Las imágenes generadas por IA están transformando la manera en que se crea arte, diseño y contenido digital. Con la ayuda de la inteligencia artificial, las computadoras ahora pueden producir imágenes realistas, potenciar el trabajo creativo e incluso asistir a empresas. En este capítulo, se analizará cómo la IA genera imágenes, los diferentes tipos de modelos de creación de imágenes y sus aplicaciones en la vida real.

Cómo la IA genera imágenes

La generación de imágenes mediante IA funciona aprendiendo a partir de una gran colección de imágenes. La IA estudia patrones en las imágenes y luego crea nuevas que se asemejan a las originales. Esta tecnología ha avanzado considerablemente a lo largo de los años, logrando imágenes más realistas y creativas. Actualmente se utiliza en videojuegos, películas, publicidad e incluso en la moda.

Métodos iniciales: PixelRNN y PixelCNN

Antes de los modelos avanzados de IA actuales, los investigadores desarrollaron métodos iniciales de generación de imágenes como PixelRNN y PixelCNN. Estos modelos generaban imágenes prediciendo un píxel a la vez.

• PixelRNN: utiliza un sistema llamado red neuronal recurrente (RNN) para predecir los colores de los píxeles uno tras otro. Aunque funcionaba bien, era muy lento;
• PixelCNN: mejoró PixelRNN utilizando un tipo diferente de red, llamada capas convolucionales, lo que aceleró la creación de imágenes.

Aunque estos modelos representaron un buen comienzo, no lograban generar imágenes de alta calidad. Esto impulsó el desarrollo de técnicas más avanzadas.

Modelos Autoregresivos

Los modelos autoregresivos también crean imágenes un píxel a la vez, utilizando los píxeles anteriores para predecir el siguiente. Estos modelos fueron útiles pero lentos, lo que hizo que perdieran popularidad con el tiempo. Sin embargo, sirvieron de inspiración para modelos más nuevos y rápidos.

Cómo la IA Comprende Texto para la Creación de Imágenes

Algunos modelos de IA pueden transformar palabras escritas en imágenes. Estos modelos utilizan Modelos de Lenguaje de Gran Escala (LLMs) para comprender descripciones y generar imágenes acordes. Por ejemplo, si se escribe “a cat sitting on a beach at sunset”, la IA creará una imagen basada en esa descripción.

Modelos de IA como DALL-E de OpenAI e Imagen de Google emplean comprensión avanzada del lenguaje para mejorar la correspondencia entre las descripciones de texto y las imágenes generadas. Esto es posible gracias al Procesamiento de Lenguaje Natural (NLP), que ayuda a la IA a convertir palabras en números que guían la creación de imágenes.

Redes Generativas Antagónicas (GANs)

Uno de los avances más importantes en la generación de imágenes por IA fueron las Redes Generativas Antagónicas (GANs). Las GANs funcionan utilizando dos redes neuronales diferentes:

• Generador: crea nuevas imágenes desde cero;
• Discriminador: verifica si las imágenes parecen reales o falsas.

El generador intenta crear imágenes tan realistas que el discriminador no pueda distinguir si son falsas. Con el tiempo, las imágenes mejoran y se asemejan más a fotografías reales. Las GANs se utilizan en tecnología deepfake, creación artística y mejora de calidad de imágenes.

Autoencoders Variacionales (VAE)

Los VAE representan otra técnica mediante la cual la inteligencia artificial puede generar imágenes. En lugar de emplear competencia como en los GAN, los VAE codifican y decodifican imágenes utilizando probabilidad. Funcionan aprendiendo los patrones subyacentes en una imagen y luego reconstruyéndola con ligeras variaciones. El elemento probabilístico en los VAE garantiza que cada imagen generada sea ligeramente diferente, lo que aporta variedad y creatividad.

Un concepto clave en los VAE es la divergencia de Kullback-Leibler (KL), que mide la diferencia entre la distribución aprendida y una distribución normal estándar. Al minimizar la divergencia KL, los VAE aseguran que las imágenes generadas permanezcan realistas, permitiendo al mismo tiempo variaciones creativas.

Funcionamiento de los VAE

1. Codificación: los datos de entrada x se introducen en el codificador, que produce los parámetros de la distribución del espacio latente q(z∣x) (media μ y varianza σ²);
2. Muestreo en el espacio latente: las variables latentes z se muestrean de la distribución q(z∣x) utilizando técnicas como el truco de reparametrización;
3. Decodificación y reconstrucción: el z muestreado se pasa por el decodificador para producir los datos reconstruidos x̂, que deben ser similares a la entrada original x.

Los VAE son útiles para tareas como la reconstrucción de rostros, la generación de nuevas versiones de imágenes existentes e incluso la creación de transiciones suaves entre diferentes imágenes.

Modelos de difusión

Los modelos de difusión representan el avance más reciente en imágenes generadas por IA. Estos modelos comienzan con ruido aleatorio y mejoran gradualmente la imagen paso a paso, como si se eliminara la estática de una foto borrosa. A diferencia de los GAN, que a veces crean variaciones limitadas, los modelos de difusión pueden producir una gama más amplia de imágenes de alta calidad.

Funcionamiento de los modelos de difusión

1. Proceso directo (adición de ruido): el modelo comienza añadiendo ruido aleatorio a una imagen durante muchos pasos hasta que se vuelve completamente irreconocible;
2. Proceso inverso (eliminación de ruido): el modelo aprende a revertir este proceso, eliminando gradualmente el ruido paso a paso para recuperar una imagen significativa;
3. Entrenamiento: los modelos de difusión se entrenan para predecir y eliminar el ruido en cada paso, lo que les permite generar imágenes claras y de alta calidad a partir de ruido aleatorio.

Un ejemplo popular es MidJourney, DALL-E y Stable Diffusion, conocido por crear imágenes realistas y artísticas. Los modelos de difusión se utilizan ampliamente para arte generado por IA, síntesis de imágenes en alta resolución y aplicaciones de diseño creativo.

Ejemplos de imágenes generadas por modelos de difusión

Desafíos y preocupaciones éticas

Aunque las imágenes generadas por IA son impresionantes, presentan desafíos:

• Falta de control: la IA no siempre genera exactamente lo que el usuario desea;
• Potencia de cómputo: crear imágenes de alta calidad con IA requiere computadoras potentes y costosas;
• Sesgo en los modelos de IA: dado que la IA aprende de imágenes existentes, a veces puede repetir sesgos presentes en los datos.

También existen preocupaciones éticas:

• ¿Quién es el propietario del arte generado por IA?: si una IA crea una obra, ¿la persona que utilizó la IA es la propietaria, o pertenece a la empresa que desarrolló la IA?
• Imágenes falsas y deepfakes: las GAN pueden utilizarse para crear imágenes falsas que parecen reales, lo que puede causar desinformación y problemas de privacidad.

Usos actuales de la generación de imágenes por IA

Las imágenes generadas por IA ya están teniendo un gran impacto en diferentes industrias:

• Entretenimiento: los videojuegos, películas y animaciones utilizan IA para crear fondos, personajes y efectos;
• Moda: los diseñadores emplean IA para crear nuevos estilos de ropa, y las tiendas en línea ofrecen pruebas virtuales a los clientes;
• Diseño gráfico: la IA ayuda a artistas y diseñadores a crear logotipos, carteles y materiales de marketing de manera rápida.

El futuro de la generación de imágenes por IA

A medida que la generación de imágenes por IA sigue mejorando, continuará transformando la manera en que las personas crean y utilizan imágenes. Ya sea en arte, negocios o entretenimiento, la IA está abriendo nuevas posibilidades y facilitando el trabajo creativo, haciéndolo más accesible y emocionante.