Multimodalità e Intelligenza Artificiale: Come l’IA Comprende e Genera Immagini, Suoni e Video

L’intelligenza artificiale (IA) ha fatto enormi passi avanti nell’ultimo decennio. Uno degli sviluppi più interessanti e rivoluzionari è la multimodalità: la capacità di un sistema di intelligenza artificiale di comprendere e combinare informazioni provenienti da diverse modalità sensoriali o rappresentative, come testo, immagini, audio e video. Ma cosa significa realmente “multimodale”? E come funziona quando si tratta di generare, modificare o comprendere immagini, suoni e video?

Indice

Che cos’è la multimodalità?

Nel contesto dell’IA, modalità indica un tipo di dato: il testo è una modalità, le immagini un’altra, il suono un’altra ancora. Un sistema multimodale è capace di:

Ricevere input da più modalità (es. una domanda scritta accompagnata da un’immagine);
Comprendere la relazione tra le modalità (es. “dov’è il gatto in questa foto?”);
Generare output che combinano diverse modalità (es. una descrizione testuale di un’immagine o viceversa).

Nel 2024, le IA multimodali più note sono GPT-4 (con visione), Gemini di Google e Claude di Anthropic, in grado di leggere immagini, descriverle, generarle da testo o modificarle su richiesta.

Come funziona la generazione di immagini

Uno dei compiti più affascinanti della multimodalità è la generazione di immagini da testo. Qui entra in gioco un’architettura nota come diffusion model, usata da sistemi come DALL·E, Midjourney o Stable Diffusion.

Cos’è un diffusion model?

Un diffusion model è un tipo di intelligenza artificiale che genera immagini partendo da una “macchia” di rumore casuale (una specie di disturbo visivo) e, passo dopo passo, la trasforma in un’immagine coerente seguendo una descrizione testuale fornita dall’utente (il prompt). Questo processo avviene in modo simile a uno scultore che, togliendo il superfluo da un blocco informe, fa emergere una forma: il modello “ripulisce” il rumore aggiungendo forme, colori e dettagli coerenti con ciò che gli è stato richiesto. È stato addestrato su milioni di immagini con relative descrizioni, imparando così a collegare concetti come “gatto”, “tramonto” o “castello” a specifici elementi visivi, e grazie a questo riesce oggi a creare immagini realistiche e creative.

Esempio:
Prompt: “Una volpe che legge un libro sotto un albero di ciliegio in stile acquerello”.
→ Il sistema crea l’immagine corrispondente, bilanciando fedeltà semantica (volpe, libro, albero) e stile (acquerello).

Architettura alla base

Un diffusion model funziona attraverso due fasi principali: diffusione (rumorizzazione) e denoising (rimozione del rumore), ed è composto da una rete neurale – spesso una U-Net, una struttura a forma di U con una parte che comprime l’informazione (encoder) e una che la ricostruisce (decoder).

Durante l’addestramento, il modello prende un’immagine reale e aggiunge progressivamente rumore per centinaia di passaggi, fino a ottenere una macchia di pixel casuali; poi impara a fare il percorso inverso, cioè a rimuovere quel rumore passo dopo passo fino a ricostruire l’immagine originale.

In fase di generazione, parte invece da rumore puro e, usando le informazioni testuali, guida il processo di “pulizia” del rumore per creare un’immagine coerente con la descrizione. Ogni passaggio di denoising è gestito da una rete che prevede come dovrebbe essere il “passo precedente” dell’immagine, come se correggesse un disegno abbozzato fino a renderlo chiaro e preciso. Questo ciclo può richiedere da 20 a 1000 passaggi, ma modelli moderni come Stable Diffusion riescono a generare immagini di qualità in pochi secondi grazie a ottimizzazioni come la diffusione latente, che lavora su rappresentazioni compresse anziché sui pixel veri e propri.

Come l’IA modifica le immagini

Le IA multimodali non solo generano immagini da zero, ma sono capaci anche di modificare contenuti visivi esistenti. Questo processo può avvenire in diversi modi:

Inpainting: Si fornisce un’immagine con una parte mancante o “coperta”, e l’IA la completa coerentemente. E’ utile nel caso tu abbia una foto tagliata o parziale, che vuoi “completare”.
Esempio: A partire da un’immagine di un uomo con la maschera, chiedi “Rimuovi la maschera” → l’IA ricostruisce la pelle in modo realistico, mantenendo lo stile originale.
Image-to-image translation: Si parte da un’immagine di base e si chiede una trasformazione.
Esempio: “Trasforma questa stanza in stile moderno” → l’IA mantiene la struttura della casa, ma cambia texture, finestre, tetto ecc.
Editing tramite testo: Modifiche guidate dal linguaggio naturale.
Esempio: A partire da un’ immagine di una spiaggia tropicale chiedi “Aggiungi una barca a vela sull’acqua e rendi il cielo al tramonto” → L’IA integra gli elementi visivi coerentemente.

Puoi trovare in questa sezione del mio sito, nella categoria “Modifica immagini” diversi tool che utilizzano queste modalità.

Come l’IA comprende le immagini

Un’altra parte cruciale della multimodalità è la visione artificiale: la capacità di analizzare immagini ed estrarne informazioni utili. Si tratta di image understanding e ne esistono diverse modalità:

Image captioning (descrizione automatica): L’IA descrive un’immagine usando il linguaggio naturale. Viene utilizzata soprattutto per generare prompt che possono essere utilizzati per generare la stessa immagine o simili, ma anche per categorizzare immagini o per dare accessibilità a persone ipovedenti.
Esempio: Input: foto di due persone che brindano in un parco.
Output: “Due persone sorridono mentre brindano all’aperto in un parco verde.”
Visual question answering (VQA): L’utente fa una domanda su un’immagine, e l’IA risponde. Puoi utilizzarla per riconoscere opere d’arte o elementi che non riconosci.
Esempio: Input: foto di un gatto su una sedia. Puoi domandare: “Che animale è?”.
OCR e comprensione del testo nelle immagini: L’IA legge il testo contenuto in un’immagine (es. una bolletta, un cartellone stradale) e ne capisce il significato. Utile per ricavare insight da immagini o acquisire il testo da un’immagine.

E con i Suoni? La Multimodalità nell’Audio

L’intelligenza artificiale è anche in grado di comprendere e generare audio, come voci, rumori e musica.

Come funziona?

Nel caso dell’audio, l’AI lavora su spettri sonori, ovvero rappresentazioni visive delle frequenze. Anche qui si può usare un processo simile al denoising: si parte da un suono distorto e lo si guida verso un suono coerente.

Tra i modelli più interessanti per l’elaborazione audio troviamo MusicLM di Google, capace di generare brani musicali a partire da descrizioni testuali, come ad esempio “musica rilassante per meditazione con suoni della natura”. Un altro esempio è ElevenLabs, che riesce a ricreare fedelmente la voce di una persona con pochi secondi di registrazione audio. Infine, Bark di Audialab può generare voci realistiche con intonazioni emotive, a partire da un semplice testo.

Queste tecnologie trovano applicazione concreta in moltissimi ambiti: dal doppiaggio automatico di video alla sintesi vocale per audiolibri, fino alla musica generativa per videogiochi e contenuti destinati ai social media.

Video Generati e Modificati dall’AI

Generare video è una delle sfide più complesse, perché si lavora non solo sull’immagine, ma anche sul movimento e sulla coerenza temporale.

Come funziona?

I modelli video multimodali estendono i diffusion model anche alla dimensione temporale: invece di generare un’immagine statica, creano una sequenza coerente di fotogrammi. In questo contesto, uno dei progetti più avanzati è Sora, sviluppato da OpenAI, che riesce a generare videoclip realistici partendo da semplici descrizioni testuali, come “una strada di Tokyo di notte sotto la pioggia”. Esistono anche strumenti più accessibili come Pollo AI, che consente di trasformare immagini statiche in brevi clip animate, o Runway Gen-2, che permette di generare video a partire non solo da testo, ma anche da immagini o video esistenti. Queste tecnologie aprono scenari creativi completamente nuovi, dove chiunque può realizzare contenuti visivi dinamici senza competenze tecniche avanzate.

Limiti attuali e sfide aperte

Nonostante i progressi impressionanti nella multimodalità, ci sono ancora dei limiti significativi. Prima di tutto, la qualità dei risultati generati dipende molto dalla quantità e dalla qualità dei dati su cui i modelli sono stati addestrati. Questo significa che le IA possono avere difficoltà a generare contenuti estremamente specifici o particolari, come scene molto dettagliate che non sono state rappresentate durante l’addestramento. Inoltre, le IA possono produrre risultati incoerenti o errati quando i prompt sono ambigui o troppo complessi, poiché non possiedono una comprensione del mondo come gli esseri umani. Infatti, i modelli possono imitare comportamenti e stilizzare output basati su pattern, ma non hanno una comprensione semantica di ciò che stanno producendo. In ambito audio e video, ad esempio, la riproduzione di emozioni o contesti complessi può risultare poco naturale o poco convincente, specialmente quando il modello non ha abbastanza dati o non riesce a cogliere le sfumature culturali.

Conclusione

La multimodalità dell’intelligenza artificiale è una delle frontiere più affascinanti della tecnologia moderna. Grazie ai modelli come i diffusion models, le IA possono ora generare, modificare e comprendere contenuti visivi, sonori e video, abbattendo i confini tra diverse forme di espressione digitale. Sebbene ci siano ancora sfide tecniche e limiti legati alla coerenza, alla qualità e alla “comprensione” del contesto, il futuro sembra promettere sviluppi entusiasmanti. Con l’evoluzione delle tecnologie e l’espansione dei dataset utilizzati per l’addestramento, l’intelligenza artificiale multimodale diventerà sempre più precisa e versatile, con applicazioni che spaziano dalla creazione di contenuti all’automazione in ambiti professionali e creativi.

La multimodalità non è solo un’evoluzione dell’intelligenza artificiale, ma un passo verso un mondo in cui le macchine imparano a vedere, ascoltare e comprendere come noi – o forse, in modi completamente nuovi.