¿Cómo se usa la IA para crear imágenes? 5 puntos para comprender

Las apps que usan IA para crear imágenes son  generativas y han evolucionado rápidamente desde simples algoritmos de combinación de patrones hasta sofisticadas redes neuronales capaces de crear imágenes originales y de alta calidad. En sus inicios, las IA como GANs (Generative Adversarial Networks) eran limitadas en términos de realismo y creatividad. Con el tiempo, avances como los modelos de difusión y las redes neuronales de múltiples capas han permitido la generación de imágenes hiperrealistas. Hoy en día, herramientas como DALL·E y Midjourney reflejan este progreso, combinando precisión técnica con controles éticos para un uso responsable.

En la actualidad son servicios que están al alcance de todos, si estás buscando una IA que te ayude en tus procesos creativos, te compartimos esta comparación entre ellas:

Comparación de IA’s para crear de imágenes

IA	Protección de Privacidad	Deepfake y Mal Uso	Comentarios
DALL·E 3	Alta	Fuerte enfoque en la prevención de Deepfakes y uso ético.	Potente, filtros éticos rigurosos.
Midjourney	Media	Moderado control, pero menos estricto en privacidad.	Enfocada en artistas, menor control sobre privacidad.
Stable Diffusion	Baja	Puede usarse sin restricciones, lo que facilita mal uso.	Código abierto, requiere ética personal.
Artbreeder	Media	Control moderado, comunidad regula contenidos.	Colaborativa, enfoca en la privacidad compartida.
Craiyon	Baja	Sin control sobre deepfakes, fácil de usar para propósitos cuestionables.	Gratuita, pero baja en ética y privacidad.

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¿Cómo funcionan estas IA’s de generación de imágenes?

Entrenar a un generador de imágenes es un proceso complejo y distinto a cómo los humanos hacen fotomontajes. Las IA generativas, como las que crean imágenes, se entrenan utilizando grandes conjuntos de datos de imágenes reales. Estas imágenes se pasan por redes neuronales que aprenden patrones, texturas, formas y colores. A diferencia de los humanos que combinan elementos conscientemente en un fotomontaje, la IA aprende a generar imágenes desde cero a través de modelos matemáticos, como las Redes Generativas Antagónicas (GANs) o los modelos de difusión, que simulan la creación de imágenes realistas.

¿Cómo funciona el modelo de difusión para crear imágenes con IA?

El modelo de difusión es una técnica avanzada utilizada en IA para la generación de imágenes. Funciona a través de un proceso iterativo donde se añade ruido a una imagen hasta que queda irreconocible. Luego, el modelo aprende a revertir ese proceso, eliminando el ruido gradualmente para reconstruir una imagen coherente y realista desde un estado inicial de ruido puro. Este método permite a la IA generar imágenes detalladas y de alta calidad, mejorando la precisión y la creatividad en la creación de contenido visual.

Responsabilidad y ética en el uso de IA’s en la generación de imágenes

El uso de IA para la creación de imágenes debe estar guiado por principios éticos. Es crucial optar por plataformas que prioricen la privacidad y prevengan el mal uso. El respeto por la integridad y la autenticidad es fundamental para evitar la difusión de contenidos falsos que puedan dañar a terceros.

Las deepfakes son un peligro

Las IA de generación de imágenes ofrecen vastas posibilidades creativas, pero su uso responsable es imprescindible. Escoger plataformas que implementen medidas de seguridad robustas es esencial para proteger la privacidad y prevenir la proliferación de deepfakes y otras formas de mal uso. Actuar con ética no solo protege a los usuarios, sino también a la sociedad en general.

Regulación de la tecnología que usa IA para crear imágenes

El mundo de la política está tomando medidas contra la proliferación de imágenes y videos generados por  inteligencia artificial (IA) sin consentimiento. La representante Alexandria Ocasio-Cortez está al frente del DEFIANCE Act de 2024, una legislación bipartidista que busca enfrentar este problema creciente.

¿Qué es el DEFIANCE Act de 2024?

Este proyecto de ley, co-liderado por Ocasio-Cortez junto a otros representantes, enmienda la Ley contra la Violencia hacia las Mujeres (VAWA). Proporcionaría a las víctimas el derecho de demandar a quienes produzcan, distribuyan o reciban pornografía  deepfake no consentida, si conocían o ignoraron imprudentemente que la víctima no había dado su consentimiento.

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La propuesta de AOC para acabar con la pornografía deepfake

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