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inviato il 10 Agosto 2026 ore 16:44
“ In questo caso, a ogni modifica selezioni o ricarichi l’ultima immagine generata? „
No, se non la ricarico in teoria dovrebbe riguardarsela da solo e applicare le opportune modifiche.
Ma non lo fa e si incarta sempre peggio ad ogni tentativo successivo.
E' proprio un limite strutturale di come funziona l'AI, è affidabile solo se "fresca" e priva di altri prompt AI processati precedentemente (e non a caso molte aziende cercano libri pre-AI per addestrare i modelli linguistici) |
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inviato il 10 Agosto 2026 ore 17:29
“ No, se non la ricarico in teoria dovrebbe riguardarsela da solo e applicare le opportune modifiche.
Ma non lo fa e si incarta sempre peggio ad ogni tentativo successivo. „
Non credo sia proprio così. Quando l’AI genera o modifica un’immagine non la “vede” come la vediamo noi: la traduce in dati numerici e relazioni probabilistiche tra forme, colori e contenuti. Non ha quindi la nostra percezione immediata del fatto che “tutto il resto deve rimanere identico”.
A ogni modifica reinterpreta l’immagine insieme alle richieste precedenti e, se le correzioni si accumulano, può perdere progressivamente il riferimento iniziale e peggiorare il risultato.
Ripartire dall’originale spesso funziona meglio, ma non perché l’AI debba essere “fresca” o sia stata contaminata dai prompt precedenti: semplicemente le si restituisce un riferimento chiaro e si riduce il margine d’interpretazione.
Comunque puoi fare una prova molto semplice: chiedilo alla tua AI.  |
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inviato il 10 Agosto 2026 ore 20:18
E invece ti sbagli, Filo, tendenzialmente dopo la prima modifica difficilmente applica altre modifiche (ti ripropone quasi o la stessa identica immagine) a meno di una richiesta di rigenerarla totalmente diversa da 0. Prova per credere. |
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inviato il 10 Agosto 2026 ore 21:30
Impiego questa tecnologia a livello professionale da diversi anni.
La procedura illustrata costituisce il nostro standard per la realizzazione di rendering di prodotto con ambientazione. Sebbene in fase iniziale l'interazione si basasse su una logica a 'prompt', la natura attualmente più collaborativa del sistema ci ha permesso di estenderne l'uso trasversalmente a tutti i dipartimenti, applicando proprio il metodo suggerito. |
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inviato il 10 Agosto 2026 ore 21:52
Rimane il fatto che il comportamento è quello. Oltre che anche io per lavoro lo impiego a livello aziendale Azure (chatgpt, Claude, ecc).
Quindi?
Ora che entrambi lo usiamo per lavoro, provi a vedere se è come dico o no? |
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inviato il 10 Agosto 2026 ore 23:56
Kepler, non metto in dubbio che a te si comporti così. Ti sto dicendo che la mia esperienza è diversa e che molti colleghi lavorano come me, applicando modifiche successive con risultati analoghi.
Alcuni usano anche strumenti specifici come Leonardo o Krea, che permettono di intervenire direttamente su aree selezionate mediante maschere e inpainting, senza rigenerare ogni volta tutta l’immagine. Nel design di prodotto esistono poi strumenti ancora più mirati, come Vizcom.
Non ho quindi bisogno di verificare se accade ciò che descrivi, perché non nego che accada a te. Ma se strumenti e metodi diversi producono risultati differenti, prima di parlare di un “limite strutturale dell’AI” prenderei in considerazione anche il modo in cui la si utilizza.
Potrei quindi risponderti allo stesso modo: prova a cambiare metodo, per credere. |
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inviato il 11 Agosto 2026 ore 0:04
Senza andare troppo lontano, basta consultare la documentazione ufficiale di OpenAI sulla modifica delle immagini per capire che questi strumenti prevedono modalità operative, maschere, immagini di riferimento e modifiche successive.
Conoscerne il funzionamento e utilizzare le indicazioni corrette cambia parecchio il risultato. Perciò, prima di attribuire ogni difficoltà a un “limite strutturale dell’AI”, verificherei anche il metodo con cui si interagisce con lo strumento:
developers.openai.com/api/docs/guides/image-generation#edit-images |
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inviato il 11 Agosto 2026 ore 0:20
Il "limite strutturale" non è strettamente legato alle immagini. È legato proprio a come funzionano le AI.
Il mio commento su questo limite è sulle interazioni ricorsive (AI inbreeding) tant'è vero che si stanno cannibalizando un sacco di libri pre 2021 (pre era AI) per evitare contaminazioni nell'addestramento dei modelli linguistici. Quello delle immagini è solo un esempio, e il fatto che si debbano adottare determinati metodi per evitarlo non significa che io non la sappia usare, perché so benissimo come bypassare la cosa con nuovi prompt a reset di comportamento o il reset della chat, ma conferma quanto ti sto dicendo.
Non è un'opinione di Kepler, è un dato di fatto sulle AI, su come funzionano le interazioni delle loro reti neurali. Se poi vogliamo affermare che la ricorsività non sia deleteria per l'elaborazione dei dati con questi strumenti, che hanno questo limite, beh ti invito a informarti meglio o ancora più accurato, a chiedere direttamente al supporto tecnico di una qualsiasi AI. Non mi metto a linkare perché basta una breve ricerca per verificare quanto ti sto dicendo.
Chiaro adesso?
Il bello è che ho pure postato il prompt di esempio e relativa (discutibile) risposta quando si genera questo fenomeno. |
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inviato il 11 Agosto 2026 ore 9:05
Caro Kepler, inizialmente sei intervenuto scrivendo:
“ L’IA altro non è che una serie enorme di funzioni che interagiscono su un determinato modello e restituiscono la risposta statisticamente più probabile, data una determinata base di dati. Ovviamente è un’estrema semplificazione e c’è un mondo dietro, ma il succo si può riassumere così „
Poi hai aggiunto:
“ Il punto è che più vai avanti con le chat, più informazioni dai e più questa è come se si confondesse con gli argomenti. Succede anche con la generazione delle immagini: inizialmente crea cose abbastanza in linea con il prompt, più richiedi modifiche meno modifiche apporta „
Io non sono entrato nel merito tecnico di reti neurali, inferenza e altri aspetti che posso intuire, ma che non conosco abbastanza da poter spiegare ad altri. Ho semplicemente ragionato sul problema che avevi posto, creando una simmetria con ciò che accade anche all’intelligenza umana.
Quando un ragionamento diventa complesso, parole e concetti da soli possono non bastare: servono schemi, lavagne, parole chiave o immagini capaci di tenere fermi alcuni riferimenti, affinché non si perda il filo. Più gli input sono numerosi, complessi o sottili, più diventa importante adottare un metodo che guidi il pensiero e le azioni.
Non bisogna però confondere la gestione del contesto all’interno di una chat con l’addestramento dell’IA. Il discorso sull’AI inbreeding che introduci adesso riguarda il secondo aspetto, mentre l’esempio dal quale siamo partiti riguardava il primo. Sono due problemi differenti.
Tornando quindi alla domanda iniziale, direi che interagire con un’IA è, per certi aspetti, più simile a sviluppare un ragionamento che a impartire comandi a una macchina tradizionale. Non perché l’IA pensi come noi, ma perché la qualità del risultato dipende dalla capacità di mantenere riferimenti, contesto e metodo lungo tutto il percorso. |
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inviato il 11 Agosto 2026 ore 9:54
Per la prima parte ti rispondo con la risposta di gemini;
"Sì, il fenomeno noto come "context bleed" o "prompt bleed" (talvolta definito impropriamente "bleeding" nelle chat) si verifica proprio durante le interazioni ripetute o prolungate con i chatbot."
Qui mi fermo perché è evidente che hai conoscenza nell gestione comunicativa con AI ma hai ben poche conoscenze sul back-end, discuterci sopra sarebbe (per ovvi motivi) deleterio e inconcludente.
Ti rispondo solo sulla tua considerazione finale:
Ergo, ha dei limiti strutturali. Quello che ho detto e che sto cercando di spiegare dal principio. Quindi tutta questa tiritera per cosa? |
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inviato il 11 Agosto 2026 ore 10:11
Kepler, la risposta di Gemini conferma esattamente ciò che ho scritto: nelle conversazioni lunghe le informazioni accumulate possono interferire tra loro e, proprio per questo, è utile adottare un metodo che mantenga fermi contesto e riferimenti.
Non dice invece che questo fenomeno coincida con l’“AI inbreeding” nell’addestramento dei modelli, che è il piano sul quale hai successivamente spostato la discussione.
Non ho mai sostenuto che l’IA non abbia limiti. Ho contestato la tua spiegazione del fenomeno e l’affermazione secondo cui sarebbe affidabile soltanto quando è “fresca”. Mi pare che le rispettive posizioni siano ormai sufficientemente chiare, quindi mi fermo anch’io qui. |
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inviato il 11 Agosto 2026 ore 10:18
...ma è affidabile solo quando è "fresca".
Tutti i workaround che si adottano per avere risposte più o meno affidabili servono a "rinfrescare" le informazioni su cui lavorare al momento |
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inviato il 11 Agosto 2026 ore 15:17
comunque tutto quello che volete, ma chiedere nel 2026 cos'è la IA e cosa fa e cosa può fare... |
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inviato il 11 Agosto 2026 ore 18:34
Ciao a tutti, premetto che non sono per nulla uno smanettone, anzi...; scatto quasi solamente in B/nero a pellicola, ma durante un trekking avevo solo il cell (di bassa qualità) ed ho scattato alcune foto, più per ricordo che per altro. Ora ne vorrei regalare una, stampata in formato 20x30, ma utilizzando il pessimo file sfornato dal cell potete immaginare il risultato (poca nitidezza e pixel a go-go). Ho provato a migliorarla con l'AI (per me oggetto sconosciuto) ed in effetti qualche miglioramento si vede. Purtroppo però quando la scarico mi ritorna a bassa risoluzione (1600 x 1067 e 96 DPI) per cui non adatta alla stampa. Ho chiesto alla stessa AI il motivo e mi ha risposto che è un limite del loro logaritmo.
C'è modo di risolvere? qualcuno mi può gentilmente aiutare? grazie in anticipo.
Ghess
ps: nel caso non ho problemi ad inviare la foto in JPG |
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inviato il 11 Agosto 2026 ore 21:18
Come può fare schifo per una 20x30 un file da minimo 12mpx? |
Che cosa ne pensi di questo argomento?
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