Ideogram crea imágenes a partir de texto, al igual que A mitad del viajeal igual que DALL-E, Leonardo y otras plataformas similarespero tiene algo que lo hace especial, la forma de crear texto dentro de imágenes.
Cada vez hay más herramientas que ayudan a crear y editar imágenes usando IA, y la versión 1.0 que han lanzado en Ideogram deja claro que aún no se ha llegado al límite.
Mitad del viaje 6 Lleva semanas integrando texto en imágenes, pero esta versión de Ideogram es realmente sorprendente.
Veamos el paso a paso:
1 – Creamos el aviso indicando la imagen y el texto que queremos en ella.
2 – Especificamos el formato de dicha imagen:
Esperamos las cuatro opciones:
Seleccionamos al ganador:
Dentro de Ideogram es posible ver el trabajo realizado por otros usuarios, muchos de ellos con la letra perfectamente integrada en la imagen.
Como ves, tiene sus puntos fuertes, por lo que merece la pena añadirlo al baúl de las maravillas de la IA.
La capacidad de un Inteligencia artificial (IA) Generar texto dentro de una imagen, como lo hacen Midjourney, Ideogram 1.0 y otros modelos avanzados, se basa en una combinación de tecnologías de inteligencia artificial y técnicas de procesamiento de imágenes. Este proceso implica tanto la comprensión y generación de texto relevante como la integración visual adecuada de ese texto en imágenes. Aunque las implementaciones específicas pueden variar, el proceso generalmente involucra varios componentes clave:
Modelos generativos adversarios (GAN)
Las GAN son un tipo de arquitectura de red neuronal utilizado en el aprendizaje profundo que se compone de dos redes: el generador y el discriminador. En el contexto de la generación de imágenes, el generador intenta crear imágenes (o elementos dentro de imágenes, como texto) que no se pueden distinguir de las reales, mientras que el discriminador intenta distinguir entre imágenes reales y generadas. Con el tiempo, el generador aprende a producir resultados más precisos y realistas. Este enfoque se puede adaptar para generar texto dentro de imágenes de una manera que parezca natural y bien integrada.
Procesamiento del lenguaje natural (PNL)
Para generar el texto deseado que debe aparecer dentro de la imagen, se utiliza PNL. Esto permite a la IA comprender el mensaje (o instrucción) dado por el usuario y generar un resultado relevante. Los modelos avanzados de PNL, como los basados en la arquitectura Transformer, son capaces de comprender solicitudes de texto complejas y generar respuestas coherentes y contextuales.
Técnicas de superposición de texto e integración visual
Una vez que el modelo de PNL genera el texto, se utiliza un conjunto de técnicas para integrarlo visualmente dentro de la imagen. Esto implica no sólo superponer el texto, sino también ajustar su tamaño, estilo, color y orientación para que coincida con el estilo y la perspectiva de la imagen. Las IA pueden evaluar la imagen de destino para determinar el mejor lugar donde el texto podría aparecer de forma natural, considerando factores como el fondo, la iluminación y el espacio disponible.
Aprendizaje profundo y retroalimentación continua
El proceso se perfecciona mediante el uso de grandes conjuntos de datos de imágenes con texto incrustado.permitiendo que el sistema aprenda de ejemplos reales cómo debe verse el texto para que parezca natural dentro de una imagen. La retroalimentación continua y el ajuste del modelo mejoran su capacidad para generar y colocar texto para que parezca orgánico y correctamente alineado con los elementos visuales de la imagen.
Ahora que sabemos qué hacen y cómo lo hacen, veamos una lista de posibles usos:
Fuente Informativa
