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Adobe Firefly lleva con ética de autor, la IA de texto a imagen

Adobe Firefly fue anunciado hoy por Adobe, ya que la compañía intenta capitalizar el aumento del interés en la IA generativa. El modelo de texto a imagen solo está en versión beta, pero llegará primero a Adobe Express, la aplicación más simple y fácil de usar de la compañía.

El conjunto de herramientas funcionará de manera muy similar a muchos de los otros modelos populares de texto a imagen, como Stable Diffusion o Midjourney. La diferencia aquí, sin embargo, es que Firefly está construido desde cero por Adobe para ser utilizado dentro de sus aplicaciones creativas. Eso significa que Firefly será altamente accesible para principiantes e incluirá importantes consideraciones éticas para los artistas.

Imágenes generadas por IA en la foto de prensa de Nvidia para AI Foundations.

La cuestión de la ética ha estado asomando en el fondo a medida que los generadores de texto a imagen se han disparado en popularidad, especialmente en lo que respecta a replicar ciertos estilos de artistas o personajes de marcas registradas y figuras públicas. El modelo Firefly en sí se alojará en Nvidia Picasso y se entrenará completamente en Adobe Stock, que ya tiene un marco legal para dar crédito a artistas y fotógrafos. Eso significa que las imágenes creadas con Firefly ya están diseñadas para uso comercial y seguras de usar.

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Basado en la Content Authenticity Initiative, el estándar abierto que fundó Adobe, las credenciales de contenido mostrarán cuándo se ha «generado o modificado el contenido original utilizando IA generativa. Adobe y Nvidia, junto con otros 900 miembros del CAI, apoyan las credenciales de contenido para que las personas puedan tomar decisiones informadas sobre el contenido que encuentran», según una publicación de blog de Nvidia de su discurso de apertura de GTC, donde se destacó la asociación entre las dos compañías como parte de los servicios en la nube AI Foundations de Nvidia.

Adobe dice que Firefly también será fácil de usar, por lo que no será solo un cuadro de texto vacío. Adobe dice que hay muchas maneras en que Firefly ayuda a guiar a los creadores, con indicaciones sugeridas, menús desplegables y más formas de ayudar, todo impulsado por la gran cantidad de plantillas personalizables de Adobe Express. Es similar a lo que Microsoft está haciendo con AI en Copilot, la herramienta de generación de texto basada en ChatGPT que se está integrando en todas las aplicaciones de Microsoft 365 Office.

«Con Firefly, producir variaciones ilimitadas de contenido y hacer cambios, todo en la marca, será rápido, simple y generará contenido diseñado para ser seguro para uso comercial», dice un comunicado de prensa de Adobe que acompaña el anuncio.

Una pantalla del administrador de activos en Adobe Express for Enterprise.

Los detalles sobre Firefly provienen de un anuncio más grande en la conferencia Adobe Summit, donde la compañía también anunció Adobe Express for Enterprise. La versión comercial de Adobe Express está diseñada para conectarse directamente a Adobe Experience Manager (AEM) y permitir que toda una organización comparta activos, colabore y distribuya contenido creativo.

Adobe Express, anteriormente conocido como Adobe Spark, es la aplicación creativa freemium de nivel básico de la compañía. Adobe no ha anunciado detalles sobre los precios, pero le dijo a Digital Trends en inglés que Firefly sería parte de la versión gratuita de Express, aunque tendrá limitaciones que requieren que la versión premium se desbloquee por completo.

Firefly llegará primero a Adobe Express y Express for Enterprise, aunque Firefly eventualmente se lanzará a una variedad de productos de Creative Cloud, incluidos Photoshop e Illustrator, por lo que se esperan muchos más anuncios en este sentido en el futuro.

Diego Bastarrica
Diego Bastarrica es periodista y docente de la Universidad Diego Portales de Chile. Especialista en redes sociales…
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Google ayuda a detectar el cáncer de mama con ayuda de la IA
google ia deteccion temprana cancer de mama angiola harry sjcalew 1lm unsplash

Cada 19 de octubre se conmemora el Día Internacional de lucha contra el Cáncer de Mama, con el objetivo de concientizar acerca de esta enfermedad. En este contexto, Google difundió cómo trabaja en proyectos que combinan el poder de la inteligencia artificial (IA) con el conocimiento de los profesionales de la salud para crear herramientas de diagnóstico precisas y accesibles. Las investigaciones llevadas a cabo en varios diagnósticos detectaron una reducción del 9.4% de los falsos negativos y del 5.7% de los falsos positivos.
De acuerdo con la Organización Mundial de la Salud (OMS), el cáncer de mama es uno de los más comunes, siendo el 99% de los casos en mujeres. Asimismo, la Organización Panamericana de la Salud (OPS) afirma que el tratamiento puede ser altamente efectivo cuando la enfermedad se detecta a tiempo.
En este escenario, Adriana Noreña, vicepresidenta de Google para Hispanoamérica, reflexionó: “Como subrayé en mi participación en el Women 20 de Río de Janeiro, la inteligencia artificial tiene la capacidad de procesar y analizar enormes cantidades de datos en poco tiempo, identificar patrones complejos y aprender de forma contínua a través de sus algoritmos para mejorar su precisión, lo cual la convierte en una gran aliada para los profesionales de la salud”. Y agregó: “es crucial que haya cada vez más mujeres involucradas en el desarrollo de esta tecnología. Al incorporar nuestra perspectiva desde el momento cero, podemos garantizar que la IA no solo sea técnicamente avanzada, sino también nos permitirá crear soluciones íntimamente relacionadas con nuestro género, así como más equitativas y efectivas”.
En línea con estos esfuerzos por mejorar la detección temprana, entre 2016 y 2018, Google comenzó a implementar el uso del aprendizaje profundo -deep learning-, una de las áreas donde la IA emplea redes neuronales artificiales para aprender de grandes conjuntos de datos para realizar tareas complejas, con el fin de asistir a los médicos en la detección de la metástasis. Esta herramienta de análisis de nódulos linfáticos (Lymph Node Assistant -LYNA, por sus siglas en inglés-), es entrenada por medio de imágenes médicas, como radiografías, tomografías o imágenes patológicas, y clasificadas previamente por expertos, para que la IA pueda identificar los macro y micro patrones de la enfermedad. Así, LYNA tiene la capacidad de detectar la localización de la metástasis que, en muchos casos, es casi imperceptible al ojo humano, permitiendo que los médicos puedan acelerar el proceso de diagnóstico y, en consecuencia, adelantar el inicio del tratamiento. 
En 2021, Google Health realizó una investigación clínica junto con Northwestern Medicine para explorar cómo la IA podría acelerar el diagnóstico del cáncer de mama, optimizando el proceso desde la mamografía inicial hasta el diagnóstico final. Comenzaron la investigación recopilando imágenes mamográficas de alta calidad provenientes de diversos pacientes, las cuales fueron clasificadas por expertos en salud para entrenar el modelo de IA ante la detección de cáncer, la identificación de características tumorales, entre otros aspectos.
Posteriormente, el modelo se probó en un entorno clínico real, donde las personas que se sometían a mamografías podían optar por que sus resultados fueran analizados por la IA junto con la evaluación de los radiólogos. Estos arrojaron datos alentadores: se redujeron los falsos negativos en un 9.4% y los falsos positivos en un 5.7%, en comparación con la práctica clínica estándar. Además, la IA demostró su capacidad de analizar una mamografía en menos de dos minutos, lo que permite obtener resultados más rápidos para las pacientes, acelerar tanto el diagnóstico como el tratamiento, al mismo tiempo que reduce los costos asociados a la atención y los tratamientos tardíos.

Premios Nobel: Hallazgos en beneficio de la salud
La semana pasada, Geoffrey Hinton, ex investigador de Google, fue galardonado junto a John Hopfield con el Premio Nobel de Física 2024 por sus descubrimientos en el campo del aprendizaje automático con redes neuronales artificiales (ANN por sus siglas en inglés), que sentaron las bases para el reconocimiento a través de la IA de patrones en imágenes, lenguajes y en información clínica que hoy se utiliza en el campo de la salud y en otras disciplinas.
Como se describe en este documento emitido por el comité del premio Nobel, este descubrimiento fue clave en el desarrollo de la herramienta para la predicción de las estructuras de cualquier proteína en tres dimensiones denominado AlphaFold, motivo por el cual dos científicos de Google DeepMind, Demis Hassabis y John Jumper, obtuvieron también este año el Premio Nobel de Química. AlphaFold fue abierta por Google a la comunidad científica de forma gratuita y ya fue utilizado por más de dos millones de investigadores de más de 190 países.

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