- \n
- Los generadores de im\u00e1genes basados en IA no copian ni crean collages a partir de fotos ya existentes. Crean nuevas im\u00e1genes p\u00edxel a p\u00edxel utilizando una t\u00e9cnica denominada \u00abdifusi\u00f3n\u00bb, que han aprendido a partir de miles de millones de pares de im\u00e1genes y texto.<\/li>\n<\/ul>\n\n\n\n
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- \n
- Los modelos de difusi\u00f3n han superado a las GAN (redes generativas adversarias) como arquitectura dominante en herramientas como Midjourney, GPT Image 2 y Stable Diffusion.<\/li>\n<\/ul>\n\n\n\n
<\/p>\n\n\n\n
- \n
- La Oficina de Derechos de Autor de EE. UU. y el Tribunal Supremo han confirmado que las im\u00e1genes generadas exclusivamente por IA no pueden estar protegidas por derechos de autor. Solo una edici\u00f3n sustancial por parte de una persona y un control creativo pueden cambiar esta situaci\u00f3n.<\/li>\n<\/ul>\n\n\n\n
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- \n
- En 2026, detectar im\u00e1genes generadas por IA depender\u00e1 m\u00e1s de est\u00e1ndares de metadatos como el C2PA y de herramientas de detecci\u00f3n espec\u00edficas que de las \u201cmanos extra\u00f1as\u201d, ya que los modelos actuales reproducen la anatom\u00eda mucho mejor que antes.<\/li>\n<\/ul>\n\n\n\n
<\/p>\n\n\n\n
- \n
- Las herramientas de detecci\u00f3n, como el \u00abAI Image Detector\u00bb y el \u00abDeepfake Detection\u00bb de Undetectable AI, pueden detectar las huellas de la IA que son invisibles a simple vista.<\/li>\n<\/ul>\n\n\n\n
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\n\n\n\n\u00bfQu\u00e9 es la generaci\u00f3n de im\u00e1genes por IA?<\/h2>\n\n\n\n
La generaci\u00f3n de im\u00e1genes mediante IA es el proceso de utilizar modelos de inteligencia artificial para crear im\u00e1genes originales a partir de una indicaci\u00f3n de texto.<\/p>\n\n\n\n
Escribes una breve descripci\u00f3n en un generador de im\u00e1genes basado en IA y un modelo entrenado con un enorme conjunto de datos de im\u00e1genes crea una imagen en cuesti\u00f3n de segundos. Si alguna vez te has preguntado c\u00f3mo se generan las im\u00e1genes con IA, el proceso por tu parte es sencillo: describe lo que quieres y el modelo convierte tus palabras en una imagen.<\/p>\n\n\n\n
No intervienen ni pinceles ni c\u00e1maras. El modelo se ha entrenado con un enorme volumen de fotograf\u00edas, pinturas y arte digital, y utiliza ese entrenamiento para crear algo nuevo bas\u00e1ndose en tus instrucciones. Ese \u201calgo nuevo\u201d puede ser cualquier cosa que la mente humana pueda imaginar, ya sea real o inventada.<\/p>\n\n\n\n
Si pides \u201cuna ciudad cyberpunk al atardecer\u201d, la IA genera una imagen que nunca antes hab\u00eda existido. No est\u00e1 recuperando una foto de archivo ni copiando la obra de otro artista. Un generador de im\u00e1genes basado en IA funciona interpretando tu indicaci\u00f3n y combinando patrones visuales aprendidos para crear una composici\u00f3n original, en lugar de reproducir algo que ya existe.<\/p>\n\n\n\n
La calidad de los resultados sigue siendo desigual. A veces son impresionantes. Otras veces, son rid\u00edculamente err\u00f3neos. \u00bfAlguna vez has pedido a una IA que genere manos humanas<\/a>? Antes era una forma fiable de detectar una falsificaci\u00f3n, aunque los modelos m\u00e1s recientes han reducido en gran medida esa diferencia. Las escenas complejas con mucha interacci\u00f3n entre objetos a\u00fan pueden confundir a un modelo y provocar alg\u00fan que otro fallo visual.<\/p>\n\n\n\n
La tecnolog\u00eda avanz\u00f3 r\u00e1pidamente en cuanto sali\u00f3 del laboratorio. Cuando DALL\u00b7E se abri\u00f3 al p\u00fablico en 2021, su adopci\u00f3n se dispar\u00f3 casi de la noche a la ma\u00f1ana.<\/p>\n\n\n\n
A finales de 2022, m\u00e1s de 1,5 millones de usuarios creaban dos millones de im\u00e1genes al d\u00eda con DALL-E<\/a> solo en su versi\u00f3n mini. Esa cifra parece casi anticuada ahora. En 2026, m\u00e1s de 150 millones de personas utilizan generadores de im\u00e1genes con IA cada mes, y el sector se ha fragmentado en un amplio abanico de herramientas especializadas, cada una de ellas m\u00e1s adecuada para una tarea concreta.<\/p>\n\n\n\n
M\u00e1s adelante veremos exactamente qui\u00e9nes son los l\u00edderes en ese \u00e1mbito.<\/p>\n\n\n\n
C\u00f3mo la IA utiliza el aprendizaje autom\u00e1tico para crear im\u00e1genes<\/h2>\n\n\n\n
El elemento clave detr\u00e1s de la generaci\u00f3n de im\u00e1genes mediante IA es el aprendizaje autom\u00e1tico, o ML, para abreviar.<\/p>\n\n\n\n
El aprendizaje autom\u00e1tico es un marco inform\u00e1tico que permite a los algoritmos aprender patrones, reconocer relaciones y generar nuevos datos sin necesidad de una intervenci\u00f3n humana directa significativa. Gracias al entrenamiento con conjuntos de datos masivos, los modelos de aprendizaje autom\u00e1tico aprenden, en gran medida por s\u00ed mismos, c\u00f3mo deben ser los objetos, los colores y las texturas.<\/p>\n\n\n\n
Existen dos t\u00e9cnicas principales que se utilizan para entrenar estos modelos:<\/p>\n\n\n\n
- \n
- Aprendizaje supervisado:<\/strong> A la IA se le muestran im\u00e1genes acompa\u00f1adas de sus descripciones, lo que le ayuda a asociar palabras con elementos visuales.<\/li>\n\n\n\n
- Aprendizaje no supervisado:<\/strong> La IA aprende analizando patrones en conjuntos de datos masivos sin instrucciones etiquetadas por humanos, dando sentido a la informaci\u00f3n visual por s\u00ed misma.<\/li>\n<\/ul>\n\n\n\n
Desde el punto de vista t\u00e9cnico, redes neuronales<\/a> son la tecnolog\u00eda subyacente. Se trata de modelos inform\u00e1ticos que imitan de forma aproximada el funcionamiento del cerebro humano, procesando la informaci\u00f3n por capas para llegar a comprender qu\u00e9 es lo que realmente contiene una imagen.<\/p>\n\n\n\n
Este es el panorama general. A continuaci\u00f3n, explicaremos paso a paso c\u00f3mo funciona en la pr\u00e1ctica la generaci\u00f3n de im\u00e1genes mediante IA.<\/p>\n\n\n\n
C\u00f3mo funciona la generaci\u00f3n de im\u00e1genes por IA (paso a paso)<\/h2>\n\n\n\n
El proceso en s\u00ed no es tan sencillo como pulsar un bot\u00f3n y ver c\u00f3mo se produce la magia. Detr\u00e1s de cada imagen generada por IA hay un flujo de trabajo cuidadosamente estructurado.<\/p>\n\n\n\n
Aqu\u00ed tienes una vista panor\u00e1mica del lugar.<\/p>\n\n\n\n
1. Entrenamiento en conjuntos masivos de datos de im\u00e1genes<\/h3>\n\n\n\n
Para que un modelo de IA pueda generar im\u00e1genes, primero necesita ver muchas de ellas, a menudo millones o miles de millones, recopiladas de Internet. Estas im\u00e1genes van acompa\u00f1adas de descripciones de texto que ayudan al modelo a comprender c\u00f3mo se relacionan las palabras con los elementos visuales.<\/p>\n\n\n\n
Cuando ve \u201cun golden retriever peludo tumbado al sol\u201d, aprende que \u201cpeludo\u201d se refiere a la textura, \u201cdorado\u201d se refiere al color y \u201ctumbado al sol\u201d influye en la iluminaci\u00f3n y las sombras.<\/p>\n\n\n\n
Esta fase es de vital importancia, ya que la calidad de un modelo depende directamente de la calidad de sus datos de entrenamiento. Si el conjunto de datos est\u00e1 desequilibrado \u2014por ejemplo, si se inclina hacia el arte de estilo occidental o hacia representaciones sesgadas de determinadas profesiones\u2014, los resultados del modelo reflejar\u00e1n esos sesgos.<\/p>\n\n\n\n
Por eso los investigadores ajustan continuamente los conjuntos de datos en cuanto a diversidad y equidad, para evitar situaciones como que la IA recurra por defecto a hombres blancos de mediana edad cada vez que se le pide que genere \u201cun director general\u201d.\u201d<\/p>\n\n\n\n
2. Uso de redes neuronales para reconocer caracter\u00edsticas<\/h3>\n\n\n\n
Una vez que el modelo ha procesado una gran cantidad de im\u00e1genes, comienza a analizar patrones mediante redes neuronales. Dado que memorizar im\u00e1genes concretas no resulta pr\u00e1ctico, el modelo las desglosa en valores num\u00e9ricos, detectando tendencias y asignando probabilidades a las relaciones.<\/p>\n\n\n\n
Aprende que las guitarras suelen asociarse con las manos, que los gatos suelen tener bigotes y que la luz del sol proyecta sombras suaves. Si le pides \u201cun flamenco con sombrero de copa y gafas de sol, bailando en una playa al atardecer, representado al estilo de una acuarela\u201d, no encontrar\u00e1 ninguna imagen existente que pueda copiar.<\/p>\n\n\n\n
En cambio, reconstruye una imagen original a partir de conceptos que ya conoce: flamenco, sombrero de copa, gafas de sol, playa, puesta de sol, acuarela.<\/p>\n\n\n\n
3. Generaci\u00f3n de im\u00e1genes mediante modelos de IA<\/h3>\n\n\n\n
En esta fase, el modelo ya est\u00e1 preparado para crear im\u00e1genes, pero no las pinta trazo a trazo como lo har\u00eda un artista humano. La mayor\u00eda de las herramientas modernas utilizan un proceso denominado \u201cdifusi\u00f3n\u201d, en el que la IA aprende a \u00abrecuperar\u00bb im\u00e1genes a partir del ruido visual.<\/p>\n\n\n\n
Funciona as\u00ed:<\/p>\n\n\n\n
- \n
- Los investigadores a\u00f1aden capas de ruido aleatorio (como el ruido de est\u00e1tica de una pantalla de televisi\u00f3n antigua) a las im\u00e1genes durante el entrenamiento.<\/li>\n\n\n\n
- El modelo aprende a reconocer la imagen oculta bajo ese ruido.<\/li>\n\n\n\n
- A continuaci\u00f3n, invierte el proceso, eliminando gradualmente el ruido hasta recuperar una imagen clara y detallada.<\/li>\n<\/ul>\n\n\n\n
Con el tiempo, el modelo llega a dominar tanto este proceso que ya no necesita en absoluto una imagen original. Cuando introduces una indicaci\u00f3n de texto, parte de puro ruido y lo va perfeccionando p\u00edxel a p\u00edxel hasta que surge una imagen completamente nueva.<\/p>\n\n\n\n
4. Perfeccionamiento de los resultados mediante la formaci\u00f3n iterativa<\/h3>\n\n\n\n
Las im\u00e1genes generadas por IA pueden ser incre\u00edblemente realistas, pero el proceso a\u00fan no es perfecto. A veces, un modelo genera algo que parece casi correcto, pero luego te fijas en una extremidad extra extra\u00f1a o en una cara que parece derretida.<\/p>\n\n\n\n
En el caso concreto de los modelos de difusi\u00f3n, ese refinamiento no se debe a que dos redes compitan entre s\u00ed. Esa es una t\u00e9cnica de las GAN, y se trata de un tema aparte, que se aborda en la siguiente secci\u00f3n. En cambio, un modelo de difusi\u00f3n se entrena a lo largo de millones de pasos de eliminaci\u00f3n de ruido, aprendiendo a predecir y eliminar el ruido con un poco m\u00e1s de precisi\u00f3n cada vez.<\/p>\n\n\n\n
Los investigadores tambi\u00e9n llevan a cabo ciclos de retroalimentaci\u00f3n con personas, mostrando al modelo ejemplos de resultados correctos y err\u00f3neos para que aprenda qu\u00e9 patrones visuales satisfacen realmente una indicaci\u00f3n.<\/p>\n\n\n\n
Con cada ronda de entrenamiento, los modelos mejoran su capacidad para gestionar los reflejos, las texturas de los tejidos y, s\u00ed, las manos humanas que no parecen pertenecer a un horror sobrenatural.<\/p>\n\n\n\n
Difusi\u00f3n frente a las GAN: por qu\u00e9 se impuso la difusi\u00f3n<\/h2>\n\n\n\n
Durante unos a\u00f1os, las redes adversarias generativas (GAN) y los modelos de difusi\u00f3n se disputaron el primer puesto en la generaci\u00f3n de im\u00e1genes mediante IA. Hoy en d\u00eda, casi todas las herramientas importantes, desde Midjourney hasta GPT Image 2 y Stable Diffusion, funcionan con modelos de difusi\u00f3n.<\/p>\n\n\n\n
Te lo explico a continuaci\u00f3n.<\/p>\n\n\n\n
Una GAN funciona mediante dos redes neuronales que compiten entre s\u00ed:<\/p>\n\n\n\n
- \n
- A generador<\/strong>, que crea nuevas im\u00e1genes<\/li>\n\n\n\n
- A discriminador<\/strong>, que intenta determinar si esas im\u00e1genes son reales o falsas<\/li>\n<\/ul>\n\n\n\n
El generador mejora en su capacidad para enga\u00f1ar al discriminador, y el discriminador mejora en su capacidad para detectar falsificaciones. Este intercambio adversarial empuja al generador a producir im\u00e1genes cada vez m\u00e1s convincentes.<\/p>\n\n\n\n
[Imagen sugerida: diagrama en paralelo en el que se compara la arquitectura GAN (bucle del generador frente al del discriminador) con la arquitectura de difusi\u00f3n (pasos de eliminaci\u00f3n del ruido para obtener la imagen).]<\/em><\/p>\n\n\n\n
Las redes GAN son r\u00e1pidas una vez entrenadas y pueden generar im\u00e1genes n\u00edtidas y de alta resoluci\u00f3n. Sin embargo, su entrenamiento es notoriamente inestable. Son propensas al \u201ccolapso de modos\u201d, un fen\u00f3meno en el que el generador encuentra un pu\u00f1ado de resultados que enga\u00f1an de forma fiable al discriminador y se limita a seguir generando variaciones de los mismos, sacrificando la diversidad en aras de la fiabilidad.<\/p>\n\n\n\n
Los modelos de difusi\u00f3n adoptan un enfoque totalmente diferente: a\u00f1aden ruido de forma gradual a las im\u00e1genes de entrenamiento y aprenden a invertir ese proceso paso a paso, tal y como se ha explicado anteriormente.<\/p>\n\n\n\n
Ese proceso de refinamiento paso a paso tarda m\u00e1s en ejecutarse, pero es mucho m\u00e1s estable a la hora de entrenar y produce resultados m\u00e1s variados y m\u00e1s controlables.<\/p>\n\n\n\n
Adem\u00e1s, se adapta mejor a conjuntos de datos m\u00e1s grandes y a modelos m\u00e1s complejos, que es precisamente lo que se ha valorado en los \u00faltimos a\u00f1os en el \u00e1mbito de la generaci\u00f3n de im\u00e1genes mediante IA.<\/p>\n\n\n\n
Esa combinaci\u00f3n \u2014estabilidad, diversidad y controlabilidad\u2014 es la raz\u00f3n por la que la difusi\u00f3n se convirti\u00f3 en la arquitectura por defecto. Las GAN no han desaparecido por completo; siguen utiliz\u00e1ndose en algunas aplicaciones de mejora de resoluci\u00f3n y en tiempo real, en las que la velocidad es m\u00e1s importante que la flexibilidad. Pero, para la generaci\u00f3n de im\u00e1genes de uso general, la difusi\u00f3n se ha impuesto.<\/p>\n\n\n\n
Tipos de modelos de generaci\u00f3n de im\u00e1genes de IA<\/h2>\n\n\n
\n![\"Retrato](\"https:\/\/undetectable.ai/blog\/wp-content\/uploads\/2026\/08\/featured-476-1024x683.webp\" "\\"\\"")
<\/figure>\n<\/div>\n\n\nEn el fondo, los generadores de im\u00e1genes basados en IA se basan en unos cuantos tipos de modelos fundamentales.<\/p>\n\n\n\n
Redes generativas adversarias (GAN):<\/strong> Dos redes neuronales, un generador y un discriminador, compiten entre s\u00ed hasta que el generador produce im\u00e1genes lo suficientemente realistas como para enga\u00f1ar al discriminador. Todav\u00eda se utiliza para ciertas tareas fotorrealistas y de mejora de la resoluci\u00f3n.<\/p>\n\n\n\n
Modelos de difusi\u00f3n<\/a>:<\/strong> Generar im\u00e1genes a\u00f1adiendo ruido a los datos de forma gradual y, a continuaci\u00f3n, aprendiendo a invertir ese proceso. Partiendo de ruido aleatorio, el modelo perfecciona la imagen paso a paso, guiado por una indicaci\u00f3n de texto. Este es el enfoque predominante en la mayor\u00eda de las herramientas en 2026.<\/p>\n\n\n\n
Autoencodificadores variacionales (VAE):<\/strong> Codifican im\u00e1genes en un espacio latente comprimido y, a continuaci\u00f3n, las descodifican para volver a convertirlas en im\u00e1genes. Al tomar muestras de ese espacio latente, las VAE generan nuevas im\u00e1genes que se asemejan a los datos de entrenamiento. Se utilizan a menudo para tareas que requieren una salida controlada y estructurada.<\/p>\n\n\n\n
Transferencia de estilo neuronal (NST):<\/strong> Toma dos im\u00e1genes existentes, una para el contenido y otra para el estilo, y las fusiona. NST utiliza redes neuronales profundas para aislar y combinar texturas, colores y patrones, generando resultados que imitan el estilo de una obra de arte o una est\u00e9tica concretas.<\/p>\n\n\n\n
El panorama actual de los modelos<\/h2>\n\n\n\n
El campo de la generaci\u00f3n de im\u00e1genes mediante IA no se parece en nada a lo que era hace tan solo dieciocho meses. Craiyon, que en su d\u00eda fue un nombre muy conocido, ahora es solo una curiosidad.<\/p>\n\n\n\n
Esto es lo que realmente se est\u00e1 utilizando en producci\u00f3n en 2026.<\/p>\n\n\n\n
- A discriminador<\/strong>, que intenta determinar si esas im\u00e1genes son reales o falsas<\/li>\n<\/ul>\n\n\n\n
- A generador<\/strong>, que crea nuevas im\u00e1genes<\/li>\n\n\n\n
- Aprendizaje no supervisado:<\/strong> La IA aprende analizando patrones en conjuntos de datos masivos sin instrucciones etiquetadas por humanos, dando sentido a la informaci\u00f3n visual por s\u00ed misma.<\/li>\n<\/ul>\n\n\n\n
- Aprendizaje supervisado:<\/strong> A la IA se le muestran im\u00e1genes acompa\u00f1adas de sus descripciones, lo que le ayuda a asociar palabras con elementos visuales.<\/li>\n\n\n\n
- Las herramientas de detecci\u00f3n, como el \u00abAI Image Detector\u00bb y el \u00abDeepfake Detection\u00bb de Undetectable AI, pueden detectar las huellas de la IA que son invisibles a simple vista.<\/li>\n<\/ul>\n\n\n\n
- En 2026, detectar im\u00e1genes generadas por IA depender\u00e1 m\u00e1s de est\u00e1ndares de metadatos como el C2PA y de herramientas de detecci\u00f3n espec\u00edficas que de las \u201cmanos extra\u00f1as\u201d, ya que los modelos actuales reproducen la anatom\u00eda mucho mejor que antes.<\/li>\n<\/ul>\n\n\n\n
- La Oficina de Derechos de Autor de EE. UU. y el Tribunal Supremo han confirmado que las im\u00e1genes generadas exclusivamente por IA no pueden estar protegidas por derechos de autor. Solo una edici\u00f3n sustancial por parte de una persona y un control creativo pueden cambiar esta situaci\u00f3n.<\/li>\n<\/ul>\n\n\n\n
- Los modelos de difusi\u00f3n han superado a las GAN (redes generativas adversarias) como arquitectura dominante en herramientas como Midjourney, GPT Image 2 y Stable Diffusion.<\/li>\n<\/ul>\n\n\n\n
![\"\"](\"https:\/\/undetectable.ai/blog\/wp-content\/uploads\/2026\/08\/ai-image-detector-8.webp\" "\\"\\"")
<\/figure>\n<\/div>\n\n\n![\"\"](\"https:\/\/undetectable.ai/blog\/wp-content\/uploads\/2026\/08\/ai-image-detector-truthscan-1024x666-7.webp\" "\\"\\"")
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