Una de las muchas funcionalidades que nos ofrece la Inteligencia Artificial generativa es la capacidad de ampliar y escalar nuestras imágenes no sólo sin perder detalles, sino incluso añadiéndolo.
Además, con la técnica que mostramos a continuación, no tendrás que depender de terceros ni pagar un sólo euro para poder obtener unos resultados fantásticos.
¿Qué métodos existen para escalar o ampliar imágenes?
¿Por qué este método es la mejor alternativa?
El método que explicamos en este artículo tiene numerosas ventajas frente a las alternativas.
Para empezar, es gratuito, no tenemos que pagar a terceros por utilizarlo y esto además tiene el añadido de que tenemos total control sobre la privacidad de las imágenes que queremos escalar.
Por otro lado, no sólo nos permite aumentar la resolución de tus imágenes sin perder detalle, también podemos añadirlo, trabajar zonas concretas que no nos gusten y todas las demás ventajas que tiene utilizar Stable Diffusion.
Por último, no estamos limitados a duplicar el tamaño de partida, técnicamente, no hay más limitaciones que el hardware que uses.
Casos de uso y aplicaciones del escalado de imagenes para tu ecommerce
- Ampliación de imágenes del catálogo para poder utilizar en blogs y publicaciones sin tener que recurrir a bancos de imágenes, con la despersonalización y costes que conlleva.
- Poder usar los recursos gráficos de la web para impresiones físicas, creación de catálogos, pósters para eventos, etc. En la mayoría de ocasiones, la resolución de estas imágenes impiden darle un uso fuera de la web.
- Con mayor resolución en las imágenes de tu catálogo, podemos permitir hacer zoom a los usuarios y explorar los detalles de tu producto.
- Darle una segunda vida ampliándolo al material gráfico antiguo de la web
¿Qué necesitas para ampliar imágenes sin perder detalle?
Lo primero que necesitamos es tener Stable Diffusion 1.5 funcionando, idealmente en local. Pero si no disponemos de una gráfica de gama alta, dejamos un Colab con Stable Diffusion y ControlNet listo para usar.
El Colab ya cuenta con la última versión de ControlNet, pero si tienes una instalación en local, debemos actualizarlo o añadir este modelo de controlNet: control_v11f1e_sd15_tile. Es tan simple como descargarlo y ponerlo en la carpeta ControlNet.
La última pieza obligatoria es instalar la extensión Ultimate SD Upscale, la buscamos en la pestaña Extensions→Available→Install.
A partir de aquí ya entra el gusto personal para añadir modelos o LoRAs que te gusten especialmente o que se adapten al tipo de imagen que quieres conseguir.
Cómo ampliar imágenes con IA generativa / Stable Diffusion
El proceso que vamos a seguir es muy sencillo una vez tenemos listo nuestro Stable Diffusion. Vamos a utilizar la funcionalidad de generar imágenes a partir de otra imagen, apoyándonos en ControlNet y un módulo de escalado.
La siguiente guía es un punto de partida con parámetros que tienden a funcionar bastante bien a la primera, pero hay mucho margen a la experimentación hasta encontrar el punto que nos interese.
Conclusión
En conclusión, ampliar imágenes sin perder calidad siempre ha sido un reto en la edición digital.
Sin embargo, gracias a los avances en inteligencia artificial, ahora disponemos de herramientas que pueden suplir las carencias y mejorar la calidad de las fotografías ampliadas.
El uso de aplicaciones como stable diffusion es un buen ejemplo de plataformas que utilizan redes neuronales convolucionales profundas para ampliar imágenes manteniendo su calidad original.
Aunque existen limitaciones en cuanto al tamaño y la resolución de la imagen para su uso gratuito, estas plataformas proporcionan resultados eficaces y rápidos.
Además, ofrecen opciones de reducción de ruido y la posibilidad de ampliar las imágenes hasta 8 y 16 veces su tamaño original.
En general, la integración de la inteligencia artificial en la ampliación de imágenes ha revolucionado el proceso de edición y permite una mejor representación visual sin comprometer la calidad.
Si no nos crees, pruébalo tú mismo aplicando este tutorial y nos lo cuentas.
Preguntas frecuentes
¿Por qué es complicado agrandar imágenes sin perder calidad?
Agrandar imágenes presenta dificultades porque implica rellenar los píxeles faltantes, lo cual afecta la calidad de la imagen.
¿Cómo puede la inteligencia artificial mejorar la calidad de las imágenes agrandadas?
La inteligencia artificial utiliza algoritmos avanzados que rellenan los huecos de una imagen agrandada, logrando que apenas se note la diferencia con la imagen original.
¿Qué restricciones existen al usar herramientas de inteligencia artificial para agrandar imágenes?
Las opciones gratuitas suelen tener limitaciones en cuanto al tamaño máximo del archivo (generalmente hasta 5 MB) y la resolución (hasta 1200 x 1200). Para trabajar con archivos más grandes, puede ser necesario utilizar una versión de pago.
¿Cuánto tiempo toma el proceso de agrandar imágenes con inteligencia artificial?
Las herramientas de inteligencia artificial suelen ofrecer resultados rápidos, obteniendo el resultado en segundos.
¿Cuáles son algunas herramientas populares para agrandar imágenes con inteligencia artificial?
Algunas herramientas populares incluyen AI Image Enlarger y bigjpg, las cuales ofrecen opciones para agrandar imágenes y ajustar el nivel de reducción de ruido.
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