Hoy en día, casi cualquier plataforma de generación de imágenes mediante IA es capaz de amoldarse a un estilo artístico concreto: podemos decirle que cree un retrato de estilo cubista, barroco, impresionista o manga, en incluso precisar un determinado autor.
Pero más allá de eso, cuando lo que tienes no es una etiqueta estilística reconocida, sino tan sólo una imagen de referencia, resulta difícil garantizar la coherencia estética entre diferentes imágenes. Ya no hablemos de lograr que parezcan haber sido creadas de manera conjunta, como parte de una misma serie.
Sin embargo, en breve esta tarea resultará mucho más fácil: Google Research acaba de publicar un paper en el que presenta una nueva IA generativa llamada StyleDrop, que ofrece una perfecta imitación del estilo de cualquier imagen(«esquemas de color y sombreado, patrones d
e diseño, etc.»).
Así, a partir de una caricatura de un animal, podemos generar (usando prompts de texto, como con cualquier otra IA de este tipo) caricaturas de todos los demás animales que se nos ocurra, y siempre manteniendo la coherencia estilística. Como una imagen vale más que mil palabras, os dejo un vídeo y así me ahorro (d)escribir. Atentos:
Según afirma su página web oficial, esta herramienta —basada en el modelo de IA Muse— y que, según sus creadores, supera ampliamente los resultados de Dreambooth,
«es capaz para ofrecer resultados impresionantes, incluso cuando el usuario solo suministra una única imagen especificando el estilo deseado […] aprende de forma eficiente un nuevo estilo ajustando muy pocos parámetros entrenables».
Muchos lo verán como una descentralización de las violaciones de copyright
Otro paso más en la generación de IA mediante imágenes que, sin embargo, profundizará en los debates sobre violación del copyright. ¿Qué ocurre cuando un artista ve copiado su estilo único y personal para que una IA se lo aplique a cualquier concepto que desee el usuario?
Por no mencionar que ya ni siquiera cabe la opción de presionar a las empresas desarrolladoras para que no utilicen sus creaciones como parte de los datasets con que se entrenan los modelos de IA, porque el entrenamiento a partir de la imagen de referencia pasa a ser una tarea realizada individualmente por cada usuario.
Algunos de los campos donde más daño puede hacer a los profesionales del diseño esta herramienta (u otras similares que se creen a partir de la misma) son el de la ilustración o el de la creación de logotipos.