Progreso y problemas persistentes

Los generadores de imágenes de IA como Dall-E 3, Midjourney, Stable Diffusion y las características habilitadas por Gemini en los dispositivos Google Pixel han mejorado dramáticamente la calidad de las imágenes generadas. Los revisores informan haber creado impresionantes escenas de ciencia ficción, fotos de productos realistas y even autosretratos utilizando estas herramientas. A pesar de estos avances, varias limitaciones consistentes permanecen.

Caras humanas y expresiones

Representar con precisión las caras humanas resulta especialmente difícil. Los errores a menudo aparecen en los ojos, dientes, cejas y expresión en general, lo que hace que las imágenes parezcan inquietantes o inutilizables. Incluso al generar personajes de caricatura o estilizados, la IA puede amplificar demasiado las emociones, lo que lleva a resultados exagerados o distorsionados. Una solución práctica es reducir el número de personas en una escena, elegir adjetivos más suaves (por ejemplo, "enojado" en lugar de "enfurecido") y confiar en herramientas de edición de postgeneración para volver a renderizar áreas faciales específicas.

Logotipos, marcas registradas y personajes icónicos

Reproducir logotipos, marcas registradas o personajes famosos reconocibles sigue siendo un punto débil. Las preocupaciones legales y las lagunas en los datos de entrenamiento significan que los modelos de IA a menudo evitan representaciones precisas de activos de marca protegidos. Las excepciones incluyen el Gemini AI de Google Pixel, que logró generar imágenes bastante precisas de personajes como Mickey Mouse y Pikachu, y algunos usuarios de X (anteriormente Twitter) que informaron representaciones realistas a través del chatbot Grok. El enfoque recomendado es rediseñar conceptos para evitar la necesidad de imágenes de marca exactas.

Elementos complejos y superpuestos

Las escenas con muchos elementos superpuestos o intrincados pueden confundir a los generadores, lo que resulta en objetos faltantes o duplicados, detalles sin sentido o estructuras malformadas. Por ejemplo, una escena de biblioteca puede mostrar una escalera que desaparece a mitad de la imagen, y una imagen de cocina puede presentar un libro de cocina con dos lomos. Simplificar las solicitudes, cambiar estilos estéticos o utilizar herramientas de edición de selección de área puede mitigar estos problemas.

Alucinaciones y edición excesiva

Incluso los modelos de mayor nivel pueden producir alucinaciones: artefactos inesperados que no tienen base en la solicitud. Los intentos de edición excesiva a veces exacerbaban el problema, lo que lleva a figuras distorsionadas o bloques sin sentido. Se recomienda a los usuarios comenzar de nuevo con una solicitud refinada en lugar de intentar ajustes excesivos de postgeneración.

Mejores prácticas para los usuarios

Los revisores sugieren aprovechar las características de edición integradas, simplificar el lenguaje de la solicitud y ajustar los términos descriptivos para guiar a la IA de manera más precisa. Cuando persisten los errores, recrear la imagen con una solicitud más clara y enfocada a menudo produce mejores resultados. Reconocer el contenido generado por IA al compartir sigue siendo una práctica recomendada para mantener la transparencia.

Mirando hacia adelante

Los desafíos continuos destacan que, si bien los generadores de imágenes de IA están mejorando rápidamente, aún no son infalibles. El desarrollo en curso apunta a reducir estos errores, pero por ahora, los usuarios deben equilibrar las capacidades de las herramientas con la elaboración cuidadosa de solicitudes y la corrección de postgeneración.

Usado: News Factory APP - descubrimiento de noticias y automatización - ChatGPT para Empresas