- La inteligencia artificial generativa crea contenido nuevo (imágenes, texto, música) basado en patrones aprendidos.
- Utiliza modelos como redes neuronales profundas que analizan grandes volúmenes de datos.
- Tiene limitaciones como la dependencia de datos de calidad y la generación de contenido incoherente.
- Presenta desafíos éticos, incluyendo el uso indebido, contenido falso y conflictos con derechos de autor.
1.1 Fundamentos de IA generativa
Capacidades y Limitaciones
- Los modelos generativos destacan por producir imágenes sorprendentes y adaptables.
- Pueden replicar estilos artísticos y detalles visuales complejos.
- Su precisión depende en gran medida de cómo se diseñen los prompts.
- Enfrentan restricciones como la interpretación ambigua de las solicitudes.
- Tienen dificultades para garantizar resultados consistentes en ciertos contextos.
Plataformas principales
Entre las herramientas más populares de IA generativa se encuentran DALL-E, MidJourney y Stable Diffusion, cada una con características únicas.
DALL-E
- Herramienta de inteligencia artificial desarrollada por OpenAI.
- Genera imágenes de alta calidad a partir de descripciones de texto.
- Admite estilos realistas y artísticos.
- Ideal para proyectos creativos, diseño gráfico y publicidad.
MidJourney
- Modelo de generación de imágenes enfocado en piezas artísticas estilizadas.
- Desarrollado por MidJourney Inc.
- Produce imágenes visualmente impactantes con énfasis en la creatividad.
- Popular entre artistas y diseñadores por su capacidad de refinamiento y exploración de estilos.
Stable Diffusion
- Modelo de generación de imágenes de código abierto creado por Stability AI.
- Ofrece flexibilidad y personalización, pudiendo instalarse localmente.
- Permite aplicaciones como creación artística, edición de imágenes y proyectos de investigación.
- Valorado por su accesibilidad y enfoque en la innovación creativa.