La inteligencia artificial (IA) ha llegado para quedarse y, entre otros campos, ha revolucionado la creación de imágenes. En este artículo te vamos a contar qué pasos seguir y cómo se pueden hacer imágenes con inteligencia artificial. Desde la selección de herramientas hasta la interpretación de los resultados, haremos un repaso por los principales puntos a tener en cuenta cuando trabajamos con IA generativa, incluidas las consideraciones éticas o legales que puede implicar su uso.
Además, si te interesa profundizar más en la creación de sistemas con IA, también veremos qué opciones formativas existen para ello. Como, por ejemplo, cursos de Programación con Python con Especialidad en Inteligencia Artificial. Con este tipo de especialidades podrás profundizar mucho más en sistemas de inteligencia artificial y llegar a crear tus propias herramientas para hacer imágenes, sigue leyendo y descubre cómo puedes lograrlo. ¡Empezamos!
Introducción a la creación de imágenes con IA
El primer paso que debes dar a la hora de saber cómo hacer de imágenes con inteligencia artificial es el de explorar la evolución de los distintos modelos generativos y cuál es su papel en la creación de contenidos visuales. En este contexto, dos modelos que destacan son GANs (modelos generativos adversarios) y VAEs (autoencoders variacionales), que proporcionan los creadores la capacidad de producir imágenes únicas.
En el caso de los primeros, los GANs, su capacidad está basada en la competencia entre dos redes neuronales: una generadora y una discriminadora. La generadora crea datos y la otra parte tiene que trabajar en distinguir qué es genuino y que está creado. El juego continua hasta que la generadora crea algo que a la discriminadora le resulta indistinguible de lo real.
Por otra parte, los VAEs buscan aprender a partir de los datos e introducen un componente de aleatoriedad para generar nuevas creaciones . Esta aleatoriedad permite que se generen nuevos datos que, aunque no estén dentro del conjunto original, se ajusten y sean coherentes con la estructura general. Elegir uno u otro modelo, depende de tus objetivos creativos.
Selección de herramientas y plataformas
Una vez seleccionado el modelo generativo que más nos interese, es el momento de navegar entre las distintas herramientas y plataformas disponibles para la generación de imágenes mediante IA. TensorFlow y PyTorch son bibliotecas que dan marcos de trabajo potentes en los que implementar modelos de aprendizaje profundo. Al mismo tiempo, plataformas de cloud, nos permite conseguir buenos recursos computacionales para el procesamiento.
También se pueden usar bibliotecas preentrenadas como StyleGAN y DALL-E, puede acelerar el proceso de generación de imágenes al aprovechar modelos previamente entrenados que pueden adaptarse a propósitos específicos. La elección de un tipo de herramienta u otra depende del tipo de usuario, sus conocimientos y las intenciones creativas que tenga.
Recopilación y preprocesamiento de datos
A la hora de saber como hacer imágenes con inteligencia artificial, otro de los pasos es el de la recopilación y el preprocesamiento de los datos. Para ello, es necesario construir un conjunto de datos representativo que alimente al modelo que estamos usando de manera efectiva. En este proceso, se seleccionan fuentes de datos que sean relevantes para las imágenes que queramos crear.
Por ejemplo, en Python, herramientas como Pandas o NumPy son empleadas para la manipulación eficiente de los datos. Se trata de complementos que ayudan a garantizar la calidad y la coherencia que requiere entrenamiento de este tipo de modelos.
Entrenamiento del modelo
Ya sabemos qué modelo vamos a usar, teniendo los datos, es el momento de entrenarlo. En este proceso es necesario ajustar parámetros para poder optimizar el rendimiento de los mismos. En este contexto, las bibliotecas que se hayan seleccionado deberían contar con herramientas específicas para poder facilitar este entrenamiento.
Generación de imágenes
Una vez que el modelo está entrenado, es el momento de generar las imágenes. En este punto, se usa el generador producir las primeras muestras y, en función de los objetivos, se pueden dar otros datos de entrada para generar imágenes de manera aleatoria. Para la visualización de las imágenes creadas con la inteligencia artificial existen herramientas dentro del trabajo que se hace en Python y otros sistemas. Esto permite que se pueda analizar la calidad de lo que se ha creado y la coherencia que tiene con los objetivos que se hayan definido previamente.
Para que un modelo generativo de imágenes cree, es necesario darle los datos, pero también indicaciones adecuadas sobre lo que queremos. Esto se denomina prompt y es un conjunto de instrucciones detalladas para que el modelo que se ha entrenado ejecute la tarea que le estamos pidiendo.
Con esas instrucciones, el sistema acude a su base de datos y genera algo nuevo a partir de lo que conoce. Un sistema generativo no puede crear de la nada, si algo no está en su base de datos, no existe para la inteligencia artificial.
Afinamiento del modelo
Una vez que hay resultado en como hacer imágenes con el modelo de la inteligencia artificial, es el momento de evaluar lo que se ha producido para proceder al afinamiento del modelo. Cuantas más imágenes cree, más se puede trabajar en afinar tanto la respuesta, como la calidad o los datos que sea necesario añadir a la base de datos que la nutre.
Esto es un proceso iterativo y permite hacer que el modelo evolucione para responder a las necesidades creativas de los usuarios.
Consideraciones éticas y legales
A la hora de usar modelos de inteligencia artificial generativa también es importante tener en cuenta aspectos éticos y legales. En este sentido, es necesario que el uso de datos sea transparente y que sea responsable y no infrinja derechos de autor. Muchas bases de datos que se usan en modelos de IA se nutren del trabajo de artistas humanos, lo que está generando un debate sobre los limites éticos del uso de este tipo de sistemas.
Para evitar problemas, es necesario seguir las normativas legales que apliquen en cada caso y hacer uso de buenas prácticas tanto al entrenar los modelos como al crear imágenes o añadir información ala bases de datos de las que se nutren estas inteligencias artificiales.
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Bibliografía
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