Los modelos de creación de imágenes continúan creciendo y muchos se preguntan si aportan algo para la creatividad. Tengamos en cuenta que muchas empresas han acogido estos sistemas, ya que les resultan bastante cómodos. Uno de los más utilizados han sido también los que se concentran en transformar un texto en una imagen. El denominador común entre todas las arquitecturas de IA generativa son los modelos de difusión. Este se inspira en el proceso físico de difusión de moléculas de gas, donde las moléculas se difunden desde áreas de alta densidad a áreas de baja densidad.

Para implementar la IA de creación de imágenes, el uso de modelos de difusión se ha hecho evidente. Debido a que muestran signos de reemplazar a métodos anteriores, tales como las redes generativas antagónicas (GAN) y los transformadores en el dominio de la síntesis de imágenes condicionales. Esto es así porque los modelos de difusión pueden producir imágenes de última generación manteniendo la calidad y la estructura semántica de los datos. Sin embargo, también puede verse afectado por los inconvenientes de entrenamiento, como el colapso del modo.

¿Cómo se originó el modelo de difusión que apunta a la creatividad?

La técnica del modelo de difusión se originó a partir de la estimación de probabilidad probabilística. Dicho método se usa para estimar el resultado de un modelo estadístico a través de observaciones de los datos. Allí se encuentran valores de parámetros que maximizan la probabilidad de hacer la predicción.

Los modelos de difusión son generativos. Esto quiere decir que, una vez aprendidos, suelen generar nuevas muestras de datos similares a aquellas en las que fueron entrenados. Esta naturaleza generativa hizo que se adoptara para varios casos de uso, tales como la generación de imágenes, videos, texto y datos sintéticos.

Estos funcionan deconstruyendo los datos de entrenamiento mediante la adición sucesiva de ruido gaussiano. Y luego, aprendiendo a recuperar los datos, invierten este proceso de ruido. Después del entrenamiento, el modelo puede generar datos simplemente pasando ruido muestreado aleatoriamente a través del proceso de eliminación de ruido aprendido. Dicho procedimiento puede verse como un algoritmo de optimización. Uno que sigue el gradiente de la densidad de datos para producir muestras probables.

¿Cómo ayudan a la creatividad los modelos de difusión?

  • Los modelos de difusión pueden ayudar a la creatividad, pues presentan varias capacidades únicas, ya que pueden adoptar diversos estilos artísticos, tiene comprensión 3D y animación.
  • Si pensamos en los modelos lanzados recientemente: Imagen Video de Google, DALL-E, MidJourney y Make-a-Video de Meta. Tendremos grandes ejemplos de los avances en este terreno.
  • Saam Motamedi, socio general de la firma de capital de riesgo de Silicon Valley, Greylock, dice algo importante sobre los modelos de difusión. Comenta que se ha acelerado su uso porque les facilitan a los desarrolladores construir sobre los modelos existentes. Y, además, ayudan a aprovechar las capacidades avanzadas en sus aplicaciones.
  • Las palabras textuales de Motamedi: “La capacidad de los modelos de difusión para producir resultados estables y de última generación señala la próxima evolución de la IA generativa. Estos avances en diferentes técnicas generativas en torno a todas las modalidades de datos, como texto, imagen, video, audio y datos multimodales, generarán casos de uso nuevos e impactantes”.
  • Srivastava comentó que la IA generativa impulsada por modelos de difusión reducirá el tiempo y el esfuerzo durante el desarrollo de productos industriales o robóticos. También señaló que estos modelos de difusión podrían aumentar la creatividad y la reutilización en el marketing. Debido a que los creadores de contenido podrían crear contenido de nueva generación o NFT.
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Vía Unsplash

¿Cuál es el futuro de esta nueva tecnología IA?

  • Según William Falcon, cofundador y CEO de Lightning AI, los modelos de difusión jugarán un papel esencial en la evolución de la IA generativa. Debido a que no presentan desventajas apreciables en comparación con las arquitecturas anteriores. Son la única excepción de que su generación es iterativa y requieran potencia de procesamiento adicional.
  • Falcon también dijo que, aunque los modelos de difusión desencadenan una dimensión completamente nueva de creatividad para que las personas se expresen, cree que la seguridad es y seguirá siendo un tema importante. Esto comentó: “Los filtros de seguridad estándar son extremadamente básicos, y los conjuntos de datos que se utilizan para entrenar dichos modelos aún muestran una cantidad preocupante de material inseguro y sesgado. Otro desafío metodológico es la composición. En otras palabras, controlar cómo se usan juntos los diferentes conceptos, ya sea combinados en el mismo tema o como temas distintos uno al lado del otro en la misma creación”.
  • Fernando Lucini, líder global de ciencia de datos e ingeniería de aprendizaje automático en Accenture, dijo que la calidad de las imágenes generadas sigue siendo un desafío para el futuro cercano de los modelos de difusión.
  • Lucini cree que el futuro de estos modelos está en generar imágenes y videos a partir de texto sin formato. Todo esto desempeñará un papel en la evolución de máquinas generativas sustanciales.

¿Te emociona el avance en esta tecnología IA? ¿Crees que podría ayudarte a avanzar rápido en tus campañas de marketing?

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