La paradoja de la creación de imágenes con IA

El Nano Banana Pro de Google ofrece una calidad de imagen bastante realista. Foto: Mashable .

En los primeros años de la tecnología de imágenes de inteligencia artificial (IA), los productos resultantes solían ser fácilmente identificables como falsos. Imágenes con demasiados dedos, detalles corporales distorsionados o iluminación poco realista eran indicios comunes.

Sin embargo, esa era está llegando a su fin. Las herramientas de creación de imágenes basadas en IA son cada vez más convincentes, no por perfeccionar la imagen en sí, sino por incorporar deliberadamente defectos que imitan las fotografías reales.

Tendencias en la creación de imágenes con IA

OpenAI lanzó su herramienta de generación de imágenes DALL-E hace menos de cinco años. La primera versión solo podía crear imágenes con una resolución de 256 x 256 píxeles, lo que la hacía más experimental que práctica. Con DALL-E 2, la resolución se incrementó a 1024 x 1024 píxeles, lo que resultó en imágenes significativamente más realistas. Sin embargo, los detalles aún presentan anomalías, desde superficies borrosas hasta objetos difíciles de explicar visualmente.

Al mismo tiempo, Midjourney y Stable Diffusion también captaron rápidamente la atención de la comunidad creativa. Durante los años siguientes, los modelos se mejoraron continuamente, reduciendo los errores geométricos y mejorando la visibilidad del texto. Sin embargo, gran parte de la IA seguía siendo demasiado perfecta, con una iluminación, composición y suavidad que se asemejaban más a ilustraciones que a fotografías reales.

Muchos modelos de IA producen imágenes demasiado realistas para ser fieles a la realidad. Foto: Bloomberg .

Esta tendencia está cambiando. Los desarrolladores están empezando a inclinarse por el realismo, recreando las imperfecciones inherentes a las fotos tomadas con dispositivos comunes, especialmente las cámaras de los teléfonos.

En la segunda mitad de 2025, Google introdujo el modelo de creación de imágenes Nano Banana en la aplicación Gemini, seguido de nuevas mejoras con Nano Banana Pro. Según el gigante de las búsquedas, este es el modelo de imagen más realista hasta la fecha, capaz de utilizar información del mundo real y mostrar texto de forma más eficaz.

Cabe destacar que muchas imágenes producidas por este modelo se parecen mucho a las tomadas con teléfonos inteligentes, desde el contraste y la perspectiva hasta la iluminación y la nitidez.

Las fotos tomadas con cámaras de smartphones tienen un estilo único. Debido a las limitaciones del tamaño del sensor y la lente, los smartphones utilizan el procesamiento multifotograma para mejorar la calidad de la imagen. Esto crea fotos con zonas oscuras mejoradas, detalles resaltados y optimizadas para su visualización en pantallas pequeñas. La IA que aprende este estilo hace que las imágenes sean más familiares para los espectadores, reduciendo así la sensación de artificialidad.

La paradoja de las imágenes realistas

Google no es el único caso. Adobe Firefly ofrece una opción de "mejora de imagen", que permite a los usuarios reducir el brillo de las imágenes de IA para que se asemejen lo más posible a las fotografías reales. Meta también incluye un control deslizante de "estilo" que permite ajustar el nivel de realismo.

En el campo del vídeo , se utilizan herramientas como Sora de OpenAI o Veo de Google para crear clips granulosos y de baja calidad que imitan imágenes de cámaras de seguridad, que son lo suficientemente "malas" como para ser creíbles.

Los vídeos producidos con IA son cada vez más realistas. Foto: Bloomberg .

Según algunos expertos en fotografía, la capacidad de la IA para simular defectos familiares puede ayudar a los modelos a evitar caer en el "valle inusual", un estado en el que las imágenes se asemejan mucho a la realidad, pero aun así generan una sensación de inquietud en el espectador. En lugar de recrear la realidad, la IA simplemente necesita imitar cómo los humanos capturan imágenes, con todas sus limitaciones e imprecisiones inherentes.

Este desarrollo supone un desafío importante para la capacidad de distinguir entre imágenes auténticas y falsas. A medida que las imágenes de IA se asemejan cada vez más a las fotografías convencionales, identificar su origen se vuelve más difícil. En respuesta a esto, se está implementando el estándar de Credenciales de Contenido C2PA para añadir firmas criptográficas a las imágenes, lo que permite la trazabilidad desde el momento de su creación.

Actualmente, la mayoría de las fotos tomadas con smartphones carecen de información de autenticación, mientras que la línea entre las imágenes editadas digitalmente y las creadas íntegramente con IA es cada vez más difusa. Hasta que se implementen estándares uniformes en hardware y plataformas de intercambio, los usuarios deben seguir siendo cautelosos con las imágenes en el espacio digital.

Fuente: https://znews.vn/nghich-ly-cua-ai-tao-anh-post1612058.html