Quisiera saber cómo funciona la inteligencia artificial. En especial, los métodos de entrenamiento y cuáles son los más aplicados a la generación de imágenes por ordenador.
La inteligencia artificial es un campo de la informática que se enfoca en desarrollar sistemas que puedan realizar tareas que requieren inteligencia humana, como el aprendizaje, la percepción, la comprensión y la toma de decisiones. Los métodos de entrenamiento en inteligencia artificial son procesos que se utilizan para que un modelo de inteligencia artificial aprenda de los datos que se le proporcionan. Uno de los métodos más comunes de entrenamiento en inteligencia artificial es el aprendizaje supervisado, en el que el modelo se entrena con datos etiquetados, es decir, con información que indica qué salida esperada corresponde a cada entrada.

En el caso de la generación de imágenes por ordenador, los autoencoders denoising (eliminación de ruido) y los modelos de difusión (DMs) son los métodos de entrenamiento más aplicados. Un autoencoder denoising es un modelo de inteligencia artificial que se entrena para reconstruir imágenes a partir de imágenes alteradas o ruidosas. Un DM, por otro lado, es un modelo que se entrena para producir imágenes a partir de un proceso secuencial de aplicación de autoencoders denoising. Estos modelos tienen una formulación que les permite aplicarse directamente a tareas de modificación de imágenes, como la repintación, sin requerir un entrenamiento adicional.

Sin embargo, los modelos DM a menudo requieren muchos días de entrenamiento en una GPU y la inferencia es costosa debido a las evaluaciones secuenciales. Para abordar estos problemas, en información reciente han propuesto la utilización de LDMs, que son modelos de difusión en el espacio latente de autoencoders potentes y previamente entrenados. Esto permite alcanzar un punto cercano al óptimo entre la reducción de la complejidad y la reducción espacial, mejorando la fidelidad visual. Además, agregando capas de atención cruzada a la arquitectura del modelo, los autores han logrado que los LDMs se conviertan en generadores potentes y flexibles para entradas de condicionamiento general, como el texto o las cajas delimitadoras, y la síntesis a alta resolución se hace posible de manera convulsional.

Según los resultados presentados en la documentación sobre Stable Diffusion, los LDMs lograron un rendimiento altamente competitivo en tareas como la generación de imágenes incondicionales. En resumen, los resultados presentados en la documentación sobre el rendimiento altamente competitivo de los LDM en la generación de imágenes incondicionales pueden haber sido solo el comienzo de una línea de investigación más amplia y profunda sobre la utilización de los LDM en diferentes aplicaciones y tareas similares.