IA con Leonardo para la creación de contenidos: eleva tu arte digital y diseño gráfico

1. ¡Bienvenido a la creación de contenido de arte con IA con Leonardo.Ai!: Hola, y bienvenidos al curso sobre Leonardo AI, una plataforma de producción de contenido generativo que utiliza diversas formas de IA generativa, desde el diseño de imágenes basadas en instrucciones de texto hasta la producción de video y Tanto si eres emprendedor como startup, buscas crear tu primer logo o una gran empresa objetivo de generar imágenes a escala con un estilo y una película consistentes, la plataforma Leonardo I está aquí para mejorar y acelerar tu proceso creativo Y si eres un diseñador profesional o creador de contenido, buscas mejorar tu flujo de trabajo mientras te mantienes al día con los últimos avances en la creación de contenido de AIR, entonces R the AI es la plataforma perfecta para empezar Mi nombre es Anna y seré tu instructora y mentora para el curso. Fui el director de producto en startup Serie B AI con sede en Singapur, donde me mudé hace seis años para completar un programa de MBA Al unirte a este curso, obtendrás acceso a más de 3 horas de contenido de video HD, tutoriales y actividades paso a paso, estudios de casos que resalten el mundo real, aplicaciones prácticas de las herramientas generativas de IA de Leonardo II y mucho, mucho más este curso requiere absolutamente ninguna experiencia previa en IA, generación de IA R o diseño Si recién estás iniciando tu viaje creativo con IA, te guiaré en cada paso del camino. Para aquellos que están más avanzados en la materia, siéntase libre de mirar el plan de estudios y comenzar con los temas que más le interesen. Entonces, comencemos el curso cubriendo cómo obtener acceso a Leonardo AI y si las imágenes que creas con Leonardo son seguras para uso comercial. Voy a verea en el siguiente video. 2. Creación y configuración de cuentas. Sistema de tokens: Todo el mundo. Bienvenida de nuevo. En este video, compartiré detalles sobre cómo puedes acceder a la plataforma Leonardo AI. Leonardo está disponible como aplicación web en app.leonardo.ai. Haz clic en Crear una cuenta y regístrate usando tu correo electrónico. Leonardo AI también está disponible para dispositivos Apple Mobile a través de la aplicación IOS. Con una app para Android próximamente. En cuanto a los planes de precios, tienes la opción de inscribirte un plan individual adecuado para el trabajo creativo en solitario, así como Leonardo para equipos. En este video, hablemos de los planes individuales. Puedes elegir entre el plan básico gratuito y varios planes premium. El plan gratuito te proporciona un límite diario de 150 tokens y acceso a algunas funciones básicas. Si no ha trabajado antes con una herramienta de generación de IRT similar, es posible que no esté familiarizado con el sistema de tokens Hablemos de cómo funciona. Al usar la plataforma Leonardo para la generación de imágenes, diferentes características tienen costos de token asociados en función de su complejidad y la potencia informática requerida. Aquí hay una tabla proporcionada en la guía del usuario de Leonardo que desglosa los costos de token por función, lo que le permite planificar y administrar su uso de manera efectiva. Por ejemplo, generar una imagen con ajustes predeterminados de este tamaño te costará un token. Cubriremos todas estas características más adelante en el curso, por lo que será mucho más fácil para ti darle sentido a esta tabla. Ahora, solo recuerda que cada vez que haces clic en Generar para crear una imagen, te cuesta un cierto número de tokens. Si estás en el nivel gratuito, tu asignación de 150 tokens residirá cada 24 horas. Aparte del plan de nivel gratuito, puedes elegir entre varios planes premium que te dan acceso a un número mucho mayor de tokens, así como a las funciones premium de la plataforma. Tenga en cuenta que para los planes pagados, tiene acceso a su asignación total de tokens en cualquier momento, y su asignación se renovará al final del período de mil millones. Sin embargo, los tokens no utilizados caducan al final del periodo de mil millones y no se trasladan. Como mencioné anteriormente, aparte de los planes individuales, acabamos de cubrir, Leonardo también brinda acceso para los equipos. Te veré en el siguiente video. 3. ¿El contenido de Leonardo.Ai es adecuado para uso comercial?: Todos, y bienvenidos de nuevo. Una de las primeras preguntas que podrías tener al probar una nueva herramienta de generación de contenido artístico como Leonardo AI es si las imágenes generadas son adecuadas para uso comercial. Entonces aclaremos esto justo al inicio del curso. La respuesta corta es sí. Sin embargo, hay algunos matices dependiendo de si estás usando un plan gratuito o uno premium. Si generas imágenes bajo el plan de nivel gratuito, no tienes derechos de propiedad sobre la propiedad intelectual de las imágenes, generas en Leonardo AI. Los términos establecen específicamente que la propiedad de todos los derechos de propiedad intelectual en cualquier salida creada por suscriptores gratuitos se queda en Leonardo AI, lo que significa que la compañía conserva los derechos sobre esas salidas, y debido a esto, los suscriptores gratuitos no tendrían los derechos de usar las imágenes generadas comercialmente A menos que Leonardo AI otorgue explícitamente tales derechos. Por otro lado, si trabajas bajo la suscripción paga de Leonardo AI, eres dueño de los derechos de propiedad intelectual del contenido que generes y eres libre de usarlo, incluso con fines comerciales, siempre y cuando cumplas con los términos de la plataforma. Como suscriptor pago, también puedes seleccionar si tu contenido es público o privado. Usted reconoce y acepta que el contenido marcado como público estará disponible para su uso por todos los usuarios de la plataforma. Si optas por que el contenido sea privado, solo tú y tus usuarios autorizados podrán acceder a ese contenido. Según los términos de servicio para las imágenes mantenidas privadas en la plataforma, Leonardo I se conserva el derecho de usar esas imágenes únicamente para proporcionar los servicios a los usuarios. Puede elegir probar primero el plan de tres niveles y luego considerar actualizar, o es posible que desee comenzar con el plan premium de inmediato. La decisión dependerá de tus objetivos para usar la plataforma. Te dejo un enlace a los términos de servicio de Leonard AI en la sección de recursos del video para que puedas leerlo y decidir qué funciona mejor para ti Bien, genial. Hemos resuelto todas las preguntas organizacionales sobre el acceso y uso de la plataforma. Ahora es el momento de la parte más interesante y divertida, creando tus primeras imágenes para esta Ilsa en la siguiente sección del curso 4. Te presentamos la función de creación de imágenes de Leonardo.Ai: Hola a todos y bienvenidos a la nueva parte de nuestro curso. Dicen, una imagen es como una historia muda. En esta sección, aprenderás a crear este tipo de historias con Leonardo AI, función de generación de texto a imagen. Comenzaremos explorando e inspirándonos en las increíbles obras de la comunidad Leonardo Is. Después crearás tu primera imagen a partir de una descripción de texto o prompt. Te guiaré por los pasos y te explicaré cómo funciona la interfaz de Leonard Is También veremos cómo puede mejorar rápidamente el proceso de generación de imágenes. Esto incluye elegir modelos de IA, aplicar estilos y efectos a sus indicaciones y usar otras herramientas útiles en la plataforma También hablaremos sobre cómo elaborar indicaciones efectivas para Leonard AI y qué elementos incluir Aprenderá sobre las características de las plataformas para idear y refinar sus indicaciones. Hacia el final de la sección, discutiremos el uso imágenes de referencia para ayudar a generar imágenes impresionantes, junto con sus descripciones de texto Por último, aprenderás y practicarás la generación de imágenes con fondos transparentes. Hay mucho que cubrir, así que comencemos. Mar en el siguiente video. 5. ¡Creemos tu primer trabajo de arte con Leonardo.Ai!: Cuerpo y bienvenida a la primera conferencia de esta sección. Creemos nuestro primer trabajo con Leonardo AI. Cuando recién estás comenzando con la nueva herramienta de generación de arte de IA, puede ser bastante desafiante idear ideas para tu primera imagen y descubrir cómo escribir instrucciones para que la IA genere la imagen Por eso el primer paso que suelo dar para familiarizarme con el nuevo software y generar algunas ideas creativas es abrir la página de la comunidad y navegar por los trabajos que otros usuarios han creado. Tomo nota de los estilos que me gustan y mi deseo de reutilizar, y eso es lo que vamos a hacer en este video. Pero antes de comenzar, permítame darle una breve descripción de la página de inicio de Leonardo II. Después de iniciar sesión por primera vez en Leonardo AI, verá una página de inicio que es su puerta de entrada a diversas funcionalidades. Vamos a explorar la barra de navegación de la izquierda. Aquí, puedes acceder a la configuración de tu cuenta y obtener información sobre cuántos tokens quedan disponibles para ti. A continuación, verás una sección de feed personal donde podrás navegar por todas tus imágenes generadas previamente, así como otras imágenes de creadores que te gustaron. Volvamos a la página principal. Y continuar explorando la pestaña de navegación. La siguiente sección incluye una colección de herramientas de IA que actualmente están disponibles en Leonardo. Ves la misma lista aquí debajo de la sección de dar vida a tus ideas. Estas son las herramientas que exploraremos mucho más detalle en las siguientes secciones del curso. La siguiente sección incluye herramientas avanzadas con las que quizás quieras experimentar, como entrenar tus propios modelos de EI. También cubriremos estas herramientas más adelante en el curso. Por último, tiene acceso a actualizaciones de productos, la página de preguntas frecuentes, información sobre cómo acceder a planes premium, API y configuraciones. En el centro de la página de inicio, ves un feed comunitario con el que vamos a trabajar en este tutorial. Esta área muestra imágenes creadas por otros usuarios, proporcionando una fuente de inspiración y un punto de partida para sus propios diseños Puedes navegar por toda la galería o elegir un grupo que te interese. También puedes filtrar imágenes en función su popularidad o elegir imágenes recién creadas. Déjame elegir personaje aquí y pasar por el feed. Como primer paso, busca imágenes y estilos que te gusten. Por ejemplo, éste. Si te gusta una imagen, haz clic en el icono duro en la parte superior derecha. Esta imagen se incluirá en su feed personal debajo de la pestaña de feed. Da click en la imagen para ir a la vista detallada donde podrás ver y copiar el prompt que se utilizó para crearla, así como algunos otros detalles sobre los ajustes utilizados al generar la imagen. Aprenderemos más sobre los ajustes que puedes usar al crear una imagen en la próxima conferencia. Por ahora, tenga en cuenta qué modelo se utilizó para generar las imágenes y qué elementos se utilizaron. Necesitarás estos detalles para seguir junto con el curso. También me resulta útil hacer clic en el perfil de creadores y ver si tienen otras obras que te gustaría agregar a tus pies de imágenes que me gustaron. Puedes seguir a los creadores para hacer un seguimiento de su trabajo. Te sorprenderá lo mucho que aprenderás sobre las capacidades de la plataforma con solo navegar por feed de la comunidad sin gastar ninguno de tus tokens. ¿Qué tan conveniente es eso? Siempre que esté listo para crear su primera imagen, haga clic en el botón de remezcla debajo de la vista detallada de la imagen Click y Remix, copiaremos el prompt y todos los ajustes de generación a un nuevo proyecto Aquí puede ajustar el prompt y cambiar algunas otras configuraciones. Solo un aviso si estás en un plan gratuito, es posible que no puedas remezclar imágenes que fueron creadas usando funciones premium de pago Por ahora, hagamos algunas modificaciones al prompt on limbo. También puede elegir cuántas imágenes se crearán en una iteración. Cuatro se seleccionan por defecto, y normalmente sigo adelante con estos ajustes. Vamos a hacer clic en Generar. Aquí, se ve un recuento de fichas. Generar una imagen usando este modelo y los demás ajustes aplicados me costaría 13 tokens. En el siguiente video, te daré una técnica sobre cómo puedes generar imágenes de gran calidad con un mínimo uso de token. Entonces, por favor, estad atentos. Por ahora, vamos a golpear Generar. El proceso de generación puede tardar unos momentos después de lo cual se mostrarán tus nuevas imágenes. Da click en la imagen para agrandarla y navegar por otras variaciones de imagen. Haga clic en Descargar para guardar la imagen en su disco local. Por ejemplo, cuando quieras continuar editando esta imagen usando otro software. Todas las imágenes generadas también se almacenarán en tu feed personal. Permítanme regresar a la página principal para demostrarlo. Entonces estas son las imágenes que acabamos de crear. Como siempre, puede hacer clic en la imagen para obtener los detalles sobre su prompt y la configuración de generación. Si trabajas bajo el plan gratuito de Leonardo AI, otorgas a Leonardo AI el derecho de usar, copiar , reproducir, procesar , modificar y mostrar públicamente tus imágenes. Puedes leer a través de sus documentos de términos de uso para más detalles. Si no quieres que nadie más use tus creaciones, necesitas actualizar a un plan pago. Una vez actualizado, aparecerá un togle en la barra lateral izquierda de la función de generación de imágenes Asegúrate de que el togle esté encendido si quieres mantener tus imágenes privadas Bien, eso es todo para este video. Ahora es tu turno de explorar los trabajos creados por la comunidad Leonardo AI y decidir qué imagen quieres remezclar Por favor comparte tu imagen favorita en la sección de preguntas y respuestas debajo de este video, y te conoceré en el siguiente video 6. Creación de una imagen desde cero: Uno, y bienvenidos de nuevo. Sigamos explorando la plataforma Leonardo AI. Ahora que tienes una idea general de lo que es posible crear con Leonardo, probablemente ya hayas notado tus modelos y estilos favoritos de IA. Practicemos creando una imagen desde cero. Comience navegando a la sección de generación de imágenes desde la página principal. Verás una nueva pantalla de generación de imágenes de IA donde debes escribir tu prompt para decirle a Leonardo lo que te gustaría crear. Lo primero que debes decidir al pensar en tu pronta es tu tema o a quién quieres crear ya sea una persona, un animal, un paisaje, un personaje ficticio, etc. Tenga en cuenta que no necesita agregar palabras instructivas adicionales como crear una imagen o imaginar al comienzo de su solicitud Empecemos con el breve prompt como SEM futurista. Lo siguiente que debes elegir antes de iniciar el proceso de generación es el modelo de IA que usarás para generar una imagen. La selección de modelos está disponible bajo ajustes preestablecidos en la parte superior de la barra lateral izquierda Te recomiendo empezar a trabajar con los modelos de iluminación, que son una de las novedades que ofrece Leonardo diseñados para acelerar el proceso de generación de imágenes manteniendo salidas de alta calidad. Además, los modelos son muy rentables. Por ejemplo, generar una imagen con el modelo Leonardo Phoenix costaría 24 tokens por cuatro imágenes. Mientras que si cambio el modelo a iluminación Leonardo, el costo de generación cae a solo diez tokens. Ahora, tienes dos versiones especializadas de los modelos Lighting, que incluyen Leonardo Lighting para las imágenes realistas, y Leonardo Anime para imágenes de estilo anime de dibujos animados. Para mi trabajo, elegiré Leonardo Lighting. Exploremos también los ajustes en la barra lateral izquierda. Elija entre el modo de generación rápido y de calidad. Primero viene con un tiempo de generación reducido a expensas de los límites de calidad y resolución. El modo de calidad viene con tiempos de generación más lentos, pero el detalle de la imagen y calidad mejorarán significativamente. El modo de calidad es óptimo para grandes relaciones de aspecto e imágenes de alta resolución. Tenga en cuenta que si elige calidad, se incrementará el recuento de charlas para la generación. A continuación, puede elegir relación de aspecto de la imagen y también establecer las dimensiones de la imagen. Voy a elegir paisaje y grande. Aquí, puede modificar el número de imágenes generadas. Me apegaré a cuatro los ajustes predeterminados. Ahora haga clic en Generar para iniciar el proceso de creación. Leonardo AI interpretará su prompt y comenzará a renderizar las imágenes, lo que puede tardar unos momentos dependiendo de la complejidad. A continuación, puede agregar detalles adicionales a su solicitud. Tendremos conferencias separadas enfocadas en cómo crear indicaciones efectivas para Leonardo Pero por ahora, permítanme decir que recomiendo comenzar con un simple prompt y luego agregar detalles y descriptores adicionales uno por uno para ver cómo los cambios influyen en la salida Volvamos a la demo. Mamá. Ah. A mí me gusta más esta imagen. Así que déjame hacer clic en el icono de descarga para guardar la imagen en mi disco local. En caso de que no te guste una imagen, siempre puedes eliminarla haciendo clic en el icono de ganar. Recuerda que todas las imágenes generadas estarán disponibles para ti en tu sección de feed personal. Volvamos a la página principal y vayamos a la biblioteca. Y aquí tienes. Muy bien, eso es todo para el video, y te veré en el siguiente 7. ¿Qué es un modelo de IA y cómo elegir el adecuado para tu trabajo?: Todo el mundo, y bienvenidos a la nueva conferencia sobre el uso de Leonardo AI para la generación de arte AI. En el video anterior, platicamos brevemente sobre la selección un modelo de IA que se utilizará para generar una imagen. Este modelo tendrá un impacto importante en la calidad de la salida final. Por lo que la decisión sobre qué modelo elegir es importante. Hablemos de qué es un modelo de IA, qué modelos están disponibles actualmente en Leonardo. Cómo elegir el adecuado para tu trabajo. Empecemos primero con la definición. modelo de IA en el contexto de la generación de arte es un sistema entrenado que puede generar imágenes a partir de entradas textuales o visuales Estos modelos se entrenan en grandes conjuntos de datos de imágenes y descripciones correspondientes para aprender varios estilos, objetos y escenas El papel de un modelo de IA en nuestra generación es interpretar las indicaciones de entrada y producir resultados creativos coherentes y visualmente atractivos que satisfagan las solicitudes del usuario Por cierto, si quieres conocer más sobre los fundamentos de la IA y cómo la IA crea arte, habrá una sección separada en el curso para cubrir esto, así que no te lo pierdas Ahora hablemos de los tipos de modelos disponibles en Leonardo. La plataforma ofrece varios tipos de modelos, modelos de base general, como los modelos SDXlo Stable Diffusion 1.5 y 2.1 La siguiente categoría incluye modelos afinados que son versiones especializadas de los modelos generales, pero ajustados para rendir mejor en tipos específicos de imágenes o estilos. Por ejemplo, si el modelo afinado se tensa en la fotografía de paisajes, producirá imágenes de paisaje más detalladas y precisas que el modelo general Hay una nueva familia de modelos afinados llamados Leonardo I Lighting Excel models, que cubrimos brevemente en el video anterior que me gustaría mencionar aquí también. Estos modelos son nuevas ofertas de Leonardo optimizadas para la velocidad, permitiendo tiempos de generación más rápidos, lo cual es crucial cuando se necesita producir grandes volúmenes de imágenes rápidamente. Sin embargo, la optimización de la velocidad no compromete la calidad de las imágenes. Seguirás obteniendo salidas de alta calidad con estos nuevos modelos. Si es necesario, puede mejorarlos aún más con módulo universal upscaler Leonardo AI que cubriremos en las siguientes secciones del curso Por último, también puedes entrenar tus propios modelos para obtener salidas adaptadas a tu estilo y preferencias únicas. Esto se considera una técnica más avanzada y no algo con lo que empezarás de inmediato, sino que también la estaremos cubriendo. Si ahora te sientes un poco perdido con tanta variedad de modelos y piensas que es muy desafiante elegir el para tu proyecto, aquí tienes el proceso que te recomiendo que sigas. Comience por usar modelos Leonardo Lighting como Leonardo Lighting Excel para imágenes fotográficas realistas, y Leonardo Anime Excel para imágenes de estilo caricatura Repasa las imágenes que guardaste dos favoritas de otros creadores y observa qué modelos utilizaron en su generación. Por ejemplo, así descubrí mi modelo favorito hasta ahora, Leonardo Vision Excel. Noté que este modelo ha sido utilizado por casi todos los creadores a los que sigo y cuyo trabajo me gusta. Así que empecé a aplicarlo a mis proyectos también. Otra técnica que me gusta usar es pasar cada modelo uno por uno y probarlo con el mismo prompt. Esto te dará una buena idea de lo que es capaz cada modelo y cuáles son tus modelos preferidos. Sí, esta técnica requerirá que gastes bastantes fichas. Pero aunque ahora estés trabajando en un plan gratuito, aún puedes hacer estas pruebas. Digamos comprobando un nuevo modelo todos los días y usando los tokens restantes para seguir junto con el curso. Recuerda, tu conteo parlante se restablecerá diariamente en caso de que trabajes en un plan gratuito Por favor, házmelo saber en la sección de preguntas y respuestas de este video, cual modelo es tu favorito Y eso es todo para la conferencia. En resumen, los modelos de IA son sistemas entrenados que generan arte a partir de indicaciones textuales o visuales Leonardo admite varios tipos de modelos de IA entre los que puede elegir, como modelos base y modelos afinados que están especializados para un mejor rendimiento en estilos o temas específicos. Los modelos Light y Excel ofrecen tiempos de generación rápidos y rentabilidad adecuados para la creación de imágenes de alto volumen. Estos son los modelos con los que puedes comenzar primero y luego expandirte a otros modelos que hayas probado y que te gusten los mejores. En nuestra próxima conferencia, veremos otros parámetros que influyen en la generación de imágenes. Te veré ahí. 8. Cómo mejorar tus imágenes rápidamente con preajustes y elementos: Uno y bienvenidos de nuevo. En este video, exploraremos cómo influir el proceso de generación de imágenes con presets y características de elementos de Leonardo II Estas herramientas permiten aplicar estilos artísticos complejos y ajustes con facilidad simplificando enormemente el proceso de creación de imágenes Empecemos hablando primero de presets. ajustes preestablecidos en Leonardo AI son ajustes predefinidos que se pueden aplicar a las solicitudes de generación de imágenes para lograr rápidamente estilos o efectos específicos Estos ajustes preestablecidos pueden ajustar aspectos como esquemas de color, iluminación ambiental o si tu imagen se asemeja a una ilustración o una foto, proporcionando una manera rápida de aplicar transformaciones artísticas complejas a tu imagen Veamos cómo podemos transformar rápidamente la imagen más realista de la ciudad futurista del ejemplo anterior en una ilustración La selección preestablecida está disponible la lista desplegable en la barra lateral izquierda de la página de generación de imágenes. Voy a elegir boceto, color y luego hacer clic en Generar. Vemos cambios obvios en el estilo de estas nuevas imágenes, y claramente se asemejan al boceto en este momento. Probemos varios otros presats. Todos los resultados se ven geniales, pero para este trabajo, prefiero croquis coloreados. Después de experimentar y probar diferentes preside de la lista, encontrarás la mejor combinación para ti y podremos elegirlas rápidamente para cada siguiente imagen que crees Aparte de los presets, hay otra característica que puede ayudarte a dar instrucciones adicionales al modelo de IA sobre qué estilo y resultado visual estás buscando lograr A estos se les llama elementos. Puede agregar elementos desde la página de generación de imágenes AI haciendo clic en el icono del lado izquierdo de la barra de solicitud. Y a partir de aquí, ir a elementos. Navega por la colección de elementos. La miniatura del elemento y descripción te darán una idea general de qué modificaciones de estilo debes esperar después de aplicar este elemento a tu proyecto Algunos elementos se ven mejor cuando se aplican con un modelo específico como Leonardo Vision. Puedes encontrar esta información en la descripción de los elementos. Se recomienda agregar hasta dos elementos en su prompt, ya que agregar más elementos puede llevar a resultados inesperados. Bien, probemos un prompt diferente para variar. Yo elegiré el modelo Leonardo Vision. El estilo preestablecido se selecciona como dinámico por defecto. Así que vamos a quedármela. Y primero, generemos una imagen sin aplicar ningún elemento. Voy a golpear generar aquí están las imágenes generadas. Se ven geniales pero definitivamente podrían mejorarse. Vamos a abrir el menú Elementos. Y a partir de aquí, selecciona arte psicodélico. Vamos a golpear Confirmar. Observe que la miniatura del elemento aparece en la parte inferior, justo debajo de la barra de solicitud El impacto de cada elemento se puede ajustar usando el deslizador de fuerza, proporcionando que encuentres control sobre la influencia que cada estilo tiene en la imagen final. Para la primera iteración, dejo el peso sin cambios y luego hago clic en Generar para ver cómo se mezclarán los elementos en la creación Guau, las imágenes se ven increíbles y notan la drástica diferencia entre estas imágenes y las que generamos la primera vez Ahora, reduzcamos la fuerza y hagamos clic en Generar también. Para este trabajo, creo que el mayor peso es mejor, pero te recomiendo experimentar con el ajuste para cada elemento que apliques. Agreguemos otros elementos para ver cómo modificarían la imagen. Mamá, Dom. 9. Organizar tu trabajo en colecciones: Uno y bienvenidos de nuevo. Ahora que hemos cubierto los conceptos básicos para iniciar el proceso de generación de imágenes con Leonardo, hablemos de cómo puedes organizar tu contenido generado. Para ello, puedes confiar en las colecciones. En otras palabras, carpetas. Hay diferentes formas de estructurar las colecciones. Puedes crearlos en base a tus proyectos actuales, diversos equipos en tus organizaciones o por el tipo de activos que estés creando. Similar a cómo organizamos carpetas con archivos en una computadora, puedes crear una jerarquía de niveles dentro de una colección. Por ejemplo, organizo mis colecciones en base a las secciones de este curso. Tengo una colección por sección. Dentro de cada sección, tengo subcolecciones relevantes para las lecciones de la sección. Veamos cómo crear una colección y agregarle imágenes. Desde la página de inicio de Leonardo, vaya a biblioteca y desde aquí, haga clic en colecciones. Después elige nueva colección. Escriba el nombre de su colección y luego haga clic en Crear y agregar imágenes. Después de seleccionar las imágenes que le gustaría agregar a su colección, haga clic en Confirmar. Ahora, cuando mires tu feed personal, verás que las imágenes están muy bien organizadas en las colecciones. Vamos a crear una colección con varios niveles. Voy a desglosar hasta el curso Sección uno colección. Y a partir de aquí, haz clic en Nueva colección otra vez. Voy a elegir Crear y agregar imágenes. Escojamos estos dos y hagamos clic en Confirmar. Así que acabamos de crear una jerarquía dentro de la colección. Usted ve que si desgloso en la colección de la Sección uno del curso, habrá una nueva llamada Conferencia Uno. Todo bien. Déjame mostrarte otra opción de cómo puedes agregar tu contenido a la colección. Volvamos a la alimentación personal. Desde aquí, haz clic en Seleccionar imágenes. Elige las imágenes que quieres agregar a la colección. Y haz clic en Organizar. Desde aquí, elige la carpeta donde quieres mover las imágenes. Voy a elegir Conferencia una colección bajo el curso Sección uno. Vemos que se han agregado dos imágenes a la colección Lecture one. Genial. En caso de que quieras eliminar una colección, regresa a la pestaña de colección. Elija la colección que desea eliminar y haga clic en el icono de tres puntos. Desde aquí, selecciona Eliminar y asegúrate de que en caso de que quieras eliminar la colección solo sin las imágenes de origen, la casilla de verificación Eliminar imágenes en todas partes permanece desmarcada Y a continuación, da clic en Eliminar. Todo bien. Y eso es todo para este tutorial sobre cómo organizar tu contenido, y te veré en el siguiente video. 10. Creación de imágenes fotorrealistas: Todos, y bienvenidos al nuevo video del curso. Hasta ahora, hemos cubierto las siguientes herramientas disponibles para que influya en la generación de imágenes y la adapte a su visión. Selección de modelos de IA, incluidos los modelos afinados especiales de Leonardo AI, variedad de presets y elementos que puedes agregar además de tu rápida descripción Sin embargo, estas no son todas las herramientas disponibles para ti. En las próximas conferencias, continuaremos explorando otros escenarios en los que puede confiar al generar imágenes con Leonard AI En esta conferencia, hablaremos sobre la función para la real, que como su nombre indica, puede potenciar significativamente el realismo de las imágenes generadas. Con esta poderosa herramienta, no necesita diseñar indicaciones demasiado complejas y matizadas ya que la función real de Foer hará el trabajo duro Veamos cómo funciona. Desde la página de inicio de Leonardo AI, vaya a la página de generación de imágenes y luego vaya a la configuración avanzada. Aquí, activa la función real de Forter. Para este tutorial, me gustaría elegir un modelo diferente para variar. Tenga en cuenta que la selección de modelos está disponible directamente en la configuración avanzada de la sección. Escojamos Leonardo Kino Excel ya que me gusta más cómo funciona con el para la función real. Vamos a escribir en el prompt. Vamos a golpear generar. Me gustan mucho los resultados. Las imágenes nos parecen. Son muy realistas y crean la impresión de que estamos presentes en este estudio de arte viendo al artista trabajando. Leonard Duy ha hecho un trabajo increíble. Como siempre, podemos elegir diferentes presets y también seleccionar elementos para agregar sabor extra a nuestro trabajo Vamos a probar el preajuste cinematográfico de cerca. Permítanme también elegir otra moda preestablecida y ver cómo van a cambiar las imágenes. Es interesante cómo el estilo preestablecido puede cambiar drásticamente nuestra imagen Ves que cuando cambio el preset a moda, obtenemos estos hermosos personajes femeninos en todas las imágenes y el ambiente de las imágenes también ha cambiado, volviéndose más sereno, agraciado y delicado Experimento de Et con más presets y elementos. Mm hmm. Creo que estas imágenes se ven increíbles y notan la drástica diferencia entre las imágenes que hemos generado sin usar los elementos Por favor, siéntase libre de experimentar agregando presats y elementos junto con la función de foto real para su propio proyecto Y eso es todo para el tutorial y Alca en el siguiente. 11. Cómo mejorar tus imágenes generadas con escalado y refinamiento: Hola, y bienvenidos de nuevo. Hasta el momento, hemos hablado de cómo se puede influir el proceso de generación de imágenes con herramientas como presets, elementos de verdad sin embargo, veces es posible que desee hacer algunos ajustes a las imágenes ya generadas, y Leonardi brinda muchas posibilidades En esta conferencia, hablemos de algunos de los métodos más fáciles para mejorar y refinar tu imagen Antes de iniciar la demo, permítanme aclarar los términos. aumento de escala se refiere al proceso de aumentar la resolución de una imagen Cuando amplias una imagen, esencialmente la estás ampliando resolución más baja a una resolución más alta El objetivo aquí es hacer que la imagen sea más grande sin perder claridad ni introducir borrosidad Refinar una imagen implica mejorar la calidad de la imagen de varias maneras. Puede incluir mejorar la nitidez, ajustar el equilibrio de color, mejorar los detalles y reducir Comience seleccionando una imagen de la fuente del historial de generación en la función de generación de imágenes. A continuación, haga clic en el botón de lujo. Aquí, puedes elegir entre los modos Ultra y Alquimia. Vamos a cubrirlos a los dos. Ultrapscaler es una nueva característica del equipo de Leonardo que funciona extremadamente bien en la adición de detalles finos y es el método exclusivo recomendado Sólo los parámetros. Estilo exclusivo. Elegir entre lo artístico y lo realista afectará en gran medida el resultado. Leonard recomienda seleccionar artístico cuando se usa ultra con dos imágenes de estilo D. Escojamos artístico. Multiplicador exclusivo determina qué tan grande será la imagen de lujo Ahora vamos a abrir la configuración avanzada. Fuerza de creatividad. Controla el nivel de variación creativa introducida al agregar detalles adicionales a la imagen. Tenga en cuenta que los ajustes de mayor intensidad pueden alterar significativamente la imagen desde su forma original. Vamos a aumentarlo un poco. Detalles de contraste. Esta configuración ajusta el contraste de los detalles dentro de la imagen, igual que las opciones de alto rango dinámico en otros servicios de lujo Puede crear un efecto fuerte, particularmente a lo largo de los bordes de los objetos y puede parecer poco realista si se establece demasiado alto, similar al efecto de máscara extrema sin nitidez en Photoshop o la configuración de nitidez de la estructura en Photoshop o configuración de nitidez de la estructura Para mi trabajo, voy a mantener los detalles contrastados sin cambios. Finalmente, la configuración de similitud, determina la medida en que la estructura general de la imagen se mantiene similar o se desvía de la original El escenario es particularmente útil cuando se combina con la fuerza de la creatividad para mantener cierta semejanza con la imagen original Aumentemos aquí un poco la similitud. Una vez que haya terminado con la configuración, haga clic en la escala para confirmar. Observe que el costo del token se mostrará en la parte inferior. Et me descarga la imagen upscaled así como la imagen original para que podamos abrir ambas para ver la diferencia Tenemos la imagen ampliada en el lado izquierdo, y para mí, se ve más brillante y nítida en lugar de la imagen original en el lado derecho Cerremos las imágenes y continuemos con nuestra demo. Como mencioné, ultra es el modo exclusivo recomendado, pero para completar el tutorial, vamos a cubrir los otros modos disponibles Esta vez, me gustaría ensalzar esta imagen. Haré clic en Imagen de lujo desde la página de generación de imágenes y desde aquí, vamos a Alchemm Alchemy exclusivo es mucho más simplificado que ultra y actúa más como un refinador de imagen que un Es ideal para refinar imágenes rápidamente, agregar restyling sutil o mejorar su definición Como puedes notar, no es posible ajustar la cantidad de cambios visuales que se producirán en el resultado, a diferencia de lo que ocurre en el ultrascalar Empecemos por seleccionar una fuerza de refinadores. Cuanto mayor sea la resistencia, más ajustará el refinador la imagen, intentando mejorarla mientras Si estás bien con la imagen original, usa la configuración media o baja. A los efectos de demo, déjame elegir alto. También puede alternar el modo suave, que mejora la coherencia de la imagen y mejora las manos y los rostros. Una vez que haya terminado con la configuración, haga clic en exclusivo. Una vez completado el proceso, puedes comparar la imagen original con la versión ampliada eligiendo entre ellas en la parte inferior izquierda de la También descarguemos ambas imágenes y comparémoslas. La imagen que fue realzada con el refinador Alchemy se encuentra en el lado izquierdo Se ve más suave que la imagen original, probablemente porque he seleccionado este modo como la configuración del refinador Personalmente, me gusta más la imagen original, pero por favor házmelo saber en los comentarios en la sección QNA para este tutorial, cuál de estas dos imágenes te gusta más Continuemos con la demo. Alternativamente, también puede acceder a la función de lujo desde la página principal Desde aquí, vaya a su feed personal, seleccione una imagen que le gustaría modificar y haga clic en imagen de lujo Verás la misma pantalla para elegir entre los modos ultra y alquimia . Acabamos de cubrir. Puede acceder fácilmente a todas sus imágenes mejoradas seleccionando la pestaña mejorada de su página de feed personal Tenga en cuenta que este es solo un método para mejorar y refinar una imagen Discutiremos otras opciones disponibles en las siguientes secciones del curso y los veré en el siguiente video. 12. Las 5 mejores recomendaciones para crear un excelente indicador: Todo el mundo. Bienvenido de nuevo. Como viste en las conferencias anteriores en Leonardo AI, tienes una variedad de herramientas para influir en el proceso de generación de imágenes, como selección de modelos, presets, elementos y mucho más Pero independientemente de si eliges usarlos o no, hay una cosa que tienes que idear para iniciar el proceso de generación de tu visual es tu pronta descripción. En este video, me gustaría compartir mis cinco recomendaciones principales para crear una buena pronta que junto con otras herramientas, te ayude a obtener imágenes de alta calidad que estén estrechamente alineadas con tu visión original Empecemos. Entonces, la primera recomendación, pasa por esta lista de verificación incitante para decidir qué te gustaría crear ¿Quieres una foto o ilustración? La respuesta te ayudará a elegir entre los modelos enfocados gráficos o fotorrealistas que se utilizarán para la generación de imágenes ¿Cuál es su tema? Persona, animal, paisaje, personaje ficticio, y así sucesivamente ¿Qué detalles y efectos específicos quieres incluir? Por favor, no te sientas estresado por todos los detalles y matices en los que debes pensar para hacer un buen prompt. En primer lugar, no es necesario incluir todo de esta lista. Piense en ello como un marco que puede adaptarse o simplificarse dependiendo de sus necesidades específicas y del nivel de detalle que desee lograr. Recomiendo siempre comenzar con el simple prompt y luego agregar detalles adicionales uno por uno para ver cómo afectan a la imagen. Bien, volvamos a la lista de verificación rápida. Incluya descripciones adicionales en su solicitud para cambiar la forma en que la IA crea la imagen o para agregarle más toques especiales. Estos son solo algunos ejemplos de lo que puedes agregar al tipo rápido de fotografía, emociones y estados de ánimo, palabras mágicas, estilos artísticos específicos Y por cierto, en caso de que quieras imitar el estilo de ciertos individuos, empresas o estudios populares , puedes hacerlo haciendo referencia a ellos en tu pronta descripción Muy bien, hasta el momento, nos enfocamos en qué elementos incluir en tu prompt. Sin embargo, tenga en cuenta que aparte de los elementos en sí, debe pensar el pedido que los coloca en un aviso. Entonces las palabras al inicio del prompt tienen más peso que las del final. Comparemos estos resultados. Avanzando a continuación, recomendación número tres. Para indicaciones detalladas que tienen múltiples elementos incluyen comas para separar ideas Esto ayuda al modelo EI a comprender y procesar mejor cada detalle. La recomendación número cuatro, sea práctica a la hora de crear prompts y evite diseñar excesivamente complejos y poco realistas, ya que pueden resultar en resultados pobres o ambiguos ya que pueden resultar en resultados pobres En caso de duda, opte por descripciones rápidas más cortas y mira a dónde te lleva la IA. Siempre puedes modificar el prompt más adelante o agregar efectos adicionales a través de otras herramientas como elementos o imágenes de referencia Pasemos a la recomendación número cinco. Recuerda que puedes agregar indicaciones negativas para los casos en los que quieras excluir elementos no deseados de tu imagen como texto, números, ciertos colores, etcétera. Haga clic en agregar mensaje negativo y describa lo que le gustaría excluir en el campo de solicitud negativa. En caso de que haya agregado un prompt negativo, pero aún no esté satisfecho con el resultado, considere experimentar con el cambio de la relación de aspecto del modelo, presets y elementos hay otras herramientas disponibles para modificar las imágenes ya generadas, y las vamos a cubrir en las siguientes secciones del Bien, y eso es todo por las cinco recomendaciones sobre cómo diseñar tus indicaciones de Leonardo EI Como siempre, recapitulemos lo que acabamos de aprender. Revisa la lista de verificación para decidir qué te gustaría crear Esto incluye decidir si quieres una carpeta o una ilustración, tu tema, detalles específicos y efectos que quieres incluir, así como descriptores adicionales Presta atención al orden de las palabras. Los que están al principio tienen más peso que los del final. Incluye comas para separar ideas en bailes detallados con múltiples elementos Evite diseñar bailes demasiado complejos y poco realistas ya que será difícil para la IA interpretarlos y, finalmente, agregue bailes negativos para excluir elementos no deseados como textos, Eso es todo para la conferencia. Te veré en la siguiente donde hablemos de algunas técnicas de ideación rápida 13. Mejora e ideación de tus indicaciones con Leonardo.Ai: Uno, bienvenido a la nueva conferencia del curso. Ahora que ya sabe cómo estructurar su prompt para lograr los mejores resultados, hablemos de varias otras herramientas disponibles en la plataforma Leonardo AI para idear y mejorar sus prompts Para acceder a las herramientas de ideación y mejora rápida, haga clic en el icono en el lado derecho de la barra de mensajes La primera herramienta útil para explorar las posibilidades de la plataforma en la etapa inicial es la nueva función de prompt aleatorio. Esta herramienta es especialmente útil cuando necesitas una idea fresca o quieres salir de un bloque creativo para generar un prompt aleatorio, haz clic en el ícono del dado. A menudo utilizo esta herramienta para obtener ideas frescas y nuevas perspectivas sobre lo que puedo crear con Leonardo. Definitivamente échale un vistazo. Déjame dar click en Generar para ver este prompt en acción. La segunda herramienta que puedes probar es la función de solicitud mejorada. Ayuda a refinar un prompt básico en uno más detallado y complejo agregando información necesaria o sugiriendo alteraciones. Esta función funciona para indicaciones que tienen menos de 200 caracteres. Por ejemplo, puedes comenzar con un prompt muy corto como flores foráneas. Y luego haga clic en Mejorar prompt. Esta característica nos da un prompt muy detallado, algo que puede ser difícil de encontrar desde cero. Como siempre, puedes ajustar el prompt y la configuración de generación de imágenes antes de hacer clic en Generar para ver el resultado. Todo bien. Avanzando. Editar con IA es una característica útil que le permite instruir a la IA sobre los cambios específicos que le gustaría realizar en el mensaje Por ejemplo, vamos a escribir en el mismo prompt, flores extranjeras y pedirle a AI que lo expanda y lo haga un boceto. Leonardo AI proporcionó modificaciones rápidas estrechamente alineadas con nuestras instrucciones. Gran trabajo. Ahora, vamos a generar la imagen. Resultados impresionantes. Y continuemos con nuestra demo. La cuarta característica útil que me gustaría cubrir es describir con IA. A veces tienes una imagen o imágenes que te inspiran y quieres usarlas como referencia. Pero llegar a una buena descripción rápida desde cero puede ser difícil con la función describir con IA, puede enviar una imagen de referencia y obtener un prompt inicial para comenzar su proceso creativo. Veamos cómo funciona. Para la demo, voy a enviar esta imagen de Tesla Cyber track como referencia. Y tenemos alguna descripción de imagen decente que definitivamente podemos empezar. Esto describe con la característica EI que me perdí al usar otras herramientas de generación EIR, así que felicitaciones al Equipo Leonardo por introducirla. Bien, genial. Por favor, comparte en la sección de preguntas y respuestas qué función de mejora rápida es tu favorita, y te veré en el siguiente tutorial 14. Mejora tus imágenes con imagen de referencia: referencia de imagen a imagen: Todos, y bienvenidos de nuevo a la conferencia. En este y en los siguientes varios videos, hablemos del uso imágenes de referencia en el proceso de generación de imágenes. Cuando subes una imagen o imágenes como referencia, instruye a los modelos de IA para que creen una nueva imagen basada en la apariencia de la imagen de referencia Leonardo ofrece diferentes opciones para que especifique cómo se utilizará la imagen de referencia. La opción disponible en el plano gratuito es imagen a imagen. Este parámetro detecta el patrón de color y el aspecto general de una imagen de referencia y lo utiliza para guiar sus generaciones de imágenes. Veamos cómo funciona en acción. Generación de imágenes abiertas. Y desde aquí, diríjase a la pestaña de orientación de imágenes, que estará disponible después de hacer clic en este icono en el lado izquierdo de la barra de indicaciones. Elija imagen a imagen y haga clic en Conform. A continuación, deberás subir la imagen de referencia. Esta es la imagen que voy a subir. También puede modificar el parámetro de fuerza que establece la cantidad de la imagen de referencia que se aplicará a la imagen recién generada. Para mi trabajo, dejaré el parámetro de fuerza sin cambios. Por último, pero no menos importante, asegúrate de que la relación de aspecto de la imagen de referencia sea compatible con la relación de aspecto de tu imagen generada para obtener los mejores resultados. Todo es bueno para mi caso. Para este trabajo, utilizaré el modelo Leonardo Lighting. Modificemos el prompt. Escribiré cyber punk, C girl, y dejaré todos los demás parámetros sin cambios. Vamos a golpear generar. Buenos resultados. No obstante, me gustaría tener más parecido entre las imágenes generadas y las originales Para ello, necesitamos aumentar el número de fuerza. Hagamos esto. Lo aumentaré a 0.7 y golpearé generar una vez más. Grandes resultados, y vemos que las nuevas imágenes definitivamente se parecen más a la imagen de referencia original. Pero aquí tenemos otro problema. Ahora bien, no vemos suficiente del estilo cyberpunk en la descripción del baile de graduación, y esto es bastante lógico Al aumentar el parámetro de fuerza, pedimos al modelo de IA que ponga más énfasis en la imagen de referencia que en el prompt. Hay un par de cosas que puedes hacer para mejorar esto. Primero, puedes explorar elementos y aplicar aquellos que podrían funcionar para tu proyecto. También puedes jugar con cambiar el modelo y ver si puedes obtener mejores resultados. En caso de que el modelo haya sido entrenado en imágenes similares a las que te gustaría crear, estilo cyberpunk En mi ejemplo, obtendrás grandes resultados. Ahora, en caso de que te hayas inscrito en el plan premium, tienes muchas más opciones para mejorar el estilo de la imagen manteniendo el parecido con la imagen original Los exploraremos en los próximos videos. Ahí lo veré. 15. Mejora de tus imágenes con imagen de referencia: referencia de estilo: Todo el mundo. Bienvenido de nuevo al video donde continuamos explorando cómo usar imágenes de referencia para impactar el proceso de generación de imágenes con Leonardo AI. En este video, hablaremos de características premium que te dan mucho más control sobre cómo la imagen de referencia será utilizada por el modelo de IA. Si aún no está utilizando el plan premium, aún puede ver las conferencias para estar al tanto de lo que es posible con la funcionalidad extendida de Leonard la IA Empecemos. la opción de imagen a imagen, lo cubrimos en el tutorial anterior. Los suscriptores del plan Premium tienen acceso a otras opciones para usar una imagen de referencia, como referencia de estilo, referencia de contenido, profundidad a imagen, borde a imagen, pose a imagen, texto a imagen. Leonardo AI sigue introduciendo nuevas opciones para el uso de imágenes de referencia. Así que mantente atento y revisa su guía de usuario para obtener actualizaciones. Dejaré un enlace a la guía en la sección de recursos del video. Es mejor ver algo una vez que escucharlo mil veces. Vamos a saltar directamente a una demostración para ver ejemplos de uso de las opciones de imagen de referencia. Para recapitular, nos gustaría retocar una imagen existente para que tenga un aspecto cyberpunk mientras recrea semejanza exacta de una persona en la imagen de referencia Subimos la primera imagen de referencia. A continuación, establecemos su tipo a imagen a imagen y aumentamos la fuerza a 0.7. Ahora vamos a subir una segunda imagen de referencia. Pero esta vez, escojamos una referencia de estilo de tipo diferente. Puedes elegir una imagen de referencia de esta galería o subir la de tu unidad local. Ya subí mis imágenes de referencia antes, así que elegiré esta y luego haré clic en Confirmar. Con la imagen de referencia ajustada a referencia de estilo, el modelo e tomará las cualidades estéticas o estilo de la imagen de referencia y lo aplicará a imágenes recién generadas. Asegúrese de que la relación de aspecto de la imagen de referencia de estilo y las imágenes generadas sean compatibles. También se puede modificar la fuerza de la referencia de estilo. Para esta iteración, la dejo sin cambios. Otra cosa a tener en cuenta es que al usar la referencia de estilo, Leonardo recomienda utilizar modelos regulares de difusión estable en lugar de modelos de iluminación para una mejor calidad. Mi prueba muestra que el modelo de difusión Excel funciona mejor para el efecto cyberpunk Sin embargo, tenga en cuenta que el modelo de difusión estable no se puede seleccionar de esta lista de presets En su lugar, vaya a la configuración avanzada. Y elige el modelo de esta lista. Cambiemos también al modo de generación de calidad para obtener imágenes de la mejor calidad. Y ahora vamos a golpear Generar. Aquí vemos algunos elementos matizados aplicados a la imagen, pero intentemos aumentar la fuerza para ver si se pueden mejorar los resultados También podemos subir una segunda imagen de referencia haciendo clic en Agregar más imágenes. Como siempre, puedes elegir una imagen de la galería o seleccionar la de tu unidad local. Déjame seleccionar esta segunda imagen de referencia y dar clic en Confirmar. Para múltiples imágenes de referencia de estilo, todas las entradas utilizarán la misma fuerza general. La cantidad de influencia tiene cada imagen de referencia individual se puede ajustar con el control deslizante de influencia. Dejo la configuración como para esta iteración, y hagamos clic en Generar. Nos estamos acercando al estilo cyberpunk. Podemos continuar nuestros experimentos jugando con el control deslizante de fuerza de las imágenes de referencia. Y tal vez podamos bajar la fuerza de la imagen a imagen de referencia de imagen. Resultados interesantes. Ahora mismo, puedes subir hasta cuatro imágenes de referencia de estilo. Entonces, a efectos de experimentos, subamos el tercero. Esta vez, lo elegiré en mi unidad local. Además, también se pueden agregar elementos. Al usar elementos junto con la referencia de estilo, se recomienda aumentar la resistencia de los elementos más de lo que normalmente se necesita. No pude encontrar ningún elemento que funcionara bien para mi proyecto, así que presionaré Cancelar aquí y vamos a golpear generar. Tenemos algunos resultados interesantes, pero seguiría jugando con la fuerza de la imagen a la imagen así como referencia de estilo para obtener el mejor resultado. Eso es todo para este video, y te veré en el siguiente. 16. Mejora de tus imágenes con imagen de referencia: contenido y referencia post-imagen: Uno. Bienvenido de nuevo a la serie de Tutoriales, donde experimentamos con el uso entradas de referencia para el proceso de generación de imágenes. En el próximo video, también volveremos a modelar nuestras imágenes existentes usando otro tipo de referencias llamadas referencia de contenido y pausaremos a imagen referencia de contenido transfiere las formas generales de la imagen de referencia, normalmente sin transferir colores o texturas. La referencia de post a imagen es bastante autoexplicativa. Analizará una imagen de referencia, buscará figuras humanas o similares e intentará reproducir sus poses para las imágenes recién generadas. Abramos Leonardo AI para ver la demo. Vamos a elegir la referencia de contenido. Y aquí seleccionamos esta imagen que vamos a utilizar para la demo. Al hacer clic conformar. Cambiemos el campo prompt. Escribiré tres D estilo caricatura Imagen de mujer de negocios. Estamos en Una mejilla, un blazer blanco o oscuro La parte superior la lleva con alfileres similares. Seguiremos utilizando el modelo Excel de difusión Leonardi Tenga en cuenta que similar a la referencia de imagen a imagen, se recomienda utilizar modelos regulares de difusión estable en lugar de modelos de iluminación para una mejor calidad. Como mi imagen de referencia tiene resolución horizontal, también seleccionemos la dimensión horizontal aquí y vamos a golpear generar. Resultados asombrosos. Las nuevas imágenes tienen formas similares a las de la imagen de referencia. Observe que la dama en la ronda foránea tiene una pose y atuendo similares a los de la referencia. Y tenemos un fondo muy similar con los autos en el centro de la ciudad. Sin embargo, tenga en cuenta que la referencia de contenido puede no funcionar bien para crear la semejanza exacta de una persona o personaje Por lo tanto, considere usar referencia de imagen a imagen en su lugar. Bien, intentemos con otro prompt. Si lo deseas, también puedes elegir la fuerza de la imagen de referencia de contenido. Lo dejaré en lo alto. Me quedaré con el modelo Leonard Diffusion Excel, y hagamos clic en Generar. Bien, grandes resultados. Y cambiemos también un modelo a Leonard de kina para variar Haré clic en Generar una vez más. Tenga en cuenta también que al usar la referencia de contenido, debe evitar el uso de elementos ya que tendrán efectos extremadamente limitados en los resultados finales. Y aquí vamos. Vemos que el estilo cyberpunk es mucho más visible a diferencia del ejemplo de la conferencia anterior En caso de que tengamos una imagen de referencia de estilo que queramos usar para nuestra generación de imágenes, junto con la referencia de contenido, también podemos editar. Me gustaría experimentar con el estilo de esta imagen, déjame elegirla como referencia. Escribiré un nuevo prompt. Mantengamos el modelo Leonardo Kina Excel. Y para este proyecto, me gustaría activar PhotoRealFunction Ahora vamos a golpear generar. Grandes resultados, y creo que se ven muy realistas como los reales para nosotros. Ahora, intentemos posar a referencia de imagen. Antes de comenzar, eliminemos estas dos referencias y luego escojamos pose a imagen. Seleccionemos esta imagen de referencia para variar. Cambiemos también la relación de aspecto. Me gustaría cambiar el modelo a difusión Excel. Y déjenme cambiar el aviso. Me gustan mucho estos resultados. Vemos encuestas bastante similares como en la imagen de referencia sin ningún detalle de fondo Como siempre, podemos jugar con el deslizador de fuerza de la imagen de referencia. También podemos modificar nuestro prompt si queremos traer alguna modificación a la primera iteración. Con el incremento de la fuerza de la imagen de referencia, se hizo más evidente el parecido de la nueva imagen con la de referencia Y ahora también tenemos un color neón en el fondo. Por favor, siéntase libre de experimentar con estas imágenes de referencia que acabamos cubrir y que veré en el siguiente video. 17. Mejora de tus imágenes con imagen de referencia: referencia de contenido para crear textos: Todo el mundo. Bienvenido de nuevo. En este tutorial, me gustaría mostrarte otro ejemplo del uso de una imagen como referencia de contenido. Tengo esta imagen de un texto grande que preparé en Canva y me gustaría usarlo como referencia de contenido y transformarlo en una salida altamente estilizada Hagamos esto. Entonces elegiré la referencia de contenido. Después selecciono una imagen de mi unidad local. Escribiré mi prompt. En cuanto al modelo, escojamos Leonardo Diffusion Excel. Está disponible en la configuración avanzada. Y aquí vamos. Escojamos una relación de aspecto con respecto al paisaje y cambiemos al modo de generación rápida. Estoy bien con otros ajustes. Voy a hacer clic en Generar. Resultados impresionantes. La salida es única y artística. Salpicaduras y goteos se extienden desde las pieles como si estuvieran recién pintadas y Como recuerdas, Leonardo recomienda evitar el uso de modelos de iluminación junto con referencias de contenido. Pero experimentemos y veamos qué resultados obtendremos. Entonces, en lugar de Leonardo Diffusion Excel, déjame elegir Leonardo Alighten Excel Y dejo todos los demás ajustes sin cambios. Los resultados están bien, pero no tan buenos como cuando usamos el modelo no diez. Hagamos otro experimento y cambiemos configuración de la imagen de referencia a la entrada de imagen de texto. Haré clic en Ver más y seleccionaré la entrada de imagen de texto aquí y haré clic en Confirmar. Voy a elegir la misma imagen de referencia. El tipo de referencia de imagen de texto permite generar arte de texto estilizado también Déjame eliminar la referencia de contenido y mantengamos la configuración sin ningún cambio. Vamos a golpear generar. Resultados interesantes, y me gusta mucho el aspecto del color de fondo. Y como estamos experimentando, volvamos al modelo Leonardo Diffusion Excel y generemos una vez más Me gusta el aspecto de estas letras atrevidas, tridimensionales y el degradado de color. El último experimento que me gustaría ejecutar para esta demostración es cambiar la calidad del modo generación de modo rápido a modo de calidad. Observe que los recuentos de fichas se han incrementado a 38. Tenga esto en cuenta al cambiar al modo de generación de calidad. Grandes resultados. En lo personal, me gustan más estas salidas que la anterior. Pero avísame cuál es tu elección en la sección de preguntas y respuestas para este video Y eso es todo para este tutorial, y como siempre, Alca en el siguiente 18. Mejora tus imágenes con imagen de referencia: crea tu propia referencia de imagen: Uno. Bienvenida de nuevo. Hasta el momento, todos los ejemplos de imágenes de referencia se referían al uso de una imagen existente como referencia de estilo. Además de esto, podrás generar una imagen con Leonardo y después elegirla como referencia para tu próximo trabajo en un solo clic. Esto es especialmente útil cuando se necesita una imagen final con cierta textura o patrón de color, además de experimentar con la generación de imagen de referencia, también probaremos otros dos tipos de referencia borde a imagen y profundidad a imagen Entonces tenemos mucho que cubrir. Abramos Leonardo para iniciar la demo. Empecemos por generar nuestra imagen de referencia. Ya preparé mi pronta. Que es textura de mármol de diferentes colores iridiscentes. Voy a mantener el modelo como Leonardo Iluminación y dimensión de imagen como paisaje. Vamos a hacer clic en Generar. Me gusta mucho esta textura, y espero que funcione muy bien como imagen de referencia de estilo. Entonces déjame descargar una de estas imágenes. Creo que esto me gusta más. Y lo siguiente que tengo que hacer es elegirlo como imagen de referencia de estilo. Entonces haré clic en Referencia de estilo y seleccionaré esta imagen de mi unidad local. Ahora déjenme cambiar un prompt. Mantengamos todas las demás configuraciones sin ningún cambio y pulsemos generar. Aquí se ve que el estilo se ha aplicado tanto al primer plano como al fondo de la imagen, no sólo a los muebles de cocina, y ese no es el efecto que buscaba Esto es lo que puedes hacer para arreglarlo. Eliminemos esta imagen de referencia y generemos un nuevo 11 veces más. Entonces aquí hay un prompt que utilicé para generar la primera imagen de referencia. Pero esta vez, permítanme agregar estas palabras, tres D, material, esfera, sobre un fondo blanco. Agregué tres esferas de material D sobre fondo blanco para que la textura que quiero crear se aplique al tema principal de mi imagen original, como los muebles de cocina en mi proyecto y no a toda la imagen. Cambiemos también la relación de aspecto de la imagen a uno cuadrado. De lo contrario, podríamos conseguir dos o incluso más esferas, y vamos a golpear generar. Para nuestros propósitos, esta imagen funcionará mejor ya que tenemos una esfera de tres D sobre un fondo amplio. Así que déjame descargar esta imagen a mi unidad local. Y ahora usemos la nueva imagen como referencia de estilo. Entonces volveré a mi prompt original. M. Todavía no del todo perfecto ya que vemos algunas partes de la textura en el fondo de la imagen. Hagamos un experimento y cambiemos la relación de aspecto para retratar y generar calor nuevamente. Los resultados son prácticamente los mismos que con la salida de imagen cuadrada. Entonces, lo siguiente que podemos hacer aquí es reducir la fuerza de la imagen de referencia de estilo o cambiar el modelo. Probemos estas opciones. Estos resultados son bastante buenos, permítanme también cambiar el modelo. A mí me gustaría probar Kino así como la visión. Estos resultados también son sorprendentes. Y fíjate que tenemos diferente tono y perspectiva cuando estamos cambiando el modelo. Y probemos también la visión real. Et's continúa y agrega una segunda imagen de referencia. Esta vez, me gustaría agregar borde a la referencia de imagen. borde a imagen es eficaz replicar la composición de una imagen Aquí hay una imagen que me gustaría usar como referencia de borde a imagen. Entonces déjenme someterlo a la plataforma. Cambiemos nuevamente al modelo de iluminación y hagamos clic en Generar. Grandes resultados, y definitivamente vemos el parecido en la composición de los muebles de cocina en comparación con mi imagen de referencia Como siempre, te animo a que también experimentes con cambiar el modelo para lograr los mejores resultados. Bien, genial. Déjame mostrarte también otro tipo de imagen de referencia. tipo de profundidad a imagen utiliza información de profundidad para mejorar los aspectos tridimensionales de una imagen. Entonces eliminaré la referencia de borde a imagen y seguiré adelante con la elección de una nueva. Usemos la misma imagen como referencia. Y estoy bien con todos los demás ajustes. Vamos a golpear Generar. No vemos mucha diferencia aquí si comparamos esta salida con la anterior cuando usamos referencia de borde a imagen. Además de experimentar con el cambio de modelo, no olvides que también puedes cambiar la fuerza de cada una de tus imágenes de referencia Por favor, siéntase libre de compartir sus creaciones publicando enlaces en la sección de preguntas y respuestas para este video, y eso es todo para este tutorial, voy a ver en el siguiente 19. Cómo crear una imagen con un fondo transparente: Uno. Bienvenido de nuevo al video sobre Leonardo AI text to Image function. Esta vez, aprenderemos sobre otra capacidad, creando imágenes transparentes. A menudo, necesitas quitar el fondo de tu imagen. Por ejemplo, cuando quieres usarlo como parte de otra composición o cuando necesitas cambiar el fondo, Leonardo proporciona una opción de eliminación de fondo para todas las imágenes que generes. Para eliminar el fondo, basta con hacer clic en el icono de quitar fondo disponible en la barra de herramientas inferior de su imagen. La eliminación de fondo funciona mejor si hay un objeto distinto ubicado en el primer plano de su Sin embargo, incluso en este caso, es posible que note algunas imperfecciones y partes del antiguo fondo aquí y allá Pero esto es lo que puedes hacer en su lugar. Puedes guiar a Leonardo para genere la imagen sin fondo desde el principio sin la molestia de quitar el fondo después de que la imagen haya sido creada en la página de inicio, haz clic en Creación de imágenes bajo dale vida a tus ideas. Vaya a la configuración avanzada y habilite la transparencia. A continuación, ingrese su solicitud. Tenga en cuenta que las indicaciones más cortas funcionan mejor cuando la función de transparencia está activada Ahora, en cuanto a la selección de modelos, según la documentación de Leonardo, la función de transparencia funciona mejor con visión de Leonardo Kino, y la base de Albedo Escojamos Leonardo Kino. Cambiemos también una relación de aspecto a cuadrado, y voy a golpear generar. Ese es un tema interesante que tenemos. Parece que la función de transparencia se apagó cuando cambié el modelo a Kino. Comprobemos si mi conjetura es correcta, así activaré la transparencia una vez más. Después cambié el modelo a visión. Y vamos a comprobar si la función de transparencia está activada. No, no lo es. Entonces, lo primero que tenemos que hacer es decidir qué modelo nos gustaría usar, y después de eso, activar la función de transparencia. Por favor, tenga esto en cuenta. Déjame regresar a Kina. Encender la transparencia. Todos los demás ajustes parecen estar bien. Intentemos una vez más. Esta vez, el fondo es transparente, y resalta el diseño geométrico de estilo poliartístico bajo de la ardilla Si lo deseas, también puedes agregar elementos a tu proyecto, pero no todos los elementos son compatibles con la transparencia. Te recomiendo consultar esta tabla disponible en la guía del usuario para ver si el modelo y el elemento pueden o no ser utilizados. Dejaré un enlace a esta guía en la sección de recursos para el video. Veamos qué elemento da el mejor resultado según la guía del usuario. Yo elegiré Color Pop. Bajar la resistencia de los Elementos generalmente mejora la salida. Entonces hagámoslo. Asegurémonos de que la función de transparencia esté en Allgood aquí y haré clic en Generar. El esquema de color en la segunda generación es más rico e incluye una amplia gama de tonalidades desde naranjas profundas hasta rosas suaves y púrpuras Compárela con el esquema naranja y blanco más monocromático de la primera Déjame saber cuál de estas dos generaciones te gusta más en la sección de preguntas y respuestas para este video y eso es todo para el tutorial, voy a meta en el siguiente 20. Presentación de casos de uso prácticos para la función de creación de imágenes: Todos, y bienvenidos a la nueva sección del curso. Hasta ahora, hemos hablado mucho sobre las diversas capacidades disponibles en Leonardo AI para crear imágenes a partir de descripciones de texto. En esta sección, nos centraremos más en las aplicaciones prácticas de estas herramientas y veremos cómo puede utilizarlas para fines comerciales como la creación de material de marketing, creación de prototipos de productos, UX, diseño de UI, diseño logotipos, creación de contenido interactivo y más Incluyo estos casos de uso para darte aún más ideas sobre la aplicación práctica de esta nueva tecnología e inspirarte a ir más allá de este curso, incorporando las herramientas que has aprendido en tu rutina diaria de trabajo. Te animo a que sigas cada caso de uso que estés a punto de ver. Por favor refiérase a los archivos PDF adjuntos a cada conferencia con ejemplos de indicaciones que puede probar, así como recursos adicionales que puede necesitar seguir conmigo Por supuesto, los casos de uso cubiertos en esta sección son de ninguna manera para lo que Leonardo AI se puede utilizar, me gustaría pedirte que compartas en la sección de preguntas y respuestas del video cómo estás usando el producto Prometo revisar todas las respuestas e incluir tutoriales adicionales que cubran los casos más perspicaces o inusuales Y sin más preámbulos, comencemos. 21. Caso de uso 1: marketing: creación de activos para publicaciones en redes sociales: Uno y bienvenidos de nuevo. Entonces, el primer caso de uso que vamos a explorar es usar Leonardo AI para crear materiales de marketing. Imagina que trabajas como gerente de redes sociales para una empresa de turismo amigable con que ofrece experiencias guiadas en la naturaleza. Te gustaría crear contenido cautivador en las redes sociales para inspirar a tus suscriptores a comenzar a planificar su próximo viaje, y quieres que este contenido exhiba la belleza escénica de tus ubicaciones sin invertir en ubicaciones complejas y costosas para las sesiones Puedes usar Leonardo AI para crear imágenes para el feed de Instagram de tu empresa, historias y portadas reales desde la página principal. Abra la función de creación de imágenes. A continuación, escriba su prompt. Yo he preparado éste. Escojamos un modelo de visión realista. Elige entre modos de generación rápida y de calidad para publicaciones de Instagram, selecciona relación de aspecto cuadrada. Y para mi trabajo, me apegaré a cuatro imágenes generadas. Hagamos clic en Generar para ver los primeros resultados. Hemos logrado resultados muy decentes con la primera iteración. Esto es lo que puedes hacer para mejorarlos aún más. En primer lugar, puedes experimentar eligiendo diferentes estilos preestablecidos en lugar de uno dinámico estándar ofrecido por Leonardo AI por defecto. También puedes elegir uno o varios elementos de la colección de elementos que ofrece Leonardo. Y si generas fotos como en mi ejemplo, puedes habilitar PhotoEalFunction para obtener imágenes más realistas Para ello, ve a ajustes avanzados y activa Foto real. Veamos qué resultados obtendremos esta vez. Observe que el número de tokens requeridos para esta generación se ha incrementado significativamente ya que cuando selecciona FOA Real, Leonardo cambia del modo de generación rápido al modo de generación de calidad Así que por favor ten esto en mente cuando trabajes con FOA Real. Resultados impresionantes. Los colores son muy vivos y todas las imágenes son muy fotorealistas. A menudo, necesitas generar imágenes en un estilo específico único para tu marca Digamos que para tu próximo conjunto de imágenes, te gustaría imitar este estilo de fotografía en miniatura amigable con aca estilo de fotografía en miniatura amigable con Entonces usemos esta imagen como referencia de estilo para el próximo proyecto. Primero cambiaré mi prompt por uno nuevo. Y como acordamos, agreguemos una imagen como referencia de estilo. Dejaré todas las demás configuraciones sin cambios y en generar. Me gusta este estilo miniatura. Es muy lindo. Puede cambiar la fuerza de la referencia de estilo de media a alta si desea aumentar la fuerza del estilo, o puede agregar una segunda imagen como referencia de estilo. Para la demo, he preparado esta imagen que también me gustaría agregar a mi proyecto. Hagamos esto y veamos qué cambios nos traerá. Aquí hay una imagen Y en realidad, volvamos a la fuerza de estilo medio para empezar. Voy a golpear generar. Si deseas disminuir el número de tokens necesarios para la generación, desactiva la función fotorreal Tenemos un efecto de estilo interesante. En realidad, me gusta más que el que tenemos de la generación anterior. Y como estamos experimentando, permítanme mover la fuerza del estilo a alto y ver la diferencia Todos los resultados se ven bien. Pero creo que la fuerza de estilo medio funciona mejor para mi proyecto. Si has terminado con tus experimentos, descarga la imagen, para subirla directamente a tu feed de Instagram o a un software de edición como Canva o AdoBexpress Si necesita manipular aún más la imagen y agregar texto u otros elementos. En las preguntas y respuestas, por favor avísame lo que piensas de este caso de uso y AC en el siguiente video 22. Caso de uso 2: creación de prototipos de productos: Uno. Bienvenido de nuevo. Sigamos explorando casos prácticos de uso para Leonardo AI. El segundo caso de uso que discutiremos es el uso Leonardo AI para prototipos de productos y visualizaciones de productos Esto es útil para presentar ideas a inversionistas que realizan estudios de mercado o recopilen comentarios Antes de comprometer costosos procesos de fabricación, imagina que trabajas como diseñador de productos en una empresa que se especializa en el diseño y fabricación de juguetes robóticos. Cada juguete está equipado con funciones avanzadas para ayudar en el aprendizaje, los sonidos, el ritmo, el movimiento y otras habilidades críticas de desarrollo. ti y a tu equipo les gustaría llevar a cabo un taller de ideación para obtener algo de inspiración e ideas frescas para un nuevo diseño de juguetes, decides usar software Leonardo AI para el trabajo la página de inicio, abre la función de creación de imágenes Escriba su mensaje. Esto es lo que he preparado para esta demo. A continuación, podrás experimentar con diferentes modelos que ya están disponibles en el catálogo. Además, para este caso de uso, es posible que desee personalizar su propio modelo basado en la imagen de sus diseños anteriores. Discutiremos cómo hacerlo en las próximas secciones del curso. Entonces, por favor, estén atentos. Creo que me quedaré con el modelo real de Vision AI. También estoy bien con todas las demás configuraciones, así que hagamos clic en Generar. La primera generación se ve fascinante, pero podemos ir más allá de esto al incluir estilos y elementos preestablecidos. Permítanme agregar primero un estilo preestablecido. Voy a elegir tres D render y hacer clic en Generar una vez más. Pero todos los resultados se ven geniales. Y permítanme añadir también un elemento. Hagamos clic en Ver más. Vamos a agregar tres D esculpir. En cuanto a la fuerza del elemento, voy a mantener sin cambios para esta iteración, y voy a golpear generar. Impresionante. Estas imágenes resultaron ser muy estilizadas, como dibujos animados Me gusta mucho que los dragones tengan una apariencia amigable con un cuerpo azul suave y acentos amarillos contrastantes en sus cuernos, garras y Este tipo de diseño funcionaría bien para los juguetes infantiles. Por último, no olvides experimentar con la inclusión de imágenes de referencia. Creé esta esfera holográfica de tres D con Leonardo. Ahora vamos a usarlo como referencia de estilo. Déjame elegir esta imagen como imagen de referencia de estilo. Y hagamos clic en Generar para ver los cambios que el Leonard DI introducirá a la generación Una diferencia tan drástica entre nuestro dragón de estilo caricatura anterior y esta generación Las imágenes son de un diseño robótico futurista. El estilo fue recogido muy bien ya que vemos claramente segmentos metálicos elegantes que reflejan una variedad de colores de la imagen de referencia. Recuerda que al usar elementos junto con la referencia de estilo, Leonardo recomienda aumentar la resistencia de los elementos más de lo que normalmente se necesita. Vamos a tratar de hacer esto. Entonces lo aumentaré a 1.7 y haré clic en Generar una vez más. Fresco. Por supuesto, algunos de los elementos son bastante afilados y no son adecuados para juguetes infantiles, por lo que deben cambiarse en la siguiente versión de diseño. Todo bien. Para resumir este caso de uso, si bien el uso de herramientas como Leonardo AI no puede reemplazar el uso de software de diseño profesional de tres D, puede ser una gran herramienta para que el equipo de diseño idee rápidamente sobre posibles variaciones de diseño, desarrolle un concepto de producto y obtenga comentarios de usuarios y colegas Por favor, experimente con este caso de uso también. Y si necesitas sugerencias rápidas, dejo un archivo PDF con diez indicaciones diferentes Puedes intentar crear tu primer diseño para un juguete robótico. Te veré en el siguiente video donde aprenderás a crear prototipos para productos de software 23. Caso de uso 3: diseño de UX/UI: Todo el mundo. Bienvenida de nuevo. Sigamos explorando los casos de uso de Leonardo I. Además de hacer una lluvia de ideas y desarrollar conceptos para productos físicos, puede confiar en Leonardo para idear diseños de interfaces para aplicaciones móviles o web Permítanme reiterar. Estoy hablando de una fase de ideación Por lo general, pasamos por la hora de diseñar nuevos productos de software o características del producto, lugar de hacer bocetos en una pizarra o un papel, puedes darle a Leonardo varias indicaciones con palabras clave que describen lo que quieres Y luego busca las imágenes inesperadas más inusuales que puedas llevar a la obra Sin embargo, aún necesitarás tener un software de diseño profesional como Figma. Para diseñar prototipos de alta fidelidad, puede realizar pruebas con los usuarios Abramos Leonardo para ver la demo. Aquí está el prompt que me gustaría probar. Aquí, tengo información sobre la naturaleza de la aplicación que estoy diseñando junto con una colección de palabras clave como Figma, un popular software de diseño, UX, interfaz de usuario, diseño de aplicaciones móviles y otros También incluí esta frase, elementos de botón interactivos porque en mis pruebas, las indicaciones sin ella a menudo dan como resultado solo imágenes sin ningún botón que normalmente esperaríamos ver en la app No intente crear indicaciones muy largas con muchos detalles ya que mis pruebas muestran que las indicaciones más largas a menudo producen peores resultados en comparación con las generadas con indicaciones más cortas Este mensaje que ves aquí es el más largo que usaría para el diseño de aplicaciones. Vamos a establecer la relación de aspecto de dos a tres, ya que estamos diseñando una aplicación móvil, y en cuanto a la selección de modelos, he probado la mayoría de los modelos para este caso de uso y descubrí que estos realizan el mejor Albedo, Leonardo quino Leonardo Lighting, así como Leonardo Diffusion Model he probado la mayoría de los modelos para este caso de uso y descubrí que estos realizan el mejor Albedo, Leonardo quino Leonardo Lighting, así como Leonardo Diffusion Recuerde que el modelo de difusión Leonardo no está disponible en esta lista, y para seleccionarlo, debe ir a la configuración avanzada y elegir el modelo de la lista desplegable. Te recomiendo comenzar con Leonardo ten Excel, ya que es más económico que otros modelos. Puedes cambiar a otros modelos más adelante si no estás satisfecho con los resultados de los diez modelos. Estoy bien con todas las demás configuraciones, y déjame hacer clic en Generar. Aquí están los resultados. No todos se ven exactamente como diseños de aplicaciones, pero recuerda que actualmente estamos en la etapa de ideación Entonces estos no son de ninguna manera prototipos de alta fidelidad que puedes mostrar a los usuarios Otra técnica que puedes probar es incluir la palabra obra maestra entre paréntesis al comienzo mismo del prompt. El uso de la palabra obra maestra sugiere que la imagen generada no solo debe ser funcional sino también visualmente impresionante y artísticamente significativa Al colocarlo entre paréntesis, se enfatiza que este término es separado de los requisitos funcionales del prompt. Bien, vamos a generar. Otra cosa que puedes probar es agregar la palabra wireframe después de la palabra app Wireframe es una representación visual bidimensional básica de una página web, interfaz de aplicación o diseño de producto Este término podría ayudar a guiar a Leonardo AI en la dirección correcta. También dejaré todas las demás configuraciones sin cambios y haré clic en Generar. H. Creo que tenemos algunas ideas interesantes sobre prototipos, pero seguiría experimentando con la elección otros modelos para ver si podemos obtener mejores resultados. Hagámoslo. Voy a elegir Lanarduqino y generar calor. Bonitos resultados, y hagamos las mismas pruebas para los dos modelos restantes. Todo bien. Y el último modelo que necesitamos probar aquí es Diffusion Excel. Vamos a elegirlo de la configuración avanzada y hacer clic en Generar. Y es increíble cómo varía la salida cuando cambiamos el modelo. Por favor, hágame saber cuál es su iteración favorita de estos cuatro que acabamos de probar Si quieres experimentar con este caso de uso, te aconsejo que juegues con el prompt, pruebes diferentes descriptores y combinaciones, y también pruebes estos cuatro modelos para ver cuál funciona mejor para la app que estás diseñando Y si te prueban todos estos pero aún quieres maquetas de mejor calidad, considera entrenar tu propio modelo Se trata de una técnica avanzada que cubriremos en las siguientes secciones del curso. Bien, y eso es todo para este tutorial Alca en el siguiente 24. Sumérgete en profundidad en el mundo de la IA: Hola a todos y bienvenidos nuevo a la nueva sección del curso. Imagínese retroceder en el tiempo y decirle a Leonardo Da Vincia que algún día las máquinas podrían crear arte Y ahora estamos muy cerca de hacerlo realidad. Entonces, profundicemos en cómo la IA no solo está aprendiendo de nosotros, sino también creando con nosotros, desafiando nuestra comprensión de la creatividad y la innovación. En las próximas tres conferencias de esta sección, cubramos algunos conceptos básicos de IA, brindándote conocimientos esenciales que mejorarán tu viaje creativo y profundizarán tu comprensión de las capacidades y el potencial de la IA Comenzaremos con una visión general del panorama de la IA a partir de hoy, hablaremos sobre cómo la tecnología de generación de arte evolucionó con el tiempo y por qué recientemente se hizo tan popular con la explosión de nuevos software y herramientas. Y por supuesto, discutiremos cómo funcionan los generadores de arte y cómo se puede pasar de una simple descripción de texto a algo así. Esta sección es opcional. Entonces, si quieres centrarte en la aplicación práctica de la tecnología de generación de arte, no dudes en saltarla por ahora y volver a ella más tarde cuando estés listo para aprender más sobre la IA. Y para aquellos de ustedes que han decidido seguir adelante, veré en el siguiente video. 25. Paisaje de IA actual: Todos, bienvenidos de nuevo. En esta conferencia, pasaremos por una visión general del panorama de la IA a partir de hoy. En primer lugar, definamos qué es la IA. En términos simples, la IA es la capacidad de las máquinas para aprender, comprender, razonar e interactuar de maneras similares a las de los humanos. Esto permite a las máquinas resolver nuevos conjuntos de problemas que antes no podían. Por ejemplo, la IA alimenta a asistentes de voz como Siria, recomienda películas en Netflix y ayuda a los médicos a diagnosticar enfermedades. La IA abarca una gama de tecnologías desde reglas automatizadas simples en dispositivos cotidianos hasta sistemas avanzados que aprenden y adoptan mientras IA puede realizar tareas específicas a nivel humano o por encima de él. Al momento de grabar este video, no posee inteligencia general ni conciencia. Recientemente, la IE también ha logrado avances significativos en los campos creativos, generando arte, música y literatura. Eso es exactamente lo que vamos a explorar en este curso. Ahora que entiendes lo que es la IA, discutamos cómo aprenden realmente las máquinas. En esencia, el aprendizaje automático, un componente clave de la IA, implica enseñar a las computadoras a reconocer patrones y tomar decisiones basadas en datos. Este proceso es algo similar a cómo los humanos aprenden de la experiencia. Pero en lugar de aprender de las experiencias de la vida, las máquinas aprenden de los datos. Las máquinas aprenden de diferentes maneras, principalmente categorizadas en tres tipos, aprendizaje supervisado aprendizaje no supervisado y aprendizaje por refuerzo Estas son las que llamamos las metodologías de aprendizaje fundacionales Cada una de estas metodologías tiene su propio enfoque de aprendizaje y se utiliza para diferentes tipos de tareas. El aprendizaje supervisado implica entrenar modelos de IA sobre datos etiquetados. Las etiquetas son identificadores asociados con los datos de entrada. Por ejemplo, pueden ser textuales. En un conjunto de datos de animales potas. Cada entrada pota estaría etiquetada con el nombre de la salida animal como gato, perro, etcétera Otro ejemplo son las etiquetas numéricas que se pueden utilizar para predecir los precios de las casas en función de las características. Aprendizaje supervisado esencial para aplicaciones donde el modelo aprende a predecir resultados con base en ejemplos proporcionados. Esto incluye reconocimiento de voz, clasificación de imágenes y sistemas expertos. Sistemas de IA que imitan las habilidades de toma de decisiones de un experto humano en un dominio específico aprendizaje no supervisado se enfoca en encontrar patrones o estructuras en datos no etiquetados En otras palabras, descubre los patrones subyacentes en los datos sin orientación explícita El aprendizaje no supervisado es fundamental en dominios como los sistemas de recomendación, sistemas que predicen las preferencias del usuario y sugieren elementos relevantes También se utiliza en ciertos aspectos de la visión por computador que se enfoca en permitir que las máquinas interpreten y respondan a la información visual del entorno circundante. La tercera metodología es el aprendizaje por refuerzo. Se enfoca en modelos de capacitación para tomar decisiones a través de prueba y error, recibir retroalimentación del entorno y aprender acciones óptimas a través de recompensas. Es clave en robótica, vehículos autónomos y algunas tareas de planificación y programación como gestión de recursos y los sistemas de programación automatizados Tenga en cuenta que la mayoría de las áreas de aplicación se basan en una combinación de diferentes metodologías de aprendizaje para aprovechar la fortaleza de cada una. Este enfoque a menudo obtiene un mejor rendimiento y soluciones más robustas. Por ejemplo, muchos sistemas de recomendación modernos integran las tres metodologías para aprovechar su fuerza El aprendizaje supervisado proporciona precisión basada en datos históricos, como predecir y recomendar nuevas películas o productos que un usuario pueda gustar en función datos históricos con preferencias o calificaciones del usuario Por otro lado, el aprendizaje no supervisado ofrece información sobre los usuarios que podrían no ser evidentes solo a través de las calificaciones. Los algoritmos de agrupamiento, un tipo de técnica de aprendizaje no supervisado que organiza los datos en clústeres o grupos en función de similitudes, podrían encontrar que ciertos grupos de usuarios tienden a ver géneros similares de películas incluso sin calificaciones explícitas y recomiendan películas basadas en estos Y por último, en caso de que quieras que el motor de recomendaciones sea dinámico y adopte las recomendaciones en función cómo interactúan los usuarios con diferentes contenidos. Por ejemplo, al navegar, ver trailers, seleccionar y ver películas, entra en juego el aprendizaje por refuerzo. Este sistema aprenderá interactuando con los usuarios a lo largo tiempo y ajustará sus recomendaciones en función de la participación y retroalimentación del usuario. Muy bien, nuestra visión general de las áreas de aplicación de IA no estará completa sin las otras dos que también aprovechen las tres metodologías de aprendizaje fundamentales Estas áreas de aplicación son procesamiento del lenguaje natural o PNL y la IA generativa ALP implica comprender, interpretar y generar lenguaje humano, y se utiliza en aplicaciones tales como traducción de idiomas, análisis de sentimientos, chat booard Y por último, IA generativa, el término que se ha vuelto extremadamente popular en 2023 y del que probablemente hayas oído hablar antes Se trata de un término paraguas que incluye diversas técnicas enfocadas a crear nuevos contenidos originales que nunca antes existían que imita o inspirados en ejemplos del mundo real, generación de arte AI Algo que vamos a hacer en este curso, específicamente se refiere al uso de técnicas generativas de IA para crear obras Es un nicho dentro IA generativa centrada en la creatividad visual Los modelos de IA en la generación de arte aprenden estilos, patrones y elementos artísticos de obras de arte existentes utilizando metodologías de aprendizaje fundamentales, y luego usan este conocimiento para generar nuevas imágenes, pinturas o contenido visual En la siguiente conferencia, aprenderemos más sobre cómo la tecnología de generación AIR evolucionó con el tiempo y por qué fue tomada por asalto recientemente. Pero antes de continuar, vamos a resumir esta conferencia. IA es la capacidad de las máquinas para aprender, comprender, razonar e interactuar de manera similar a nosotros, los humanos. Un componente clave del aprendizaje automático de IA implica enseñar a las computadoras a reconocer patrones y tomar decisiones basadas en datos. Las máquinas aprenden de diferentes maneras, principalmente categorizadas en tres tipos o metodologías de aprendizaje fundacionales, supervisadas, no supervisadas y de refuerzo El aprendizaje supervisado enseña IA con datos etiquetados. aprendizaje no supervisado encuentra patrones de datos sin orientación, y el aprendizaje de refuerzo implica el aprendizaje a través de retroalimentación La mayoría de las áreas de aplicación se basan en una combinación de estas metodologías de aprendizaje para aprovechar la fuerza de cada una. La IA generativa es un término paraguas que incluye diversas técnicas enfocadas a crear nuevos contenidos que nunca antes existían inspirados en ejemplos del mundo real. Todo bien. Eso es todo para la conferencia y voy a ver en el siguiente video. 26. Evolución de las tecnologías de generación de arte con IA: Todos, y bienvenidos de nuevo a la serie de conferencias donde cubrimos los fundamentos de la IA En esta conferencia, descubriremos cómo la tecnología de generación AIR vino de poder hacer esto a esto e incluso a esto. Empecemos. La investigación generativa de IA remonta su historia a la década de 1960 Sin embargo, la IA generativa comenzó a convertirse en algo similar a su forma actual en 2006 El primer artículo significativo en el campo de Jeffrey Hinton y sus coautores tituló Fast Learning Algorithms for Deep Belief Pero el primer gran avance en el campo de la generación de imágenes ocurrió allá 2014 con la introducción de un marco novedoso llamado Generative Adversarial Networks o Gans antes de introducir Gans, enfoque AI en Predominó el reconocimiento y clasificación de imágenes. Ganz desplazó este enfoque hacia la generación de imágenes completamente nuevas Inicialmente, no se utilizaron para convertir texto en imágenes, sino para crear realistas a partir de imágenes caóticas aleatorias Los Gans luego transformaron gradualmente estas imágenes caóticas iniciales en imágenes coherentes y realistas Gans trajo un cambio significativo en la forma en que las máquinas podían crear imágenes visualmente detalladas y realistas, sentando las bases para aplicaciones texto a imagen más sofisticadas Intentemos profundizar un poco más y ver cómo funciona el modelo. De manera natural, el marco implicaba dos redes neuronales, un generador y un discriminador que trabajaban una contra la otra, lo que conducía a una mejor calidad de las imágenes generadas Esta descripción es bastante técnica, así que vamos a simplificarla un poco. Imagina a dos personas, llamémoslas el artista y el detective. Juegan un juego para engañarse pero de una manera divertida y creativa. Al artista le encanta dibujar cuadros, pero en lugar de dibujar a partir de cosas reales, el artista intenta crear dibujos que parecen que podrían ser reales, pesar de que están completamente maquillados. Piensa en el artista tratando de dibujar un unicornio que parece que podría existir en la vida real. El detective es muy bueno para averiguar qué es real y qué no Entonces, cuando el artista muestra un dibujo, el detective trata de adivinar si es algo real o simplemente un dibujo de make believe del artista. El artista sigue haciendo nuevos dibujos, tratando de que se vean lo más reales posible, y el detective sigue tratando de adivinar correctamente. A medida que siguen jugando, tanto el artista el detective se vuelven realmente buenos en sus trabajos. En el mundo de las computadoras, el artista es como una parte del juego que crea cosas, un generador, y el detective es la otra parte que comprueba si son lo suficientemente buenos o no discriminadores Al trabajar juntos y desafiarse unos a otros, terminan creando cosas realmente increíbles que a veces pueden hacer que incluso los humanos piensen que son reales. Tras el avance de las redes generativas adversarias en 2014, el desarrollo de modelos de texto a imagen ha visto varios hitos clave En 2017, investigadores de Google introdujeron modelos de transformadores que revolucionaron el campo del aprendizaje automático Particularmente en tareas relacionadas con el procesamiento del lenguaje natural. Con el tiempo, los investigadores descubrieron que los modelos de transformadores también podrían aplicarse a los datos visuales. Una de las características clave de los modelos de transformadores es la capacidad de procesar toda la secuencia de datos simultáneamente, a diferencia de los modelos tradicionales que procesan datos punto por punto. Esta característica permite a los transformadores comprender el contexto y las relaciones dentro de los datos de manera más efectiva, haciéndolos particularmente poderosos para tareas lenguaje natural y procesamiento de imágenes. Esto se hizo posible gracias al mecanismo de atención, que es una piedra angular de los modelos de transformadores Este mecanismo permite que el modelo se centre en diferentes partes del prompt de datos de entrada y entienda cómo cada parte se relaciona con las demás. Puedes visualizar el modelo de transformador como un robot súper inteligente que puede mirar todas las piezas de un enorme Dixopuzzle a vez y descubrir cómo encajan muy rápido Es especialmente bueno para resolver acertijos con palabras o imágenes. Comprender qué piezas son importantes y cómo se conectan todas para componer todo el cuadro. Entonces, si cuentas una historia o le muestras un montón de dibujos, rápidamente puede componer una nueva historia o imagen que encaja todo a la perfección. Desde su introducción, el uso de modelos de transformadores y generación de imágenes fue en gran parte experimental. Los investigadores estaban explorando cómo adaptar estos modelos, originalmente diseñados para texto. Para manejar datos visuales. Todo ha cambiado en 2021, cuando una importante compañía de actores tecnológicos llamada Open AI ha presentado Dali, un sistema de IA que puede crear imágenes y arte realistas a partir de una descripción en lenguaje natural Dali representó un salto significativo en las capacidades de las tareas creativas de IA Demostré un nivel de competencia sin precedentes en la generación de imágenes diversas, complejas y contextualmente precisas imágenes Esto mostró el potencial de la IA en dominios creativos, mucho más allá de lo que antes se creía Al ver que las capacidades de los desarrolladores y las empresas tecnológicas de Dalí se inspiraron para explorar tecnologías similares Esto llevó a una ola de innovación y desarrollo en software generador. A medida que más entidades pensaron para aprovechar la tecnología subyacente para diversas aplicaciones. Las herramientas generadoras de arte más destacadas que han surgido desde la introducción de Dalí incluyen mid journey, stable diffusion, open art, Firefly, Leonard the AI Alrededor de la misma época en que Open AI anunció a Dali, otro gran avance en el campo de la generación de imágenes ocurrió con la introducción de modelos de difusión Estos modelos mostraron resultados impresionantes en la generación de imágenes de alta calidad, detalladas y coherentes, a menudo rivalizando o superando la calidad de las imágenes generadas por Modelos de difusión proceso único implica comenzar con una imagen que es totalmente ruido. Piensa en una pantalla estática de TV. A lo largo de múltiples iteraciones, este ruido se reduce lentamente con cada paso acercando la imagen a una imagen final realista y coherente Hablaremos más sobre cómo funciona el modelo de difusión en la próxima conferencia. Después de ver la conferencia, sabrás exactamente cómo funciona el software generador y cómo traduce un mensaje de texto en las impresionantes imágenes. Pero antes de ir ahí, vamos a resumir lo que hemos aprendido en esta lección. La historia de la IA generativa se remonta a la década de 1960, evolucionando significativamente con el artículo de 2006 de Jeffrey Hinton La introducción de Gans en 2014 marcó un gran avance, cambiando el enfoque del reconocimiento de imágenes a la generación Los Gans utilizan una red generadora y discriminadora para mejorar la calidad de imagen Similar a un juego entre un artista y un detective, los modelos transformadores introducidos en 2017 revolucionaron el campo del aprendizaje automático y se aplicaron tanto al lenguaje como a los Dali, un sistema de IA que puede crear imágenes realistas a partir de descripciones textuales, muestra el potencial de la IA en dominios creativos, mucho más allá de lo que antes se pensaba posibles modelos de difusión, otro avance en el campo de la generación de imágenes, generan imágenes refinándolas desde el ruido hasta las imágenes detalladas Bien, eso es todo para el video, y te veré en la siguiente. 27. Cómo la IA genera arte: Todos, bienvenidos de nuevo. En esta conferencia, exploremos cómo funciona realmente la generación AIR. ¿Qué sucede después de ingresar un mensaje de texto y presionar generar, y si y cómo puede influir en el proceso de generación R? Empecemos. El proceso de generación de RA consta de los siguientes cuatro pasos. Hablemos de cada paso con más detalle. Paso uno, recolección de datos y preprocesamiento. El proceso comienza con recopilación de un gran conjunto de datos de imágenes. Aquí estamos hablando conjuntos de datos realmente grandes que comprenden cientos de millones de imágenes, así como las descripciones textuales Cuanto mayor sea el conjunto de datos y más diversidades, como tener imágenes con una amplia gama de temas, diversos estilos artísticos, condiciones de iluminación y composiciones Cuanto más variado y matizado pueda ser el aprendizaje y así como las imágenes finales generadas, es como darle a un artista una gama más amplia de experiencias para inspirarse Una vez que se recopilan los datos, las imágenes se procesan previamente para garantizar la consistencia en la grasa de datos en el modelo para que pueda aprender de manera más rápida y eficiente Imagínese si algunas imágenes fueran borrosas o de colores extraños. Sin preprocesamiento para normalizar esto, el modelo podría aprender patrones visuales incorrectos o inconsistentes como confundir una imagen borrosa Una vez recopilados y preprocesados los datos, estamos listos para seguir adelante con el paso dos del entrenamiento del modelo de proceso y la formación del espacio latente Si bien es técnicamente factible un generador AIR utilice múltiples tipos de modelos como Gans, transformadores o modelos de difusión, ya hemos cubierto anteriormente Dicho sistema sería complejo de implementar. La mayoría de las herramientas actuales tienden a enfocarse en un solo tipo de modelo. Por ejemplo, Dali utiliza principalmente un modelo de transformador, y Firefly es un modelo de difusión Cualquiera que sea el modelo que se elija, se somete a un proceso de capacitación donde aprende a interpretar las indicaciones de texto y generar Durante el entrenamiento, a medida que el modelo aprende de los datos, crea un espacio latente multidimensional Este espacio representa abstractamente las diversas características de las imágenes como el estilo, color o el contenido en un formato de menor dimensión Se está poniendo técnico. Entonces tomemos un ejemplo. Imagina que estamos entrenando un modelo en un conjunto de datos de diferentes imágenes de animales. Durante el entrenamiento, el modelo desarrolla un espacio multidimensional de diez. Simplifiquemos este concepto imaginándolo como un gran mapa invisible Cada dimensión en este espacio representa diferentes características de los animales. Piense en una dimensión para color como marrón, blanco, negro, otra para el tamaño, pequeña, mediana, grande, una para el tipo, mamífero, pájaro, reptil, y así sucesivamente Cada punto en este espacio es una combinación de estas características. Un punto podría representar a un pequeño mamífero marrón como una ardilla mientras que otro punto podría ser un pájaro grande y blanco, como un cisne Es difícil visualizar muchas dimensiones. Entonces vamos a simplificarlo aún más. Imagínese una cuadrícula bidimensional. El eje horizontal representa el tamaño. La izquierda es pequeña, la derecha es grande y el eje vertical representa el color. La parte inferior es oscura y la parte superior es clara. Un punto en esta cuadrícula muestra el tamaño y el color de un animal. Cuando la IA quiere crear una imagen de un animal grande, de color oscuro, se mueve a un punto en la cuadrícula que está hacia la esquina superior derecha, grande y oscura. Este punto en el espacio diez corresponde a las características del animal que va a generar. El espacio real de diez es mucho más complejo con muchas más dimensiones que solo dos o tres, a menudo en el rango de cientos o miles. No es algo que puedas ver con tus ojos. Es más como un concepto matemático almacenado dentro de la máquina en la que se está ejecutando la IA. No obstante, pedí visualizar el espacio latente multidimensional para mí, y ese es el cuadro que obtuve. No está mal. La IA aprende a navegar por este complejo espacio durante el entrenamiento. Al moverse en este espacio, puede generar una gran variedad de imágenes. En nuestro ejemplo, imágenes de animales, cada una con diferentes combinaciones de características. Todo bien. Una vez hecho el segundo paso, estamos listos para seguir adelante con la parte divertida. Paso tres, generar arte a partir de un prompt de texto. El modelo de IA utiliza su mensaje de texto para navegar por el espacio latente, encontrando puntos que corresponden a las entidades o estilos deseados Cada modelo tiene su propio mecanismo único para navegar por el espacio latente y generar imágenes Veamos cómo funciona el modelo de difusión hora de generar imágenes a partir de mensajes de texto El modelo comienza con un lienzo de ruido puro, una disposición aleatoria de píxeles. Cuando se le da un mensaje como un gato en un sofá, el modelo utiliza esta entrada como guía establecer la dirección para el proceso de transformación. Luego, el modelo refina iterativamente el lienzo navegando por diferentes regiones o cardenatos dentro del espacio latente e introduciendo y afilando entidades relevantes Esto es lo que se llama difusión inversa o eliminar el ruido del lienzo inicial. A medida que el ruido disminuye, las características comienzan a emerger partir de la pronta y sus conocimientos aprendidos, el modelo comienza a introducir elementos como la forma de un gato, la textura de un sofá, así sucesivamente y así sucesivamente. Stage representa ida y vuelta entre los estados ruidosos y menos ruidosos donde el modelo decide qué características se alinean con el prompt dado. La imagen final es una representación coherente y realista de un gato en un sofá Esta imagen representa una combinación específica de características codificadas en el espacio cargado, el tamaño, el color y la pose del gato, el estilo y el color del sofá, todos influenciados por el prompt inicial y el esfuerzo de los modelos Ahora puede que tengas una pregunta muy razonable. Pero, ¿cómo es que el modelo decide cuál es el tamaño del gato, su color o pose? Estos detalles provienen de la solicitud de entrada. En caso de que tengas un simple prompt como un gato en un sofá, el modelo podría por defecto la imagen final a representaciones más comúnmente vistas o promedio de gatos en función de su entrenamiento. Entonces, al agregar más detalles al prompt, por ejemplo, incluyendo descriptores como Cute for a cat y antique for a sofa, estás empujando el modelo para navegar por regiones más específicas del espacio latente que corresponden a estos atributos específicos Lindo podría relacionarse con ciertas características estéticas del gato, mientras que lo antiguo podría involucrar estilos o patrones particulares asociados con los sofás. En consecuencia, el modelo genera una imagen que no sólo incluye un gato y un sofá, sino que también refleja las características especificadas de ser lindo y antiguo. Esto lleva a una imagen más matizada y contextualmente rica. Por supuesto, también hay un elemento de aleatoriedad en la forma en que el modelo navega por el espacio latente, dando lugar a salidas creativas y variadas Entonces, usar el mismo prompt podría darte diferentes imágenes cada vez debido a la forma aleatoria el modelo navega por su espacio latente Estamos casi al final del proceso de generación de imágenes a partir de los bailes de texto El paso final incluye procesamiento posterior cuando podemos mejorar la imagen, por ejemplo, agregando texto, ajustando el contraste o incluso ajustando partes de la composición. El número de pasos de cómo puedes alterar la imagen depende de tu creatividad y del resultado final que quieras obtener. No hace falta decir que el paso de postprocesamiento es opcional. Se puede utilizar la imagen generada a partir del software generador de IA sin ninguna modificación. Si te gusta como es. Fresco. Eso es todo para la conferencia, y como siempre, recapitulemos lo que acabamos de aprender El proceso de generación AI R consta de cuatro pasos. El proceso comienza con la recopilación y preprocesamiento un vasto conjunto de datos de imágenes y sus descripciones para enseñar la IA El siguiente paso incluye el entrenamiento del modelo y la formación del espacio latente donde este espacio representa abstractamente diversas características de la imagen, como el estilo, el color paso tres implica generar arte a partir de un mensaje de texto con el EI usando indicaciones para navegar por el espacio latente y generar imágenes. Agregar descriptores específicos a las indicaciones guía la IE para producir imágenes más detalladas y contextualmente El paso final y opcional implica actividades de posprocesamiento, lo que permite una mayor personalización de las imágenes generadas por IA. Muy bien, llama a ACA en el siguiente video. 28. Primeros pasos con Motion: Todo el mundo. Bienvenidos a la nueva sección del curso. Aquí vamos a dar el siguiente paso en el trabajo con imágenes generadas y darles vida utilizando el módulo Leonardo As motion. Con la interfaz fácil de usar de las plataformas, creación de videoclips de formato corto es un proceso sencillo e intuitivo. Todo lo que tienes que hacer es elegir una imagen, ya sea una generada con Leonardo o una desde tu dispositivo. Esta última opción está disponible si trabajas en uno de los planes premium. Para generar el video, no es necesario que se te ocurra la descripción del baile de graduación. Simplemente establezca una fuerza de movimiento para definir cuánto movimiento se agregará al video y presione el botón generar. Pero ya basta de la intro. Vamos a sumergirnos en la demo para ver todo en acción. 29. ¡Creemos tu primer video con Leonardo.Ai!: Página principal, haga clic en Movimiento debajo de traer sus ideas a vivir. Alternativamente, seleccione movimiento en la barra de herramientas del lado izquierdo. En la siguiente pantalla emergente, haga clic en seleccionar una Imagen. A continuación, elige subir una imagen para comenzar en caso de que quieras elegir una imagen de tu unidad local. Como se discutió, esta opción está disponible solo para suscriptores pagos. También puede elegir una imagen de sus propias generaciones o aquellas que guardó en sus colecciones, imágenes de feed de la comunidad o las imágenes de su feed de seguidores. Empecemos por seleccionar una imagen que hemos generado antes. Seleccionemos esta imagen ya que contiene varios elementos en movimiento como estos autos en el fondo, así como una mujer en primer plano Espero ver a la mujer moviéndose mientras cruza la carretera. Los autos por otro lado deberían quedarse quietos. Será muy interesante ver cómo funciona la animación. Haré clic en Confirmar. También podemos modificar las fuerzas de movimiento para definir cuánto movimiento se agregará . Dejémoslo así. La moción será privada, no disponible para otros usuarios de Leonardo. Esta opción está disponible si usas los planes pagados de Leonardo. Todo bien. Déjame hacer clic en Generar. Leonardo tardará algún tiempo en generar el movimiento para revisar tu video, ve a tu biblioteca. Y si aún no está aquí, significa que el Leonardo lo sigue generando mientras hablamos. Puedes ir a la sección de creación de imágenes y verás que la generación de imágenes está en progreso aquí. Esperemos un poco. Cómo está listo el clip. Vamos a darle click para agrandarlo. Vemos que está lejos de ser perfecto, muy probablemente porque seleccionamos a una persona que queríamos mover. Por otro lado, fíjese cómo Leonardo identificó qué partes de la imagen debían animarse. Déjame mostrarte otro ejemplo que obtuve de esta imagen. Es menos complicado que el anterior ya que no hay personas ni personajes involucrados. Sin embargo, por favor note lo bien Leonardo captó el movimiento de los copos de nieve, creando este ambiente acogedor de invierno También me gusta el movimiento del camino como si estuviéramos caminando por este bosque invernal y explorando los alrededores. Ahora es tu turno de probar esta función en acción y animar tus creaciones y te veré en el siguiente video 30. Introducción de técnicas avanzadas: entrena tu propio modelo de IA: Hola, y bienvenidos a la nueva sección del curso. Si seguiste junto con las conferencias anteriores, ya deberías estar familiarizado con cómo trabajar con los modelos Leonardo AI. qué se diferencia cada modelo de los demás, y lo más probable es que tengas algunos modelos preferidos que elijas para tus proyectos la mayor parte del tiempo. Sin embargo, puede haber casos en los modelos predefinidos ya no puedan satisfacer sus necesidades. Por ejemplo, cuando quieres seguir creando imágenes de cierto estilo o tema o crear imágenes con diseños de personajes consistentes de tu elección, los modelos existentes no funcionarán aquí ya que no fueron entrenados en imágenes de ese estilo específico o con ese diseño de personaje específico que quieras crear. Lo que puedes hacer aquí es entrenar tu propio modelo y luego usarlo en lugar de los modelos predefinidos disponibles en la plataforma. Déjame advertirte desde el principio que entrenar a un modelo es una característica premium. Entonces, si estás en un plan gratuito en este momento, considera actualizar tu plan para seguir junto con los tutoriales. En las próximas conferencias, pasaremos por cada paso del diseño de un modelo. Primero crearemos un conjunto de datos de imágenes necesarias para entrenar el modelo y aprender qué imágenes serán y qué no serán adecuadas para el entrenamiento del modelo. A continuación, entrenaremos al modelo y lo probaremos en acción. Finalmente, refinaremos el modelo en caso de que veamos alguna imperfección con las imágenes generadas y quisiéramos mejorar el conjunto de datos original Para los tutoriales de esta sección, voy a fingir que estoy trabajando en una forma de diseño de interiores, y me gustaría crear una serie de posts para la cuenta de Instagram de la compañía. Con diseño de interiores estilo Memphis. El estilo Memphis, un movimiento de diseño que surgió en la década de 1980, es conocido por su mezcla ecléctica de formas geométricas, colores llamativos y patrones poco convencionales No hay ningún modelo disponible en la colección de Leonardo AI de los modelos afinados que puedan generar imágenes con precisión en este estilo. Entonces decidí entrenar mi propio modelo de IA. Entonces, si estás listo para seguirme , comencemos. 31. Creación de un conjunto de datos: Uno, bienvenido al primer tutorial de esta sección. Comencemos por crear un conjunto de datos de imágenes que usaremos para entrenar el modelo. Aquí están las imágenes que he seleccionado que representan el diseño de interiores estilo Memphis. Me gustaría crear diseños para una sala de estar con un sofá en el centro. Una mesa de café frente al sofá y sillones en el costado del sofá Por eso creé imágenes que representan tanto el estilo como el tipo de diseño Me gustaría que se replicara el nuevo modelo. Tengo que advertirles que crear el conjunto de datos adecuado es la tarea más desafiante. Así que repasemos algunas reglas clave a tener en cuenta a la hora de seleccionar las imágenes. En primer lugar, seleccione imágenes sin marcas de agua de alta calidad, no borrosas Recomiendo usar Adobe Stock para esto. Puedes obtener una prueba gratuita de 30 días que te da acceso a diez imágenes, que serán suficientes para entrenar al modelo. Así es como creé mi conjunto de datos. Esto es lo que podría suceder si seleccionas imágenes de baja calidad. Aquí están las imágenes que descargué de Pinterest. puede ver que a pesar de que representan bastante bien el estilo Memphis, su calidad no es la mejor, y muchos de ellos se ven borrosas en el borde Y esto es lo que obtuve como salida final después de que tendencié el modelo con estas imágenes. Las imágenes resultantes son bastante borrosas, y los detalles de los patrones geométricos en las paredes, las formas de los muebles y las texturas son todos indistintos y Claramente ese no es el efecto que pretendo. Bien, ahora pasemos a la segunda recomendación para seleccionar imágenes para su conjunto de datos, y para la consistencia en términos de estilo, formato y relación de aspecto, sin dejar introducir variaciones dentro de estas restricciones. Encontrar el equilibrio adecuado entre consistencia y variación es algo que generalmente logras a través de múltiples iteraciones Capacitar el modelo, verificar la salida y luego realizar cambios en su conjunto de datos antes de volver a entrenar el modelo. Por ejemplo, esta imagen no va a funcionar porque me gusta crear diseño con el sofá como objeto central de la imagen con la mesa de centro en primer plano y los sillones a los lados Por otro lado, esta imagen tampoco funcionará ya que aquí no hay suficiente espacio frente al sofá y los objetos de los lados derecho e izquierdo del sofá no son los que me gustaría ver en mis imágenes finales. En mi conjunto de datos, he intentado recopilar diversas imágenes de mi diseño elegido. Por ejemplo, verá una gama de colores y variaciones de diseños para los sofás, mesas de centro y sillones Como mencioné anteriormente, es necesario recopilar imágenes con la misma relación de aspecto. Si necesitas cambiar el tamaño de tus imágenes originales, te recomiendo usar Canva El cual está disponible de forma gratuita. Crea un documento de tu tamaño objetivo, sube tus imágenes. Y luego arrástralos y sumétalos en el Lienzo. Me gusta este método porque te permite detectar rápidamente imágenes que no funcionarán bien para el modelo, como en este ejemplo, la tercera recomendación que me gustaría cubrir aquí respecto a la selección de imágenes es que tu conjunto de datos incluya hasta 40 imágenes de alta calidad. Si incluyes más que eso, tu modelo entrenado podría terminar recreando el conjunto de datos de entrenamiento en lugar de poder generar nuevas variaciones Para esta demostración, estoy usando un pequeño conjunto de datos de hasta seis imágenes, y como pueden ver en los próximos tutoriales, pude lograr resultados decentes con este pequeño conjunto de datos. Derecha. Tan pronto como tengas tu primer conjunto de imágenes listo, ve al módulo Leonardo Training and dataset. Aquí, haga clic en Nuevo conjunto de datos. Escriba el nombre y la descripción. Haga clic en Crear conjunto de datos. Aquí, haz clic en Subir imágenes y selecciona las imágenes que preparaste para tu entrenamiento de modelo. Y todos estamos listos para comenzar a entrenar a nuestro primer modelo para esto, saltemos al siguiente tutorial. Te veré ahí. 32. Entrenamiento del modelo y pruebas en acción: Uno, bienvenido al siguiente tutorial en esta sección. Ahora que su conjunto de datos está listo, entrenemos nuestro modelo a partir capacitación y el módulo de conjuntos de datos, pase el cursor sobre su conjunto de datos y haga clic en Iniciar capacitación Rellene los metadatos para su modelo para ayudar con la categorización y recuperación Estos incluyen elementos como la descripción del modelo, la categoría y la instancia rápida. Puedes elegir una categoría de modelo de la lista. Creo que los entornos funcionan mejor para mi proyecto, y en cuanto a la instancia rápida, piense en ello como una forma sencilla de guiar el modelo para utilizar adecuadamente su marco de datos de capacitación. Por ejemplo, para un modelo estilo acuarela, podría ser algo así como una acuarela de en mi ejemplo, voy a escribir diseño de sala de estar. Dejaré todos los demás ajustes como entrenamiento, resolución, así como modelo base sin ningún cambio. Y creo que estoy listo para golpear empezar a entrenar. El proceso de capacitación suele tardar entre 30 y 2 horas dependiendo de su conjunto Para conjuntos de datos pequeños como el mío, es aún más rápido. Vamos a esperar. Tardó unos 2 minutos en entrenar a la modelo. Ahora, probemos el modelo en acción. Para ello, vaya al módulo de creación de imágenes. Aquí hay algo que hay que tener en cuenta. Sus modelos entrenados solo están disponibles en el modo heredado de la herramienta de creación de imágenes. El modo heredado es una interfaz antigua que existía antes de que el equipo de Leonardo introdujera la versión actualizada, que se ve en la pantalla ahora mismo. Activemos el modo heredado y esperemos unos segundos. Y aquí estamos. Esta interfaz puede ser un poco intimidante para ti ya que no la cubrimos en los tutoriales anteriores, pero no te preocupes Te explicaré todo lo que necesitas saber para poder probar tu propio modelo. Lo primero que debes hacer es escribir un prompt que te gustaría probar. Este es el prompt que estaré usando para la primera generación. A continuación, seleccionemos el modelo que acabamos de entrenar. Abra la lista de modelos, vaya a seleccionar otros modelos. Y a partir de aquí, abre la pestaña tus modelos. Haga clic en la vista y luego seleccione generar con este modelo. Nuestro nuevo modelo ha sido seleccionado, y ahora veamos si queremos cambiar alguna otra configuración aquí. Puedes elegir preset en caso de que si quieres hacer alguna alteración a tu imagen original, puedes elegir elementos. Te recomiendo dejar ambas configuraciones sin cambios, al menos para la primera iteración, que puedas ver cómo funciona tu nuevo modelo sin ningún elemento adicional y personalización Como siempre, puedes elegir una serie de imágenes que Leonardo AI generará. Aquí está la función fotorreal que puedes activar en caso de que estés generando imágenes fotorrealistas Nuevamente, para la primera iteración, simplemente apáguela. El modo Alquimia es una versión antigua del modo de generación de calidad que ya cubrimos en la nueva interfaz Se seleccionó por defecto, y para esta demo, dejaré sin ningún cambio. Aquí hay algunos otros ajustes que también puedes modificar. Aquí tenemos transparencia Togle que no voy a estar activando para mi proyecto Si queremos que nuestras imágenes estén disponibles públicamente para todos los demás usuarios, encienda este indicador y verifiquemos otras configuraciones aquí. Puede elegir entre una variedad de dimensiones de entrada, o puede seleccionar la relación de aspecto para sus imágenes recién generadas de esta lista. Dejo estos ajustes sin ningún cambio, y creo que estoy listo para golpear generar. Nuestras imágenes resultaron ser muy agradables, sobre todo considerando que utilicé un conjunto de datos muy pequeño de imágenes y que esta es nuestra primera iteración Personalmente, siento que introduciría más variabilidad en términos de colores a este conjunto de datos, y puedes hacerlo con bastante facilidad refinando tu conjunto de datos actual y volviendo a entrenar tu modelo Esto es lo que vamos a cubrir en el siguiente tutorial. Ya lo veré ahí. 33. Perfeccionar tu modelo: Todos, bienvenidos de nuevo. Si los resultados que ves al probar tu modelo no son satisfactorios o quieres hacer algunas mejoras, puedes volver a entrenar un nuevo modelo yendo a entrenamiento y conjuntos Elegir su conjunto de datos y seleccionar el conjunto de datos muertos. Podrá eliminar y reemplazar imágenes, o puede agregar imágenes o puede agregar adicionales a su conjunto de datos existente. Eso es lo que voy a hacer. Aquí hay una imagen que me gustaría agregar a mi conjunto de datos existente para agregar más variabilidad de color en él. Desafortunadamente, no es posible actualizar un modelo existente que ya ha sido entrenado debido a limitaciones técnicas. Esto significa que cada vez que se modifica un conjunto de datos, se debe entrenar un nuevo modelo para reflejar los cambios realizados. Vamos a entrenar un nuevo modelo. Para ello, voy a dar clic en Iniciar entrenamiento. Y aquí, necesito seleccionar la categoría de descripción del modelo y la instancia rápida. Hagamos esto. Para que puedas verificar el estado del trabajo yendo al estado del trabajo tamp y haciendo clic en actualizar Aquí vemos el segundo empleo, y actualmente se encuentra en progreso. Entonces esperemos unos minutos. Se ha concluido el proceso de capacitación. Esta vez, me tomó un poco más de tiempo hacer esto. Por lo que el tiempo requerido para entrenar al modelo puede variar. Pero eso está bien. Ahora estamos completamente listos para probar nuestro segundo modelo. Hagamos esto yendo a la función de creación de imágenes. Todavía estamos en la interfaz de modo heredado, lo cual está perfectamente bien para nuestro proyecto. Vamos a elegir el nuevo modelo yendo a seleccionar otro modelo, sus modelos, y aquí tenemos el modelo recién generado. Haré clic en ver y luego seleccionaré Generar con este modelo. Para el propósito de nuestro experimento, no voy a cambiar ninguna otra configuración que tuvimos para nuestra primera iteración aquí y simplemente hagamos clic en Generar. Y aquí están nuestros resultados. Vemos que el esquema de color en estas nuevas imágenes es definitivamente diferente al que obtuvimos de la primera generación Me gustan mucho estos colores pastel, y creo que funcionan perfectos para el proyecto que imagino Sin embargo, puede continuar experimentando con la modificación su conjunto de datos eliminando algunas imágenes y agregando una nueva y luego entrenando un nuevo modelo Bien, eso es todo para este tutorial. Por supuesto, ahora te animo a que pruebes tú mismo entrenar tu propio modelo y por favor avíseme en la sección de preguntas y respuestas para este video ¿Qué opinas de esta funcionalidad y si la encuentras útil? Te veré en los próximos videos. 34. Introducción de técnicas avanzadas: generación de imágenes a partir de dibujos: Todo el mundo. Bienvenidos de nuevo a la nueva sección del curso. Si ha experimentado con generación de imágenes a partir de instrucciones de texto o indicaciones y tiene ganas de instruir IA con solo descripciones de texto no es suficiente para transmitir sus ideas o visión para la Tengo una gran noticia para ti. Con Leonardo, ahora puedes crear dibujos que se convertirán en obras de arte casi instantáneamente proporcionándote una forma completamente nueva de interactuar con En esta sección del curso, cubriremos el módulo Canvas en tiempo real de Leonardo AI, que te permite hacer precisamente eso. Con el lienzo en tiempo real, puedes idear fácilmente imágenes mediante simples bocetos, incluso si no te consideras un diseñador o artista profesional Te sorprenderá lo simples que Leonardo convierte los bocetos en imágenes detalladas, y cuando se combinan con la descripción de tu baile de graduación, se acercarán lo más posible a tus ideas originales Estoy muy emocionada de presentarles este módulo, y comencemos. 35. Primeros pasos con Realtime Canvas: Uno, bienvenido de nuevo a nuestro tercer tutorial, donde vamos a hablar sobre el Canvas en tiempo real. Empecemos por abrir el lienzo. Está disponible en las herramientas de IA en la barra de herramientas del lado izquierdo. Comencemos con la pronta cabina de madera. Y ya vemos que nuestra primera imagen se ha generado instantáneamente. Pero veamos hasta dónde podemos mejorarlo con las herramientas de dibujo disponibles aquí en la barra lateral izquierda. La primera herramienta con la que vas a trabajar muy a menudo es un pincel. Comencemos ajustando el tamaño del pincel así como el color. Para mi trabajo, elegiré la marrón, después empezaré a dibujar la cabaña de madera. En realidad, permítanme reducir primero el tamaño del pincel. Puede ser bastante difícil dibujar una línea recta, para que pueda presionar, desplazar y continuar dibujando. Ahora tenemos la línea recta perfecta. Ves que Leonardo ajusta la imagen de salida cada vez que agrego una nueva línea al lienzo. Si solo te gusta la posición de una línea, haz clic en este icono. Selecciona una línea que te gustaría mover y luego moverla o bien reducirla o agrandarla. Tenemos algo interesante en el lado derecho de nuestro lienzo, pero creo que nuestro cuadro es muy oscuro. Cambiemos eso. Voy a ir a color. Aquí seleccionaré fondo. Escojamos algo del esquema de color azul, algo así. Guau, la diferencia es increíble. Apenas puedo imaginar que este boceto súper simple pueda transformarse en esta impresionante imagen de fantasía. Aquí está el escenario que ayuda con la transformación creativa. Fuerza de creatividad. Si la bajamos a un mínimo, prácticamente obtenemos la misma imagen que vemos en la lona. Por otro lado, si lo aumentamos a su máximo, obtendremos una interpretación más creativa de EI de nuestro dibujo y el prompt. Déjame bajar un poco la fuerza de la creatividad. Intenta jugar con el escenario para encontrar el mejor equilibrio para ti. Bien, otra característica que afecta a la salida final son los presets de estilo Puede aplicar rápidamente un estilo específico a su proyecto sin la necesidad de agregar indicaciones complejas Vamos a probar varios presets. Me gustan los entornos preestablecidos mejor para mi proyecto, así que lo voy a mantener. Bien, terminemos con los ajustes en el lado derecho de la barra de herramientas inferior. Aquí, puedes elegir entre el modo en tiempo real, que es una función premium y el modo interactivo. Cuando se selecciona en tiempo real, el lienzo en tiempo real convierte cada trazo de pincel en detalle casi en tiempo real. Con el modo interactivo en el lienzo en tiempo real espera a que se completen tus acciones de dibujo antes transformar tus bocetos en ilustraciones detalladas Cambiemos al modo interactivo para ver cómo funciona. Bien, déjame volver a tiempo real y continuar editando el boceto. Si quieres subir la línea, haz clic en el borrador y realiza los cambios A Tenga en cuenta que puede cambiar la transparencia de cada línea que dibuje. Por ejemplo, en caso de que desee agregar un poco de luz en este lado del techo, simplemente mueva el control deslizante hacia la izquierda, cambie de color a blanquecino y luego dibuje una línea aquí Ves que la línea es transparente. Esta imagen me parece una nieve, así que probablemente aumentaría aún más la transparencia. O tal vez cambiemos el color de estas líneas al espectro amarillo. Ahora tenemos un poco de iluminación en el lado derecho del techo. Sin embargo, no puede ser demasiado brillante ya que los alrededores aquí son bastante oscuros y vemos que las luces aquí son tapadas por lo que la luz brillante de aquí crearía una atmósfera artificial. Déjame quitar esas líneas. Devolver el deslizador a su máximo y dibujar una línea continua blanca perfecta ya me gustaría tener algo de nieve en el lado derecho del techo. Sí, algo así se ve genial. Y agreguemos también algunos cambios más. Bien, tenemos un resultado bastante interesante en el lado de la imagen de salida. Podemos seguir planificando con la fuerza de la creatividad para ver si podemos mejorar los resultados. Bien, dejémoslo así. Si desea agregar más variaciones para la salida, vaya a la configuración avanzada haciendo clic en este icono aquí, desactive la opción de SID fijo y luego haga clic en SED aleatorio para generar una nueva imagen con su prompt y configuración actuales. Ajustar también la guía. Esto controla qué tan cerca se alinea su ilustración con el mensaje de texto, establece valores más altos para una mayor adherencia Por supuesto, puedes seguir incluyendo más detalles en tu prompt para mejorar el resultado final. Y una vez que estés satisfecho con tu imagen, puedes descargarla a tu unidad local para usarla o continuar editándola más adelante. Antes de descargar, considera refinar la imagen haciendo clic en Refinar instantánea. Esta característica refina la salida dentro del lienzo y aumenta su resolución a 1024 por 1024 píxeles Este proceso no tiene costos de token. Una vez que se complete el proceso de refinación, haga clic en Descargar para guardar la imagen refinada en su unidad local. Otra cosa que puedes hacer es mejorar tu imagen. Haga clic en la configuración en el lado derecho del botón de imagen de lujo Y aquí, elija una fuerza de refinadores así como un modo suave para mejorar la coherencia de la imagen Luego haz clic en Upscale como recuerdas, hablamos sobre el refinamiento y el escalado de la imagen, así como estos ajustes en la conferencia sobre cómo mejorar Por favor, vuelva a verlo una vez más si necesita un repaso. Una vez que se complete el proceso de ampliación, haga clic en Descargar para guardar la imagen ajustada en su unidad local Bien, eso es todo para este tutorial. En el siguiente video, vamos a hablar más oportunidades para mejorar tu imagen de salida. Cubriremos algunas características bastante geniales, así que por favor no te pierdas esta conferencia y te veré ahí. 36. Mejora de tus dibujos con la función de salida a entrada: Uno, bienvenido de nuevo al tutorial sobre Canvas en tiempo real. Como se prometió en el tutorial anterior, veamos qué más se puede hacer para mejorar esta imagen. Con Canvas en tiempo real, puede definir las salidas aún más utilizando la función de entrada de salida. Ves que cuando hago clic en este botón, nuestra imagen de salida ha sido copiada al lienzo y ahora puedes hacer cambios en ella dibujando encima de él Creo que esta es una característica muy genial ya que te da prácticamente un sinfín de posibilidades para mejorar la salida. Déjame dibujar algo aquí. Leonardo no entiende muy bien lo que me gusta ver en la imagen de salida. Vamos a ayudarle un poco con el ajuste de mi prompt. Bien, perfecto. Eso es exactamente lo que buscaba lograr. Permítanme también volver a usar un asiento fijo para reducir la variación de mi salida. Bien, permítanme también reducir un poco las fortalezas de creatividad. Esta imagen se ve bien. A ver si podemos conseguir algo mejor que esto. No, eso es demasiado brillante. Sabes, creo que definitivamente voy a aumentar la fuerza de la creatividad. Oh, este es lindo. Es un proceso que consume bastante tiempo encontrar el equilibrio adecuado entre el parámetro de fuerza de creatividad, así como su salida final. Creo que estoy bien con esta foto. Nuevamente, recuerda que también puedes seguir jugando con estos presets Vamos a probar el arte de fantasía una vez más. De hecho me gusta la fotografía, así que vamos a quedarla por ahora, hagamos output to input varias veces más para seguir experimentando con la imagen Puedes hacer este ejercicio de copiar la imagen de salida al lienzo tantas veces como quieras hasta obtener el resultado que realmente te guste y quieras conservar para su posterior edición. Ahora, otra característica interesante que puedes explorar para mejorar tu salida es generar una imagen adicional con el prompt y agregarla a tu imagen actual como una segunda capa. Haga clic en el icono Generar. A continuación, escriba su mensaje aquí. Si no te gusta la primera imagen, puedes hacer clic en Regenerar tantas veces como necesites para obtener tu imagen perfecta Creo que este me gusta. Vamos a hacer clic en Listo. Lo siguiente que debes hacer es eliminar un fondo de esta imagen. Haga clic en eliminar fondo. Icono. Y aquí vamos. Ahora necesitamos encontrar el lugar adecuado para el muñeco de nieve frente a esta mágica cabaña de madera Creo que voy a ajustar el prompt también. Hemos empezado a obtener algunos resultados interesantes aquí a la derecha. Bastante juegas con la posición de tu nueva imagen hasta que encuentras el lugar adecuado para ella y satisfaces con la salida en el lado derecho del lienzo. A cuando estés satisfecho con la imagen, como siempre ya sea descárgala como esta o primero haz una refinación instantánea para la imagen o la de lujo, y luego guárdala en tu unidad local Lo tercero que puedes hacer para mejorar tu imagen generada es en lugar de generar una nueva capa de imagen desde cero, puedes agregar una desde tu unidad local. Esta puede ser una imagen externa que te gustaría agregar a tu proyecto. Por ejemplo, permítanme elegir este de mi unidad local. Quitemos también el fondo. Nuevamente, deberías jugar con la posición de la luna y te pidan para obtener el mejor resultado final. Estos resultados se ven bastante interesantes. Creo que me lo voy a quedar. Entonces déjame guardar esta imagen. Pero antes de hacer esto, haré refinación instantánea. Puedo seguir jugando con la posición de la luna aquí, así como con otros escenarios que tenemos en el lienzo. Bien, genial. Eso es todo para este tutorial y Alca en el siguiente, donde seguimos explorando el lienzo en tiempo real 37. Combina varias de tus imágenes existentes y nuevas en Realtime Canvas: Uno. Bienvenido de nuevo. En este tutorial rápido, me gustaría mostrarte cómo puedes combinar varias de tus imágenes existentes en el lienzo para crear una imagen final creativa y única. Empecemos quitando todo de este lienzo. Asegúrese de guardar las imágenes de salida en su unidad local antes de hacer esto. También eliminaré el prompt. Y déjame agregar imagen de mi unidad local. Entonces aquí hay una imagen que tomé del feed de Community y me gustaría usarla como fondo para mi nueva imagen. Cambiemos el color de fondo a negro, me gustaría usar estos rascacielos como fondo para mi nueva imagen, y vamos a como fondo para mi nueva imagen, generar una imagen que estará en primer plano para esto, voy a hacer clic en Generar Bien, voy a hacer clic en Generar Bien, vamos Bien, se veía bastante bien. Y copiemos esta imagen. Quiero duplicarlo. Vemos que algo está pasando en el lado derecho de la lona, pero ni siquiera está cerca de lo que me gustaría crear. Ahora agreguemos un prompt. Bien, la primera generación se ve bien, pero no quiero que nadie esté aquí. Así que permítanme elegir un ajuste preestablecido diferente. Vamos a probar el ambiente. Sí, esta es mucho mejor. También podemos probar el arte de fantasía. Quizás tengas tu preset favorito, así puedes comenzar con ese. También probemos la fotografía. Bien, creo que el ambiente es mi favorito hasta ahora, así que volveré a él. Como siempre, potenciemos las fortalezas de la creatividad. Normalmente trato de aumentarlo hasta su máximo para ver qué obtenemos. Sí, creo que esto es demasiado, así que empezaré a bajar la fuerza de la creatividad hasta el momento en que encuentre el equilibrio adecuado. Bien, este resultado me queda mejor , pero eso no es todo. También agreguemos mi segunda imagen que guardé a mi disco local. En realidad, ya lo subí aquí para nuestra demo anterior. Entonces usemos esta luna para este proyecto también. Haré clic en Confirmar. Como siempre, vamos a quitar el fondo. Bien, yo solo del tamaño de la luna y la colocaré aquí. Ya es una imagen bastante bonita en el lado derecho, pero también agreguemos un prompt. Se ve muy bonito y bastante surrealista. Bien, paremos aquí para el propósito de nuestra demo. Francamente, puedo pasar un tiempo interminable jugando con la posición de mis imágenes así como con los ajustes que tenemos aquí en el Canvas en tiempo real Pero creo que a estas alturas, ya tienes una idea bastante buena de lo mucho que puedes hacer con el módulo Canvas en tiempo real. Al combinar tus fotos existentes, las fotos que generaste con Leonard Dui en una nueva obra de arte creativa y única Ahora, como siempre, te animo a que inicies tus propios experimentos y no dudes en compartir tu trabajo en la sección de preguntas y respuestas para este video Y eso es todo para este video. Adiós.