Ideogram crea imágenes a partir de texto, igual que Midjourney, igual que DALL-E, Leonardo y otras plataformas semejantes, pero tiene algo que lo hace especial, la forma de crear texto dentro de las imágenes.
Cada vez son más las 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.
Midjourney 6 ya integra texto dentro de imágenes desde hace semanas, pero esta versión de Ideogram es realmente sorprendente.
Cómo crear imágenes con texto de forma profesional usando Ideogram. Foto: Istock
Veamos el paso a paso:
1 – Creamos el prompt indicando la imagen y el texto que queremos en ella.
Creamos el prompt. Foto: Juan Diego Polo
2 – Especificamos el formato de dicha imagen:
Especificamos el formato. Foto: Juan Diego Polo
Esperamos las cuatro opciones:
Las cuatro opciones generadas. Foto: Juan Diego Polo
Seleccionamos a la ganadora:
Escogemos a la ganadora. Foto: Juan Diego Polo
Dentro de Ideogram es posible ver el trabajo realizado por otros usuarios, muchos de ellos con la letra perfectamente integrada dentro de la imagen.
Ejemplo de imágenes generadas con Ideogram. Foto: Juan Diego Polo
Como veis, tiene sus puntos fuertes, por lo que vale la pena añadirla al baúl de las maravillas de la IA.
Cómo consiguen estas herramientas incluir texto en las imágenes
La capacidad de una Inteligencia Artificial (IA) para 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 IA y técnicas de procesamiento de imagen. 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 (GANs)
Los GANs son un tipo de arquitectura de red neuronal utilizada 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 sean indistinguibles 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 manera que parezca natural y bien integrado.
Procesamiento de Lenguaje Natural (PLN)
Para generar el texto deseado que debe aparecer dentro de la imagen, se utiliza PLN. Esto permite que la IA comprenda el prompt (o instrucción) dado por el usuario y genere un resultado relevante. Los modelos avanzados de PLN, como los basados en la arquitectura Transformer, son capaces de entender complejas solicitudes de texto y generar respuestas coherentes y contextuales.
Técnicas de superposición de texto e integración visual
Una vez que el texto es generado por el modelo de PLN, se utiliza un conjunto de técnicas para integrarlo visualmente dentro de la imagen. Esto implica no solo superponer el texto, sino también ajustar su tamaño, estilo, color, y orientación para que coincida con el estilo y perspectiva de la imagen. Las IA pueden evaluar la imagen de destino para determinar el mejor lugar donde el texto podría aparecer de manera 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 integrado, permitiendo que el sistema aprenda de ejemplos reales cómo debe lucir el texto para que parezca natural dentro de una imagen. La retroalimentación continua y el ajuste fino del modelo mejoran su capacidad para generar y colocar texto de manera que se vea orgánico y correctamente alineado con los elementos visuales de la imagen.
Utilidades de estas herramientas
Ahora que ya sabemos lo que hacen y cómo lo hacen, veamos una lista de posibles utilidades:
- Publicidad y marketing: Generación automática de materiales promocionales y anuncios personalizados que incorporan texto relevante de manera visualmente atractiva, ahorrando tiempo en diseño gráfico.
- Redes sociales: Creación de contenido visual cautivador para plataformas sociales, con mensajes o citas textuales integradas directamente en las imágenes, optimizando la participación del usuario.
- Diseño web y de interfaces: Producción rápida de imágenes con texto para interfaces de usuario, sitios web y aplicaciones, manteniendo la coherencia estética y mejorando la experiencia del usuario.
- Educación y E-Learning: Desarrollo de material educativo y recursos de aprendizaje visual, como infografías y presentaciones, que integran texto explicativo directamente en imágenes relevantes.
- Arte y entretenimiento: Creación de obras de arte digitales y proyectos creativos que fusionan texto e imagen de maneras innovadoras, abriendo nuevas vías para la expresión artística.
- Personalización de productos: Diseño de productos personalizados, como camisetas, tazas y posters, que requieren la integración de texto en diseños específicos de manera precisa y estética.
Como veis, hay mucha tecnología por detrás de algo tan sencillo como crear una casa con un cartel encima de la puerta. Y estamos sólo empezando…
