Los modelos de IA generativa están diseñados para crear contenido nuevo aprendiendo patrones a partir de datos existentes. Estos modelos tienen la capacidad de generar una amplia variedad de resultados, incluyendo texto, imágenes, música, videos e incluso objetos 3D.

Los modelos de IA generativa pueden clasificarse en dos categorías:

1. Modelos basados en reglas: estos modelos dependen de reglas y lógica predefinidas para generar contenido. Suelen ser más simples y menos flexibles, pero pueden ser efectivos para tareas específicas;
2. Modelos basados en aprendizaje profundo: estos modelos utilizan redes neuronales para aprender de grandes cantidades de datos, lo que les permite producir resultados altamente realistas y complejos. Son más adaptables y pueden abordar una variedad de tareas creativas;

La IA generativa moderna se basa en modelos de aprendizaje profundo, que incluyen:

• Redes Generativas Antagónicas (GANs);
• Autoencoders Variacionales (VAEs);
• Redes Neuronales Recurrentes (RNNs) y Memoria a Largo Plazo (LSTMs);
• Modelos de Difusión;
• Campos de Radiancia Neuronal (NeRFs).

Cada tipo de modelo tiene una arquitectura única que influye en cómo genera contenido, lo que los hace adecuados para diferentes aplicaciones en el campo de la IA.

1. Redes Generativas Antagónicas (GANs)

Las GANs consisten en dos redes neuronales que compiten y se entrenan juntas:

• Generador: crea datos sintéticos;
• Discriminador: distingue entre datos reales y falsos.

Arquitectura de las GANs

1. Entrada:

   • El Generador comienza con un vector de ruido aleatorio (espacio latente);

2. Módulo Generador:

   • Utiliza capas totalmente conectadas para mapear el ruido en características estructuradas;
   • Aplica capas convolucionales para refinar la salida (por ejemplo, generando una imagen);

3. Salida Generada:

   • El Generador produce datos sintéticos (por ejemplo, una imagen);

4. Módulo Discriminador:

   • Utiliza capas convolucionales para analizar la imagen;
   • Aplica una capa de clasificación para determinar si la imagen es real o falsa.

5. Entrenamiento Antagónico

   • Si el Discriminador clasifica correctamente la imagen falsa, el Generador ajusta sus parámetros para mejorar;
   • Este proceso se repite hasta que el Generador produce resultados altamente realistas.

Usos comunes:

• Imágenes generadas por IA y deepfakes
• Generación de datos sintéticos
• Transferencia de estilo artístico impulsada por IA

2. Autoencoders Variacionales (VAEs)

Los VAEs son modelos probabilísticos que aprenden una representación comprimida de los datos y luego reconstruyen variaciones a partir de ella.

Arquitectura de los VAEs

1. Capa de Entrada:
   • Recibe datos sin procesar (por ejemplo, una imagen);
2. Módulo Codificador:
   • Comprime la entrada en una representación en el espacio latente (espacio de características de menor dimensión);
   • Utiliza capas convolucionales o totalmente conectadas;
3. Espacio Latente:
   • Define la distribución de probabilidad de las características utilizando capas de media y varianza;
   • Añade ruido aleatorio para permitir variaciones en las salidas generadas;
4. Módulo Decodificador:
   • Reconstruye los datos a partir de la representación latente;
   • Utiliza capas de deconvolución (upsampling) para generar nuevos datos;
5. Capa de Salida:
   • Produce los datos reconstruidos (por ejemplo, una versión modificada de la entrada).

Usos Comunes:

• Aumento de datos y generación de datos sintéticos
• Generación de imágenes con variaciones controladas
• Detección de anomalías

3. Modelos Basados en Transformers

Los Transformers son la base de los modelos modernos de texto en IA. En lugar de procesar los datos de forma secuencial, analizan secuencias completas de entrada simultáneamente utilizando mecanismos de auto-atención.

Arquitectura de los Transformers

1. Embeddings de Entrada:
   • Convierte palabras o tokens en representaciones vectoriales;
   • Utiliza codificación posicional para mantener el orden de las palabras;
2. Módulo de Auto-Atención:
   • Determina qué palabras en una oración son importantes según el contexto;
   • Utiliza capas de atención multi-cabeza para una comprensión contextual más profunda;
3. Red Feedforward:
   • Procesa las salidas de auto-atención utilizando capas totalmente conectadas;
   • Normaliza los datos con normalización por capas;
4. Capa de Salida:
   • Genera predicciones de la siguiente palabra o traduce texto según los patrones aprendidos.

Usos comunes:

• Chatbots impulsados por IA y generación de texto
• Traducción automática
• Programación asistida por IA

4. Modelos de difusión

Los modelos de difusión son una nueva clase de modelos de IA generativa que producen imágenes detalladas y de alta calidad refinando gradualmente el ruido aleatorio hasta obtener salidas estructuradas. Estos modelos son particularmente eficaces para la fotografía generada por IA y el arte digital.

A diferencia de los GAN, que dependen del entrenamiento adversarial, los modelos de difusión aprenden invirtiendo un proceso de ruido—es decir, comienzan con ruido puro y reconstruyen imágenes de forma progresiva.

Arquitectura de los modelos de difusión

1. Proceso directo (adición de ruido):
   • Una imagen real es corrompida gradualmente añadiendo ruido aleatorio en múltiples pasos;
   • Después de suficientes pasos, la imagen se convierte en ruido puro;
2. Proceso inverso (eliminación de ruido paso a paso):
   • Una red neuronal aprende a eliminar el ruido paso a paso;
   • Cada paso restaura detalles en la imagen;
   • El resultado final es una imagen generada de alta resolución.

Módulos clave en los modelos de difusión

• Programador de ruido – determina cuánto ruido se añade en cada paso;
• Backbone U-Net – una red neuronal convolucional que aprende a eliminar el ruido de las imágenes;
• Módulo de codificación temporal – ayuda al modelo a entender en qué paso se encuentra dentro del proceso de eliminación de ruido.

Usos comunes:

• Arte y fotografía generados por IA;
• Restauración de imágenes (eliminación de desenfoque y ruido);
• Interpolación de fotogramas de video en alta resolución.

Cómo los modelos de difusión mejoran sobre los GAN

Los modelos de difusión proporcionan mayor estabilidad, salidas de mayor calidad y más diversidad que los GAN. Mientras que los GAN dependen del entrenamiento adversarial, lo que puede llevar a resultados inestables y colapso de modos, los modelos de difusión refinan gradualmente el ruido en imágenes detalladas, asegurando una calidad consistente. También producen salidas más diversas, mientras que los GAN pueden generar contenido repetitivo. Sin embargo, los modelos de difusión requieren tiempos de cómputo más largos debido a su proceso de eliminación de ruido paso a paso, lo que los hace más lentos pero más confiables para la síntesis de imágenes de alta calidad.

Conclusión

La IA generativa consta de cuatro modelos principales de aprendizaje profundo, cada uno optimizado para diferentes tareas:

• GAN se especializan en deepfakes, generación de arte por IA;
• VAE se utilizan comúnmente para aumento de datos y detección de anomalías;
• Transformers son más adecuados para la generación de texto.
• Modelos de difusión ofrecen imágenes de la más alta calidad con entrenamiento estable.

Cada modelo tiene ventajas únicas y continúa evolucionando, dando forma al futuro de la creatividad y automatización impulsadas por IA.