La paradoja de la creación de imágenes mediante IA

En lugar de mejorar la calidad de la imagen, muchos modelos de IA simulan activamente el ruido, la mala iluminación y la distorsión visual para aumentar el realismo.

La Nano Banana Pro de Google tiene una calidad de imagen bastante realista. Foto: Mashable .

En los primeros años de la tecnología de imágenes con inteligencia artificial (IA), los productos resultantes a menudo se identificaban fácilmente como falsos. Las imágenes con demasiados dedos, detalles corporales distorsionados o iluminación poco realista eran señales de alerta comunes.

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

Tendencias en la creación de imágenes mediante 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 dio como resultado imágenes significativamente más realistas. Sin embargo, aún se aprecian algunas anomalías en los detalles, desde superficies borrosas hasta objetos difíciles de identificar visualmente.

Al mismo tiempo, Midjourney y Stable Diffusion captaron rápidamente la atención de la comunidad creativa. Durante los años siguientes, los modelos se perfeccionaron continuamente, reduciendo errores geométricos y mejorando la visibilidad del texto. Sin embargo, gran parte de la IA seguía pareciendo "demasiado perfecta", con una iluminación, composición y fluidez 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 hacia el realismo, recreando las imperfecciones inherentes a las fotos tomadas con dispositivos comunes, especialmente con las cámaras de los teléfonos móviles.

En la segunda mitad de 2025, Google presentó el modelo de creación de imágenes Nano Banana en la aplicación Gemini, seguido de actualizaciones posteriores con Nano Banana Pro. Según el gigante de las búsquedas, este es el modelo de imagen más realista hasta la fecha, con la capacidad de utilizar el conocimiento del mundo real y mostrar texto de manera más efectiva.

Cabe destacar que muchas de las 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 smartphone tienen un estilo único. Debido a las limitaciones del sensor y el tamaño de la lente, los smartphones recurren al procesamiento multifotograma para mejorar la calidad de la imagen. Esto crea fotos con zonas oscuras realzadas, detalles resaltados y optimizadas para su visualización en pantallas pequeñas. La inteligencia artificial aprende este estilo, lo que hace que las imágenes resulten más familiares para el espectador y reduce 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 nivel de detalle de las imágenes generadas por IA para que se asemejen más a fotografías reales. Meta también incluye un control deslizante de "estilo" que permite a los usuarios ajustar el nivel de realismo.

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

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

Según algunos expertos en fotografía, la capacidad de la IA para simular defectos comunes puede ayudar a los modelos a evitar caer en el "valle de lo 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 la forma en que los humanos capturan imágenes, con todas sus limitaciones e imprecisiones inherentes.

Este avance supone un desafío importante para la capacidad de distinguir entre imágenes auténticas y falsas. A medida que las imágenes generadas por 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 C2PA Content Credentials 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 teléfonos inteligentes carecen de información de autenticación, y la línea entre las imágenes editadas digitalmente y las creadas completamente por IA se difumina cada vez más. Hasta que se implementen estándares uniformes en todos los dispositivos y plataformas para compartir imágenes, los usuarios deben seguir teniendo la debida precaución con respecto a las imágenes en el espacio digital.

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