Crear un clon digital ahora es posible gracias a Tensor, una plataforma de inteligencia artificial que permite entrenar modelos con imágenes de forma sencilla y accesible para todo tipo de usuarios, sin requerir experiencia previa en programación.
Autor: Osvaldo González Lauge
Qué es Tensor Art y cómo funciona
Tensor Art es una plataforma que facilita el desarrollo de modelos de inteligencia artificial centrados en la generación de imágenes mediante redes neuronales. Su integración con el framework Flux de Julia potencia las capacidades para crear modelos personalizados a partir de conjuntos de imágenes, brindando un entorno visual y colaborativo donde se puede compartir y recibir retroalimentación.
Uno de los elementos más destacados es la posibilidad de crear un clon digital utilizando modelos LORA, los cuales adaptan el comportamiento del modelo a características específicas del usuario.
Esta herramienta no solo permite la edición y manipulación de imágenes, sino también entrenar IA con imágenes personales para lograr representaciones realistas y coherentes.
Tensor optimiza el procesamiento utilizando GPU online, ofrece modelos preentrenados y dispone de una comunidad activa con tutoriales y documentación que facilitan cada etapa del proceso, desde la carga de datos hasta la publicación del modelo entrenado.
En Tensor Art, encontrarás no solo herramientas poderosas, sino también una pasión contagiosa por innovar y crear.
Proceso de entrenamiento de un LORA personalizado
Para comenzar a crear un clon digital, se debe acceder a la web de Tensor, registrarse con una cuenta de Gmail y seleccionar la opción de entrenamiento online. Se elige un modelo base, en este caso Flux.1, y se carga una carpeta con al menos 15 imágenes del rostro y parte superior del cuerpo del usuario desde diferentes ángulos.
Las imágenes deben ser propias o contar con autorización, ya que el respeto por los derechos de imagen es fundamental. Luego se configuran palabras clave que activarán el modelo, como el nombre artístico o identificador del sujeto.
Es crucial homogeneizar el tamaño de las imágenes utilizando herramientas como “Recorte por lotes” para asegurar una mejor calidad de entrenamiento. Una vez cargadas y etiquetadas las imágenes, se definen los parámetros del entrenamiento: número de repeticiones, cantidad de épocas y un prompt que orienta al modelo durante la vista previa.
En este caso, el prompt “realistic photo of SanLestat” guía a la IA para generar resultados realistas. Con todo listo, se inicia el entrenamiento, que consume créditos gratuitos diarios otorgados por Tensor.
Evaluación y ajuste de resultados generados
Tras completar el entrenamiento, se pueden observar los resultados de cada época, lo que permite analizar la evolución del modelo y su capacidad de replicar con precisión las características del sujeto digitalizado. Es habitual que las primeras épocas generen imágenes con menor fidelidad, pero con el avance del proceso, los resultados mejoran considerablemente.
Tensor ofrece herramientas para generar imágenes de prueba a partir de prompts específicos, lo que facilita identificar cuál época ha generado las réplicas más precisas y útiles. En el caso analizado, las épocas intermedias, entre la 5 y la 7, fueron las que lograron los mejores resultados, evitando desviaciones como el cambio de género o distorsiones anatómicas.
La IA es sensible a la diversidad de apariencia, por lo que es recomendable utilizar una muestra lo más completa posible. Además, cada imagen generada puede descargarse y utilizarse, lo que abre la posibilidad de aplicar los resultados en múltiples contextos visuales. Esta etapa es clave para validar la calidad del clon digital antes de proceder a su publicación.
Publicación y uso del modelo en Tensor Art
Una vez elegida la mejor época del entrenamiento, el modelo puede ser publicado en Tensor para que otros usuarios lo descubran y utilicen. El proceso implica crear un proyecto, asignarle un nombre distintivo, seleccionar una categoría adecuada según el tipo de imágenes usadas, y añadir etiquetas relacionadas.
También es necesario completar detalles técnicos como la cantidad de pasos de entrenamiento y épocas sugeridas para obtener resultados óptimos. Es posible agregar una imagen de portada y definir los permisos de uso y descarga del modelo, considerando si la clonación se basa en una persona real.
También se puede habilitar una interfaz de chat para facilitar su uso por otros usuarios. Finalmente, una vez publicado, se puede generar contenido con prompts específicos y observar cómo el modelo responde con imágenes que parecen fotografías reales, incluso añadiendo detalles como accesorios o atuendos particulares.
La calidad de los resultados es sorprendente, demostrando que, con una configuración adecuada y un conjunto de imágenes bien seleccionado, se puede lograr un clon digital convincente, listo para ser usado en múltiples proyectos visuales o creativos.
Encuentra la versión completa de la publicación en la que se basa este resumen, con todos los detalles técnicos en RedUSERS PREMIUM
También te puede interesar:
IMAGEN 3, GENERA IMAGENES CON GEMINI
¡Llega una nueva era en la creación de imágenes! Con gran entusiasmo se anuncia el lanzamiento de Imagen 3, el revolucionario modelo de generación de imágenes de Gemini que te permitirá desbloquear tu máximo potencial creativo.
Con Imagen 3, la barrera entre la imaginación y la realidad se difumina, abriendo un mundo de posibilidades ilimitadas para artistas, diseñadores, escritores y cualquier persona que busque expresar su creatividad de manera innovadora.
Lee todo lo que quieras, donde vayas, contenidos exclusivos por una mínima cuota mensual. Solo en RedUSERS PREMIUM: SUSCRIBETE!
