Por qué tus imágenes de IA contienen errores y cómo mejorarlas

Los modelos de generación de texto a imágenes impulsados ​​por IA han revolucionado el arte digital y la creación de contenido, permitiendo a cualquier usuario, independientemente de sus antecedentes, producir imágenes personalizables de alta calidad con solo unas pocas palabras en una fracción del tiempo que le tomaría a un profesional humano usar herramientas clásicas de diseño o fotografía. 

Gracias a los potentes avances tecnológicos, la creatividad asistida por IA se está integrando cada vez más en los flujos de trabajo de diversas industrias. Sin embargo, crear una pieza comercial con IA no se trata de pulsar un botón mágico, ya que su efecto "voilá" no siempre ofrece resultados útiles, especialmente para quienes dependen de ella para cumplir con los estándares profesionales de arte y diseño. 

En realidad, si bien dominar la escritura de indicaciones (el lenguaje que la IA entiende) es fundamental para lograr resultados que se ajusten a la visión creativa, las imágenes generadas por IA aún pueden presentar algunas fallas frustrantes, que afectan tanto a principiantes como a creadores experimentados. Superar estos problemas suele requerir conocimientos y habilidades adicionales tanto de usuarios como de desarrolladores.

A continuación, describiré los desafíos más frecuentes en la generación de imágenes de IA y compartiré soluciones prácticas para solucionarlos.  

Complejidad de ingeniería rápida 

El atractivo principal de Generación de imágenes de IA está transformando ideas en imágenes en casi un instante usando solo palabras. Sin embargo, la complejidad de pronta ingenieria es una de las barreras más importantes para producir imágenes significativas. Incluso pequeñas variaciones en la redacción pueden generar resultados drásticamente diferentes. Las estructuras de las indicaciones también pueden variar entre modelos, por lo que lo que funciona bien en uno puede producir malos resultados en otro. Esta falta de estandarización en el lenguaje de las indicaciones a menudo obliga a los usuarios a probar y equivocarse. 

Las bibliotecas y bases de datos de indicaciones ayudan a reducir las conjeturas al proporcionar indicaciones preevaluadas que los usuarios pueden consultar o modificar según sea necesario. Los generadores visuales de indicaciones permiten a los usuarios introducir palabras clave de forma estructurada, seleccionar atributos, ajustar controles deslizantes y mucho más, lo que hace que la creación de una indicación eficaz sea más intuitiva. Aprender de las indicaciones exitosas compartidas por la comunidad también es valioso, ya que estos ejemplos reales demuestran lo que funciona.  

Para mejorar la consistencia, las guías estandarizadas de sintaxis de indicaciones sugieren las mejores prácticas para estructurar las entradas de palabras clave en diferentes modelos. El uso de plantillas de indicaciones promueve resultados más predecibles, lo que ayuda a los usuarios a generar múltiples imágenes con un estilo consistente. Los modelos emergentes como FLUX son, en general, más intuitivos, ya que están diseñados para ser menos sensibles a la complejidad de las indicaciones, lo que permite a los usuarios crear escenas coherentes y complejas a partir de instrucciones más sencillas.  

Inexactitud anatómica 

Debido a la forma en que las redes neuronales aprenden de los conjuntos de datos, los modelos de difusión no comprenden la anatomía; generan imágenes basadas en el reconocimiento de patrones en lugar de un marco biológico estructurado. Por ejemplo, la IA no considera una mano como una composición de cinco dedos distintos que pueden articularse de forma diferente. En cambio, combina los promedios estadísticos observados en las imágenes de entrenamiento. Como resultado, las desviaciones de las poses o ángulos esperados pueden causar distorsiones. Si bien los modelos modernos han mejorado significativamente, anomalías como dedos adicionales, proporciones faciales y corporales poco naturales, conexiones y ubicación de las articulaciones de las extremidades poco realistas, u ojos asimétricos y desalineados siguen siendo comunes. 

Ajuste fino de modelos con LoRas (Tecnología de adaptación de bajo rango) Centrarse explícitamente en conjuntos de datos anatómicos les ayuda a desarrollar una comprensión más completa de la estructura humana. Las redes de control, en particular las que utilizan la estimación de poses o la detección de bordes (como los filtros Canny), permiten que la IA se ajuste a las directrices anatómicas. 

Las indicaciones que hacen referencia específica a detalles corporales realistas también pueden mejorar la precisión anatómica de las figuras generadas. El posprocesamiento con herramientas de corrección adaptadas a la anatomía permite a los usuarios corregir áreas con imperfecciones sin tener que regenerar toda la imagen. 

Inconsistencia de identidad a lo largo de múltiples generaciones 

Dado que la IA trata cada generación como un proceso independiente, mantener la consistencia de la apariencia de los personajes en múltiples imágenes sigue siendo un desafío, especialmente en narrativas o ilustraciones basadas en series, donde la continuidad de los personajes es crucial. Incluso con el mismo mensaje, pueden aparecer cambios sutiles en los rasgos faciales, la vestimenta o el estilo entre renderizados. El problema puede acentuarse aún más en las generaciones por lotes, donde la calidad y los rasgos visuales fluctúan de forma impredecible.  

Entrenar un LoRA con un conjunto de imágenes de una persona u objeto específico, y usar una imagen de referencia como entrada, puede mejorar el condicionamiento de identidad, la consistencia y la uniformidad. Las técnicas de incrustación y los adaptadores (como PuLID, IPAdapter, InstantID y EcomID) ayudan a preservar los rasgos de carácter a lo largo de las generaciones. Cuando la precisión facial es crucial, los modelos de intercambio facial o el posprocesamiento ofrecen un refinamiento más personalizado, garantizando que los rasgos clave se mantengan idénticos de generación en generación. 

Incoherencia de fondo 

Los fondos generados por IA tienden a presentar un diseño poco realista y estructural y contextualmente incoherente, lo que hace que las imágenes parezcan menos creíbles. Por ejemplo, la perspectiva puede resultar desfasada, o la iluminación y las sombras pueden no coincidir con el sujeto. Esto se debe a que los modelos de difusión perciben el fondo como un elemento secundario en lugar de como parte integral de la escena, lo que genera problemas de percepción de profundidad, correlación entre objetos y contexto ambiental.  

Mapeo de profundidad Ayuda a los modelos a interpretar las relaciones espaciales con mayor precisión, facilitando una integración más realista entre el primer plano y el fondo. Las guías de perspectiva refuerzan la alineación geométrica, ayudando a mantener la coherencia de las estructuras arquitectónicas y los puntos de fuga. La reiluminación enfocada de LoRas puede aprender a generar luces y sombras junto con el fondo, asegurando que los reflejos se comporten de forma natural en toda la escena. 

Ajustar los modelos en conjuntos de datos que presentan entornos específicos (como paisajes urbanos, escenas naturales o espacios interiores) puede mejorar el realismo general del fondo. Las imágenes de fondo de referencia también ayudarán a alinear la generación con composiciones del mundo real.

Problemas de representación de texto 

Entrenada principalmente con datos visuales, no con lenguaje estructurado, la IA tiene dificultades para generar palabras y frases legibles dentro de la imagen. El texto puede aparecer incompleto, incoherente, desordenado o sin sentido, con fuentes irregulares o mal alineadas. Aunque es legible, puede parecer estilísticamente extraño o estar extrañamente integrado en el fondo. 

A diferencia de los humanos, la mayoría de los modelos de IA no reconocen el texto como algo distinto de los elementos circundantes, por lo que no lo procesan como una entidad independiente. En cambio, tratan las secuencias de caracteres como otro patrón visual con formas abstractas en lugar de símbolos semánticos con significado. 

Para mejorar la calidad de la representación textual, los investigadores entrenan modelos con conjuntos de datos textuales especializados que contienen ejemplos tipográficos correctamente etiquetados que ayudan a la IA a comprender mejor la formación, la alineación y el espaciado de las letras. El enmascaramiento con reconocimiento de texto es otra técnica eficaz cuando se reservan áreas en blanco para texto durante la generación de imágenes, lo que permite una integración más limpia durante el posprocesamiento. 

Falta de control sobre la producción 

Si bien los resultados pueden ser visualmente impresionantes, una limitación importante de la generación de imágenes con IA reside en la falta de un control preciso sobre el resultado final. Los usuarios pueden tener dificultades para dirigir el modelo hacia estilos específicos, garantizar el realismo o ajustar los detalles más sutiles. Otros errores comunes incluyen elementos inesperados en la escena, colores que alteran la ambientación e inconsistencias en el diseño. A diferencia de los artistas humanos, que se adaptan intencionalmente, la IA opera de forma probabilística, lo que a veces produce resultados sorprendentes o no deseados. 

Los mecanismos de control, como ControlNets y LoRas, permiten a los usuarios condicionar la estructura mediante la pose, la profundidad o la guía de bordes. Para una dirección estética más precisa, los modelos personalizados entrenados en estilos específicos pueden mejorar significativamente la coherencia en la dirección artística. Además, la referencia a una imagen específica mediante la generación de imagen a imagen ayuda a mantener la relevancia del resultado.

Las herramientas de enmascaramiento y retoque permiten editar partes específicas de una imagen sin afectar el resto. Las herramientas de posprocesamiento, como los escaladores y potenciadores, pueden perfeccionar los resultados de IA mejorando la resolución y la claridad. 

En general, la IA aún no ha desarrollado una interpretación de indicaciones más sofisticada y matizada, un desafío que sigue siendo fundamental para mantener el control. Muchos modelos tienden a sobreinterpretar las instrucciones, intentando extraer significados profundos o complejos donde no se pretende. Si bien esto suena inteligente, incluso una indicación detallada puede producir resultados impredecibles. Por ejemplo, la IA puede enfatizar o inventar elementos inesperados basándose en las asociaciones que ha aprendido. Esto aumenta la complejidad de la elaboración de indicaciones, lo que requiere que los usuarios se adapten a cómo "piensa" el modelo (que no siempre es intuitivo) y dediquen más tiempo a experimentar con la redacción para lograr el resultado deseado. 

Conclusión  

Comprender cómo la IA interpreta los datos visuales y reconocer sus deficiencias permite tomar decisiones más inteligentes al redactar propuestas, emplear estrategias eficaces de resolución de problemas y seleccionar las herramientas adecuadas para evitar errores de generación. En definitiva, permite a los usuarios trabajar con la IA como un aliado creativo, en lugar de depender de la suerte o considerar sus limitaciones técnicas como un obstáculo para crear contenido útil que refleje fielmente la visión del creador.