Generar imágenes con IA. ¿Cómo lo hacemos?

Desde el departamento de IA y data de hiberus, empleamos IA generativa para una amplia gama de aplicaciones, teniendo el privilegio de estar en primera línea en la implementación y experimentación de tecnologías emergentes. La Inteligencia Artificial Generativa está revolucionando diversas industrias, destacando especialmente su impacto en el sector del retail y el marketing.

En este artículo, compartiré cómo en hiberus estamos aprovechando la IA generativa para impulsar innovaciones en campañas de marketing, diseño de moda, y la mejora de la experiencia del cliente mediante tecnologías de vanguardia.

Cómo generar imágenes con IA

1. Generación automática de creatividades para redes sociales (Banners publicitarios)

Recientemente, en hiberus, hemos llevado a cabo una de las aplicaciones más interesantes e innovadoras: la utilización de IA generativa para la creación automática de banners publicitarios destinados a promover la suscripción al periódico digital Heraldo. Esta prueba de concepto ha demostrado ser altamente eficaz y valiosa al revolucionar por completo el proceso de diseño y distribución de creatividades en las redes sociales.

El desafío

Previamente, la elaboración de banners publicitarios implicaba un proceso manual que demandaba una cantidad considerable de tiempo y recursos por parte del equipo de diseño.  La necesidad de producir variaciones de creatividades para diferentes plataformas y tamaños añadía complejidad y retrasos al proceso. Además, la consistencia en el estilo, los colores y las fuentes de tipografía era un desafío constante debido a la variabilidad inherente al trabajo manual.

La solución: generación automática de creatividades

Para abordar estos desafíos, desarrollamos una aplicación web que utiliza IA generativa para automatizar la creación de banners publicitarios. La aplicación permite a los usuarios ingresar un ticket descriptivo de la campaña, seleccionar opciones específicas para variaciones en los estilos, y obtener las creatividades como imágenes PNG, todo adaptado a las dimensiones específicas, estilos, colores, y fuentes de tipografía requeridos por Heraldo.

Cómo funciona

El proceso comienza cuando el usuario introduce un ticket descriptivo de la campaña en la aplicación. Esta descripción incluye detalles sobre el mensaje de la campaña, el público objetivo, y cualquier especificación de estilo o branding que deba considerarse. A continuación, el usuario selecciona las dimensiones específicas para las plataformas de redes sociales donde se promocionará la campaña y ajusta las opciones de estilo según sea necesario.

La IA procesa esta información y genera una serie de banners publicitarios que no solo son visualmente atractivos, sino también coherentes con la identidad de marca de Heraldo. Los banners generados se optimizan para cada plataforma de redes sociales, garantizando una visualización adecuada en cualquier dispositivo o resolución de pantalla.

Resultados y beneficios

Este caso de uso tiene múltiples beneficios:

• Eficiencia mejorada: la generación automática de banners ha reducido drásticamente el tiempo de producción, posibilitando un lanzamiento más ágil de las campañas.
• Consistencia de marca: la automatización asegura una coherencia impecable en todos los aspectos de diseño, reforzando la identidad de marca de Heraldo en todas las plataformas.
• Personalización a escala: la capacidad de generar variaciones personalizadas para diferentes segmentos de audiencia o plataformas sin esfuerzo adicional.
• Innovación: este proyecto pone de manifiesto el compromiso de Hiberus con la innovación y la aplicación de tecnologías emergentes para resolver problemas reales de negocio.

2. Mezclas de prendas de ropa y estilos

Continuando con nuestro impulso hacia la innovación en el uso de la Inteligencia Artificial Generativa, en hiberus hemos llevado la creatividad en el diseño de moda a un nuevo nivel. La última prueba de concepto que hemos implementado utiliza IA para combinar estilos de dos imágenes diferentes, sean estas prendas de ropa u otros productos, resultando en creaciones que son tan únicas como fascinantes. Este proyecto no solo destaca por su capacidad para fusionar estilos de manera armoniosa, sino también por el desarrollo técnico detrás de la experiencia final del usuario.

El desafío de combinar estilos

La moda es un dominio donde la originalidad y la personalización son clave. Sin embargo, el desafío radica en cómo fusionar estilos de manera efectiva sin perder la esencia de las piezas originales. Tradicionalmente, este proceso requeriría de un esfuerzo considerable por parte de los diseñadores para conceptualizar y ejecutar combinaciones que sean tanto estéticamente agradables como funcionalmente viables.

Solución Innovadora: pipeline de IA para mezclas de prendas

Para superar estos desafíos, hemos desarrollado un pipeline backend y frontend de una app demo que permite a los usuarios crear combinaciones de prendas de ropa utilizando la IA. Este pipeline incluye varios pasos críticos para garantizar que los resultados finales sean de alta calidad:

• Descripción detallada y etiquetado de las imágenes: utilizamos modelos de lenguaje-visión (ViT) para describir las imágenes y sus estilos de manera detallada, adaptándonos al contexto específico de la industria del cliente. De esta forma detectamos características importantes, por ejemplo, “Art Deco”, “Coco Chanel”, “Color borgoña”, “Tendencia 2011”, o “Madera caoba”.
• Combinación de estilos: utilizamos algoritmos de IA generativa avanzados para combinar los elementos visuales de dos imágenes de entrada, creando un diseño híbrido que retiene características clave de ambas.
• Detección de manos e inpainting: reconocemos que ciertos detalles, como las manos, pueden resultar difíciles de replicar con precisión para la IA. Por ello, hemos integrado la detección de manos utilizando otro modelo de IA, seguido de un proceso de inpainting para repintar estas áreas de manera realista y coherente con el nuevo diseño.
• Personalización a través de la web app: nuestra aplicación web permite a los usuarios especificar opciones de generación detalladas, tales como la prioridad de la imagen de entrada, los colores específicos a resaltar, entre otros. Esto asegura que el resultado final esté alineado con las preferencias personales del usuario.

Experiencia del Usuario

La interfaz de usuario de la app demo es intuitiva, permitiendo a los usuarios cargar fácilmente las imágenes de las prendas que desean combinar y ajustar sus preferencias de diseño. Una vez que el usuario finaliza su selección, el sistema procesa las imágenes a través del pipeline y presenta una serie de diseños combinados para su revisión.

Este enfoque no solo simplifica el proceso creativo para diseñadores, permitiéndoles experimentar con combinaciones atrevidas y únicas, sino que también ofrece a nuestros clientes la oportunidad de explorar y generar prendas exclusivas.

3. Try-On Virtual para diversos productos

El culmen de nuestros esfuerzos en IA generativa es el desarrollo de tecnologías de try-on virtual. Esto permite a los clientes probar virtualmente productos para su hogar, así como las prendas de ropa, a través de modificación y generación de imágenes con IA, viéndose a sí mismos con diferentes atuendos en una variedad de situaciones.

No solo mejora la experiencia de compra, sino que también reduce significativamente las tasas de devolución al proporcionar una representación más precisa de cómo se verá la prenda en el cliente.

Revolucionando la visualización de productos

Nuestra estrategia tecnológica se centra en la combinación de técnicas avanzadas de inteligencia artificial para analizar y comprender el espacio del cliente. A través de un proceso sofisticado, somos capaces de segmentar inteligentemente las imágenes del espacio del usuario, identificando áreas clave y adaptando virtualmente los productos seleccionados a su entorno. Este enfoque permite a los usuarios obtener una vista previa realista de cómo los muebles, accesorios o cualquier otro producto de hogar se verían en su espacio.

Personalización y precisión

El corazón de nuestro proyecto es el uso de avanzados algoritmos que no solo entienden el espacio y las dimensiones de las habitaciones, sino que también ajustan los productos en el contexto adecuado, teniendo en cuenta la iluminación, la perspectiva y la armonía estética. Esta precisión asegura que la representación virtual sea lo más cercana posible a cómo se vería el producto en la realidad.

Innovación en la Experiencia de Compra

Para lograr una integración visual convincente y de alta calidad, aplicamos técnicas de mejora de imagen que incluyen el ajuste fino de modelos específicos para productos y ambientes, así como la optimización de la resolución de imagen para garantizar que los detalles del producto sean claros y precisos. Nuestro enfoque se centra en preservar la esencia del hogar del usuario mientras ofrecemos recomendaciones personalizadas que se ajustan perfectamente a su espacio y estilo personal.

Facilidad y accesibilidad

Este proyecto no solo está diseñado para mejorar la experiencia de compra en línea, sino que también busca hacerla más accesible. Los usuarios pueden experimentar con diferentes opciones de productos sin necesidad de visitar una tienda física o imaginar cómo quedaría el producto en su espacio. Esta herramienta no solo es valiosa para los clientes, sino que también beneficia a los minoristas al reducir las tasas de devolución y aumentar la satisfacción del cliente.

En resumen, el try-on virtual de productos y muebles del hogar es un paso adelante en la personalización de la experiencia de compra en línea. Mediante el uso de tecnologías avanzadas, estamos cerrando la brecha entre la imaginación y la realidad, permitiendo a los clientes diseñar y personalizar sus espacios con confianza y precisión. Este proyecto subraya nuestro compromiso continuo con la innovación y el deseo de ofrecer experiencias excepcionales a nuestros usuarios.

Manteniendo la consistencia

Al adentrarnos más en la aplicación de la Inteligencia Artificial Generativa dentro de hiberus, enfrentamos el desafío de mantener la consistencia en los resultados, especialmente en escenarios complejos como la visualización de productos en diversas poses o contexto.

El Rol de procesamiento de imágenes al generar imágenes con IA

ControlNet es un framework de procesamiento de imágenes y modelos de visión que hemos integrado en nuestro proceso de generación de imágenes, permitiéndonos mantener la consistencia en la pose y la forma de las prendas a través de diferentes imágenes. La herramienta es especialmente valiosa cuando necesitamos visualizar cómo se vería una misma prenda en distintos cuerpos o en una variedad de poses, una tarea común en la industria de la moda y el retail online.

ControlNet para la consistencia en imágenes

Uno de los usos con los que implementamos ControlNet es para el mapeo de poses y la estructura corporal de entrada a una representación que la IA puede entender y replicar. Este proceso implica varios pasos clave:

• Detección de pose: inicialmente, se detecta la pose del sujeto en la imagen de entrada, identificando puntos clave del cuerpo.
• Generación de mapa de control: a partir de esta detección, ControlNet genera un «mapa de control» que representa la pose y las proporciones del cuerpo. Este mapa guía a la IA para mantener la consistencia en la pose a través de diferentes imágenes.
• Aplicación en la generación de imágenes: utilizando el mapa de control como referencia, la IA genera o modifica la imagen de la prenda para que se ajuste de manera realista a la pose dada, asegurando que la prenda mantenga su forma y caída natural.

Beneficios y Aplicaciones de generar imágenes con IA con ControlNet

El uso de ControlNet ha traído beneficios significativos a nuestro proceso de creación y visualización de imágenes:

• Consistencia en la visualización: aseguramos que las prendas se representen de manera coherente en diferentes poses y cuerpos, mejorando la fiabilidad de las visualizaciones para los usuarios finales.
• Realismo mejorado: al mantener la forma y la pose de manera precisa, las imágenes generadas ofrecen un nivel de realismo que mejora la experiencia del cliente, facilitando la decisión de compra.

Conclusión

En hiberus apenas estamos comenzando a explorar las posibilidades que ofrece la IA generativa en el ámbito de la moda. Cada proyecto en el que trabajamos no solo nos empuja hacia adelante en términos de innovación tecnológica, sino que también redefine lo que es posible en términos de experiencia del cliente. Estamos emocionados por lo que el futuro nos depara y comprometidos a seguir liderando el camino en la aplicación de IA generativa para revolucionar las industrias.

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