¿Qué son los modelos de difusión? Guía rápida y completa

El uso de herramientas de IA generativa como Midjourney y Sora para crear contenido es cada vez más habitual, y crece el interés por saber qué ocurre en su interior. De hecho, un estudio reciente muestra que el 94 % de las personas está dispuesto a aprender nuevas habilidades para trabajar con IA generativa. Entender cómo funcionan los modelos de IA generativa puede ayudarte a utilizar estas herramientas de forma más eficaz y a sacarles el máximo partido.

En el núcleo de herramientas como Midjourney y Sora se encuentran avanzados modelos de difusión: modelos de IA generativa capaces de crear imágenes, vídeos, texto y audio para diversas aplicaciones. Por ejemplo, los modelos de difusión son una opción excelente para producir vídeos cortos de marketing para plataformas de redes sociales como TikTok y YouTube Shorts. En este artículo, exploraremos cómo funcionan los modelos de difusión y dónde se pueden utilizar. ¡Empecemos!

La inspiración tras los avanzados modelos de difusión#

En física, la difusión es el proceso por el que las moléculas se dispersan desde zonas de mayor concentración hacia zonas de menor concentración. El concepto de difusión está estrechamente relacionado con el movimiento browniano, en el que las partículas se mueven aleatoriamente al chocar con moléculas de un fluido y se dispersan gradualmente con el tiempo.

Estos conceptos inspiraron el desarrollo de los modelos de difusión en la IA generativa. Los modelos de difusión funcionan añadiendo ruido gradualmente a los datos y aprendiendo después a invertir ese proceso para generar datos nuevos y de alta calidad, como texto, imágenes o sonido. Es similar a la idea de difusión inversa en física. En teoría, la difusión puede seguirse hacia atrás para devolver las partículas a su estado original. Del mismo modo, los modelos de difusión aprenden a invertir el ruido añadido para crear datos nuevos y realistas a partir de entradas ruidosas.

Analizando el interior de los modelos de difusión#

Por lo general, la arquitectura de un modelo de difusión consta de dos pasos principales. Primero, el modelo aprende a añadir ruido gradualmente al conjunto de datos. Después, se entrena para invertir este proceso y devolver los datos a su estado original. Veamos más detenidamente cómo funciona.

Preprocesamiento de datos#

Antes de adentrarnos en el núcleo de un modelo de difusión, es importante recordar que cualquier dato con el que se entrene el modelo debe preprocesarse. Por ejemplo, si estás entrenando un modelo de difusión para generar imágenes, primero hay que limpiar el conjunto de datos de entrenamiento de imágenes. El preprocesamiento de datos de imágenes puede incluir la eliminación de valores atípicos que podrían afectar a los resultados, la normalización de los valores de píxel para que todas las imágenes estén en la misma escala y el uso de aumento de datos para introducir más variedad. Los pasos de preprocesamiento de datos ayudan a garantizar la calidad de los datos de entrenamiento, y esto se aplica no solo a los modelos de difusión, sino a cualquier modelo de IA.

Fig. 2. Ejemplos de aumento de datos de imágenes.

Proceso de difusión hacia delante#

Tras el preprocesamiento de datos, el siguiente paso es el proceso de difusión hacia delante. Centrémonos en el entrenamiento de un modelo de difusión para generar imágenes. El proceso comienza tomando muestras de una distribución sencilla, como una distribución gaussiana. En otras palabras, se selecciona ruido aleatorio. Como se muestra en la imagen siguiente, el modelo transforma gradualmente la imagen mediante una serie de pasos. La imagen comienza siendo nítida y se vuelve cada vez más ruidosa a medida que avanza por cada paso, hasta convertirse finalmente en ruido casi completo.

Fig. 3. Proceso de difusión hacia delante.

Cada paso se basa en el anterior, y el ruido se añade de forma controlada e incremental mediante una cadena de Markov. Una cadena de Markov es un modelo matemático en el que la probabilidad del siguiente estado depende únicamente del estado actual. Se utiliza para predecir resultados futuros basándose en las condiciones presentes. Como cada paso añade complejidad a los datos, podemos captar los patrones y detalles más intrincados de la distribución de los datos de la imagen original. La adición de ruido gaussiano también genera muestras variadas y realistas a medida que se desarrolla la difusión.

Proceso de difusión inversa#

El proceso de difusión inversa comienza una vez que el proceso de difusión hacia delante ha transformado una muestra en un estado ruidoso y complejo. Gradualmente, vuelve a asignar la muestra ruidosa a su estado original mediante una serie de transformaciones inversas. Los pasos que invierten el proceso de adición de ruido están guiados por una cadena de Markov inversa.

Fig. 4. Proceso de difusión inversa.

Durante el proceso inverso, los modelos de difusión aprenden a generar datos nuevos comenzando con una muestra de ruido aleatorio y refinándola gradualmente hasta convertirla en un resultado claro y detallado. Los datos generados terminan pareciéndose mucho al conjunto de datos original. Esta capacidad es lo que hace que los modelos de difusión sean excelentes para tareas como la síntesis de imágenes, la finalización de datos y la eliminación de ruido. En la siguiente sección, exploraremos más aplicaciones de los modelos de difusión.

Aplicaciones de los modelos de difusión#

El proceso de difusión paso a paso permite que un modelo de difusión genere de forma eficaz distribuciones de datos complejas sin verse desbordado por la alta dimensionalidad de los datos. Veamos algunas aplicaciones en las que destacan los modelos de difusión.

Diseño gráfico#

Los modelos de difusión se pueden utilizar para generar rápidamente contenido visual gráfico. Los diseñadores y artistas pueden proporcionar bocetos de entrada, composiciones o incluso algunas ideas preliminares sencillas de lo que quieren, y los modelos pueden dar vida a esas ideas. Esto puede acelerar todo el proceso de diseño, ofrecer un amplio abanico de posibilidades nuevas desde el concepto inicial hasta el producto final y ahorrar mucho tiempo valioso a los diseñadores.

Fig. 5. Diseños gráficos creados por modelos de difusión.

Diseño musical y sonoro#

Los modelos de difusión también se pueden adaptar para generar paisajes sonoros o notas musicales muy singulares. Ofrecen nuevas formas de visualizar y crear experiencias auditivas para músicos y artistas. Estos son algunos casos de uso de los modelos de difusión en el ámbito de la creación de sonido y música:

• Transferencia de voz: Los modelos de difusión se pueden utilizar para transformar un sonido en otro, como convertir una muestra de bombo en un sonido de caja para crear combinaciones sonoras únicas.
• Variabilidad y humanización del sonido: La difusión de audio puede introducir ligeras variaciones en los sonidos para añadir un elemento humano al audio digital mediante la simulación de interpretaciones de instrumentos en directo.
• Ajustes del diseño sonoro: Estos modelos se pueden utilizar para alterar sutilmente un sonido (como mejorar una muestra del portazo de una puerta) y modificar sus características a un nivel más profundo que con la ecualización o el filtrado tradicionales.
• Generación de melodías: También pueden ayudar a generar melodías nuevas e inspirar a los artistas de una forma similar a explorar paquetes de muestras.

Fig. 6. Una visualización de la difusión de audio.

Cine y animación#

Otro caso de uso interesante de los modelos de difusión es la creación de clips de cine y animación. Se pueden utilizar para generar personajes, fondos realistas e incluso elementos dinámicos dentro de las escenas. El uso de modelos de difusión puede suponer una gran ventaja para las productoras. Simplifica el flujo de trabajo general y facilita una mayor experimentación y creatividad en la narración visual. Algunos clips creados con estos modelos son comparables a clips reales de animación o cine. Incluso es posible utilizar estos modelos para crear películas completas.

Fig. 7. Una escena del cortometraje Seasons, creado mediante modelos de difusión.

Modelos de difusión populares#

Ahora que hemos aprendido sobre algunas aplicaciones de los modelos de difusión, veamos algunos modelos de difusión populares que puedes probar.

• Stable Diffusion: Creado por Stability AI, Stable Diffusion es un modelo eficiente conocido por convertir indicaciones de texto en imágenes realistas. Tiene una sólida reputación por generar imágenes de alta calidad. También se puede modificar para cine y animación.
• DALL-E 3: DALL-E 3 es la versión más reciente del modelo de generación de imágenes de OpenAI. Está integrado en ChatGPT y ofrece numerosas mejoras en la calidad de generación de imágenes con respecto a la versión anterior, DALL-E 2.
• Sora: Sora es el modelo de texto a vídeo de OpenAI capaz de generar vídeos 1080p muy realistas de hasta un minuto de duración. Algunos clips de vídeo creados con Sora se pueden confundir fácilmente con grabaciones reales.
• Imagen: Desarrollado por Google, Imagen es un modelo de difusión de texto a imagen reconocido por su fotorrealismo y su avanzada comprensión del lenguaje.

Retos y limitaciones de los modelos de difusión#

Aunque los modelos de difusión ofrecen ventajas en muchos sectores, también debemos tener presentes algunos de los retos que conllevan. Uno de ellos es que el proceso de entrenamiento requiere muchos recursos. Aunque los avances en la aceleración por hardware pueden ayudar, esta puede resultar costosa. Otro problema es la capacidad limitada de los modelos de difusión para generalizar a datos no vistos. Adaptarlos a dominios específicos puede requerir mucho ajuste fino o un nuevo entrenamiento.

La integración de estos modelos en tareas del mundo real conlleva sus propios retos. Es fundamental que lo que genere la IA se corresponda realmente con lo que pretenden las personas. También existen preocupaciones éticas, como el riesgo de que estos modelos adquieran y reflejen sesgos de los datos con los que se entrenan. Además, gestionar las expectativas de los usuarios y perfeccionar constantemente los modelos a partir de los comentarios puede convertirse en un esfuerzo continuo para garantizar que estas herramientas sean lo más eficaces y fiables posible.

El futuro de los modelos de difusión#

Los modelos de difusión son un concepto fascinante de la IA generativa que ayuda a crear imágenes, vídeos y sonidos de alta calidad en muchos campos distintos. Aunque pueden plantear algunos retos de implementación, como las exigencias computacionales y las preocupaciones éticas, la comunidad de IA trabaja constantemente para mejorar su eficiencia e impacto. Los modelos de difusión están preparados para transformar sectores como el cine, la producción musical y la creación de contenido digital a medida que siguen evolucionando.

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