Los prompts al generar imágenes con inteligencia artificial, especialmente cuando se utiliza una imagen real como base, funcionan guiando el modelo sobre qué características o estilos se deben aplicar. El futuro está siendo moldeado por generadores de imágenes de última generación. Estas máquinas avanzadas sintetizan imágenes que son difíciles de distinguir de sus contrapartes del mundo real. ¿Cómo es posible? Exploremos más y descubramos.
Estos sistemas aprenden patrones y características de conjuntos de datos masivos y grandes cantidades de imágenes de muestra. Analizan e interpretan esta información, usándola para mejorar y refinar iterativamente su resultado. A partir de la foto original se crea una estructura primaria de la imagen en su forma más abstracta
Esta construcción abstracta inicial proporciona una dirección fundamental para las iteraciones posteriores. La IA analiza tanto la imagen como el texto. Busca patrones en la imagen para entender su contenido y luego intenta combinar esa información con las instrucciones del prompt introducidas por el usuario o ingeniero.
Una vez establecida, los patrones con sus prompt, se perfecciona mediante una secuencia de procesos aditivos y sustractivos, se vuelve más refinado a medida que avanza la generación de la imagen, con posibles ajustes adicionales, dependiendo del modelo y la interfaz que estés utilizando según los requerimientos del usuario.
Durante la etapa de refinamiento, la IA hace referencia a una gran cantidad de datos externos, estudia imágenes existentes y aprende los principios fundamentales del diseño y la estética. El sistema examina estas pautas y las aplica para ajustar, alinear y pulir la imagen.
A medida la imagen se vuelve más nítido, se concentra en el modelos de celosía, sus texturas aplicar, sus propiedades, cómo interactúan con la luz y cómo contribuyen a la apariencia general de la imagen. Conceptualiza la paleta de colores, realiza tareas de mejora del color, preserva la consistencia del color, maneja la combinación de colores, maneja sombras y luces y combina a la perfección diversos elementos de color.
El resultado se evalúa rigurosamente para detectar fallas y discrepancias. La IA está entrenada para descubrir y rectificar estas áreas, asegurando que la imagen final cumpla con criterios definidos y sea de la más alta calidad posible. Una vez finalizada la imagen, la IA analiza diferentes perspectivas, verifica ángulos y relaciones espaciales entre los componentes de la imagen.
¿Cómo se sabe si una imagen se ha creado por Inteligencia Artificial? Saber si una imagen ha sido creada por IA puede ser complicado, pero hay varios métodos y señales para detectarlo:
Herramientas de detección de IA: Existen herramientas como Sensity AI, Hive Moderation y Optic que analizan la estructura de la imagen, buscando patrones específicos de generación de IA.
Análisis de metadatos: Muchas imágenes generadas por IA incluyen metadatos o «huellas digitales» en el archivo que indican el software utilizado. Puedes ver los metadatos en programas de edición de imágenes o herramientas en línea, aunque algunos servicios eliminan esta información.
Detalles y texturas inusuales: Las IA a veces generan detalles extraños o inconsistencias, especialmente en áreas complejas como las manos, los ojos o las sombras. Las texturas de piel o cabello también pueden parecer irreales o demasiado uniformes.
Inconsistencias en la iluminación y perspectiva: La IA a veces lucha con el manejo de la luz y la perspectiva en ciertos ángulos complejos. Esto puede hacer que las imágenes tengan sombras o reflejos que no coinciden con la luz principal de la escena.
Cuando se genera una imagen nueva usando IA, los metadatos de la imagen original no se copian automáticamente a la nueva imagen generada. Esto ocurre porque los modelos de generación de IA crean una imagen desde cero, usando algoritmos y patrones aprendidos, pero sin retener la información específica del archivo original.
En cambio, la imagen generada por IA suele contener sus propios metadatos, que pueden incluir:
Información del software de generación (por ejemplo, DALL-E, Midjourney, Stable Diffusion). Parámetros de generación utilizados, como el número de iteraciones o el modelo específico de IA. Fecha y hora de creación de la imagen generada, que puede ser incluida si el software de IA la guarda.
Si los metadatos originales de una imagen con derechos de autor no se transfieren a la imagen generada por IA, es difícil establecer una conexión legal directa entre la nueva imagen y la imagen original a nivel de metadatos. Sin embargo, esto no significa que no haya formas de detectar violaciones de derechos de autor. Existen otras herramientas y métodos legales que pueden ayudar en estos casos:
Análisis de similitudes visuales: Herramientas como Content ID de YouTube o PhotoDNA de Microsoft analizan patrones visuales y comparan imágenes para detectar similitudes con otras protegidas por derechos de autor. Aunque los detalles específicos cambien, las IA a veces retienen elementos visuales suficientes para hacer detectable la relación.
Watermarks y marcas de agua digitales: Algunas imágenes comerciales tienen marcas de agua invisibles incrustadas en el archivo (técnicas de steganografía digital) que pueden sobrevivir a ediciones o incluso recreaciones de IA, ayudando a rastrear el origen original.
Evidencia contextual: En disputas legales, la evidencia contextual también cuenta, como los registros de creación de la imagen generada o el historial de generación, que pueden ayudar a demostrar si se usó como base una imagen protegida por derechos de autor.
Contrato de uso de datos para modelos: Si la IA fue entrenada con una imagen protegida sin permiso, esto podría ser un caso de uso indebido de datos de entrenamiento. Las leyes en algunos países están comenzando a regular esto, y ya se han presentado demandas para proteger derechos de autor en bases de datos de IA.
¿Hay problemas con el copyright con las imágenes generadas por la Inteligencia Artificial?. Sí, el uso de imágenes reales y la generación de contenido por inteligencia artificial pueden plantear problemas de copyright. Aquí hay algunos puntos clave:
Derechos de autor: Si usas una imagen que está protegida por derechos de autor sin permiso, puedes infringir esos derechos, incluso si la imagen se modifica o se utiliza como base para generar algo nuevo.
Obras derivadas: Las imágenes generadas a partir de imágenes protegidas pueden considerarse obras derivadas, lo que significa que pueden estar sujetas a las mismas restricciones de copyright.
Licencias: Algunas plataformas ofrecen imágenes con licencias específicas que permiten su uso, pero es fundamental leer y entender esos términos antes de usarlas.
Uso justo: En algunos casos, el uso de una imagen protegida podría considerarse «uso justo» (fair use), pero esto depende de varios factores y no siempre es fácil de determinar.
Responsabilidad: Si usas herramientas de IA que generan imágenes, es importante ser consciente de los derechos de autor asociados y tomar decisiones informadas para evitar problemas legales.
Por último Responsabilidad: Si usas herramientas de Inteligencia Artificial (IA) que generan imágenes, es importante ser consciente de los derechos de autor asociados y tomar decisiones informadas para evitar problemas legales.
