La inteligencia artificial (IA) ha demostrado ser una herramienta poderosa en muchos campos, y el arte no es una excepción. En los últimos años, la IA ha sido utilizada para generar obras de arte increíbles, ampliando los límites de la creatividad humana. Pero, ¿cuál fue el primer dibujo creado por la IA?
Historia del arte generado por IA
Las primeras iteraciones del arte generado por IA aparecieron a fines de la década de 1960, con el primer sistema notable que apareció en 1973 con el debut de Aaron, desarrollado por Harold Cohen. El sistema Aaron era un asistente de IA que utilizaba un enfoque de IA simbólica para ayudar a Cohen a crear dibujos de arte en blanco y negro. El arte generado por IA comenzó a ascender en 2014, cuando se discutieron por primera vez las GAN (Redes Generativas Adversarias), que son una base de las tecnologías de IA generativas. En 2015, Google lanzó DeepDream, que utiliza una red neuronal convolucional (CNN) como enfoque experimental para el arte de IA, avanzando aún más en el campo. Ganbreeder se lanzó en 2018 y se rebautizó como Artbreeder, utilizando modelos GAN para permitir a los humanos utilizar la IA para modificar imágenes existentes y crear nuevas. Ese mismo año, un colectivo de artistas que operaba bajo el nombre de Obvious saltó a los titulares al vender una pintura llamada Edmond de Belamy, creada utilizando modelos GAN, en la casa de subastas Christie's por la suma de $432,500. Esos modelos GAN se entrenaron en un corpus de 15,000 retratos del siglo XIV al XIX que estaban disponibles públicamente en el sitio web de WikiArt. El debut público de los servicios en línea basados en GAN de generación de imágenes a partir de texto despertó la imaginación e interés de los usuarios de todo el entorno en enero de 202Ese mes, OpenAI lanzó Dall-E, proporcionando un sistema públicamente accesible y utilizable que permitía a cualquier persona con acceso a Internet crear arte de IA con indicaciones de texto, mostrando al entorno las posibilidades del arte de IA. Esta imagen de Dall-E se generó en función de las indicaciones de texto de un usuario. En mayo de 2022, Google anunció su tecnología Imagen de texto a imagen como otra opción para el arte de IA. Esto fue seguido en agosto de 2022 por Stability AI, que lanzó los servicios de Stable Diffusion, otra opción basada en GAN y públicamente accesible para crear arte de IA con indicaciones de texto. El crecimiento de las herramientas de arte de IA continuó en 2023, con grandes proveedores de software uniéndose al mercado. Destaca el servicio Adobe Firefly anunciado en marzo de 202Este enfoque basado en GAN se integra con las populares herramientas de edición de imágenes y videos de Adobe, como Photoshop y Premier.
Tipos de IA utilizados para generar arte
Aunque el arte de IA utiliza una variedad de modelos y técnicas, el proceso fundamental sigue siendo el mismo. El primer paso es el aprendizaje automático, durante el cual un modelo de IA se entrena en un conjunto de datos para comenzar a formar una base de conocimiento. Una vez establecido un entendimiento de un conjunto de datos, los modelos pueden comenzar el siguiente paso: crear y generar imágenes. Como parte de una interfaz para los modelos, las herramientas modernas de arte de IA a menudo emplean alguna forma de procesamiento de lenguaje natural (NLP) para comprender e interpretar el texto que los usuarios ingresan en su solicitud para generar una imagen. Los diferentes tipos de modelos de IA utilizados para generar arte incluyen los siguientes:
- Redes generativas adversarias (GAN): En una GAN, se utilizan varias redes neuronales en conjunto para operaciones de aprendizaje profundo para ayudar a predecir o generar el resultado final que el usuario busca en función de la indicación.
- Redes neuronales convolucionales (CNN): Con el enfoque de CNN, el modelo de aprendizaje profundo identifica objetos, que luego pueden ser útiles para generar nuevas imágenes.
- Transferencia de estilo neural (NST): Un NST se utiliza en conjunto con una CNN como técnica de aprendizaje profundo que permite transferir el estilo de una imagen a otra. Por ejemplo, un usuario podría usar un NST para generar arte de IA en el estilo de Van Gogh.
- Redes neuronales recurrentes (RNN): Las RNN se utilizan para generar secuencias de datos como música. Utilizan un bucle de retroalimentación para producir una secuencia de salidas basadas en entradas anteriores, lo que les permite generar nuevas salidas que se asemejan a las entradas en las que fueron entrenadas.
Cómo los artistas utilizan la IA
La introducción de la IA ha ampliado el alcance y las posibilidades para los artistas en diversas formas:
- Terapia de arte: El arte se utiliza para el disfrute personal y la relajación, y los terapeutas utilizan el arte de IA para ayudar a los pacientes de manera personalizada.
- Democratización: La IA permite a más personas que nunca crear y generar su propio arte, apoyando a una nueva generación de artistas en potencia.
- Educación: Los educadores y profesores utilizan herramientas de arte de IA para enseñar a una nueva generación de artistas.
- Mejora de creaciones existentes: Las herramientas y funciones de IA ayudan a mejorar, aumentar y mejorar las creaciones existentes. Por ejemplo, la IA se puede utilizar para reinterpretar una obra de arte existente en un estilo artístico particular.
- Arte totalmente generado por IA: Las herramientas de IA ayudan a los artistas a crear piezas completamente nuevas de arte visual, videos y música.
- Inspiración para nuevos trabajos de arte: Las herramientas de IA inspiran a los artistas con puntos de partida que pueden conducir a nuevas obras de arte.
¿Qué tan difícil es hacer arte de IA?
Hacer arte de IA es una tarea cada vez más sencilla para artistas de casi cualquier nivel de habilidad. En el nivel más avanzado y complejo, un artista puede optar por entrenar un modelo de IA para crear arte. En este enfoque, el artista primero debe recolectar o tener acceso a un conjunto de datos de arte. Una vez que se haya reunido el conjunto de datos objetivo, el siguiente paso es entrenar al modelo para aprender de los datos recopilados. Con el conjunto de datos entrenado en un modelo GAN adecuado, el siguiente paso es generar el arte. Es significativamente más fácil para un artista utilizar una herramienta de IA que ya haya sido entrenada en un conjunto de datos de arte existente. Es posible, dependiendo de la herramienta, centrar el entrenamiento adicional en un conjunto de imágenes propio del artista para refinar aún más el modelo. Con el modelo preentrenado y cualquier personalización, el artista puede generar imágenes. Las imágenes se pueden generar con indicaciones de texto y luego perfeccionar después de haber sido generadas. Algunas herramientas permitirán una generación adicional con indicaciones de texto complementarias, mientras que otras pueden proporcionar a los artistas herramientas de diseño visual adicionales para perfeccionar una creación. Muchas de las herramientas ofrecen a los nuevos usuarios créditos gratuitos para explorar el proceso de arte de IA. Entre las muchas herramientas generadoras de imágenes de IA disponibles para generar arte de IA hoy en día se encuentran las siguientes:
- Adobe Firefly
- Artbreeder
- Dall-E
- Deep Dream Generator
- DreamStudio
- Midjourney
- Playform
- Stable Diffusion
El primer dibujo de inteligencia artificial se remonta a la década de 1970, con el sistema Aaron desarrollado por Harold Cohen. Desde entonces, el arte generado por IA ha evolucionado y se ha convertido en una herramienta accesible y poderosa para artistas de todas las habilidades. Con una variedad de modelos de IA y herramientas disponibles, los artistas pueden explorar nuevas fronteras creativas y dar vida a su visión artística con la ayuda de la inteligencia artificial.
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