1. Centrarse en las características visuales, no la comprensión del lenguaje:
* Capacitación centrada en la imagen: Los generadores de imágenes AI están entrenados principalmente para comprender y reproducir características visuales (formas, colores, texturas, objetos) de conjuntos de datos masivos de imágenes. Si bien estas imágenes a menudo van acompañadas de subtítulos o descripciones, los modelos aprenden principalmente a asociar elementos visuales entre sí. Su "comprensión" del lenguaje a menudo es superficial, centrada en correlacionar palabras clave con atributos visuales en lugar de comprender el significado semántico o la estructura gramatical de las oraciones.
* Priorizar la coherencia visual: El objetivo principal del generador es crear imágenes visualmente plausibles y estéticamente agradables. El texto es solo otro elemento visual, como una nube o un árbol. La IA a menudo prioriza la armonía visual sobre la representación de texto precisa, lo que lleva a distorsiones, errores ortográficos y palabras sin sentido.
2. Texto como elemento visual, no información:
* Comprensión limitada de la tipografía: Los modelos de IA a menudo carecen de una comprensión profunda de los principios de tipografía, como kerning, liderazgo, estilos de fuente y jerarquía. Pueden ver letras como simplemente formas para organizar en lugar de componentes de un mensaje significativo.
* Dificultad para distinguir el texto de otros elementos visuales: La escritura compleja o las fuentes estilizadas pueden ser difíciles para la IA para distinguir de otras formas y texturas abstractas. Esto puede llevar al modelo malinterpretando o fabricando completamente personajes.
3. Desafíos con la generación de texto y la representación:
* Falta de arquitectura específica del texto: Muchos modelos de generación de imágenes no tienen un módulo dedicado diseñado específicamente para generar y representar texto. Confían en los mismos procesos utilizados para generar cualquier otro elemento visual, que no esté optimizado para la precisión y consistencia requeridas para el texto.
* Dependencia de tamaño y contexto: La precisión de la representación del texto puede variar según el tamaño y el contexto del texto. El texto pequeño es más propenso a los errores, ya que contiene menos información visual para que el modelo trabaje. Además, si el texto está incrustado en una escena compleja con mucho ruido visual, se vuelve más difícil para el modelo aislarlo y renderizarlo correctamente.
* Manejo de estructuras de oraciones complejas: La representación precisa de las oraciones completas requiere que el modelo comprenda las reglas gramaticales y la estructura de las oraciones, lo cual es un desafío significativo. Incluso si la IA puede generar palabras individuales, puede tener dificultades para organizarlas de una manera gramaticalmente correcta y significativa.
4. Sesgos y limitaciones de datos:
* escasez de datos para ciertas fuentes/estilos: Los conjuntos de datos de capacitación pueden no contener ejemplos suficientes de todas las fuentes, estilos e idiomas. Esto puede conducir a un sesgo y un bajo rendimiento al generar texto en estilos menos comunes.
* Prevalencia de texto visual en datos de entrenamiento: Una gran parte de texto en conjuntos de datos de imágenes proviene de fuentes como logotipos, letreros y carteles. La IA aprende a asociar ciertos estilos visuales con palabras o frases específicas, pero no desarrolla una comprensión general de la generación de texto.
5. Limitaciones algorítmicas:
* Desafíos del modelo de difusión: Los modelos de difusión populares actuales, aunque excelentes para generar imágenes diversas y realistas, funcionan a través de un proceso de agregar ruido y luego eliminarlo gradualmente. Este proceso de denominación a veces puede introducir errores y distorsiones cuando se aplica al texto, especialmente cuando se trata de detalles finos y estructuras de fuentes complejas.
* Mecanismo de atención cuellos de botella: Los mecanismos de atención en los modelos de IA ayudan a centrarse en partes relevantes de la entrada. Sin embargo, estos mecanismos podrían no ser lo suficientemente de grano fino como para capturar con precisión las relaciones entre letras individuales y palabras en una cadena de texto.
En resumen:
La dificultad que los generadores de imágenes de IA tienen con el texto se deriva de una combinación de su arquitectura centrada en la imagen, comprensión del lenguaje limitado, desafíos en la generación y representación de texto, sesgos de datos y limitaciones algorítmicas. A medida que avanza la investigación de IA, podemos esperar ver mejoras en esta área, potencialmente a través del desarrollo de módulos de generación de texto dedicados, modelos de lenguaje más robustos y conjuntos de datos de capacitación más grandes y diversos. Sin embargo, lograr una representación de texto perfecta en imágenes generadas por IA sigue siendo un desafío significativo que requiere una innovación continua.