Progreso y desafíos persistentes

Los generadores de imágenes de IA han avanzado rápidamente, entregando visuales realistas y creativos para una variedad de aplicaciones. A pesar de este progreso, siguen encontrando dificultades con tipos de contenido específicos. Las caras y expresiones humanas siguen siendo un punto débil notable, a menudo produciendo características exageradas o malformadas que delatan el origen sintético de la imagen. Incluso cuando se generan personajes de caricatura o estilizados, las herramientas pueden sobre-enfatizar las emociones, lo que resulta en imágenes que parecen dramáticas pero carecen de autenticidad.

Límites de los logotipos y marcas comerciales

Representar con precisión los logotipos, marcas comerciales o personajes icónicos es otro fracaso frecuente. Las preocupaciones legales y las lagunas en los datos de entrenamiento significan que los generadores rara vez producen reproducciones fieles de los símbolos de las marcas. Los experimentos recientes con ciertas características de IA específicas de la plataforma han mostrado mejoras modestas, pero los resultados aún no alcanzan la fidelidad perfecta. Se aconseja a los usuarios que reconsideren los conceptos de diseño que dependen de la imagen de marca específica para evitar riesgos de infracción y problemas de calidad.

Composiciones complejas y elementos superpuestos

Cuando los prompts contienen muchos elementos superpuestos o intrincados, los generadores a menudo producen resultados incoherentes. Ejemplos incluyen objetos que desaparecen a mitad de camino, libros con lomos imposibles o detalles de fondo que desafían la lógica. Simplificar los prompts o centrarse en menos sujetos puede mitigar estos problemas. Algunas herramientas ofrecen edición posterior a la generación que permite a los usuarios aislar áreas problemáticas y solicitar regeneración, pero el éxito varía según la complejidad de la escena.

Herramientas de edición y soluciones alternativas

Various servicios de IA ahora ofrecen capacidades de edición integradas, lo que permite a los usuarios seleccionar y regenerar partes específicas de una imagen. Cuando estas herramientas no están disponibles o son ineficaces, los creadores pueden necesitar ajustar el lenguaje del prompt - utilizando adjetivos más suaves o reduciendo el número de sujetos - para mejorar los resultados. En muchos casos, comenzar de nuevo con un prompt refinado es más eficiente que intentar un procesamiento posterior extenso.

Perspectiva de la industria

Las empresas detrás de estos modelos de IA reconocen los defectos existentes y están trabajando activamente para reducir las alucinaciones, mejorar la realidad facial y manejar el contenido con marcas comerciales de manera más precisa. Aunque la tecnología no es perfecta, las mejoras continuas sugieren una trayectoria hacia una mayor confiabilidad. Mientras tanto, las mejores prácticas recomiendan etiquetar claramente el contenido generado por IA para mantener la transparencia a medida que la calidad visual continúa convergiendo con los medios creados por humanos.

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