Google introduce il sistema di autenticazione immagini: ecco come funziona

Google e il Nuovo Strumento di Autenticazione delle Immagini

Google sta sviluppando uno strumento innovativo che permetterà agli utenti di distinguere facilmente le immagini create dall’intelligenza artificiale. Negli anni recenti, l’IA ha fatto notevoli progressi, integrandosi nei dispositivi più avanzati e introducendo nuove funzionalità. Ne sono esempi Galaxy AI di Samsung e Gemini di Google, ormai parte integrante dei loro nuovi smartphone.

L’uso dell’IA, tuttavia, richiede una regolamentazione adeguata per proteggere l’autenticità dei contenuti originali.

Il nuovo sistema di autenticazione di Google sarà in grado di distinguere tra immagini prodotte dall’intelligenza artificiale e quelle genuine. Spesso, le ricerche su Google presentano innumerevoli immagini di cui non si può verificare facilmente l’origine. Il nuovo strumento di Google consentirà di determinare automaticamente se le immagini sono acquisite tramite fotocamera, modificate con Photoshop o altri software di fotoritocco, o create utilizzando modelli di intelligenza artificiale specifici, garantendone l’effettiva provenienza.

Google e la Collaborazione con C2PA

L’innovativo strumento di Google sfrutterà lo standard di autenticazione C2PA (Coalition for Content Provenance and Authenticity). Google è stata una delle prime aziende a supportare questo standard, partecipando attivamente al suo sviluppo. Ogni immagine nei risultati di ricerca avrà una specifica etichetta che ne indicherà chiaramente la fonte. Google ha in programma di integrare lo standard C2PA anche nelle sue ultime funzionalità, come Cerchia e Cerca e Google Lens.

Lo standard C2PA verrà incluso nei sistemi di pubblicità, poiché molte immagini pubblicitarie sono oggi generate dall’IA. Lo standard si applicherà anche ai video, e Google esaminerà come aggiungere informazioni di origine ai contenuti pubblicati su YouTube. La sua efficacia dipenderà da un’adozione più ampia da parte delle aziende di hardware e software. Attualmente, solo alcune fotocamere Leica e Sony supportano C2PA, così come applicazioni come Adobe Photoshop e Lightroom.

ElasticDiffusion: Una Nuova Tecnica per la Coerenza delle Immagini IA

Un gruppo di ricercatori della Rice University ha ideato un nuovo metodo per generare immagini con modelli di diffusione pre-addestrati, affrontando uno dei problemi più difficili dell’IA generativa: la produzione di immagini coerenti e proporzionate. Il metodo, chiamato ElasticDiffusion, è stato illustrato durante la Conferenza IEEE 2024 su Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) tenutasi a Seattle.

ElasticDiffusion risolve i limiti dei modelli di IA generativa come Stable Diffusion, Midjourney e DALL-E, i quali spesso danno luogo a immagini con dettagli incoerenti, come un numero errato di dita o asimmetrie facciali, particolarmente nelle immagini rettangolari. ElasticDiffusion separa i segnali locali e globali tramite percorsi di generazione condizionali e non condizionali, preservando l’integrità delle immagini indipendentemente dal rapporto d’aspetto, senza bisogno di ulteriore addestramento.

Implicazioni Future e Ottimizzazioni

L’obiettivo è ridurre il tempo di generazione delle immagini per avvicinarlo ai livelli di altri modelli come Stable Diffusion o DALL-E. Questa ricerca non solo mira a migliorare la qualità delle immagini generate dall’intelligenza artificiale, ma potrebbe avere significative conseguenze per industrie che dipendono dalla creazione di immagini come il graphic design, l’editoria e i social media.

ElasticDiffusion avrebbe il potenziale per facilitare la produzione di contenuti visivi più coerenti e adattabili a diverse piattaforme e dispositivi, eliminando la necessità di costosi ri-addestramenti dei modelli. Potrebbe anche aprire nuove opportunità creative per artisti e designer, consentendo loro di creare immagini di qualsiasi dimensione e proporzione, mantenendo sempre la coerenza visiva.