Para crear imágenes mediante inteligencia artificial existen diversas herramientas y métodos. La creación de imágenes con la intervención de la IA es fuente de interrogantes éticos. La legalidad también es una cuestión que se plantea con frecuencia, sobre todo en lo que respecta a los derechos de autor y el uso de datos personales. Descubra cómo La IA genera imágenes al tiempo que permite a los usuarios explorar nuevos estilos. También puede utilizarse para automatizar ciertas tareas creativas.
El impacto del auge de la inteligencia artificial en la creación de imágenes
El auge de la inteligencia artificial ha tenido un impacto sorprendente en la creación de imágenes. Han surgido numerosas posibilidades creativas. Las técnicas desplegadas por la IA permiten «¿Por qué optar por imágenes generadas por IA en sus contenidos en línea?» href=»https://all-images.ai/blog/pourquoi-opter-pour-des-images-generees-par-ia-dans-votre-contenu-en-ligne/»>generar imágenes realistas a partir de bases de datos. En función de su programación, la IA puede aprender de conjuntos heterogéneos. A continuación, reproduce patrones, texturas y detalles con gran precisión.
Puede adaptarse a los cambios de los distintos sistemas. Gracias a la IA, es posible automatizar ciertas tareas creativas de diseño. Por ejemplo, puede crear automáticamente paisajes, objetos e incluso rostros. Esto ahorra mucho tiempo a los creadores de contenidos visuales. Los diseñadores son libres de explorar nuevos horizontes gracias a la IA.
La inteligencia artificial ofrece nuevas formas de interactuar con las imágenes. Es más fácil buscar contenidos similares y modificar ciertos detalles en tiempo real. Las oportunidades aumentan en términos de creación visual.
Las diferentes tecnologías para generar imágenes usando inteligencia artificial
Existen dos tipos de tecnologías para la generación de imágenes mediante inteligencia artificial. La generación de imágenes basada en redes neuronales generativas adversariales (GANs) y la generación de imágenes basada en redes neuronales convolucionales (CNNs).
Redes neuronales adversariales generativas GAN
Las GAN (Generative Adversarial Networks) son las llamadas redes neuronales profundas. Constan de dos partes. La parte generadora produce imágenes sintéticas mediante ruido aleatorio. La parte discriminadora se encarga de distinguir las imágenes producidas por el generador de las imágenes reales descargadas de la web. El objetivo del generador es adquirir habilidades para engañar al discriminador. De este modo, el contraste de las dos partes del GAN produce contenidos visuales cada vez más realistas.
Redes neuronales convolucionales (CNN)
Las CNN (redes neuronales convolucionales) están especializadas en la clasificación de imágenes, pero también en su generación. Las redes neuronales convolucionales se entrenan con imágenes reales. Estas se modifican para crear nuevas imágenes mediante bloques residuales, capas de normalización o incluso capas transpuestas.
El proceso de creación de imágenes con IA
La generación de contenidos visuales consta de varias etapas. La primera consiste en recopilar datos de entrenamiento. La IA necesita disponer de un conjunto de datos bastante diverso para entrenarse en la producción de contenidos. En general, esta reserva se compone de imágenes ya existentes. Los programadores de la IA realizan previamente una gran cantidad de trabajo previo.
La elección del modelo de IA depende esencialmente del objetivo de los programadores. Éstos eligen entre las redes neuronales generativas antagonistas (AGN) y las redes neuronales convolucionales (CNN). Como ya se ha dicho, se trata de las dos arquitecturas más comunes.
Una vez elegido el modelo, hay que entrenar la IA para que los diseñadores puedan afinar los distintos parámetros. Se evalúa para comprobar su capacidad de producir contenidos visuales de calidad. Los parámetros de evaluación se utilizan como puntos de referencia. A lo largo del proceso se realizan ajustes para mejorar el rendimiento de la IA.
Una vez que el modelo ha sido suficientemente probado, se considera apto para el servicio. Los usuarios pueden utilizar la IA para producir contenidos visuales. Para ello, proporcionan una entrada específica: ruido aleatorio, texto, etc. La IA utiliza su aprendizaje para producir la imagen que busca el usuario. Se pueden aplicar filtros para definir con precisión determinadas características de las imágenes generadas.
