En el mundo en constante evolución de la inteligencia artificial, cada avance representa un paso más hacia la posibilidad de controlar y perfeccionar la creación de imágenes generadas por computador.
Uno de los últimos logros en este ámbito es ControlNet, una estructura de red neuronal diseñada para mejorar y moldear los resultados obtenidos a partir de Stable Diffusion, un motor de IA que crea imágenes a partir de texto y otras imágenes.
Esta nueva tecnología abre las puertas a la posibilidad de guiar la generación de imágenes de manera más específica y precisa.
Stable Diffusion, desarrollado por la empresa Stability AI, es un motor de inteligencia artificial notable por su capacidad para transformar texto en imágenes sorprendentemente realistas.
Igualmente puede generar imágenes a partir de otras imágenes proporcionadas como entrada. Este sistema, de código abierto, se basa en el aprendizaje automático, lo que significa que mejora con el tiempo y la experiencia, ofreciendo resultados más precisos a medida que se utiliza más.
En este contexto entra en juego ControlNet, una innovación que busca llevar la generación de imágenes a un nivel superior de control y dirección.
ControlNet se presenta como una estructura de red neuronal diseñada específicamente para “controlar los grandes modelos de difusión preentrenados para que admitan condiciones de entrada adicionales”.
En términos más simples, ControlNet actúa como un modulador de los resultados generados por Stable Diffusion, ajustándolos a ciertas condiciones o requisitos predefinidos.
A diferencia del enfoque relativamente aleatorio de Stable Diffusion, ControlNet introduce condiciones adicionales que dirigen la creación de imágenes hacia resultados específicos.
Esto se logra utilizando la red neuronal de ControlNet para influir en los modelos de difusión generados por Stable Diffusion.
¿Cómo funciona ControlNet?
Por ejemplo, si deseas obtener una imagen que represente una tortuga, se puede seleccionar un modelo de ControlNet asociado a esta forma y características.
Al momento de realizar la imagen, Stable Diffusion la creará de manera que se asemeje a una tortuga, utilizando las pautas proporcionadas por el modelo de ControlNet.
Es importante destacar que ControlNet no altera el proceso de creación en sí mismo.
No obstante la herramienta ofrece una especie de guía o plantilla para que la inteligencia artificial oriente su creación en una dirección específica.
Los modelos preentrenados disponibles en ControlNet, como Canny Edge para detectar bordes o Open POSE para capturar poses, ofrecen una base sólida para estas orientaciones específicas.
Y algunas características como User Scribble permiten a los usuarios dibujar bocetos que se convierten en imágenes generadas por Stable Diffusion.
Si bien ControlNet y Stable Diffusion representan un avance importante en la generación de imágenes por IA, es importante señalar que hasta el momento, su uso está dirigido principalmente a desarrolladores y expertos en inteligencia artificial.
Los avances y modelos de ControlNet se han presentado en la plataforma GitHub, lo que permite a los expertos explorar y mejorar la tecnología.
Pero actualmente aún no hay una solución fácil para que los usuarios sin experiencia aprovechen estas herramientas, la comunidad de desarrolladores podría estar cerca de crear interfaces más amigables y accesibles en el futuro.
Al trabajar en conjunto con Stable Diffusion, esta innovación permite la creación de imágenes más específicas y ajustadas a condiciones predefinidas, lo que abre un mundo de posibilidades en campos como el diseño, el arte y la creatividad asistida por la IA.
A medida que la tecnología evoluciona y se vuelve más accesible, podríamos ver un aumento en su adopción y su impacto en diversas industrias.
More Stories
IA Copilot de Microsoft llega a nuevos portátiles Intel y AMD
¿Se están reduciendo las emisiones de carbono de Meta?
Unigine: Motor 3D en tiempo real para simulaciones