È importante sottolineare che questa è una guida tecnica. È stata scritta da un marketer, non da un fotografo o un designer.
Il direttore marketing è colui che fa due passi indietro per vedere come il tutto si armonizza: dalla parte finanziaria all'estetica, dai valori alla consistenza del marchio. In teoria, romanticamente, al netto delle distorsioni propagandistiche che creano un bisogno dove non esiste, distruggendo l'animo umano, il cliente paga i nostri servizi nel momento in cui ne ha bisogno e tutto ciò che facciamo deve essere finalizzato all'esperienza dell'utente nel momentum, cioè adatto allo stato di consapevolezza del suo bisogno in cui si trova in quel momento, per aiutarlo a scegliere noi perché abbiamo fatto del nostro meglio per risolvere il problema di cui ora è consapevole.
Ciò significa che il nostro obiettivo principale sarà esplorare le potenzialità, i limiti tecnici e le applicazioni pratiche e come usare l'AI per integrare i visual all'interno del percorso sopra descritto, piuttosto che dettagliare specifiche tecniche creative.
Acquisire la competenza della visione d'insieme è fondamentale nel mondo dell'AI, perché, mentre prima il mondo del lavoro si spostava da una scienza del marketing piuttosto grezza della rivoluzione industriale, fatta di comunicazione di massa in cui grafici, copywriter e tipografi la facevano da padrone, con internet si è arrivati all'iperpersonalizzazione e alla digitalizzazione, facendo diventare re della foresta gli specialisti come programmatori, grafici con Photoshop e media buyer, capaci di fare bene una sola cosa.
Oggi l'aria è cambiata e quei tecnici specialisti verranno in gran parte (diciamo il 99%) sostituiti dall'AI, gestita da chi ha una visione più globale ed è in grado di usare i vari tool di intelligenza artificiale per comporre il mosaico dell'esperienza utente, che cambierà totalmente."
Curare non creare. Imprevedibilità del prompt engineering nella generazione di immagini
Ci sono buone e cattive notizie quando ci avviciniamo alla generazione di immagini attraverso l'IA.
La cattiva notizia? Immagina la generazione di immagini come una macchina da corsa senza pilota. Mentre per i modelli di linguaggio esistono tecniche ben definite, studiate e validate attraverso paper scientifici, per la generazione di immagini non abbiamo quasi controllo e otteniamo risultati imprevedibili.
Questo cosa significa? Significa che"creare" con l'intelligenza artificiale non è esattamente la parola corretta.
Come evidenziato nella National Science Review del 2024, i modelli di diffusione (questa è la definizione tecnica dei modelli che generano immagini) hanno un funzionamento unico attraverso processi stocastici che rendono difficile prevedere con precisione l'output finale, richiedendo al designer di evolvere da creatore a curatore.
"Curare" la considero la parola più adatta , perché con i prompt cercheremo di generare una certa gestualità che è coerente con l'obiettivo che vogliamo raggiungere, questo non significa che non si possa fare arte. Perché il "patchwork" delle nostre scelte potrebbe considerarsi una storia unica e quindi arte, ma creare è tutt'altra cosa, è dare l'esatta forma di ciò che la nostra mente vede attraverso la tecnica. Ad oggi con l'AI non è possibile.
La buona notizia è che non siamo soli in questo viaggio. Una comunità vasta e appassionata condivide costantemente risultati, esperimenti e scoperte. Grazie a questo scambio di conoscenze, stiamo iniziando a vedere l'emergere di alcuni standard nel campo del prompt engineering. E in questa guida, ci concentreremo su alcune delle tecniche più consolidate e promettenti.
Scelta Creativa dei tool
Anzitutto, quale piattaforma usare per generare? Nel brief avrai già considerato requisiti che possono indirizzare la scelta. Ad esempio, Midjourney v7 è insuperabile per immagini artistiche di qualità "cinematografica", texture fotografiche iper-realistiche e una coerenza dei personaggi finalmente risolta grazie al nuovo sistema Omni Reference. Ma, sebbene migliorato, il controllo preciso del testo in Midjourney può ancora presentare qualche imprecisione su frasi lunghe. Ideogram 3.0, Nano Banana Pro o GPT Image 1.5, al contrario, sono stati progettato proprio per dominare anche questo aspetto, permettendo di ottenere scritte perfette e layout tipografici complessi dentro le immagini.
Se il tuo caso d’uso coinvolge logotipi, poster con slogan lunghi, o packaging con testo specifico, Ideogram 3.0 rimane la scelta ideale o complementare. È accessibile via web e offre piani che scalano in base alla velocità di generazione; integra funzioni avanzate come il Magic Fill e il controllo esadecimale delle palette colori.
Oltre a questi, il panorama degli strumenti Open Source è evoluto radicalmente. Ad esempio FLUX.2 è la nuova famiglia di modelli ha di fatto reso obsoleti i vecchi Stable Diffusion. La forza di FLUX.2 sta nella comprensione logica del prompt e nel fotorealismo "crudo", non patinato. Essendo a pesi aperti, la comunità ha sviluppato versioni quantizzate (GGUF) che permettono di farlo girare anche su GPU consumer, seppur con requisiti elevati. Di contro, richiede competenze tecniche per essere sfruttato al meglio tramite interfacce a nodi. Basti pensare che FLUX.2 può funzionare in locale su un PC con una RTX 5090 o 5080, garantendo privacy totale e zero costi di abbonamento mensile.
Un outsider fondamentale del 2026 è Wan 2.1, nato come modello video, viene usato impropriamente ma con successo incredibile per generare singoli frame statici dal look organico e cinematografico, superando spesso i modelli fotografici puri per gestione della luce.
Infine, va menzionato Adobe Firefly Image 5, integrato in Photoshop e Illustrator 2026. È l'unico pensato per un uso commerciale "safe" al 100% per le grandi aziende, addestrato su dataset puliti. Ora supporta la generazione nativa a 4 Megapixel e l'editing a livelli (Layered Editing), risultando indispensabile se il tuo flusso prevede post-produzione immediata.
Cloud Vs Local Vs Workflow
Brevemente e per chiarezza. I modelli cloud (come Midjourney v7 o Recraft V3) sono servizi online che generano immagini rapidamente senza bisogno di installazioni, ideali per chi cerca qualità elevata senza configurazioni tecniche.
I modelli locali (come FLUX.2, Wan, Image-z) girano su PC personali e offrono controllo completo, ma richiedono risorse hardware importanti (VRAM) e configurazione.
I workflow tools (come ComfyUI o SwarmUI) consentono di orchestrare più modelli e ottimizzare il processo, utili per utenti avanzati che vogliono combinare LLM e generazione immagini.
Ovviamente, usa il cloud per rapidità e facilità, locale per privacy e personalizzazione estrema, e workflow per massima flessibilità e controllo creativo.
Modelli Chiusi
Nelle seguenti tabelle ho riportato un elenco aggiornato al Q1 2026 delle piattaforme più utilizzate.
| Modello | Sviluppatore | Requisiti Hardware (Min/Rec) | Focus Operativo & Punti di Forza | Licenza & Diritti d'Uso (Cosa puoi fare) |
|---|---|---|---|---|
| GPT Image 1.5 | OpenAI | Cloud API Only | Massima aderenza al prompt, coerenza logica complessa, integrazione LLM. | Proprietaria (Commerciale via API).✅ Sì: Uso commerciale immediato. I diritti delle immagini sono tuoi.⚠️ Attenzione: Paghi a consumo/abbonamento. I tuoi dati potrebbero essere usati per il training (salvo opzioni Enterprise/Team privacy). Non puoi scaricare il modello. |
| Gemini 3 Pro Image | Cloud API Only | Fotorealismo estremo, reasoning integrato, ecosistema Google. | Proprietaria (Commerciale via API).✅ Sì: Totale integrazione commerciale. Copertura legale (indennizzo IP) per utenti Enterprise.❌ No: Nessun controllo locale. Se Google cambia le policy o l'API, il tuo workflow si blocca. | |
| FLUX.2 Max | Black Forest Labs | 24GB (FP8) / 48GB (FP16) | Il benchmark Open Weights. Dettaglio texture, controllo JSON, multi-reference. | Open Weights (Non-Commercial).✅ Sì: R&D interno, portfolio personale, bozze non pagate.❌ No: Vietato vendere output o usarli in campagne pubblicitarie senza una licenza Enterprise specifica. È una "trappola" per le agenzie: sembra gratis, ma per lavorare seriamente bisogna pagare BFL. |
| FLUX.2 Flex | Black Forest Labs | 16GB (FP8) / 24GB (FP16) | Bilanciamento ideale velocità/qualità per workflow iterativi. | Ibrida (API Commerciale / Pesi Limitati).✅ Sì: Uso commerciale consentito solo se usi la loro API a pagamento o se acquisti la licenza per l'hosting locale.💡 Consiglio: Usare l'API per la produzione finale, i pesi locali solo per i test. |
| Hunyuan Image 3.0 | Tencent | 80GB+ (Quant) / 3x80GB | Comprensione semantica "LLM-like", rendering testo CJK/Latino eccellente. | Apache 2.0 (Open Source Puro).✅ Sì: Totale libertà commerciale. Puoi installarlo sui server dell'agenzia, modificarlo e vendere i risultati senza royalties.⚠️ Ostacolo: La licenza è libera, ma l'hardware richiesto è costosissimo (Server-grade). |
| FLUX.2 Dev | Black Forest Labs | 16GB (FP8) / 24GB | Versione base per sviluppo, supporto LoRA esteso, ottima qualità. | Open Weights (Non-Commercial).✅ Sì: Sperimentazione, training di LoRA (addestramento stili), uso accademico.❌ No: Come per la versione Max, non è utilizzabile per lavori retribuiti senza accordi commerciali. |
| Qwen-Image-2512 | Alibaba | 24GB VRAM (Standard) | Realismo "anti-AI", texture naturali, rendering tipografico superiore. | Apache 2.0 (Open Source Puro).✅ Sì: La scelta sicura. Puoi generare poster, loghi e visual pubblicitari vendibili al 100%.🛡️ Sicurezza: Nessun costo nascosto, nessuna royalty dovuta ad Alibaba. Ideale per pipeline proprietarie. |
| Seedream 4.5 | ByteDance | Cloud API / Private | Estetica vibrante, forte sui soggetti umani e stile social/commerciale. | Proprietaria (Commerciale via API).✅ Sì: Ottimo per campagne social veloci (TikTok/IG).⚠️ Attenzione: Le policy sui contenuti (censura) sono spesso molto rigide. I dati passano per server proprietari (verifica compliance GDPR/Cina). |
Modelli Open Source/Open Weight
Per capire cosa installare, bisogna comprendere tre cambiamenti fondamentali avvenuti nel 2025-2026.
Open Source vs Open Weights.
Non tutti i modelli sono "Open Source" (codice e licenza liberi). Molti dei nuovi giganti, come FLUX.2 [dev], sono "Open Weights": puoi scaricarli, guardarci dentro e usarli gratis per scopi personali, ma richiedono una licenza commerciale per vendere le immagini o usarli in azienda. Modelli come Wan o Lumina, invece, mantengono licenze più permissive (Apache 2.0).
L'Architettura DiT (Diffusion Transformer)
La "vecchia guardia" (SDXL, SD1.5) usava un'architettura chiamata U-Net. I nuovi modelli (FLUX, Lumina, Wan) usano i Transformer, la stessa tecnologia di ChatGPT. Questo significa che "capiscono" il prompt molto meglio, scalano in modo più intelligente e gestiscono dettagli fini (come il testo o le dita) con una coerenza che le vecchie U-Net non potevano fisicamente raggiungere.
Il Muro della VRAM e la Quantizzazione
I modelli moderni sono enormi. Un vecchio SDXL pesava circa 6GB. Un FLUX.2 ne pesa oltre 30GB in formato originale. Per farli girare su schede video da "soli" 12GB o 16GB, è diventato essenziale l'uso della Quantizzazione (GGUF). Questa tecnica comprime il modello riducendo la precisione dei numeri (da 16-bit a 8 o 4-bit) con una perdita di qualità visiva quasi impercettibile, permettendoti di eseguire un'IA di livello cinematografico sul PC di casa.
| Modello | Licenza & Diritti d'Uso (Cosa puoi fare) | Pregi Principali (Focus Advertising) | Hardware Req. (Locale 2026) |
|---|---|---|---|
| FLUX.2 [dev] | Licenza Proprietaria (Non-Comm).✅ Sì: Ricerca interna, portfolio personale, test di pipeline, bozze non pagate.❌ No: Non puoi vendere le immagini generate, né usarle in campagne live o su social aziendali senza pagare la licenza Commerciale (o usare le API a pagamento). | Il "Fotografo" da Studio. Insuperabile per packshot di prodotto e ritratti realistici. La funzione Multi-Reference nativa permette di inserire 2-3 foto di un prodotto/testimonial e generarlo in pose diverse mantenendo l'identità perfetta (brand consistency) senza addestramenti lunghi. | Estremi. Richiede 24GB+ VRAM (RTX 3090/4090/5090) per la massima qualità. Usabile su 12-16GB solo scendendo a compromessi con GGUF (Q4/Q6). |
| Qwen-Image-2512 | Apache 2.0.✅ Sì: Uso commerciale libero. Puoi vendere i poster, usarli per cartellonistica mondiale e modificare il modello per creare un fine-tune proprietario della tua agenzia.🛡️ Sicurezza: Royalty-free per il cliente finale. | Il Grafico Pubblicitario. Attualmente il migliore modello open source per gestire il testo nelle immagini. Riesce a generare poster con slogan lunghi e layout complessi senza errori ortografici. Ideale per key-visual che richiedono scritte integrate e texture naturali. | Alti. Modello da 20B parametri. Richiede 24GB VRAM per girare fluido, ma scala bene su 16GB usando versioni quantizzate (Int8). |
| Wan 2.1 (Image Mode) | Apache 2.0.✅ Sì: Uso commerciale libero. Perfetto per spot video, B-roll, asset per motion graphics e moodboard vendibili al cliente.💡 Nota: Ottimo per case di produzione che vogliono integrare AI senza rischi legali. | Il Regista (Cinematografico). Nasce per i video ma genera still frame con una gestione della luce e del "motion blur" organico superiore ai modelli fotografici. Usalo per creare storyboard, moodboard emozionali o scatti "rubati" che non sembrino render 3D perfetti. | Alti. Modello da 14B parametri. Richiede 16GB-24GB VRAM. È pesante ma restituisce un'estetica unica impossibile da replicare con Flux. |
| Janus Pro 7B | MIT License.✅ Sì: La licenza più permissiva in assoluto. Puoi usare le immagini, modificare il codice del modello, integrarlo in un'app per i tuoi clienti e persino rivendere il software.🔧 Flessibilità: Massima libertà legale. | L'Assistente Tecnico. Modello "Unificato" che capisce e genera. La sua forza è analizzare un'immagine di riferimento (es. layout/schizzo) e seguirne la struttura logica meglio di chiunque altro. Perfetto per trasformare wireframe in immagini finite. | Medi. Gira su 12-16GB VRAM. Essendo ibrido, beneficia di molta RAM di sistema (64GB consigliati) per caricare la parte di comprensione visiva. |
| Z-Image-Turbo | Apache 2.0.✅ Sì: Uso commerciale libero. Ideale per generare enormi quantità di varianti da mostrare al cliente senza preoccuparsi di costi di licenza o API call.🚀 Produzione: Safe for work e business ready. | Per schizzi rapidi. Velocità pura. Genera immagini di alta qualità in soli 8 step. Fondamentale nelle fasi di brainstorming per generare 50 varianti di un concetto in pochi minuti e presentarle al cliente prima di passare al rendering finale. | Bassi. Molto efficiente (6B parametri). Gira su quasi tutte le GPU moderne consumer (8GB+) mantenendo una velocità produttiva. |
Per Freelancer e Agenzie.
Per la massima sicurezza legale a costo zero (hardware a parte), la scelta ricade su Qwen-Image-2512 (o Wan 2.1 e Janus Pro della tabella precedente). Sono licenze Apache 2.0/MIT, quindi l'output è vostro al 100%.
Il rischio "Flux". Noterai che tutta la famiglia FLUX.2 (eccetto eventuali versioni "Schnell" non listate qui) ha licenze restrittive sui pesi locali. Sono strumenti potenti, ma per un'agenzia che fattura, richiedono o un abbonamento API o l'acquisto di una licenza Enterprise per essere "in regola".
SaaS vs Locale. I modelli Cloud (GPT, Gemini, Seedream) risolvono il problema della licenza con il pagamento ("Pay to play"), ma tolgono il controllo sui dati e sul fine-tuning specifico per i brand dei clienti.
Tecnologie di Controllo Avanzato: Image-to-Image, Reference-to-Image e ControlNet
Se i modelli di diffusione sono il motore, le tecnologie di controllo sono il volante e i freni. Senza di esse, l'output è affidato al caso. Per integrare la visione strategica nell'esecuzione tecnica, devi padroneggiare, oltre al prompt, tre metodologie che vincolano il modello: Image-to-Image, Reference-to-Image e ControlNet.
Nel marketing, spesso, non partiamo da un foglio bianco. In molti casi abbiamo una foto del prodotto, un layout, uno schizzo o un testimonial specifico. Affidarsi solo al testo in questi casi è un suicidio operativo, l'AI "allucinerà" dettagli diversi ogni volta.
Nel 2026 i modelli non si limitano più a leggere: osservano. Uno scenario in cui, oltre a esercitare un controllo puntuale attraverso il prompt engineering, possiamo inserire i nostri prodotti, la nostra figura e intere scenografie all'interno della composizione.
Vediamo cosa possiamo fare con queste tecnologia
Image-to-Image (I2I)
L'Image-to-Image è la tecnica più “antica” ma ancora vitale. Prendi un'immagine esistente e chiedi all'AI di "sognarci sopra". L'AI cambia solo i dettagli fini (luce, texture), ma la struttura rimane identica. Si può usare per il restyling di un render 3D grezzo per farlo sembrare una foto o per aggiungere colori aziendali, così come trasformare uno schizzo a matita su un tovagliolo in una scena 4K.
Reference-to-Image
A differenza dell'I2I che mescola tutto, i nuovi modelli permettono di separare cosa copiare da un'immagine di riferimento. Ad esempo puoi aggiungere il tuo prodotto in una immagine.
Style Reference (Copiare il Look)
Hai trovato quell'immagine su Pinterest con la palette colori perfetta e quel mood "Dark Academia"? Non impazzire a descriverla a parole. L'AI ignorerà il soggetto ma applicherà violentemente lo stile (luci, colori, pennellata).
Structure Reference (Copiare la Composizione)
Hai deciso che il titolo deve stare in alto a destra e il prodotto in basso a sinistra? L'AI se ne frega del tuo testo... a meno che non usi una Structure Reference.
Character/Object Reference (Salvare l'Identità)
Il problema numero uno: "Il modello cambia faccia in ogni foto". Il modello permette di caricare più foto dello stesso soggetto (profilo, frontale, 3/4). Crea una "triangolazione" dell'identità solida. Scelta obbligata per testimonial reali o prodotti complessi.
Editing Logico e Inpainting
Hai l'immagine quasi perfetta, ma c'è un errore o vuoi cambiare un dettaglio specifico. Non rigenerare tutto!
Editing Logico Spaziale.
Qui entra in gioco GPT-Image 1.5. A differenza degli altri, lui capisce la logica. Se gli dici "Sposta il vaso a destra e metti il gatto dentro la scatola", lui lo fa. Gli altri modelli spesso fondono il gatto con la scatola. Usalo per composizioni complesse dove la posizione relativa degli oggetti è vitale.
Inpainting (Generative Fill)
Colora solo una parte dell'immagine (es. la testa). Nano Banana Pro (Google) e Adobe Firefly 5 sono i migliori qui perché capiscono il contesto (luce, ombre) meglio degli altri e fondono la modifica in modo invisibile.
Quale tecnica usare?
Non tutti i modelli "vedono" allo stesso modo. Ecco la tabella per scegliere lo strumento giusto in base al problema pubblicitario che devi risolvere.
| Il tuo problema (Obiettivo) | La Soluzione Tecnica | Tool Consigliato (2026) | Perché? |
|---|---|---|---|
| "Devo inserire il mio prodotto/testimonial senza deformarlo" | Multi-Reference | FLUX.2 [dev/pro] | È l'unico che accetta più foto di input per triangolare l'identità 3D del prodotto/volto. |
| "Ho uno schizzo/layout preciso da rispettare per il copy" | Structure Reference (ControlNet) | FLUX.2 | Rispetta le linee guida al pixel. Fondamentale per banner e layout rigidi. |
| "Voglio questo stile preciso/mood ma con il mio soggetto" | Style Reference | Midjourney v7 (--sref) | Imbattibile nel trasferire "atmosfere" e palette colori complesse. |
| "Devo creare un set di icone/grafiche coerenti per il brand" | Brand Style Anchor | Recraft V3 | L'unico nativo vettoriale che garantisce la coerenza del design system aziendale. |
| "L'immagine è complessa: devo spostare oggetti o cambiare logica" | Logical Editing | GPT-Image 1.5 | Capisce la semantica spaziale ("sopra", "sotto", "dentro") meglio di chiunque altro. |
| "Ho una foto statica ma la voglio più 'viva' ed emozionale" | Image-to-Video (1 frame) | Wan 2.1 | Dà quel look "cinematografico" e organico impossibile da ottenere con i generatori di foto standard. |
| "Devo correggere un dettaglio o cambiare un vestito al volo" | Inpainting / Reasoning | Nano Banana Pro | Capisce il contesto della foto ed esegue modifiche chirurgiche fotorealistiche. |
I workflow tool
I workflow tool rappresentano l'interfaccia di controllo tra l'utente e i modelli di intelligenza artificiale. Se i modelli (come FLUX o Wan) sono il "motore" grezzo, potente ma complesso, il workflow tool è il telaio, il cruscotto e la trasmissione che ti permettono di guidarlo. Non si limitano a generare un'immagine da un testo, ma gestiscono l'intera pipeline di elaborazione (caricamento del modello, applicazione di stili, decodifica, upscaling).
Nel 2026, la distinzione fondamentale è tra due filosofie:
Interfacce Lineari (es. Forge, Fooocus): nascondono la complessità tecnica dietro un pannello di controllo classico con slider e pulsanti. Sono ideali per chi vuole il risultato finale senza preoccuparsi del "come".
Interfacce Nodali (es. ComfyUI): scompongono il processo generativo in un diagramma di flusso visivo. Ogni operazione è un "nodo" collegato da cavi virtuali, un approccio modulare permette una flessibilità totale. Puoi creare pipeline ibride che usano un modello per la composizione e un altro per i dettagli, o gestire flussi video complessi, ottimizzando al massimo l'uso della memoria video (VRAM).
| Tool | Tipo Interfaccia | Pregi Principali | Target Utente | Hardware Consigliato 2026 |
|---|---|---|---|---|
| ComfyUI | A Nodi (Node-based) | Lo standard industriale del 2026. Supporta GGUF, FP8 e tutti i nuovi modelli (Flux, Wan) al day-one. Ottimizzazione VRAM imbattibile grazie alla gestione modulare. | Power User, Sviluppatori, chi vuole controllo al pixel. | NVIDIA RTX 3060 (12GB) minimo. RTX 5080/5090 raccomandata. |
| SwarmUI | Ibrida (WebUI + Backend Comfy) | Il successore spirituale di A1111. Interfaccia pulita ma con il motore di ComfyUI sotto il cofano. Gestisce più GPU in rete (cluster) e maschera la complessità dei nodi. | Utenti intermedi/avanzati che vogliono potenza senza il caos dei nodi. | Simile a ComfyUI, scala bene su più macchine. |
| WebUI Forge | Classica (A1111-like) | Fork ottimizzata per gestire FLUX e SDXL meglio dell'originale A1111 (ormai legacy). Interfaccia familiare per i veterani di Stable Diffusion. | Nostalgici di A1111, chi rifiuta i nodi. | Ottimizzato per GPU NVIDIA serie 30/40/50. 12GB+ VRAM. |
| Fooocus | Minimalista | "Midjourney in locale". Nasconde totalmente la complessità tecnica. Ottimo per belle immagini con prompt semplici usando modelli distillati. | Principianti assoluti, focus sul risultato rapido. | Molto leggero, gira anche su 8GB VRAM. |
Nota Hardware 2026: Con l'arrivo della serie NVIDIA GeForce RTX 50, la RTX 5090 (32GB) è la scheda regina per l'AI locale. La RTX 5060 Ti (16GB) si conferma il "best buy" entry-level per chi vuole caricare modelli GGUF pesanti senza spendere una fortuna. I 12GB sono ormai considerati il minimo sindacale per lavorare con i modelli del 2026.
Il flusso di lavoro per la creazione di immagini pubblicitarie (Overview)
Perché questo flusso di lavoro è ancora la tua assicurazione sulla vita
Arrivati a questo punto, potresti pensare: "Pietro, ma se posso prendere una foto, trascinarla dentro e dirgli 'fammi questo', a cosa serve ancora tutto il resto? A cosa serve il brief, la ricerca concettuale o sapere la differenza tra una luce Rembrant e una Butterfly?"
La risposta brutale è
A non diventare una fotocopiatrice.
Le tecniche di Reference e Image-to-Image sono potenti, ma sono moltiplicatori, non sostituti della strategia. Se moltiplichi per zero (un'idea mediocre), ottieni sempre zero, solo in 4K.
Ecco perché il processo in 4 Fasi descritto sotto è l'unica cosa che ti salverà quando questi tool diventeranno commodity accessibili a tutti (cioè: domani mattina).
Una pipeline ben definita aiuta a mantenere coerenza e qualità quando si creano immagini AI per un progetto aziendale.
Ecco le fasi principali del flusso di lavoro che approfondiremo:
Kickoff – Definizione del brief creativo e requisiti tecnici (es. formato, dimensioni); impostazione degli obiettivi e della visione iniziale.
Ricerca visiva – Raccolta di ispirazioni tramite mood board, immagini di riferimento e prompt, esplorazione di community online e database di immagini AI.
Produzione con AI – Sviluppo pratico delle immagini attraverso la scelta del modello più adatto usando prompt avanzati strutturati (soggetto, composizione, mood, luce, ecc.), eventualmente con l’ausilio di modelli linguistici (LLM) per ottimizzare i prompt, inpainting per le modifiche dell'immagini.
Distribuzione – Rifinitura finale e adattamento delle immagini generate ai vari utilizzi: outpainting per estendere o ri-inquadrare un’immagine, upscale per aumentarne la risoluzione, esportazione nei formati corretti e compatibili con le diverse piattaforme di destinazione.
Queste fasi garantiscono un approccio organizzato: dal concepire l’idea iniziale fino ad ottenere output utilizzabili in contesti reali (siti web, social media, presentazioni, materiali di marketing, ecc.). Nei prossimi capitoli passeremo in rassegna ciascuna fase in dettaglio, con consigli pratici ed esempi.
Fase 1 - Kickoff (avvio del progetto)
La fase di Kickoff consiste nel raccogliere e definire tutti gli elementi di partenza del progetto di creazione immagini. In pratica è il momento in cui si prepara un brief chiaro per l’AI, analogo a come si farebbe con un grafico o un fotografo umano. Una regola importante è: immagina di commissionare un lavoro a un artista in carne e ossa. Dovresti spiegargli cosa vuoi ottenere in maniera precisa, fornendo anche esempi visivi se li hai. Allo stesso modo, quando “parli” a un modello AI conviene descrivere ciò che vuoi creare come lo descriveresti a un designer, eventualmente mostrando schizzi o immagini di esempio
Elementi fondamentali di un brief: definisci innanzitutto l’obiettivo dell’immagine (cosa deve comunicare o rappresentare) e il contesto d’uso (es. un banner per sito web 16:9, un post quadrato per Instagram, una copertina per report stampato, ecc.). Specifica il tono e stile visivo desiderato in linea con il brand o il messaggio (es. realistico vs. illustrativo, futuristico vs. vintage, minimale vs. dettagliato). Elenca poi eventuali riferimenti visivi: ad esempio,
“vorremmo qualcosa ispirato alle illustrazioni di Alice nel Paese delle Meraviglie”
oppure
“lo stile deve ricordare una fotografia di moda anni ’90”.
Può essere utile includere nel brief immagini di riferimento reali o generate in precedenza, come guida per il risultato atteso.
Requisiti tecnici e formati: un buon brief non trascura i dettagli tecnici sull’output richiesto. Assicurati di indicare le dimensioni o il ratio (rapporto di aspetto) dell’immagine finale. Ad esempio, se ti serve un’immagine orizzontale 16:9 per un video o una presentazione, dovrai generarla con quelle proporzioni per evitare ritagli indesiderati. La maggior parte dei tool consente di specificare il ratio.
Di seguito alcuni ratio comuni e il loro impiego tipico, con questi formati sei in grado di comprire quasi tutti i casi:
1:1 – Formato quadrato (es. post Instagram).
16:9 – Formato panoramico ampio, standard per video HD e banner orizzontali.
9:16 – Formato verticale, usato per story e contenuti mobile a tutto schermo.
4:3 – Formato leggermente rettangolare, tradizionale per fotografie e presentazioni.
2:3 – Formato verticale usato in stampe fotografiche (es. formati poster).
Mi rendo conto che non è assolutamente facile, soprattutto se non hai centinaia di brief compilati in anni di esperienza e così ho creato un prompt che ti aiuta nel processo creativo.
In alternativa, ho sviluppato Design Team un tool specializzato in immagini pubblicitaire che fa da solo, in autonomia, attraverso una rete di agenti AI, tutto quello che che leggerai i questa guida. Con un solo click.
Copia ed incolla il prompt nel LLM che usi di solito, se scegli un modello "Reasoning" tipo Deep Seek R1 o O3-mini, funziona meglio:
Mettiamo subito alla prova prompt e flusso di lavoro per creare un banner per una campagna social per un hotel a Venezia.
Il brief
Ricapitolando: devo decidere cosa voglio ottenere. Quali elementi vorrei inserire, quale dovrà essere la gerarchia delle informazioni, cioè cosa voglio che l'utente veda prima, cosa deve esserci scritto e quanto spazio deve occupare. Quale azione dovrebbe compiere l'utente, i colori, i contrasti, quale tipo di font usare.
Facciamolo creando una campagna pubblicitaria per ipotetico hotel boutique a Venezia che vogliono vendere dei pacchetti romantici per coppie.
Creative Brief: immagini Pubblicitarie Boutique Hotel Venezia (Gemini 2.5 Flash)
Abbiamo un brief, abbiamo ottenuto un'ottima guida e è tempo di trovare qualche spunto per la nostra campagna
Fase 2 - Ricerca
Prima di lanciarsi a scrivere prompt a caso, è fondamentale dedicare tempo alla ricerca visiva e concettuale. Questa fase aiuta a chiarire la direzione artistica e ad arricchire il brief con suggestioni concrete. Gli strumenti principali sono i classici del mondo creativo: reference imagery e mood board.
La mood board. Immagini reali e database immagini generate da altri
Prima di lanciarsi a scrivere prompt a caso, è fondamentale dedicare tempo alla ricerca visiva e concettuale. Questa fase aiuta a chiarire la direzione artistica e ad arricchire il brief con suggestioni concrete. Gli strumenti principali sono i classici del mondo creativo: reference imagery e mood board.
Mood board: è una raccolta di elementi visivi – immagini, schizzi, colori, magari parole chiave – assemblati per evocare l’atmosfera o lo stile desiderato. In pratica, un collage che comunica a colpo d’occhio l’idea estetica di un progetto.
Nel nostro contesto, creare un moodboard all’inizio ti aiuta a restare coerente: puoi includere immagini trovate sul web o nel portfolio aziendale che rappresentano il tono giusto per le immagini AI che vuoi ottenere. Ad esempio, per una campagna invernale potresti raccogliere foto di paesaggi innevati, grafiche natalizie vintage, illustrazioni con colori freddi e così via. Il mood board servirà da stella polare stilistica ogni volta che valuterai i risultati generati.
Immagini di riferimento: oltre al moodboard generale, conviene identificare immagini specifiche come reference per dettagli particolari. Ad esempio, diciamo che vuoi generare il render di un nuovo prodotto: potresti prendere come riferimento l’illuminazione di una foto professionale esistente, o la posa di un modello in un certo scatto, o ancora lo stile di tratto di un’illustrazione famosa.
Queste reference possono essere utilizzate sia umanamente (cioè, guardandole per poi descriverle nel prompt: “illuminazione drammatica come in Blade Runner” sia in modo diretto tramite AI. Molti generatori infatti permettono di fornire in input un’immagine oltre al testo (tecnica image-to-image): ad esempio Midjourney consente di anteporre un URL di immagine al prompt testuale, influenzando la composizione in base a quella; altri strumenti come Stable Diffusion offrono controlli avanzati (ControlNet, ecc.) per vincolare la generazione a somigliare a un’immagine data.
Puoi anche sfruttare tool dedicati: ad esempio, il CLIP Interrogator su HuggingFace è un modello che dato un tuo input visivo ti genera un possibile prompt descrittivo, utile per capire quali parole chiave usare per ottenere qualcosa di simile con un modello testuale.
Community e database AI: una miniera d’oro di ispirazione sono le community online di AI art. Unendoti a forum e server Discord popolati da creatori, puoi vedere ciò che altri stanno facendo, imparare trucchi e trarre idee. Per esempio, il Discord ufficiale di Midjourney è un ottimo posto dove sfogliare migliaia di immagini generate ogni giorno e leggere i prompt che le hanno create (a meno che gli utenti li tengano privati).
Oltre alle community interattive, esistono gallerie di prompt e banche di immagini AI già pronte. Questo è estremamente utile: analizzando i prompt altrui impari nuove parole chiave e strutture. Ad esempio, potresti scoprire che immagini che ti piacciono usano termini come “cinematic lighting” o “ultra-detailed, 8k”. Annotali! Un consiglio è crearsi un piccolo database personale di prompt interessanti trovati online: puoi salvarli in un documento, magari organizzati per categoria (es. prompt per ritratti, prompt per paesaggi fantasy, ecc.), così da poterli adattare alle tue esigenze. Interpretare i prompt di altri utenti è un esercizio formativo: prendi un prompt complesso e scomponilo, cerca di capire il ruolo di ogni frammento (c’è la parte sul soggetto, poi forse uno stile artistico, poi parametri tecnici). Con la pratica, inizierai a riconoscere pattern comuni ed efficaci.
Modelli Vision
Per interpretare meglio la tua moodboard e le parole chiave necessarie per identificare meglio lo stile, puoi usare i modelli vision. In pratica le AI che "vedono".
I Modelli Vision sono intelligenze artificiali specializzate nell'analisi e interpretazione di informazioni visive che includono, tra le altre, la capacità di classificare immagini e generare descrizioni testuali.
Per estrarre la "referenza estetica" da un'immagine, si usano modelli o strumenti specifici (spesso basati su CLIP, come i "CLIP Interrogators", o modelli come Llava/BLIP capaci di descrizioni dettagliate). Analizzano l'immagine e generano una descrizione testuale che include elementi stilistici: tipo di arte (es. "acquerello", "fotorealismo"), stile di un artista (es. "stile Van Gogh"), illuminazione (es. "illuminazione cinematografica"), mood, tecnica, ecc.
Poi, come dicevo, puoi usare la descrizione testuale (parole chiave, frasi) viene poi inserita nel prompt di un modello di generazione immagini, aggiungendo i termini descrittivi al soggetto desiderato (es. "un gatto che dorme, stile acquerello pastello, illuminazione soffusa"), guidando il generatore nel creare una nuova immagine che catturi l'estetica della referenza originale.
Lo vediamo nello specifico nella prossima fase, intanto un bel prompt per l'analisi delle immagini per i nostri scopi:
Brief Visuale
Ed ecco il risultato della nostra ricerca, che useremo nella fase di produzione:
Fase 3 - Produzione
Siamo giunti al cuore della guida: la produzione delle immagini.
Per questo test ho scelto lo stato dell'arte del gennaio 2026. Per scoprire quali sono i modelli più graditi dai pro, puoi consultare LMArena https://lmarena.ai/leaderboard
I protagonisti, in questo caso, sono: seedream v4.5, flux-2-pro, nano-banana-pro e Reve. Menzione d'onore per Midjourney: ancora rilevante ma in fase calante, motivo per cui ho voluto dare una ventata di freschezza alla guida. C'è una new entry di qualità, GPT Image 1.5 di OpenAI, ma non mi convince la gestione delle immagini pubblicitarie, rendendolo di conseguenza poco pertinente per questa trattazione.
Mettendo in pratica quanto pianificato. Il processo si divide in alcuni sottopassi chiave: scegliere il tool e i parametri adeguati, scrivere i prompt (partendo da uno semplice e poi raffinando), eventualmente sfruttare modelli linguistici per migliorarli, e infine generare e iterare finché non si ottiene un risultato soddisfacente.
Come abbiamo visto, ci sono tante opzioni. Ho scelto di proporre questi due strumenti per la semplicità di utilizzo, la qualità del risultato e perché le differenze che li contraddistinguono danno bene l'idea del concetto di strumento come scelta creativa.
È fondamentale sottolineare che ogni modello reagisce ai prompt in modo diverso e, di conseguenza, necessita di specifici aggiustamenti. Questo dettaglio aggiunge un ulteriore livello di complessità, ma anche di fascino, al nostro viaggio nella generazione di immagini basata su IA.
Come dicevo all'inizio, quando le immagini non si creano si scelgono, o meglio, si dà un indirizzo e poi sceglie quale è più adatta. Come si sceglie? Si devono conosce le basi della pubblicità e dei visual. Cercherò attraverso i prompt di integrare anche tutta la conoscenza teorica che si deve avere per poter scegliere bene
Basic Prompts
Iniziamo dai prompt di base che lasciano massima libertà al modello di generare in modo probabilistico l'immagine, fino ad arrivare ad un controllo più granulare
Basic Prompts (o altrimenti chiamati ZeroShot) = Affidiamoci al caso
I Basic Prompts sono semplici e diretti e forniscono una direzione generale all'IA su cosa si desidera visualizzare.
Per questa guida voglio fare un esercizio e creare una campagna per un hotel a Venezia. Mi serve un'immagine:
Sono belle, ma non hanno nulla che mi aiuti a vincere la guerra dell'attenzione: devo trovare un modo per risuonare con le necessità di chi in quel momento stava pensando a Venezia, ad una vacanza o a qualcosa che potrebbe fargli "rizzare le antenne".
La conoscete la genesi di Berlusconi imprenditore (almeno ciò che ci ha raccontato)? Quando cercava di vendere gli appartamenti li arredava, così che chi li visitava potesse immediatamente immedesimarsi e visualizzare se stessi in quella situazione.
Il cervello umano elabora le immagini in modo incredibilmente più rapido rispetto al testo. La velocità di processamento delle immagini è fino a 60.000 volte superiore al testo; il cervello categorizza scene visive in 100-150 millisecondi.
Questo accade perché le informazioni visive vengono processate quasi istantaneamente e in parallelo dalla nostra corteccia visiva, un'abilità affinata dall'evoluzione. Al contrario, la lettura del testo richiede una decodifica sequenziale (lettere, parole, significato) che è intrinsecamente più lenta.
Di conseguenza, il messaggio di un'immagine viene colto in modo molto più immediato.
Studi come quelli di Simon Thorpe (ad esempio, Thorpe, Fize & Marlot, 1996 su Nature) hanno dimostrato che il cervello può processare e categorizzare scene visive complesse in tempi brevissimi (nell'ordine dei 100-150 millisecondi).
National Science Review (2024) - Diffusion Models and Stochastic Image Generation; Thorpe, Fize & Marlot (1996) 'Speed of processing in the human visual system', Nature.
Come facciamo a trovare l'immagine giusta? Dobbiamo progettarla ed estraendo la competenza dai modelli di linguaggio. Ogni progetto che si rispetti inizia con un brief; abbiamo già visto nella fase 1 come creare un brief e ho eseguito esattamente quelle istruzioni per creare la mia campagna per l'hotel di Venezia.
Structured Prompts
Gli Structured Prompts sono più complessi e possono includere ulteriori dettagli o parametri specifici. Questi prompt sono utili quando si desidera una maggiore specificità nell'output. Un esempio di Advanced Prompt potrebbe essere:
Mentre i Basic Prompts danno all'IA una certa libertà interpretativa, gli Structured Prompts tendono a limitare questa libertà per produrre risultati più vicini alla visione desiderata.
Advanced Prompt
Prompt per le immagini, più competenza che arte o scienza
Come ben sappiamo, i prompt sono il principale mezzo di comunicazione con l'IA. Forniscono istruzioni da elaborare e si ottiene l’elaborazione richiesta, in questo caso un'immagine, ma avere le pentole di Cracco, non fa di te Cracco. Un prompt ben scritto può fare la differenza tra un'immagine bella ed un’immagine che ha senso. Dove sta la differenza? Nella competenza.
Più avanti nella lezione vedrai cosa intendo concretamente.
Iniziamo alcuni capisaldi.
Sii specifico: Più dettagli fornisci, più l'IA ha indicazioni su cosa generare, ma rimanendo sintetico/a, cercando di evitare parole di contorno.
Facciamo un esempio pratico.
Midjourney fornisce un tool per capire quali token considera e che peso gli conferisce nella creazione delle immagini.
Ad esempio, se proviamo ad inserire un po' di parole nel prompt che abbiamo ottenuto dal modello vision nella fase di ricerca:
Otteniamo
Se interroghiamo l’AI con il tool di Midjourney su come interpreta il prompt (comando /shorter) scopriamo che la maggior parte delle parole (token) non hanno nessuna influenza sulle capacità del tool
Eliminando le parole "inutili" possiamo scrivere:
si ottiene un’immagine simile con un mood simile con molte meno parole, ovviamente, zero controllo, zero charme. Andiamo avanti.
Ho scoperto durante i miei esperimenti alcune buone pratiche:
Sperimenta con sinonimi: a volte, piccoli cambiamenti nel linguaggio possono produrre risultati significativamente diversi.
Considera l'ordine delle parole: L'ordine in cui posizioni le parole nel prompt può influenzare l'output.
Feedback loop: dopo aver generato un'immagine, utilizza le informazioni raccolte per rifinire e migliorare i prompt successivi.
Sperimentazione e Osservazione: uno dei modi migliori per trovare il prompt corretto è sperimentare. Genera diverse immagini utilizzando variazioni di un prompt e osserva come piccole modifiche possono influenzare l'output.
Prompt Hacking
Trash in, trash out.
Come anticipato, per ottenere immagini di senso, devi conoscere la materia.
Non è come partire da un foglio bianco e dipingere ciò che vuoi, o andare in giro con una fotocamera e scattare una foto a caso. Qualunque prompt darai alla macchina, otterrai un'immagine; ma per avere l'immagine che desideri, da contestualizzare all'interno di una campagna, devi conoscere diversi aspetti.
Se vuoi creare fotografie, devi conoscere le luci, gli autori, gli angoli, le fotocamere, le lenti ecc. Se si tratta di un dipinto o un'illustrazione, devi essere a conoscenza delle tecniche pittoriche, dei movimenti artistici, degli artisti, ecc. Ora vedremo in cosa si traduce tutto ciò.
Creazione di immagini fotorealistiche
Una delle applicazioni più affascinanti degli strumenti di generazione di immagini basati sull'IA è la capacità di produrre immagini che appaiono incredibilmente realistiche. Questa capacità ha un potenziale enorme nel contesto del marketing, dove l'autenticità e il dettaglio possono avere un forte impatto sul pubblico.
Analizziamo il prompt:
Soggetto: a couple in their 30s
Composizione: in a gondola
Referenza estetica: spring 1980
Mood: happiness
Luce: direct Sunlight
Inquadratura: Wide Shot
Attrezzatura: Minolta X-570, Kodak Professional Portra 400 Film, Kiron 75-150mm f/3.8 lens
Quindi il template sarà:
[Soggetto], [Composizione],[referenza estetica],[mood], [Luce], [Inquadratura], [Attrezzature]
Proviamo a cambiare solo alcuni elementi e vediamo come cambia. In questo esercizio stiamo cercando un'estetica più elegante cambiando il "mood".
Il prompt potrebbe cambiare in questo modo:
Cambiando solo il mood [charmed] e la luce [moody light], abbiamo ottenuto tutt’altra atmosfera.
Incorporare artisti nei prompt
Una scorciatoia per ottenere un determinato effetto potrebbe essere ispirarsi ad determinati fotografi. Se questo è rubare o ispirare, lascio a voi la valutazione dopo aver osservato questo esperimento.
Per avvicinarci all'effetto finale che vogliamo ottenere, scegliamo l'artista consigliato nel brief: Annie Leibovitz.
Annie Leibovitz è una fotografa ritrattista americana meglio conosciuta per i suoi ritratti, in particolare di celebrità, che spesso ritraggono i soggetti in ambientazioni e pose intime (wikipedia).
Questo è un suo scatto fashion.
Credit: https://www.manamediagroup.com/nike-annie-leibovitz
Come abbiamo visto fino a questo momento, più restringiamo il campo e relativamente maggiore è il controllo. Ora abbiamo due possibilità: copiare o inspirarci.
aggiungiamo un pezzo al nostro template di prompt
[Soggetto], [Composizione],[referenza estetica],[mood], [Luce], [Inquadratura], [Attrezzature], [artista o stile artistico]
Se vogliamo copiare la sua creativita e lasciare alla macchina fare da sola, allora torniamo al basic prompt ZeroShot così:
Benvenuti nel mondo del fashion. Ora proviamo a inspirarci e dare noi il mood attraverso l'uso delle lenti e le referenze estetiche.
aggiungiamo un pezzo al nostro template di prompt [artista o stile artistico]
[Soggetto], [Composizione],[referenza estetica],[mood], [Luce], [Inquadratura], [Attrezzature], [artista o stile artistico]
Immediatamente ci troviamo proiettati una estetica fashion grazie all'artista citato, ma con il mood che abbiamo definito all'inizio e dato dalla referenza estetica (Spring 1980), l'uso delle luci e dell'attrezzatura, rendendola molto meno un'immagine "da studio".
Cosa personalmente ho concluso da questo esperimente è che si possono usare artisti, non tanto per “rubare” lo stile, ma per riuscire contestualizzare meglio gli ambienti e rappresentare meglio usi e costumi e gestualità.
Come poche modifiche dovute ad una competenza specifica, siamo passati da un'immagine poco evocativa da "foto di famiglia" ad uno scatto emozionalmente più intenso.
È abbastanza per vincere la guerra dell'attenzione? Non credo.
Proviamo a cambiare il soggetto come da brief:
Idea Visiva: immagini suggestive che evocano intimità e segretezza. Esempio chiave: la suggestione di una gondola che scivola silenziosa vista da una finestra socchiusa dell'hotel. Focus su atmosfera, dettagli, giochi di luce e ombra, suggerire più che mostrare apertamente.
Abbiamo ottenuto la nostra composizione, inizia tutto ad avere un senso, una suggestione, gestualità.
Andiamo oltre aggiungendo tutte le referenze che abbiamo trovato nel fase 1 di kick off e nella fase 2 di ricerca mantenendo al nostra struttura di prompt:
Rullo di tamburi...
Direi che abbiamo raggiunto un risultato più che dignitoso, ovviamente non è perfetto al 100%, non è Venezia, l'hotel rappresentato non esiste e quindi uno shooting professionale e vero sarebbe meglio, ma non è sempre possibile.
Inoltre potrai notare molti errori nelle generazioni, questo è perchè non ho voluto fare cherry picking e iterazione, perchè volevo mostrare il limiti e le potenzialità attuale dei modelli nel 2026, mentre il flusso di lavoro può rimanere lo stesso per i prossimi 5 anni o più, mentre i modelli cambieranno sempre.
Questo flusso di lavoro ho voluto mostra gli elementi necessari per arrivare ad un risultato "sotto controllo" e ben curato.
Nota bene: l'AI è meglio usarla per rappresentare qualcosa che non esiste e non è mai esistito, rappresentazioni di scenari ed emozioni.
Gli stili artistici
Cosi come per le fotografie, i modelli, hanno la capacità di produrre immagini in specifici stili artistici . Questa versatilità permette non solo di esplorare e ricreare stili tradizionali, ma anche di mescolarli o di creare fusioni completamente nuove.
Esempi di prompt per stili artistici
Mantieniamo il nostro esempio iniziale ma questa volta diamogli uno stile pittorico tipo l’impressionismo, sostituendo l'artista ed eliminando tutto ciò che è correlato alla fotografia:
Referenze Estetiche
In pubblicità, le referenze estetiche sono insiemi definiti di caratteristiche visive – come colori, luci, composizioni, texture – che evocano uno stile, un mood o un'atmosfera specifici. Funzionano come un linguaggio visivo codificato, particolarmente utile oggi con l'Intelligenza Artificiale: i termini che descrivono queste estetiche vengono inseriti direttamente nei prompt per guidare l'IA a generare immagini con quel preciso look and feel.
Il loro potere sta nella capacità di richiamare istantaneamente un periodo storico, suggerire una tipologia di prodotto o servizio (come nell'esempio "Abstract Tech", dove parole chiave come "linee luminose" e "design futuristici" nel prompt generano immagini adatte a prodotti tecnologici o contesti sci-fi), oppure creare un'immagine che risuoni con un pubblico specifico (ad esempio, un prompt con riferimenti "minimalisti" per un target che apprezza l'eleganza sobria). In sostanza, usare le giuste referenze estetiche nel prompt permette di creare immagini che comunicano in modo efficace il contesto desiderato.
Qui sotto alcuni esempi per sperimentare.
Fase 4 - Distribuzione
Outpainting
L'outpainting è una tecnica utilizzata nell'ambito dell'IA generativa per estendere un'immagine oltre i suoi bordi originali, aggiungendo contenuto coerente con la scena esistente. In pratica, l'intelligenza artificiale analizza i pixel, lo stile e la composizione vicino ai margini dell'immagine fornita e "immagina" come continuare la scena nello spazio vuoto circostante che viene definito dall'utente. Funziona fornendo all'IA l'immagine di partenza e indicando l'area da "riempire" all'esterno. Questo è particolarmente utile per creare diverse versioni o formati della stessa immagine: si può partire da un formato più piccolo e dettagliato (ad esempio, un 1:1 quadrato) e usare l'outpainting per espanderlo progressivamente (ad esempio a 16:9 per un banner o 9:16 per una story), aggiungendo sfondo o contesto in modo armonioso senza dover generare un'immagine completamente nuova per ogni formato.
Upscale
L'upscale si riferisce al processo di aumento della risoluzione di un'immagine (cioè il numero di pixel che la compongono) utilizzando algoritmi di intelligenza artificiale. A differenza dei metodi tradizionali che semplicemente ingrandiscono i pixel esistenti risultando spesso in immagini sfocate o pixellate, gli strumenti di upscale AI sono addestrati su milioni di immagini per imparare a riconoscere pattern, forme e texture. Quando ingrandiscono un'immagine a bassa risoluzione, non si limitano a duplicare i pixel, ma aggiungono dettagli plausibili e ricostruiscono le informazioni mancanti, cercando di "indovinare" come apparirebbe l'immagine se fosse stata originariamente creata ad alta risoluzione. Il risultato è un'immagine più grande, più nitida e dettagliata, adatta per la stampa o per schermi ad alta definizione.
E con questo abbiamo finito il nostro workflow. Seguiranno altre guide complementari a questa per "hackerare" ulteriormente i tuoi prompt.
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