Apple non è uno dei nomi caldi nell’ambito dell’intelligenza artificiale, tuttavia il colosso di Cupertino deve fare la sua parte se vuole tenere il passo di aziende come Microsoft, Google e OpenAI che sono attualmente le realtà più attive su questo fronte.

In quest’ottica Apple ha rilasciato un nuovo modello di intelligenza artificiale open source per l’editing delle immagini denominato MGIE che ha la capacità di modificare le foto e le immagini in base al testo digitato dall’utente.

Sebbene esistano già strumenti simili, quello di Apple punta a migliorare la comunicazione tra l’utente e l’IA, interpretando meglio le istruzioni del linguaggio naturale.

Apple rilascia “MGIE”, un modello AI per l’editing di immagini basato su istruzioni

MGIE utilizza gli MLLM per derivare istruzioni espressive dall’input dell’utente. Ad esempio, di fronte a una richiesta del tipo “rendi il cielo più blu”, MGIE può produrre l’istruzione “aumenta la saturazione della regione del cielo del 20%” che è più efficace in ambito editing. Ciò non solo migliora la qualità delle modifiche, ma anche l’esperienza complessiva dell’utente.

MGIE può eseguire modifiche comuni in stile Photoshop, come ritagliare, ridimensionare, ruotare, capovolgere e aggiungere filtri, ma anche cambiare lo sfondo, aggiungere o rimuovere oggetti e fondere immagini.

Lo strumento di Apple può inoltre modificare regioni oppure oggetti specifici in un’immagine o foto, come volti, occhi, capelli, vestiti e accessori, nonché modificarne gli attributi come forma, dimensione, colore, trama e stile.

Infine MGIE può migliorare immagini e foto ottimizzando luminosità, contrasto, nitidezza e bilanciamento del colore, oltre ad applicare effetti artistici.

MGIE dovrebbe rappresentare una svolta nel campo dell’editing di immagini basato su istruzioni, in quanto si posizionerebbe come uno strumento assistivo piuttosto che generativo, salvaguardando la creatività dell’essere umano.

Apple ha rilasciato il modello MGIE tramite GitHub, ma chi è interessato può anche provare una demo attualmente ospitata su Hugging Face Spaces.

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