Cómo se vería Gwen Stacy de Spider-Verse en la vida real, según la inteligencia artificial

Gwen Stacy, es uno de los personajes más emblemáticos de la película animada Spider-Man: Into the Spider-Verse y una reciente creación artística realizada con inteligencia artificial, mostró cómo se vería esta superheroína en la vida real.

Se trata de una imagen hiperrealista que se generó con la IA generativa de la herramienta CivitAI, la cual utiliza la tecnología de Stable Diffusion para esta tarea.

Recordemos que el alter ego de esta heroína es Spider-Gwen y se ha ganado una amplia base de seguidores por su carisma y estética.

El usuario MySmartArts fue quien logró dar vida a esta versión realista del personaje, destacando sus características únicas como su complexión atlética, ojos azules y cabello rubio.

La recreación también tiene presente su icónico traje que mezcla tonos de blanco, negro y rosa, además, no solo busca capturar su apariencia, sino también esbozar esa chispa de determinación tan característica de Gwen.

Este tipo de recreaciones por inteligencia artificial no solo demuestra la capacidad de la tecnología para imaginar cómo serían los personajes ficticios en nuestro mundo, sino que también ofrece una nueva forma de interactuar y conectar con estas heroínas de un modo más tangible.

La inteligencia artificial (IA) puede generar imágenes mediante el uso de redes neuronales, específicamente a través de técnicas como las redes generativas adversarias (GANs, por sus siglas en inglés) y las redes de variación autoencoder (VAE). Estos métodos permiten crear imágenes detalladas y realistas desde cero o modificar imágenes existentes. A continuación, se describe el proceso general:

• Redes Generativas Adversarias (GANs): Las GANs consisten en dos redes neuronales que compiten entre sí: una red generadora y una red discriminadora. La red generadora intenta crear imágenes que sean indistinguibles de las reales, comenzando desde un vector de ruido aleatorio, mientras que la red discriminadora trata de diferenciar entre las imágenes generadas por la red generadora y las imágenes reales. Conforme avanzan las iteraciones, la red generadora aprende a producir imágenes cada vez más realistas, en un intento por “engañar” a la red discriminadora. Este proceso continúa hasta que la red discriminadora ya no puede distinguir de manera confiable entre las imágenes reales y las generadas.
• Redes de Variación Autoencoder (VAE): Las VAE son otro tipo de estructura que permite generar nuevas imágenes. Funcionan mapeando las imágenes de entrada a un espacio latente de menor dimensión (encodificación) y luego reconstruyendo la imagen original a partir de este espacio latente (decodificación), pudiendo alterar ligeramente los vectores en el espacio latente para generar nuevas imágenes durante el proceso de decodificación. La VAE asegura que las imágenes generadas sean variadas pero coherentes con las características del grupo de imágenes original.

El uso de estas técnicas permite que la IA genere imágenes para una amplia gama de aplicaciones, desde arte y diseño hasta simulaciones en la industria del videojuego, pasando por la creación de avatares realistas para redes sociales.

Estos procesos también se utilizan en el ámbito científico para, por ejemplo, visualizar efectos del cambio climático, reconstrucciones históricas y proyecciones urbanísticas futuras. La capacidad de la IA para generar imágenes abre nuevas posibilidades en muchos campos, brindando herramientas para la exploración creativa y el análisis de información compleja a través de representaciones visuales.

Los modelos de inteligencia artificial (IA) para generar imágenes han avanzado significativamente, ofreciendo distintas herramientas capaces de crear arte, diseñar objetos, simular entornos, entre otras aplicaciones. Algunos de los modelos más populares y relevantes en este campo son:

• Dall-E 3.
• MidJourney.
• Stable Diffusion / Dream Studio.
• Craiyon.
• Bing Image Creator.
• Ideogram AI.
• Hotpot.
• Firefly.