¿Qué son los modelos de difusión? Una guía breve 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 conocer cómo funcionan por dentro. De hecho, un estudio reciente muestra que el 94 % de las personas están dispuestas a aprender nuevas habilidades para trabajar con IA generativa. Comprender cómo funcionan los modelos de IA generativa puede ayudarte a utilizar estas herramientas de forma más eficaz y sacarles el máximo partido.

En el núcleo de herramientas como Midjourney y Sora se encuentran los 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 excelente opción para crear vídeos promocionales cortos para redes sociales como TikTok y YouTube Shorts. En este artículo, exploraremos cómo funcionan los modelos de difusión y dónde se pueden utilizar.

La inspiración detrás de los modelos de difusión avanzados#

En física, la difusión es el proceso por el que las moléculas se desplazan 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 a los datos de forma gradual 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, es posible seguir la difusión hacia atrás para devolver las partículas a su estado original. Del mismo modo, los modelos de difusión aprenden a revertir el ruido añadido para crear datos nuevos y realistas a partir de entradas ruidosas.

Una mirada al funcionamiento interno de los modelos de difusión#

Por lo general, la arquitectura de un modelo de difusión consta de dos pasos principales. Primero, se añade ruido gradualmente a los datos de entrenamiento mediante un proceso directo fijo. Después, se entrena el modelo para invertir este proceso y devolver los datos a su estado original. Veamos con más detalle cómo funciona.

Preprocesamiento de datos#

Antes de profundizar 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 entrenas un modelo de difusión para generar imágenes, primero debes depurar el conjunto de datos de entrenamiento de imágenes. El preprocesamiento de datos de imagen puede consistir en eliminar valores atípicos que puedan afectar a los resultados, normalizar los valores de píxel para que todas las imágenes estén en la misma escala y utilizar el aumento de datos para introducir más variedad. Los pasos de preprocesamiento ayudan a garantizar la calidad de los datos de entrenamiento, y esto no solo se aplica a los modelos de difusión, sino a cualquier modelo de IA.

Fig. 2. Ejemplos de aumento de datos de imagen.

Proceso de difusión directa#

Tras el preprocesamiento de los datos, el siguiente paso es el proceso de difusión directa. Centrémonos en el entrenamiento de un modelo de difusión para generar imágenes. En cada paso, se obtiene ruido aleatorio de una distribución sencilla, como una distribución gaussiana, y se añade a la imagen. Como se muestra en la imagen siguiente, la imagen se transforma gradualmente a través de una serie de pasos. Al principio, la imagen es nítida y se va llenando de ruido a medida que avanza por cada paso, hasta convertirse casi por completo en ruido al final.

Fig. 3. Proceso de difusión directa.

Cada paso se basa en el anterior, y el ruido se añade de forma controlada y gradual mediante una cadena de Markov. Una cadena de Markov es un modelo matemático en el que la probabilidad del estado siguiente 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 original de los datos de la imagen. La adición de ruido gaussiano también genera muestras diversas y realistas a medida que avanza la difusión.

Proceso de difusión inversa#

El proceso de difusión inversa comienza una vez que el proceso de difusión directa ha transformado una muestra en un estado complejo y ruidoso. Mediante una serie de transformaciones inversas, devuelve gradualmente la muestra ruidosa a su estado original. Los pasos que invierten el proceso de adición de ruido se guían 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 partiendo de una muestra de ruido aleatorio y refinándola gradualmente hasta obtener un resultado nítido y detallado. Los datos generados acaban pareciéndose mucho al conjunto de datos original. Esta capacidad hace que los modelos de difusión sean muy útiles para tareas como la síntesis de imágenes, la compleción de datos y la eliminación de ruido. En la siguiente sección veremos 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 distribuciones de datos complejas de forma eficiente, 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 pueden utilizarse para generar rápidamente contenido gráfico y visual. Los diseñadores y artistas pueden aportar bocetos, diseños o incluso ideas preliminares sencillas, y los modelos pueden hacerlas realidad. Esto puede acelerar todo el proceso de diseño, ofrecer muchas posibilidades nuevas desde el concepto inicial hasta el producto final y ahorrar un tiempo muy valioso a los diseñadores.

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

Música y diseño de sonido#

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

• Transferencia de timbre: Los modelos de difusión pueden transformar un sonido en otro; por ejemplo, convertir una muestra de bombo en un sonido de caja para crear combinaciones de sonidos únicas.
• Variabilidad del sonido y humanización: la difusión de audio puede introducir ligeras variaciones en los sonidos para añadir un componente humano al audio digital mediante la simulación de interpretaciones de instrumentos en directo.
• Ajustes de diseño de sonido: estos modelos se pueden usar para modificar sutilmente un sonido, como mejorar una muestra del portazo de una puerta, y cambiar sus características a un nivel más profundo que con la ecualización o los filtros tradicionales.
• Generación de melodías: también pueden ayudar a generar nuevas melodías e inspirar a los artistas de forma parecida a como lo hace explorar paquetes de muestras.

Fig. 6. 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. Pueden utilizarse 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. Agiliza el flujo de trabajo general y abre la puerta a más experimentación y creatividad en la narración visual. Algunos clips creados con estos modelos son comparables a clips de animación o cine reales. Incluso es posible utilizar estos modelos para crear películas enteras.

Fig. 7. Escena del cortometraje Seasons, creado con modelos de difusión.

Modelos de difusión populares#

Ahora que ya hemos visto algunas aplicaciones de los modelos de difusión, veamos algunos modelos 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 la alta calidad de las imágenes que genera. También se puede adaptar para cine y animación.
• DALL-E 3: DALL-E 3 es la tercera versión del modelo de generación de imágenes de OpenAI. Se integró en ChatGPT y ofrece varias mejoras en la calidad de generación de imágenes respecto a la versión anterior, DALL-E 2.
• Sora: Sora es el modelo de texto a vídeo de OpenAI, capaz de generar vídeos en 1080p muy realistas de hasta un minuto de duración. Algunos clips de vídeo creados con Sora pueden confundirse fácilmente con grabaciones reales.
• Imagen: desarrollado por Google, Imagen es un modelo de difusión de texto a imagen conocido 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 plantean. Uno de ellos es que el proceso de entrenamiento consume muchos recursos. Aunque los avances en aceleración por hardware pueden ayudar, su coste puede ser elevado. Otro problema es la capacidad limitada de los modelos de difusión para generalizar a datos que no han visto. Adaptarlos a ámbitos concretos puede requerir muchos ajustes finos o volver a entrenarlos.

Integrar estos modelos en tareas del mundo real plantea sus propios retos. Es fundamental que el contenido generado por la IA se ajuste realmente a lo que pretenden las personas. También existen preocupaciones éticas, como el riesgo de que estos modelos asimilen y reflejen los sesgos de los datos con los que se entrenan. Además, gestionar las expectativas de los usuarios y perfeccionar continuamente los modelos a partir de sus comentarios puede convertirse en un esfuerzo constante 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 permite 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 cuestiones éticas, la comunidad de IA trabaja constantemente para mejorar su eficiencia y su impacto. A medida que evolucionen, es probable que los modelos de difusión sigan transformando sectores como el cine, la producción musical y la creación de contenido digital.

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