Stable Diffusion: cómo crear imágenes a partir de texto

Stable Diffusion es un modelo de IA que genera imágenes digitales a partir de instrucciones en forma de texto. Esta herramienta de inteligencia artificial destaca especialmente por su capacidad para crear contenidos detallados y de apariencia realista. Aunque se utiliza principalmente para la generación de imágenes, también se aplica a la edición de imágenes y al diseño de interfaces de usuario.

¿Qué es Stable Diffusion?

Stable Diffusion es un modelo de IA generativo que produce imágenes únicas y realistas a partir de texto. Esto se lleva a cabo mediante instrucciones específicas en forma de texto, también conocidas como “prompts”. Actualmente, Stable Diffusion también integra entre sus funciones el reconocimiento de comandos de voz. Asimismo, las versiones más recientes de este modelo también permiten crear animaciones o vídeos cortos con extensiones como Deforum.

Basado en el aprendizaje profundo o deep learning, el modelo Stable Diffusion emplea redes neuronales artificiales para procesar información. Esto permite al modelo aprender de forma autónoma a partir de datos. Además, gracias a su entrenamiento con millones de pares de imágenes y textos, la herramienta Stable Diffusion de IA es capaz de identificar patrones y relaciones en grandes volúmenes de información y generar contenido adecuado.

Esta herramienta de IA tiene sus raíces en un proyecto desarrollado por investigadores de la LMU de Múnich y la Universidad de Heidelberg. Desde su lanzamiento en agosto de 2022, ha ido continuamente mejorando y, actualmente, el modelo puede manejar hasta ocho mil millones de parámetros, lo que le permite interpretar las entradas con mayor precisión y, de este modo, ofrecer mejores resultados. Además, como Stable Diffusion es un software de código abierto, su código fuente está disponible libremente.

¿Qué caracteriza a Stable Diffusion?

El modelo Stable Diffusion se caracteriza por una serie de funciones y propiedades que hacen que esta herramienta de inteligencia artificial sea igualmente atractiva tanto para particulares como para empresas. Entre las características más destacadas se encuentran:

• Código abierto: cualquier persona puede descargar el código fuente del modelo de inteligencia artificial y utilizarlo en proyectos particulares. Además, Stable Diffusion cuenta con una comunidad activa que proporciona numerosos documentales y tutoriales detallados.
• Resultados excepcionales: incluso con entradas complejas, el modelo Stable Diffusion genera contenidos realistas y detallados gracias a su arquitectura y al extenso conjunto de datos LAION. Esto lo posiciona como uno de los mejores generadores de imágenes por IA en el mercado.
• Independencia de plataforma: Stable Diffusion puede ejecutarse tanto en servidores de gran potencia como en hardware estándar de consumo, lo que significa que es posible utilizar la herramienta en ordenadores y portátiles convencionales. Esta escalabilidad permite que una amplia variedad de usuarios emplee el modelo para fines creativos y profesionales sin la necesidad de recurrir a servicios en la nube más costosos.
• Alta flexibilidad: si dispones del conocimiento necesario, puedes adaptar el modelo de inteligencia artificial a tus requisitos creativos específicos o desarrollar aplicaciones basadas en flujos de trabajo personalizados.

¿Cómo funciona Stable Diffusion?

A diferencia de otros generadores de imágenes por IA, Stable Diffusion utiliza un llamado modelo de difusión. Este enfoque transforma inicialmente las imágenes del conjunto de entrenamiento en ruido visual. Durante la generación, el proceso se invierte. A lo largo del entrenamiento, el modelo aprende a generar imágenes a partir del ruido, comprobando constantemente la diferencia entre las imágenes creadas y las reales. La arquitectura de Stable Diffusion se compone de cuatro elementos principales:

• Autoencoder variacional (VAE): el VAE está compuesto por un codificador y un decodificador. El codificador comprime la imagen para facilitar su manipulación y captura su significado semántico, mientras que el decodificador es responsable de generar la imagen final.
• Procesos de difusión: la difusión directa añade progresivamente ruido gaussiano a la imagen hasta que solo queda ruido aleatorio. La difusión inversa revierte este proceso de manera iterativa, generando una imagen única a partir del ruido.
• Predictor de ruido: este componente predice la cantidad de ruido en el espacio latente y lo resta de la imagen. El proceso se repite un número determinado de veces para reducir el ruido de forma progresiva. Hasta la versión 3.0, se utilizaba un modelo U-Net (red neuronal convolucional). Las versiones más recientes emplean el Rectified Flow Transformer.
• Condicionamiento de texto: un tokenizador traduce la entrada de texto en unidades comprensibles para el modelo de inteligencia artificial, lo que permite captar e interpretar con precisión la intención del usuario. A continuación, la instrucción se envía al predictor de ruido para su procesamiento.

Usos de Stable Diffusion

El principal campo de aplicación de Stable Diffusion es la creación de imágenes. Sin embargo, los fines para los que se generan estas imágenes son muy variados. Mientras que los creativos y diseñadores utilizan este generador de imágenes por IA para plasmar ideas, muchas agencias de publicidad recurren a esta herramienta para elaborar bocetos digitales de campañas y proyectos.

El modelo Stable Diffusion también se emplea en la edición de imágenes. En este ámbito, la herramienta ofrece un gran abanico de opciones. Por ejemplo, es posible eliminar objetos de una imagen, repintarlos o cambiar su color, sustituir el fondo por otro y ajustar la iluminación.

Además, el modelo Stable Diffusion de IA se utiliza para el diseño de interfaces de usuario. Mediante prompts de texto, se pueden generar tanto interfaces gráficas completas como elementos de UI, como botones, iconos y fondos. Esto permite que los diseñadores puedan probar rápidamente y sin esfuerzo diferentes conceptos o enfoques, que mejorarán potencialmente la experiencia de usuario.

Limitaciones de Stable Diffusion

Aunque Stable Diffusion cuenta con numerosas características y capacidades impresionantes, también presenta algunas limitaciones importantes. Entre ellas destacan:

• Errores en las imágenes: aunque este modelo de inteligencia artificial puede generar imágenes detalladas, suelen aparecer imprecisiones, especialmente en conceptos abstractos. Además, para los usuarios inexpertos puede resultar complicado lograr los resultados deseados.
• Casos de uso desconocidos: Stable Diffusion solo puede utilizar los ejemplos del conjunto de datos con los que fue entrenado para generar imágenes. Por ello, la herramienta tiene dificultades, o una capacidad muy limitada, para procesar con éxito aquellas solicitudes que no estén respaldadas por datos existentes durante su entrenamiento.
• Problemas de derechos de autor: los datos que se utilizaron para entrenar a esta herramienta de IA se recolectaron sin el consentimiento explícito de los autores originales. Esto ha dado lugar a múltiples conflictos legales, ya que algunos creadores no están de acuerdo con el uso no autorizado de sus obras.
• Sesgos y estereotipos: al igual que con otros modelos de inteligencia artificial, existe el riesgo de que Stable Diffusion herede prejuicios presentes en los datos de entrenamiento. Esto puede resultar en representaciones estereotipadas o discriminatorias, como sesgos relacionados con género, cultura o edad, entre otros.
• Requisitos de hardware: para generar imágenes, Stable Diffusion requiere recursos computacionales significativos, en concreto una tarjeta gráfica potente (GPU) con suficiente memoria gráfica de acceso aleatorio (VRAM). Esto puede suponer un problema para los usuarios con hardware estándar, ya que los tiempos de carga y la velocidad de generación de imágenes se ven considerablemente reducidos en estos sistemas de menor potencia.