¿Cómo funciona la generación de imágenes por IA? El arte de la IA explicado

¿Recuerdas cuando el generador de imágenes de la IA de DALL-E pasó a ser accesible para todos en 2021?

Al año siguiente, Forbes estimó que más de 1,5 millones de usuarios creaban dos millones de imágenes al día con DALL-E. 

Lo más probable es que, si has probado el arte generado por IA, DALL-E también haya sido tu primera parada.

Pero aquellos primeros días en los que la IA sólo se utilizaba por diversión han quedado atrás. Hoy en día, las imágenes generadas por IA se utilizan con fines comerciales. 

A Estudio de marzo de 2023 descubrió que 36% de los profesionales del marketing utilizan ahora la IA para crear elementos visuales para sitios web, mientras que 39% la utilizan para el contenido de las redes sociales. 

Sin embargo, aunque muchos abrazan el potencial creativo de la IA, pocos comprenden realmente cómo funciona entre bastidores la generación de imágenes mediante IA. 

¿Cómo pasa un modelo de inteligencia artificial de analizar millones de imágenes a producir una imagen totalmente nueva y nunca vista a partir de un simple texto? 

Eso es exactamente lo que te voy a explicar en esta guía. Vamos a cubrir lo que es la generación de imágenes de IA, cómo funciona, lo que los modelos de IA están detrás de las escenas, y mucho más.

Así que empecemos.

¿Qué es la generación de imágenes por IA?

La generación de imágenes mediante IA es el proceso de utilizar modelos de inteligencia artificial para crear imágenes desde cero. 

Basta con dar unas líneas de texto a un generador de imágenes de inteligencia artificial y un algoritmo entrenado con un conjunto de datos de imágenes absurdamente grande crea una imagen en cuestión de segundos.

El proceso no requiere pinceles ni cámaras.

El algo ha sido entrenado en toneladas de pinturas, fotos y obras de arte digitales de todos los ámbitos de la vida existentes y ahora puede producir algo completamente nuevo basándose en tus instrucciones.

Por completamente nuevo me refiero a cualquier cosa que se le ocurra a una mente humana, ya sea real o irreal, existente o inexistente. 

Por ejemplo, pida "una ciudad ciberpunk al atardecer", y la IA creará una imagen nunca vista que coincida con su descripción.

Y no, la IA no tomará una fotografía preexistente ni copiará otra obra de arte. Cada vez genera algo totalmente único.

Pero, ¿cómo resultan las imágenes?

Las imágenes son a veces impresionantes. A veces desternillantes. (¿Alguna vez has pedido a una IA que genere manos humanas? Buena suerte). 

Las escenas complejas con interacciones precisas entre objetos pueden confundir a veces a la IA, provocando fallos visuales que parecen propios de una realidad alternativa.

Sin embargo, los modelos más recientes han demostrado una gran mejora en el dibujo de manos, pies y otros detalles intrincados.

Algunos de los principales generadores de imágenes AI son:

• DALL-E
• Difusión estable
• A mitad de viaje 
• Craiyon

Cada una de ellas tiene sus propios puntos fuertes. A algunos se les da bien el fotorrealismo, mientras que a otros se les da mejor el arte estilizado.

Echa un vistazo a esta imagen pixel art de Stable Diffusion:

Entonces, ¿cómo lo hace la IA a nivel técnico? Veamos cómo funciona la generación de imágenes por IA.

Cómo la IA utiliza el aprendizaje automático para crear imágenes

El principal actor detrás de la generación de imágenes de IA es el aprendizaje automático, o ML en sus siglas en inglés.

El aprendizaje automático es un complejo marco informático que permite a los algoritmos aprender patrones, reconocer relaciones y generar nuevos datos sin apenas intervención humana. 

Gracias a su entrenamiento en conjuntos de datos masivos, los modelos de ML aprenden por sí solos el aspecto que deben tener los objetos, los colores y las texturas.

Existen dos técnicas principales para entrenar estos modelos:

• Aprendizaje supervisado: A la IA se le muestran imágenes junto con sus descripciones, lo que le ayuda a asociar palabras con elementos visuales.
• Aprendizaje no supervisado: La IA aprende analizando patrones en conjuntos de datos masivos sin instrucciones etiquetadas por humanos, dando sentido a la información visual por sí misma.

Desde un punto de vista más técnico, la tecnología subyacente son las redes neuronales.

Se trata de modelos informáticos que imitan el cerebro humano y procesan la información por capas, un poco como los humanos.

Por supuesto, esto es sólo el principio. 

A continuación, aprenderá el proceso paso a paso de cómo funciona realmente la IA de generación de imágenes. 

Cómo funciona la generación de imágenes por IA (paso a paso)

Aunque ya hemos hablado a grandes rasgos, ¿cómo funciona en la práctica la generación de imágenes por IA? 

El proceso real no es tan sencillo como pulsar un botón y ver cómo surge la magia. Detrás de cada imagen generada por IA hay un proceso cuidadosamente estructurado.

He aquí una vista de águila de ese oleoducto.

1. Entrenamiento en conjuntos masivos de datos de imágenes

Antes de que un modelo de IA pueda generar imágenes, necesita ver muchas. Y con mucho me refiero a millones (o incluso miles de millones) de imágenes, a menudo extraídas de Internet. 

Estas imágenes van acompañadas de descripciones textuales que ayudan a la IA a entender cómo se relacionan las palabras con los elementos visuales. 

Cuando ve "un golden retriever esponjoso tumbado al sol", aprende que "esponjoso" se refiere a la textura, "dorado" al color y "tumbado al sol" afecta a la iluminación y las sombras.

Esta fase es de vital importancia porque un modelo de IA es tan bueno como sus datos de entrenamiento. 

Si el conjunto de datos está desequilibrado, por ejemplo, con una mayoría de arte de estilo occidental o representaciones sesgadas de determinadas profesiones, la Los resultados de la IA reflejarán esos sesgos. 

Por este motivo, los investigadores ajustan constantemente los conjuntos de datos de forma manual para garantizar la diversidad y la equidad, con el fin de evitar contratiempos como que los directores generales generados por IA tiendan a ser por defecto hombres blancos de mediana edad.

2. Uso de redes neuronales para reconocer características

Una vez que la IA ha ingerido una montaña de imágenes, comienza a procesar patrones utilizando redes neuronales. 

Como memorizar imágenes concretas no es práctico y sería penosamente limitante, la IA las descompone en valores numéricos, detectando tendencias y asignando probabilidades a las relaciones.

Por ejemplo, aprende que las guitarras suelen asociarse a las manos, que los gatos suelen tener bigotes y que la luz del sol proyecta sombras suaves. 

Si le pides a la IA "un flamenco con sombrero de copa y gafas de sol, bailando en una playa al atardecer, en estilo acuarela", no encontrará ninguna imagen que copiar. 

En su lugar, generará una imagen original juntando los conceptos que ha aprendido (flamenco, sombrero de copa, gafas de sol, playa, puesta de sol y estilo acuarela).

3. Generación de imágenes mediante modelos de IA

En esta fase, la IA está preparada para crear imágenes, pero no se limita a pintarlas trazo a trazo como un artista humano. 

En su lugar, muchos modelos utilizan un proceso llamado difusión, que es una técnica en la que la IA aprende a "recuperar" imágenes del ruido visual.

Así es como funciona:

1. Los investigadores añaden capas de ruido aleatorio (por ejemplo, la estática de una vieja pantalla de televisión) a las imágenes durante el entrenamiento.
2. La IA aprende a reconocer las imágenes oscurecidas bajo el ruido.
3. A continuación, invierte el proceso, eliminando gradualmente el ruido hasta recuperar una imagen clara y detallada.

Con el tiempo, la IA se vuelve tan buena en este proceso que ya no necesita una imagen original.

En su lugar, cuando introduces un texto, la IA empieza con ruido puro y lo va refinando píxel a píxel hasta que surge una imagen totalmente nueva.

4. Perfeccionamiento de los resultados mediante la formación iterativa

Aunque las imágenes generadas por IA pueden ser asombrosamente realistas, el proceso no es perfecto.

A veces, un modelo genera una imagen que parece casi correcta, pero luego se observa un extraño miembro de más o una cara que parece derretida. Ahí es donde los modelos de IA necesitan un entrenamiento iterativo.

Los modelos de IA mejoran a través de un bucle de retroalimentación en el que comparan constantemente sus imágenes generadas con las reales.

Esto suele hacerse utilizando dos redes competidoras:

• Un generador, que crea nuevas imágenes
• Un discriminador, que intenta saber si esas imágenes son reales o falsas.

El generador engaña mejor al discriminador, y el discriminador detecta mejor las falsificaciones.

Este juego sin fin empuja a la IA a mejorar hasta que las imágenes generadas se vuelven casi indistinguibles de las reales.

Con cada iteración, los modelos de IA se vuelven más inteligentes, más rápidos y mejores a la hora de comprender detalles sutiles como el funcionamiento de los reflejos en el agua, la interacción de los distintos materiales con la luz y, sí, cómo generar por fin manos humanas que no parezcan pertenecer a un horror eldritch.

Tipos de modelos de generación de imágenes de IA

Bajo el capó, los generadores de imágenes de IA utilizan distintos tipos de modelos para dar vida a los píxeles.

A continuación se presentan algunos tipos principales de esos modelos.

1. Redes generativas adversariales (GAN)

Como ya se ha dicho, GANs consiste en dos redes neuronales -un generador y un discriminador- que compiten entre sí. El generador crea imágenes y el discriminador evalúa su autenticidad. 

Con el tiempo, el generador mejora su capacidad para producir imágenes realistas que puedan engañar al discriminador. Los GAN se utilizan ampliamente para crear imágenes fotorrealistas de alta calidad.

2. Modelos de difusión

Modelos de difusión generar imágenes añadiendo gradualmente ruido a los datos y aprendiendo después a invertir el proceso.

Partiendo de un ruido aleatorio, el modelo refina la imagen paso a paso, guiado por una indicación de texto.

Este enfoque es conocido por producir resultados muy detallados y diversos.

3. Autocodificadores variacionales (VAE)

VAEs codificar imágenes en un archivo comprimido espacio latente y decodificarlos de nuevo en imágenes. Tomando muestras de este espacio latente, las VAE pueden generar nuevas imágenes que se parezcan a los datos de entrenamiento. 

Suelen utilizarse para tareas que requieren una generación de imágenes controlada y estructurada.

4. Transferencia de Estilos Neuronales (NST)

¿Alguna vez ha querido ver el retrato de su mascota al estilo de la Noche estrellada de Van Gogh? Eso necesitará NSTde la Comisión. 

NST toma dos imágenes existentes, una para el contenido y otra para el estilo, y las mezcla. 

Utiliza redes neuronales profundas para aislar y combinar características como texturas, colores y patrones, creando resultados visualmente impactantes que imitan el estilo de obras de arte famosas o diseños únicos.

Aplicaciones de la generación de imágenes por IA

Lo que antes requería horas de trabajo manual de diseño, ahora se puede conseguir en minutos con el software adecuado. Herramientas de creación de contenidos con IA.

Estas son algunas de las formas más impactantes en que se utiliza hoy en día la generación de imágenes mediante IA:

• Creativos publicitarios: Las marcas utilizan generadores de imágenes de IA para crear gráficos publicitarios, renders de productos y visuales de campañas a una fracción del coste y el tiempo de los métodos de diseño tradicionales.

• Art: Artistas y diseñadores utilizan la IA para generar nuevos estilos, remezclar estéticas existentes y explorar conceptos visuales que no habrían imaginado por sí solos.

• Miniaturas e imágenes de blogs y redes sociales: Con la IA, los blogueros ya no tienen que buscar fotos de archivo ni recurrir a gráficos genéricos. Simplemente pueden generar imágenes personalizadas que coincidan con el tema de su contenido.

• Desarrollo de juegos y mundos virtuales: Los desarrolladores de videojuegos utilizan la IA para generar texturas detalladas, diseños de personajes y, a veces, paisajes enteros.

Cómo verificar si una imagen ha sido generada por IA 

Detectar la diferencia entre las imágenes creadas por el hombre y las creadas por la IA es cada vez más difícil, ya que la IA genera imágenes cada vez más realistas.

Sin embargo, existen algunas técnicas manuales para verificar si una imagen ha sido generada por IA.

Busque detalles poco naturales

La IA no es perfecta y, a veces, errores pequeños pero reveladores la delatan.

Preste atención a los dedos con formas extrañas, las expresiones faciales poco naturales, la iluminación incoherente o los patrones asimétricos que no se ajustan a la física del mundo real. 

Incluso los modelos de IA avanzados tienen a veces dificultades para renderizar manos, ojos o texturas complejas de forma realista.

Compruebe si hay zonas demasiado lisas o borrosas

Las imágenes generadas por IA suelen tener una suavidad extraña, sobre todo en las zonas muy detalladas. 

Si una imagen parece demasiado suave, carece de textura fina o tiene bordes borrosos donde debería existir nitidez, podría ser el resultado de la generación de IA.

Analizar sombras y reflejos

Uno de los puntos débiles de la IA es reproducir con precisión la forma en que la luz interactúa con los objetos.

Los reflejos en espejos o ventanas pueden no coincidir con la escena real, y las sombras pueden parecer incoherentes o físicamente imposibles.

Si hay algo en la iluminación que parece "raro", merece la pena seguir investigando.

Utilizar la búsqueda inversa de imágenes

Si sospecha que una imagen puede estar generada por IA, intente realizar una búsqueda inversa de imágenes.

Para ello, puede utilizar la función de búsqueda de imágenes de Google. 

Las imágenes generadas por IA no suelen tener un origen en la web, a diferencia de las fotos de archivo o los contenidos generados por los usuarios.

Si una imagen no aparece en los resultados de búsqueda, es posible que haya sido creada por la IA. 

Acercar e inspeccionar los detalles

A simple vista, las imágenes de IA pueden parecer perfectas.

Pero cuando se amplía la imagen, pueden aparecer artefactos extraños, texturas repetidas o distorsiones en pequeños detalles (como el dibujo del pelo o la tela).

A pesar de todos estos métodos manuales, hay muchos detalles que el ojo humano no puede captar. 

Pero ahora disponemos de detectores de imágenes de IA, por lo que no tenemos que preocuparnos de detectar manualmente las imágenes para la IA. 

Toma Detector de imágenes de IA indetectablepor ejemplo.

Basta con subir la foto y el detector, mediante algoritmos de aprendizaje automático, analiza la imagen a un nivel más profundo para detectar huellas de IA que pueden no ser visibles a simple vista.

¿Recuerdas la imagen del sombrero de flamenco generada por Stable Diffusion AI de hace unas secciones?

No pudo engañar a la IA Indetectable. Compruébelo usted mismo a continuación.

Por lo tanto, si no está seguro de si una imagen es AI o no, utilice la herramienta Undetectable AI de Detector de imágenes AI para obtener la respuesta.

Reflexiones finales

La generación de imágenes mediante IA ya no es un concepto futurista.

Ya está aquí, está evolucionando y se está convirtiendo en una parte fundamental de la creación de contenidos digitales. 

Por eso, entender cómo funciona la generación de imágenes con IA te da una ventaja crucial en el ambiente actual, ya sea en el mercado laboral o en el círculo personal.

Al mismo tiempo, tener la capacidad de distinguir las imágenes generadas por IA es igualmente importante debido a su creciente uso para hacer deepfakes.

Esta habilidad también te ayudará a detectar indicios de IA en tus imágenes para que puedas eliminarlos para eludir la detección de contenidos AI. 

Pero con el detector de imágenes de inteligencia artificial de Undetectable AI, ese es enteramente nuestro quebradero de cabeza.

Mediante algoritmos avanzados de aprendizaje automático, nuestro detector puede identificar con precisión imágenes generadas por IA.

No se fíe de nuestra palabra cuando puede pruébelo usted mismo.

Ya que estás aquí, no olvides explorar nuestro Detector de IA y Humanizador en el widget de abajo.