Stable Diffusion: qué es y cómo funciona esta IA
Dentro de los modelos de IA para crear imágenes uno de los más populares es Stable Diffusion, que se presenta como alternativa open source a otros modelos comerciales como GPT. En este post te explicamos sus posibilidades y cómo lo puedes usar para generar contenido gráfico creativo.
¿Qué es Stable Diffusion?
Stable Diffusion es un modelo de Inteligencia Artificial especializado en la generación de imágenes creativas que se definen a partir de prompts de texto. Su característica más importante es que es de código abierto, por lo que podrías usarlo de manera personal o profesional con una inversión bastante reducida.
Además, esta herramienta la puedes usar tanto en la nube como instalada en tus propios equipos. En la nube es mucho más fácil porque no tienes nada más que usar un servicio, pero si ejecutas Stable Diffusion en tu propio equipo puede permitirte ahorrar costes a la hora de generar contenido gráfico y adaptarlo todavía más a tus necesidades.
¿Cómo funciona Stable Diffusion?
Vamos a ver cómo funciona Stable Diffusion, una herramienta flexible que se ha convertido en una referencia en el ámbito de la IA para generación de imágenes.
Principios del modelo de difusión
Stable Diffusion se basa en un proceso de IA que se denomina «difusión inversa». Este tipo de herramienta hace el trabajo mediante iteraciones, comenzando con una imagen que está llena de ruido aleatorio, que poco a poco va depurando en numerosos pasos hasta llegar a una imagen realista que corresponde con la descripción introducida.
El rol de los prompts o indicaciones textuales
Como otras herramientas de IA los prompts juegan un papel fundamental en Stable Diffusion. Gracias a las instrucciones escritas por el usuario el modelo es capaz de producir una salida fiel. De este modo, cuanto más claro y detallado sea el prompt, más precisa será la imagen generada como respuesta.
El usuario por tanto es el responsable de controlar el resultado a través del texto de entrada y conseguir una imagen creativa a través del detalle que consiga aportar en el prompt.
Uso de redes neuronales y procesamiento del lenguaje
Para entender la entrada por parte del usuario Stable Diffusion combina modelos de lenguaje natural con redes neuronales entrenadas usando millones de imágenes.
Gracias al trabajo de estas herramientas de IA consigue interpretar las palabras del prompt y traducirlas en características visuales de las imágenes.
Aplicaciones prácticas de Stable Diffusion
Si te preguntas qué podrías conseguir por medio de Stable Diffusion, vamos a ver algunos ejemplos concretos.
Creación de imágenes artísticas y conceptuales
Puedes usar Stable Diffusion para experimentar con estilos artísticos a partir de entradas de texto, como fuente para potenciar la creatividad. Esto puede ser interesante para acelerar el proceso de producción pero incluso puede ser viable para crear obras completas mediante la IA.
Generación de contenidos visuales para marketing y diseño
Los equipos de diseño pueden usar la IA para crear rápidamente prototipos en función de una idea expresada con texto. También pueden usarse las imágenes como material gráfico para el desarrollo de productos. Además, los equipos de marketing pueden generar gráficos para ilustrar post en redes sociales con contenido impactante.
Aplicaciones en videojuegos y mundos virtuales
Stable Diffusion también puede usarse para generar escenarios, personajes o texturas para videojuegos, de una manera rápida y sin necesidad de invertir mucho tiempo o dinero. El nivel de realismo y creatividad puede ser tan detallado que esas imágenes podrían usarse incluso para generar mundos virtuales.
Posibilidades para desarrolladores y diseñadores web
Al ser una herramienta de código abierto la pueden usar en otros desarrollos donde venga bien contar con un modelo para generar imágenes. Incluso puede ser una buena vía para que los diseñadores aligeren su trabajo creando elementos creativos que pueden usar en páginas web u otro tipo de aplicaciones.
Ventajas de Stable Diffusion
Las ventajas de Stable Diffusion en relación a otras soluciones de IA para generación de gráficos son las siguientes.
Código abierto y altamente personalizable
Lo más importante es que Stable Diffusion es su licencia de código abierto. Por tanto, puedes modificarlo o personalizarlo, incluso entrenarlo con nuevos datos para adaptarlo a contextos específicos.
Generación de imágenes realistas a partir de texto
Las imágenes tienen mucho realismo gracias a un nivel de detalle muy elevado y la interpretación del texto de entrada de los usuarios.
Posibilidad de uso local sin depender de la nube
Como hemos dicho antes, podrías perfectamente correr en local este modelo, con lo que no necesitas depender de servicios en la nube ofrecidos por empresas externas.
Comunidad activa y constante evolución del modelo
Actualmente cuenta con una excelente comunidad de usuarios y desarrolladores, que está creciendo rápidamente. Gracias a ello, puedes encontrar fácilmente manuales para poder usar la herramienta, modelos derivados o funcionalidades adicionales.
Compatible con múltiples plataformas y herramientas creativas
Stable Diffusion se integra con software de diseño existente en la actualidad y otras herramientas creativas, con lo que sus aplicaciones pueden ser todavía más amplias.
¿Cómo usar Stable Diffusion?
Como hemos dicho, Stable Diffusion puede usarse mediante servicios en la nube, pero también podrías instalarlo en tus propios equipos, por lo que en la práctica no necesitas más que tu propio ordenador o un servidor avanzado.
Usar plataformas online como DreamStudio o Clipdrop
La manera más sencilla de usar Stable Diffusion es mediante servicios en la nube como DreamStudio o Clipdrop. Estas herramientas no requieren que tengas tus propios equipos y te ahorran todas las complejidades de configurar la herramienta.
Solo necesitas registrarte en los servicios y comenzar a usarlos Obviamente, tienen unas funcionalidades limitadas para cuentas gratuitas, ya sea en la cantidad de trabajos que puedes encargar como en el tipo de tareas disponibles, pero al menos permiten hacer algunas pruebas para ver hasta qué punto pueden interesarte estos servicios.
Instalar Stable Diffusion localmente en tu equipo
La otra opción es instalar Stable Diffusion localmente en tu equipo. Esto requiere mayores conocimientos técnicos pero al menos te otorga una independencia y control total del servicio.
Para conseguir correr Stable Diffusion necesitarás una GPU potente, aunque con una Nvidia avanzada de las que están pensadas para gaming podría servirte. Lo bueno es que podrás generar imágenes sin limitaciones de uso y configurar la herramienta según tus necesidades.
Configurar un entorno con Automatic1111 (Web UI)
Usar Stable Diffusion requiere que crees toda una aplicación para conducir el servicio, pero existen productos como Automatic1111 que te pueden ayudar a iniciar más rápido un espacio de trabajo para usar la IA.
Básicamente, Automatic1111 te ofrece un entorno de interfaz gráfica basada en web que permite cargar modelos, ajustar parámetros avanzados y gestionar extensiones de manera más sencilla que si lo tuvieras que hacer todo a mano y desde cero.
Integrar Stable Diffusion en proyectos de desarrollo mediante API
Una posibilidad intermedia sería integrar los servicios en la nube que se basan en Stable Diffusion a través de un API proporcionadas por empresas como Stability AI.
Esto permite integrar las funcionalidades de generación de imágenes en aplicaciones de cualquier tipo, ya sean sitios web, apps móviles o de escritorio. En resumen, aporta gran facilidad de integración de la IA pero sin la complejidad de tener que instalar tú mismo y configurar el modelo.
Utilizar notebooks de Google Colab para pruebas rápidas
Otra alternativa de herramienta que podrías experimentar es Google Colab, ya que existen notebooks ya preparados que permiten ejecutar Stable Diffusion sin necesidad de realizar instalaciones o configuraciones complejas. Para ello se usará la nube de Google, lo que puede resultar ideal para hacer pruebas rápidas o experimentar con las funcionalidades de la IA de Stable Diffusion sin necesidad de instalar nada.
Consejos para optimizar tus creaciones con Stable Diffusion
Ya para acabar vamos a ver algunos consejos que pueden venirte bien para conseguir mejores resultados al usar Stable Diffusion con configuraciones y prácticas útiles para conseguir imágenes más precisas y creativas.
Redacta prompts claros, descriptivos y específicos
Como usuario de cualquier aplicación basada en Stable Diffusion nuestro principal reto es redactar prompts adecuados para conseguir mejores resultados, más alineados a las necesidades que tengamos.
En general lo que tienes que hacer es una descripción detallada, pues la probabilidad de que el resultado sea el que buscas aumentará de manera sensible cuantos más detalles proporciones. ¿Qué debes mencionar además de describir la escena que quieres obtener en la imagen? Aspectos como el estilo, colores, ambiente, iluminación, época o incluso la técnica artística.
Experimenta con los parámetros de difusión y sampling
Algunos de los parámetros más básicos con los que deberías experimentar al trabajar con Stable Diffusion son el número de pasos (steps), la escala de orientación (CFG Scale) o el método de muestreo (sampler).
Te sugerimos probar con diferentes combinaciones para encontrar las que mejor funcionen para ti, de manera que puedas compensar también aspectos como la velocidad de generación o el realismo de la imagen.
Aprovecha modelos personalizados (checkpoints y LoRA)
La comunidad ha entrenado y puesto a disposición una buena cantidad de modelos personalizados que pueden ayudarte a usar la IA sin partir de cero.
En este área tienes que entender dos conceptos como los checkpoints, que te ofrecen variantes completas de Stable Diffusion y los LoRA, que son ajustes más ligeros que se pueden aplicar como capas extra para añadir estilos concretos en las imágenes generadas como realismo fotográfico, caricaturas, anime, incluso algunos estilos clásicos de arte.
Añade palabras clave negativas para refinar resultados
Cuando quieres generar una imagen en Stable Diffusion, además del prompt principal describiendo lo que quieres que aparezca en la imagen, puedes introducir lo que se llama un prompt negativo, con una lista de palabras o conceptos con los que indicas qué es lo que no quieres que aparezca u ocurra en la imagen.
Por ejemplo, podrías decirle como prompt negativo palabras como deformado, desenfocado y cosas similares que quieres que no ocurran con las imágenes generadas. Así te ahorras problemas comunes en las imágenes, o evitas que aparezcan cosas que no casan con lo que tú necesitas.
Usa upscalers o IA para mejorar la calidad final de la imagen
Los upscalers son herramientas que permiten que la imagen pueda mejorar en su calidad, por ejemplo, aumentando el escalado y manteniendo los detalles. Existen algunas herramientas para conseguir mejorar la calidad de la imagen final mediante upscalers, incluso tienes una dentro de Automatic1111.
Guarda presets con prompts exitosos para reutilización
Al trabajar con Stable Diffusion irás adquiriendo experiencia y viendo qué tipo de prompts te funcionan bien para conseguir determinados resultados. Si en tu trabajo con el modelo encuentras un prompt que te ofrece resultados atractivos o deseables, puedes guardarlo para recurrir a él cuando te pueda venir bien. Esto te ahorrará tiempo y permitirá que alcances mejores resultados con el tiempo.
Combina Stable Diffusion con herramientas como Photoshop o Canva para resultados profesionales
Aunque con Stable Diffusion puedas obtener material adecuado de manera inmediata muchas veces requerirá darle un toque particular según tus necesidades. En este caso puedes usar cualquier programa de diseño gráfico, principalmente editores de mapa de bits como Photoshop o GIMP. Incluso Canva puede ser suficiente para muchos trabajos.
Con esto queremos decir que en la práctica Stable Diffusion puede ser solamente una de las herramientas de tu kit para conseguir un producto final acorde a tus necesidades, ya que para realizar composiciones avanzadas, carteles, añadir textos, etc. lo normal será apoyarse en otras herramientas de diseño.
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Jefe de Capacitación para Soluciones Cloud, posee una amplia experiencia en áreas comerciales y técnicas a nivel nacional e internacional. Con una base en Ingeniería de Telecomunicaciones y un MBA, destaca en el desarrollo de negocios, especialmente con grandes cuentas y partners en sectores tanto privados como públicos.