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La Inteligencia Artificial (IA) de generación de imágenes ha avanzado a pasos agigantados, creando paisajes fotorrealistas e individuos únicos con una simple descripción de texto. Sin embargo, si has intentado pedirle a tu generador de imágenes favorito que cree un grupo de personas, probablemente te hayas encontrado con resultados extraños: manos con seis dedos, extremidades que se fusionan o rostros inconsistentes y de baja calidad.

¿Por qué ocurre esto? Si la IA es tan buena generando una sola persona, ¿qué la confunde cuando hay más de una? 🤔 La respuesta se encuentra en cómo estos modelos han sido entrenados y en la complejidad inherente de la interacción humana.

🧠 El Problema del Entrenamiento: Individualidad vs. Contexto

Los modelos de IA de generación de imágenes, como DALL-E o Midjourney, se entrenan con vastísimas cantidades de datos, incluyendo miles de millones de imágenes y sus descripciones.

  1. Enfoque en el Sujeto Principal

Gran parte del conjunto de entrenamiento está compuesto por imágenes donde hay un sujeto principal claro (una persona, un objeto, un paisaje). Esto hace que la IA sea experta en recrear un rostro y una anatomía de forma aislada, pues son los patrones más comunes y nítidos en sus datos.

2. Confusión al Multiplicar Elementos

Cuando se le pide que genere un grupo, la IA debe duplicar su entendimiento de «persona» varias veces y, lo más difícil, debe hacerlo en un contexto espacial coherente. El modelo lucha con:

  • Consistencia anatómica: Mantener la anatomía correcta (cinco dedos, dos brazos) para cada individuo simultáneamente, sin que los elementos se «mezclen» o se corrompan entre sí.
  • Posicionamiento y Oclusión: Decidir cómo deben superponerse o interactuar los cuerpos. ¿Quién está delante? ¿Quién está detrás? Esta comprensión de la profundidad y el contexto social es mucho más difícil de aprender que los elementos individuales.

📐 La Geometría Social y los Sesgos de Datos

Otro factor crucial es que las escenas con grupos de personas implican una geometría social y una relación espacial que la IA no siempre logra capturar.

  1. Interacciones Difíciles de Modelar

A diferencia de los objetos inanimados (como tres manzanas en una mesa), la interacción entre humanos es dinámica y compleja. La IA a menudo falla en pequeños detalles que un humano nota inmediatamente:

  • Manos y Extremidades: Son notoriamente difíciles porque tienen muchas articulaciones y pueden superponerse o estar en posiciones inusuales al interactuar con otras personas. Las manos son uno de los «puntos débiles» más conocidos de la IA, y este problema se amplifica cuando hay múltiples cuerpos involucrados.
  • Miradas y Expresiones: Es complejo para la IA asegurar que las miradas de un grupo apunten en una dirección coherente o que sus expresiones faciales reflejen una interacción grupal lógica (por ejemplo, que todos miren y sonrían a un fotógrafo invisible).

 

2. El Sesgo del Conjunto de Datos

Finalmente, los sesgos en los datos de entrenamiento también tienen un papel. Si las imágenes de grupos de personas en el conjunto de entrenamiento tienen menos diversidad, o están dominadas por ciertos tipos de poses o entornos, la IA tendrá problemas para generalizar y crear un grupo de personas que se vea natural y diverso en una escena nueva. El resultado es a menudo una repetición de los patrones más comunes, generando individuos que parecen versiones ligeramente modificadas del mismo molde.

En resumen, generar grupos no es solo «generar una persona y luego copiarla». Requiere una comprensión geométrica y contextual profunda que va más allá de los patrones visuales individuales, y ahí es donde la IA aún tiene que mejorar para lograr interacciones grupales perfectas.

Si te interesa saber más sobre cómo la IA es entrenada y los desafíos que enfrenta, mira este video sobre cómo la generación de imágenes no reconoce rostros. El video explica que el problema de la consistencia, incluso en rostros individuales, se debe a que la IA trabaja con probabilidades y no con un entendimiento fijo.

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