Glosario de términos clave en la creación de imágenes con IA

Este glosario te ayudará a entender mejor los términos técnicos y conceptos fundamentales en el mundo de la generación de imágenes con IA. 

Modelos y Arquitecturas

1. Diffusion Models (Modelos de Difusión)
   - Arquitectura de IA que genera imágenes añadiendo ruido gradualmente y luego aprendiendo a revertir este proceso.
2. GAN (Generative Adversarial Networks)
   - Redes que enfrentan dos modelos: un generador que crea imágenes y un discriminador que evalúa su calidad.
3. Stable Diffusion
   - Modelo de difusión latente de código abierto muy popular para generar imágenes.
4. DALL-E
   - Modelo de OpenAI para generar imágenes a partir de descripciones de texto.
5. Midjourney
   - Plataforma comercial de generación de imágenes por IA conocida por su calidad artística.

Técnicas de Generación

1. Text-to-Image (Texto a Imagen)
   - Proceso de generar imágenes a partir de descripciones textuales.
2. Image-to-Image
   - Transformar una imagen existente usando un prompt de texto como guía.
3. Inpainting
   - Rellenar o modificar partes específicas de una imagen existente.
4. Outpainting
   - Expandir una imagen más allá de sus bordes originales.
5. Upscaling
   - Aumentar la resolución de una imagen manteniendo o mejorando la calidad.

Prompts y Control

1. Prompt
   - La descripción textual que se le da al modelo para generar la imagen deseada.
2. Negative Prompt
   - Términos que especifican qué NO debe aparecer en la imagen generada.
3. Prompt Engineering
   - El arte de escribir prompts efectivos para obtener mejores resultados.
4. ControlNet
   - Técnica para tener mayor control sobre la composición, pose o estructura de la imagen.
5. LoRA (Low-Rank Adaptation)
   - Método para entrenar modificaciones específicas de un modelo sin alterar el modelo base.

Parámetros Técnicos

1. CFG Scale (Classifier-Free Guidance)
   - Controla qué tan estrictamente el modelo sigue el prompt (valores típicos: 7-15).
2. Steps/Sampling Steps
   - Número de iteraciones que el modelo realiza para refinar la imagen.
3. Seed
   - Número que determina la aleatoriedad inicial; el mismo seed produce resultados consistentes.
4. Sampling Method
   - Algoritmo usado para generar la imagen (Euler, DPM++, DDIM, etc.).
5. Latent Space
   - Espacio matemático comprimido donde el modelo trabaja antes de convertir a imagen final.

Conceptos de Calidad

1. Artifacts
   - Defectos o elementos no deseados en la imagen generada.
2. Coherence
   - Qué tan lógica y consistente es la imagen generada.
3. Fidelity
   - Qué tan bien la imagen coincide con el prompt dado.
4. Resolution
   - Tamaño de la imagen en píxeles (512x512, 1024x1024, etc.).
5. Aspect Ratio
    - Proporción entre ancho y alto de la imagen.

Estilos y Modificadores

1. Style Transfer
   - Aplicar el estilo artístico de una imagen a otra.
2. Art Style Modifiers
   - Términos como "photorealistic", "oil painting", "anime style" que definen el estilo visual.
3. Lighting Terms
   - Descriptores como "golden hour", "studio lighting", "dramatic shadows".
4. Camera Terms
   
   
   - "Close-up", "wide shot", "macro lens", "depth of field" para controlar la perspectiva.