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Última actualización: 15 · 04 · 2024

Deep Learning, descubre qué hay detrás de DALL-E 2

La Inteligencia Artificial no deja de avanzar. En la actualidad, existen iniciativas como DALL-E 2 basada en el Deep Learning que permite convertir en imágenes un texto aportado. Pero ¿qué hay detrás de esta tecnología tan novedosa? Qué es DALL-E 2 DALL-E 2 es la actualización del DALL-E, un nuevo sistema que te permitirá crear […]

La Inteligencia Artificial no deja de avanzar. En la actualidad, existen iniciativas como DALL-E 2 basada en el Deep Learning que permite convertir en imágenes un texto aportado. Pero ¿qué hay detrás de esta tecnología tan novedosa?

Qué es DALL-E 2

DALL-E 2 es la actualización del DALL-E, un nuevo sistema que te permitirá crear imágenes originales a partir de atributos, estilos y conceptos que no tienen por qué tener una relación entre sí. Además, permite editar imágenes ya existentes para añadir elementos que no existen en la original a través de un texto. Esto se logra gracias a dos técnicas de Deep Learning:

  • Técnica de difusión: es un modelo generativo que aprende a crear imágenes, generando ruido en un primer lugar, para eliminarlo posteriormente de sus datos de entrenamiento.
  • Contrastive Learning-Image Pre-training o CLIP: trata de minimizar el error de entrenamiento de una red neuronal cuando los datos aportados son insuficientes o tienen alguna característica que puede llevar a un resultado erróneo. Para ello utiliza dos redes neuronales. La primera de ellas trabaja a través de los textos descriptivos de las imágenes y la otra lo hace con las imágenes propiamente dichas. De esta forma entre las dos redes se busca ajustar los parámetros para que los resultados de ambas sean parecidos.

¿Qué hay detrás de DALL-E 2?

DALL-E 2 está desarrollada por OpenAI, una compañía fundada por Elon Musk que busca potenciar sus propios proyectos relacionados con el desarrollo y la investigación de sistemas de inteligencia artificial y redes neuronales. Este conocimiento generado, pretende ser trasmitido, según la propia empresa para propiciar la democratización del arte a través del libre acceso a estas herramientas.

Con este proyecto, se busca por tanto, desarrollar al máximo todas las capacidades de la Inteligencia Artificial para hacerla crecer y madurar con el objetivo de que esta se establezca y se integre en cualquier ámbito de la vida cotidiana.

Pero este avance en Deep Learning, puede suponer también una serie de peligros derivados de un mal uso de esta tecnología. Un uso inadecuado puede provocar el aumento de la desinformación y un incremento de los deepfake ya que sería relativamente sencillo editar una imagen y hacerla llegar a un público masivo para dañar a organizaciones o personas. A pesar de ello, desde la compañía indican que el proyecto busca solo la investigación y que por tanto su uso es restringido. También añaden que se están tomando medidas de seguridad destinadas a eliminar imágenes sensibles de estos resultados de entrenamiento. Por otro lado, DALL-E 2 también cuenta con filtros que son capaces de analizar los resultados antes de que estos sean publicados para evitar problemas.

Por tanto, DALL-E 2, según la propia OpenAI, no es capaz de crear contenidos de carácter pornográfico o violento, ni es capaz de realizar rostros que sean semejantes a los de personas reales.

Por el momento DALL-E, es una tecnología que no deja de evolucionar y que puede aplicarse en el futuro en muchos ámbitos, como el arte o la creatividad. No obstante, también se crea la necesidad de poder establecer uno límites adecuados para este tipo de tecnologías para que no sean un peligro para la ciudadanía.

 

El artículo Deep Learning, descubre qué hay detrás de DALL-E 2 fue escrito el 4 de noviembre de 2022 y actualizado por última vez el 15 de abril de 2024 y guardado bajo la categoría Ciberseguridad. Puedes encontrar el post en el que hablamos sobre DALL-E 2 basada en el Deep Learning que permite convertir en imágenes un texto aportado. Fórmate en Deep Learning en KSchool. bajo las siguientes etiquetas .

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