Generación de imágenes sintéticas a través de IA

¿Cómo dibujarías tus sueños o tus peores pesadillas? ¿Cómo conseguirías que estos se asemejan al conocimiento general de todos los seres humanos o de la mayoría de ellos? Esto es en parte posible mediante la utilización de algunas de las nuevas técnicas de Inteligencia Artificial para la generación de imágenes sintéticas. 

Los modelos de generación de imágenes sintéticas son un tipo de técnica que se ha popularizado en los últimos meses gracias a la aparición de sistemas basados en Deep Learning, como Stable Diffusion, DALL·E 2 o IMAGE, que nos permiten generar imágenes “pseudo realistas” a partir de descripciones textuales acerca de lo que queremos observar en la imagen. 

Para poder construir este tipo de tecnologías se utilizan modelos de Machine Learning basados en tres fases: 

1. Una fase de codificación de texto (text encoder) donde se realiza una transformación de las palabras en valores numéricos. 
2. Un generador de elementos pictóricos (imagen information creator) que identifica los elementos que deben ser incluidos en la imagen en base a la descripción textual. 
3. Un decodificador de imágenes (imagen decoder) que transforma la información generada en la fase anterior en una imagen, es decir, que genera las imágenes resultantes en base a los elementos seleccionados por el generador.  

Este tipo de tecnología nos abre un abanico de posibilidades, ya que nos ofrece una manera sencilla de construir prototipos de logos, bancos de imágenes, versiones preliminares de mundos virtuales, entornos de simulación, campañas de marketing o anuncios de manera más sencilla que luego podrán ser mejorados por diseñadores/as e ingenieros/as mejorando el impacto y la experiencia de los usuarios.