Desafíos persistentes en las imágenes generadas por IA

Incluso los generadores de imágenes de IA más avanzados pueden producir resultados inquietantes cuando se les asigna la tarea de renderizar caras humanas y expresiones. Los detalles sutiles como los ojos, los dientes y las cejas a menudo aparecen distorsionados, lo que hace que la salida sea inutilizable. La misma dificultad se extiende a los personajes de estilo de dibujos animados, donde las emociones exageradas pueden ser sobreamplificadas.

Reproducir con precisión logotipos reconocibles, marcas registradas o personajes icónicos es otro obstáculo común. Las preocupaciones legales y las lagunas en los datos de entrenamiento mantienen a los modelos de IA alejados de entregan reproducciones fieles de marcas bien conocidas, lo que lleva a representaciones vagas o incorrectas.

Las escenas complejas con elementos superpuestos también hacen que los sistemas tropiecen. Cuando demasiados objetos se intersectan, el generador puede dejar de lado partes de la composición o crear detalles sin sentido, especialmente en imágenes fotorealistas o de estilo de stock.

Finalmente, las ediciones repetidas pueden introducir alucinaciones - artefactos no deseados que no tienen sentido - lo que subraya que las herramientas de IA no son autocomprobantes.

Soluciones efectivas y mejores prácticas

Para mitigar los errores faciales, los usuarios pueden pedirle al servicio que renderice menos personas al mismo tiempo, reduciendo la posibilidad de errores. Seleccionar adjetivos más suaves - optar por "enojado" en lugar de "enfurecido" - también puede guiar al modelo hacia expresiones más precisas.

Cuando los logotipos o símbolos registrados son esenciales, el camino más seguro es rediseñar el concepto para evitar material con derechos de autor. Si un elemento de marca aún es necesario, considere usar un sustituto genérico, como un teléfono que muestra un video vertical en lugar de un logotipo de aplicación específico.

Simplificar las instrucciones ayuda a resolver problemas con componentes superpuestos o intrincados. Las herramientas de edición posteriores a la generación que permiten a los usuarios aislar áreas problemáticas y solicitar regeneración dirigida son especialmente útiles. Cambiar el estilo estético también puede reducir errores en escenas complejas.

Cuando aparecen alucinaciones después de múltiples ediciones, la estrategia más confiable es a menudo descartar el lote actual y comenzar de nuevo con una instrucción refinada, centrándose en los elementos principales primero y dejando las correcciones menores para más tarde.

La supervisión humana sigue siendo crucial

A pesar de los avances rápidos, los generadores de imágenes de IA aún requieren intervención humana para lograr resultados pulidos. Se aconseja acreditar o reconocer las imágenes generadas por IA, ya que la tecnología sigue difuminando la línea entre la imaginería sintética y auténtica.

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