Una imagen generada por IA parte de una breve línea de texto y da como resultado una imagen que nunca antes había existido. En otras palabras, un programa transforma las palabras en píxeles. Además, lo hace en cuestión de segundos. Esta guía explica cómo funciona esta tecnología, en qué aspectos destaca y en cuáles aún presenta carencias.
¿Qué es una imagen generada por IA?
Una imagen generada por IA es una imagen creada por un modelo entrenado, y no por una cámara ni por un artista. Introduces una descripción, como «una bicicleta roja bajo la lluvia». A continuación, el modelo genera una nueva imagen que se corresponde con esas palabras.
El modelo no busca fotos en Internet. En su lugar, se basa en patrones aprendidos durante su entrenamiento. Por lo tanto, cada resultado se genera desde cero, aunque parezca familiar. Este concepto forma parte del ámbito más amplio de la IA generativa, que también abarca el texto, el audio y el vídeo.
Texto de entrada, píxeles de salida
La instrucción es tu única herramienta de control. Las instrucciones claras dan lugar a imágenes más nítidas. Por el contrario, las instrucciones vagas dejan al modelo en la incertidumbre. Por lo tanto, ligeros cambios en la formulación pueden producir escenas muy diferentes.
Cómo aprenden los modelos de IA generativa de imágenes
El entrenamiento comienza con enormes conjuntos de imágenes asociadas a leyendas. El modelo analiza qué palabras suelen corresponderse con qué formas, colores y estilos. En un primer momento, aprende asociaciones sencillas, como «cielo» y «azul». Posteriormente, aprende asociaciones más complejas, como el ambiente y el estilo.
La difusión en términos sencillos
La mayoría de las herramientas modernas utilizan un método denominado «difusión». Durante el entrenamiento, el sistema añade ruido aleatorio a una imagen hasta que solo queda ruido estático. A continuación, aprende a invertir el proceso, paso a paso. En otras palabras, se entrena para eliminar el ruido hasta que aparezca una imagen.
En el momento de la creación, el modelo parte de un ruido puro. Elimina un poco de ruido en cada paso, guiándose por tu instrucción. Tras decenas de pasos, surge una imagen nítida. Por lo tanto, una misma instrucción puede dar lugar a una imagen nueva en cada ejecución, ya que el ruido inicial cambia.
El papel del texto
Una parte independiente del sistema transforma tus palabras en números. Estos números sirven de guía en cada paso del proceso de limpieza. En nuestro artículo explicativo sobre los modelos base se abordan conceptos similares, en el que se muestra cómo un único modelo puede aprender a realizar numerosas tareas.
¿Por qué ha mejorado la calidad?
Las primeras herramientas producían formas borrosas y extrañas. Los modelos actuales son mucho más nítidos. La mejora de los datos de entrenamiento y el mayor tamaño de los modelos explican en gran medida este progreso. Además, los procesadores más rápidos permiten ejecutar las etapas de limpieza en cuestión de segundos. Como resultado, los resultados ahora se parecen a fotos reales.
La IA generativa para las empresas y la vida cotidiana
Estas herramientas se utilizan ahora para numerosas tareas. Los especialistas en marketing diseñan elementos visuales para sus campañas. Los profesores crean esquemas sencillos. Los diseñadores prueban diez maquetaciones antes de elegir una. Además, los equipos pequeños que no disponen de un presupuesto específico para diseño pueden producir elementos visuales de buena calidad.
Estas herramientas también facilitan el procesamiento de datos. Por ejemplo, los equipos pueden crear imágenes de entrenamiento cuando escasean las fotografías reales. Nuestra guía sobre los datos sintéticos generados por la IA explica este uso con más detalle. Del mismo modo, nuestro artículo sobre ChatGPT y la IA generativa muestra cómo funciona el aspecto textual de este campo.
La rapidez es la verdadera ventaja
La principal ventaja radica en la rapidez, no en la perfección. Un primer boceto solo lleva unos segundos. De este modo, los usuarios pueden explorar numerosas ideas antes de decidirse. Siempre es un ser humano quien toma la decisión final, y este paso es crucial. Los editores también corrigen manualmente los pequeños defectos, como contornos irregulares o colores que desentonan con la paleta de la marca.
Límites y riesgos de las imágenes generadas por la IA
Estos modelos cometen errores. Las manos pueden tener seis dedos. Los carteles pueden contener letras deformadas. Además, el modelo puede pasar por alto pequeños detalles en una descripción larga. Comprueba siempre una imagen antes de usarla.
Derechos de autor y divulgación
Aún quedan cuestiones jurídicas por resolver. Algunos conjuntos de datos de entrenamiento contienen obras de arte obtenidas sin una autorización clara. Por ello, los tribunales y los legisladores de varios países aún están definiendo las normas. Comprueba las condiciones de la licencia de una herramienta antes de utilizar sus resultados para un proyecto comercial.
Los sesgos constituyen otra fuente de preocupación. Los modelos aprenden a partir de imágenes de personas, por lo que pueden reproducir estereotipos. Por ejemplo, una instrucción que pida representar a «un médico» puede favorecer a un género frente al otro. Por lo tanto, los equipos deben verificar la imparcialidad de los resultados antes de publicarlos.
Imágenes engañosas
Las falsificaciones realistas pueden difundir información falsa. Por eso, muchas herramientas añaden marcas invisibles a sus resultados. Además, el Instituto Nacional de Estándares y Tecnología de EE. UU. (NIST) publica recomendaciones sobre una IA fiable que abordan estas preocupaciones. Nuestro artículo sobre las medidas de seguridad de la IA también explica cómo los desarrolladores pueden limitar los riesgos.
Cómo utilizar correctamente una IA generativa de imágenes
Instrucciones eficaces
Las palabras concretas son más eficaces que los términos generales. «Un escritorio de madera con una lámpara verde, una suave luz matutina» funciona mejor que «una habitación bonita». Las palabras que describen el estilo también ayudan, como «acuarela» o «ilustración plana». Además, puedes enumerar lo que hay que evitar, ya que muchas herramientas admiten instrucciones negativas. Guarda las instrucciones que funcionen bien. Reutilízalas después como plantillas para tus futuros proyectos.
Hay algunos hábitos adicionales que permiten mejorar los resultados. Describe el tema, el escenario y el estilo en ese orden. Añade la iluminación y el ángulo de toma si son importantes. A continuación, examina el resultado y perfecciona la instrucción paso a paso.
Una imagen generada por la IA funciona mejor como punto de partida. Acelera la generación de ideas, pero no sustituye al criterio propio. Sin embargo, con instrucciones claras y revisiones minuciosas, esta tecnología es una herramienta útil para todos aquellos que necesitan material visual rápidamente.