TL;DR: Los modelos de IA generativos como DALL·E están remodelando el arte digital, permitiendo la generación instantánea de imágenes a partir de texto. Hace sólo unos años, la creación de arte digital requería un dominio de herramientas complejas, equipos costosos y semanas -si no meses- de práctica.Hoy, con una frase simple y unos segundos, la inteligencia artificial puede conjurar una pintura que una vez tomó días un artista para crear. From Brushstrokes to Pixels: The Traditional Digital Artist’s Journey De los pinceles a los píxeles: el viaje del artista digital tradicional Convertirse en un artista digital requiere mucho - mucho más de lo que se ve. Como artista, la transición a la creación digital no es ni suave ni barata. comienza con la elección del hardware correcto, una decisión complicada por innumerables variables: sistemas operativos, confort del dispositivo, tamaño de la pantalla, sensibilidad de la pluma, precio y más. A continuación viene la plataforma. Ya sea que esté en una tableta o un ordenador, el número de aplicaciones disponibles puede parecer abrumador.De Photoshop a Procreate, Clip Studio a Corel Painter, las opciones son vastas - y cada una viene con una curva de aprendizaje empinada ya que la variedad de opciones y capacidades en cada una es inmensa. Dominar el software es sólo la mitad de la batalla.También hay que aprender a traducir las habilidades tradicionales al reino digital.La teoría del color, la composición y el cepillo siguen siendo fundamentales, pero la experiencia táctil del grafito o el acuario no se transfiere intuitivamente a un Apple Pencil o al lápiz.Incluso los artistas experimentados se enfrentan a un período de desaprendizaje y retraining. Y para los recién llegados, el viaje es aún más abrupto.El mundo digital no oculta la necesidad de los fundamentos artísticos - simplemente remodela la forma en que se aprenden.Comprender la forma, la luz, la profundidad y el estilo sigue siendo tan esencial, haciendo que el proceso de aprendizaje sea más largo y más estratificado para aquellos que empiezan desde cero. Ya sea un pintor experimentado o un principiante completo, la transición al arte digital es nada más que rápida. Para los profesionales, significa adaptar años de memoria muscular a nuevas herramientas y flujos de trabajo. Para los novatos, implica construir habilidades artísticas fundamentales desde el principio. En ambos casos, el camino es largo - lleno de ensayo y error, horas interminables de práctica, y un profundo pozo de paciencia y dedicación. El viaje puede tomar meses - solo para hacer algo tan simple como una manzana, un gato o una silla. Then Came AI: A Paradigm Shift in Creative Process Entonces llegó la IA: un cambio de paradigma en el proceso creativo Afortunadamente, o tal vez inevitablemente, este paisaje ha cambiado. Con el surgimiento de la inteligencia artificial, la iniciación demorada al arte digital ya no es una necesidad. Introduzca una frase, y una obra maestra digital se materializa en segundos. Dalla y The art world, like nearly every other domain, has been shaken by the capabilities of AI. From GPT models answering questions and fixing code, to DALL·E generating illustrations, the creative process has been transformed. Pero ¿cómo funciona realmente? y es tan mágico como parece? Learning Like a Human: The Foundation of AI Art Aprender como un humano: la base del arte de la IA Para entender cómo la IA puede generar imágenes, primero debemos entender cómo aprende. Imagínese a un bebé – llamémosle Oliver – aprendiendo a identificar a los animales.Su madre apunta a un gato negro y dice: “¡Esto es un gato!” A pesar del nuevo color, Oliver reconoce características compartidas: cuatro piernas, whiskers, oídos puntiagudos, una cola y un meow. Pero los errores ocurren.Un día, Oliver ve a un perro Shih-Tzu y lo llama un gato.Es su mejor adivinación, basado en la información que tiene.Su madre lo corrige: “No, eso es un perro”. Esta es la esencia de cómo las redes neuronales artificiales aprenden. Neural Networks: Digital Brains Built on Data Redes Neurales: cerebros digitales basados en datos Una red neural es un tipo de modelo informático inspirado en cómo funciona el cerebro humano, construido para reconocer patrones y aprender de la experiencia mediante el análisis de grandes cantidades de datos, al igual que Baby Oliver. Neuronas en el cerebro humano. Ilustración creada por el autor utilizando DALL-E 3. Estas redes están compuestas de capas de pequeñas unidades de procesamiento (llamadas "nodos" o "sinapses") que están conectadas entre sí - similar a cómo las neuronas se conectan en el cerebro. Durante el entrenamiento, la red ajusta estos pesos a lo largo del tiempo en función de cuán bien o mal se desempeña, al igual que Oliver aprende gradualmente a decir la diferencia entre un gato y un perro mediante la corrección de sus errores. El proceso de formación requiere un conjunto de datos - una colección estructurada de información utilizada para enseñar el modelo. Para un modelo de lenguaje, esto normalmente significa millones de frases, cada una construida a partir de palabras, que a su vez están construidas a partir de letras del alfabeto. Para un modelo visual, significa millones de imágenes - cada una compuesta de objetos, que se forman a partir de píxeles individuales. Cuanto más grande y diverso sea el conjunto de datos, más preciso será el modelo. Inside the Neural Network: How Data Flows and Decisions Form Dentro de la red neural: cómo se forman los flujos de datos y las decisiones Imaginemos una red neural como se visualiza a menudo en los diagramas modernos: un gran gráfico compuesto por nodos interconectados.Estos nodos están organizados en capas distintas - que se extienden de arriba a abajo como las capas de un circuito estratificado.Cada nodo, o neurona artificial, juega un papel en el procesamiento de información. Esta estructura es conocida como la La topología define cuántas capas contiene la red, cuántos nodos existen en cada capa, y cómo fluyen los datos entre ellos. topology El entrenamiento comienza alimentando datos de entrada -como imágenes o frases- a la primera capa de la red. Estos datos luego se mueven hacia adelante a través de la red, capa por capa. En cada etapa, los nodos aplican operaciones matemáticas a los datos, como multiplicaciones de matriz, funciones de activación como ReLU (Unidad Lineal Rectificada), u otras transformaciones. A medida que se desarrolla este proceso, a Este gráfico registra meticulosamente cada operación y el flujo de datos: qué nodo realizó qué transformación. computation graph Este gráfico de cálculo es esencial - no sólo para hacer predicciones, sino también para aprender de los errores.Cuando el modelo produce un resultado incorrecto (predicción), el gráfico permite al sistema rastrear a través de cada paso y ajustar todos los pesos. El mecanismo central a través del cual las redes neuronales mejoran con el tiempo. backpropagation - Backpropagation: Learning by Error Desarrollo: Aprendizaje por error Pero volvamos a Oliver. Cuando él etiqueta mal a un perro como un gato, su madre lo corrige y Oliver es capaz de reajustar su entendimiento. Después de que una red haga una predicción, el resultado se compara con el valor verdadero utilizando un La función de pérdida mide cuán lejos de la verdad estaba la predicción del resultado real. loss function En el proceso de retropropagación, las capas del gráfico se cruzan hacia atrás para calcular cuánto cada peso en la red contribuyó al error. de los cálculos, Cada gradiente describe la pérdida con respecto a cada peso. Estos gradientes calculados nos permiten indicar la forma de corregir el error diciendo la dirección y magnitud del cambio necesario para reducir el error. Regla de la cadena gradients Este ciclo de retroalimentación - paso adelante, cálculo de errores, paso atrás - se repite una y otra vez.El resultado? Un modelo entrenado capaz de identificar patrones y hacer predicciones cada vez más precisas. Teaching Oliver to Draw: The Power of Generative Models Enseñar a Oliver a dibujar: El poder de los modelos generativos Ahora que hemos explorado cómo se hacen predicciones utilizando modelos predictivos, podemos empezar a comprender el funcionamiento más complejo de los modelos generativos.Como su nombre sugiere, los modelos predictivos están diseñados para analizar los datos existentes y hacer estimaciones informadas sobre los resultados probables, al igual que el joven Oliver, quien, después de estudiar animales, puede predecir con confianza el tipo de nuevo que se encuentra. Pero imagine pedir a Oliver que no identifique a un gato, sino que lo dibuje.Esta tarea requiere más que reconocimiento: requiere creación. Suponemos que no tiene un gato delante de él, ni puede recordar todos los detalles precisos de los gatos que ha visto. Sin embargo, ahora se le pide conjurar una imagen completamente nueva de un gato basado en la memoria, la imaginación y los patrones aprendidos. Los modelos generativos, como DALL·E, van más allá del reconocimiento de patrones. Están capacitados para producir contenido original que se asemeje a lo que han encontrado durante el entrenamiento. Ellos respondieron a la pregunta, Estos modelos no solo entienden los datos, sino que crean con ellos, generando imágenes, texto, audio o vídeo completamente nuevos que se alinean con las estructuras y estilos que han aprendido. “¿Qué es esto?” “¿Cómo podría parecer esto si existiera?” When Language Takes Shape Cuando el lenguaje toma forma Los modelos generativos como DALL·E se entrenan en vastos conjuntos de datos de pares de imagen-texto, aprendiendo a asociar elementos visuales con el lenguaje.Durante el entrenamiento, el modelo ve una imagen junto a su subtítulo y gradualmente aprende qué palabras corresponden a qué formas, texturas, colores y conceptos. Construye un mapa interno de significado, comprendiendo que “una manzana roja” implica redondez, un tono específico, un tronco, etc. Más tarde, cuando se le da un nuevo mensaje de texto, el modelo convierte las palabras en una representación estructurada y utiliza eso como una guía para generar una imagen - comenzando por el ruido aleatorio y refinándolo paso a paso hasta que surge una visual coherente que coincide con el texto. Este proceso permite al modelo crear imágenes completamente nuevas que nunca ha visto antes, manteniéndose fiel a los patrones que aprendió durante el entrenamiento. A Thousand Apples a Second: What AI Sees That Artists Can’t Mil manzanas por segundo: lo que la IA ve que los artistas no pueden ¿Cómo se aplica esto al arte? Digamos que desea crear una pintura digital de una manzana usando DALL·E. Simplemente escribe su solicitud y en segundos recibe una imagen. Para la solicitud “generar una pintura digital de una manzana” DALL-E 3 respondió con la siguiente imagen: Esa manzana es el producto de millones de imágenes que el modelo ha visto durante el entrenamiento. En contraste, un artista humano comenzaría buscando inspiración - estudiando referencias navegando por plataformas especializadas como Pinterest, esbozando formas gruesas, refinando detalles, experimentando con colores y aplicando textura. Este proceso de navegar, recopilar referencias y observar de cerca objetos -como las manzanas- es una parte esencial del flujo de trabajo de cualquier artista. Es así como construyen una biblioteca visual en su mente: examinando la forma, la textura, la iluminación, las variaciones de color y las opciones estilísticas. En muchos sentidos, esto refleja cómo se capacita un modelo de IA. Antes de que pueda generar imágenes, el modelo también debe estar expuesto a miles -a menudo millones- de ejemplos. , sirve el mismo propósito: enseñar al modelo cómo parece una manzana desde diferentes ángulos, en diferentes estilos y bajo diferentes condiciones de iluminación. dataset Pero hay algunas diferencias cruciales como: . scale and speed Mientras que un artista humano depende únicamente de su propia memoria, experiencia y capacidad para procesar la inspiración a lo largo del tiempo, los modelos de IA se entrenan utilizando vastos recursos de computación. modelos a gran escala como DALL·E se entrenan en potentes centros de datos equipados con miles de GPUs interconectados, TPUs o en el caso de mi empresa - Aceleradores especializados en capacitación (como Estas máquinas trabajan en paralelo, procesando y analizando enormes volúmenes de imágenes a velocidades increíbles.Las conexiones de red altas entre máquinas, los sistemas de almacenamiento de alto rendimiento y el hardware especializado de IA permiten que estos modelos se entrenen en enormes conjuntos de datos en días o semanas - lo que podría tomar años humanos para absorber, si alguna vez. Gaudí 3 En contraste, el cerebro del artista es el único “hardware” disponible.No hay cúmulos de alta velocidad o petabytes de datos de imagen - sólo intuición, memoria y práctica.Es esta limitación humana que la IA oculta, permitiéndole “ver” más ejemplos, más variaciones y más estilos que una sola persona podría en una vida. Matching Human Style: Mimicking Mediums Estilo Humano: Mimicando Medios Con herramientas como Procreate, pueden simular aceite, acuario, lápiz y tinta - completo con texturas de papel y dinámica de cepillo. ¿Quieres imitar la blanda suavidad de la acuarela en papel duro? ¿Hay un cepillo para eso. ¿Prefiere la densa riqueza de aceite en tela? La IA también puede imitar estos estilos - si se solicita correctamente. por ejemplo: Cada una de estas promesas instruye al modelo a imitar no solo el sujeto sino también el medio, el tono de color y la textura artística. The Artistic Process El proceso artístico Para crear los mismos efectos sin AI, un artista debe recoger material de referencia, construir esbozos capa por capa, experimentar con la configuración del cepillo, aplicar colores básicos, agregar destacamentos y sombras y ajustar texturas manualmente. Es una experiencia intensiva pero emocionalmente rica. Con la IA, el proceso se vuelve más inmediato - pero también más separado. Repasemos los pasos del viaje creativo en el que me embarqué, una etapa a la vez. The Ghost in the Gallery: Why AI Still Can’t Replace You El fantasma en la galería: por qué la IA todavía no puede reemplazarte Esto plantea una pregunta crítica: ¿por qué alguien elegiría los medios digitales tradicionales? ¿existe todavía espacio para la auténtica expresión artística y la creatividad, o esa búsqueda se ha vuelto obsoleta? y si los artistas humanos todavía tienen un lugar, pueden superar la IA - y en qué contextos podría ser posible? Exploremos lo que sucede cuando intentamos generar un prompt con instrucciones más precisas y exigentes: En respuesta a la prompt “Generar una manzana con dos hojas en estilo acuático”, el modelo produce el siguiente resultado: Aquí es donde se levanta la cortina - y se revelan las grietas: cuando se presenta con una prompt más refinada y específica - "Generar una manzana con dos hojas que se enfrentan en la misma dirección en estilo acuático" - el resultado toma un giro intrigante e imprevisible. ¿Tienes la misma opinión? —Yo estoy de acuerdo. Pero cumple el requisito - un claro y directo, en eso? ¿Puede simplemente no comprenderlo? ¿La culpa era mía - mi prompt era demasiado vago? Para eliminar cualquier ambigüedad, he refinado la solicitud más adelante: "Generar una manzana con dos hojas donde las dos hojas se enfrentan hacia el lado izquierdo en estilo acuático" Como se vio anteriormente, el resultado divergía aún más del resultado previsto. Este caso de mala comunicación con el modelo de IA está lejos de ser aislado.De hecho, parece que cuanto más exactamente uno intenta guiarlo, más el resultado deseado se vuelve elástico - a menudo resultando en frustración y pérdida de tiempo. Lo sorprendente es que una solicitud tan simple que un niño podía comprender se demostró incomprensible para el modelo. Imagínese a un cliente ofreciendo una instrucción sencilla a un artista humano - sólo para ser encontrado con una incomprensión en blanco, como si la frase fuera hablada en un idioma extranjero. En tal caso, el cliente sin duda llevaría su negocio a otro lugar. Final Thoughts: The Art We Make Together Final Thoughts: El arte que hacemos juntos In the end, this is not a war between brush and code, but a dialogue. The machine offers speed, precision, and infinite variation; the artist brings emotion, intuition, and soul. One is not here to replace the other, but to expand what is possible. El futuro de la creación no está en la rivalidad, sino en la armonía - donde el espíritu humano e inteligencia artificial crean lado a lado, cada uno prestando su propio tipo de magia. Sobre mí Sobre mí Soy Maria Piterberg - una experta en IA que dirige el equipo de software Runtime en Habana Labs (Intel) y una artista semi-profesional que trabaja en medios tradicionales y digitales.

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Traduje mi plancha para una caja de prompt —y el arte nunca será el mismo

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