está cobrando impulso en la actualidad: para 2021, se espera que su mercado alcance casi 39.000 millones de dólares. Así que ha llegado el momento de que te unas a la tendencia y aprendas qué es y cómo funciona el reconocimiento de imágenes por IA. No se preocupe, se lo explicaremos todo con detalle. Y también hablaremos de la inteligencia artificial y el aprendizaje automático. Sus avances son la base de la evolución de la tecnología de reconocimiento de imágenes por IA. Siga leyendo para descubrir más.
Los seres humanos podemos distinguir fácilmente entre lugares, objetos y personas basándonos en las imágenes, pero los ordenadores han tenido tradicionalmente dificultades para entenderlas. Gracias a la nueva tecnología de reconocimiento de imágenes, ahora disponemos de software y aplicaciones específicas que pueden interpretar la información visual.
Como siempre, empecemos por lo más básico. De vez en cuando se oyen términos como «visión por ordenador» o «reconocimiento de imágenes». Estos términos son sinónimos, pero hay una pequeña diferencia entre ambos. Vamos a explicarlo.