Generador de fotos de cuerpo completo con IA en tiempo real
(generated.photos)- Human Generator de Generated Photos es una herramienta para generar y editar en línea fotos de personas de cuerpo completo en tiempo real
- Promueve un flujo para crear rápidamente la foto de cuerpo completo deseada con unos pocos clics, sin contratar modelos ni buscar imágenes de stock
- Las condiciones de generación incluyen etnia, edad, tipo de cuerpo, postura y selección de vestuario, ampliando el rango de imágenes de personas
- Se puede aplicar un rostro real subido por el usuario al cuerpo generado, y el uso no comercial es gratuito; para uso comercial se requiere una consulta aparte
- Está previsto añadir funciones como generar variaciones de la misma persona, animaciones cortas y revisión o descarga de creaciones anteriores
Generación de personas de cuerpo completo que ofrece Human Generator
- Human Generator es la herramienta de Generated Photos para la generación en tiempo real de fotos de personas de cuerpo completo
- Su objetivo es obtener la foto de persona deseada con unos pocos clics
- Sirve para reducir el proceso de contactar agencias de modelos o buscar una imagen de stock adecuada
- Las opciones de generación y edición abarcan tanto la apariencia de la persona como la composición de la escena
- Generación de personas hiperrealistas: afirma que, gracias a algoritmos avanzados de IA, es difícil distinguir entre las personas generadas y las reales
- Diversidad: permite crear personajes de múltiples etnias, edades y tipos de cuerpo
- Selección de posturas: se puede elegir desde poses profesionales hasta posturas casuales
- Uso de rostros reales: permite aplicar de inmediato un rostro real al cuerpo generado
- Cambio de vestuario: se pueden probar varias opciones de ropa
- Las condiciones de uso varían según el propósito
- El uso no comercial es gratuito
- Para fines comerciales hay que contactar a
work.with@generated.photos
Próximas funciones y la línea de productos de Generated Photos
- Está previsto que Human Generator incorpore funciones para reutilizar mejor los resultados generados
- Generate variations: generar varias variaciones de la misma persona de una sola vez
- Animations: hacer que la persona generada se mueva en una animación corta
- History: volver a revisar y descargar personas generadas anteriormente
- También hay productos relacionados disponibles
- Face Generator: genera rostros únicos mediante parámetros
- Face gallery: galería de rostros generados por IA
- Anonymizer: protege la identidad con fotos generadas
- Datasets: conjuntos de datos para aprendizaje e investigación
1 comentarios
Opiniones de Hacker News
Si te preguntas por qué es tan rápido y barato, y por qué es tan fácil crear variaciones, es porque usa GAN, como se ve en el pie de página.
Las GAN generan imágenes con una sola pasada hacia adelante y, gracias a una codificación real del espacio latente, también son fáciles de editar, por lo que son mucho más rápidas que los modelos de difusión.
La idea de que “las GAN son demasiado inestables y no sirven” también se parece más a un mito muy extendido, y hasta investigadores de deep learning que deberían saberlo bien suelen repetirla.
Las GAN pueden escalar a datasets de 1.000 millones de imágenes con imágenes realistas de alta calidad y, como ocurre con varios fenómenos del deep reinforcement learning, a medida que crecen en escala pueden volverse más estables, no menos.
Algunos ejemplos son BigGAN en JFT-300m https://arxiv.org/pdf/1809.11096.pdf#page=8&org=deepmind, GigaGAN https://arxiv.org/abs/2303.05511, Projected GAN https://arxiv.org/abs/2111.01007, StyleGAN-XL https://arxiv.org/abs/2202.00273 y los chaos runs de Tensorfork https://gwern.net/gan#tensorfork-chaos-runs.
Me viene a la mente la frase “la computación es cultura popular”.
No digo que las GAN no puedan ser excelentes, pero no quisiera usar este sitio como caso para respaldar esa afirmación.
No entiendo por qué querrían que alguien use algo peor que un checkpoint decente basado en SD1.5 realista con una plantilla básica de prompts.
Incluso GigaGAN, que es la de mejor calidad entre esos ejemplos, necesita siete funciones de pérdida y tiene una arquitectura enormemente compleja.
Las GAN también pueden escalar, pero los modelos de difusión son mucho más fáciles de escalar.
Si quieres decir que los investigadores dicen que las GAN son inestables en tiempo de inferencia, me gustaría saber dónde viste esa postura.
Normalmente, las críticas en tiempo de inferencia se acercan más al colapso de modos y la monotonía derivados del entrenamiento que a la inestabilidad.
En cambio, si hablas de inestabilidad durante el entrenamiento, esa es una crítica común y, de hecho, me parece correcta.
Para equilibrar el juego adversarial entre el generador y un discriminador más fuerte se usan todo tipo de técnicas, como TTUR o balanceadores de pesos como el de encodec.
Incluso en ese caso, me pregunto si consideras que entrenar GAN es tan intuitivo como entrenar modelos de difusión.
Según mi experiencia, el entrenamiento de GAN implica una cantidad casi blasfema de heurísticas, y las mejores prácticas siguen siendo difusas.
Lo digo con base en mi experiencia aplicando GAN y modelos de difusión a otros dominios, como audio, y a nuevos problemas condicionales, no en haber escalado o ajustado modelos que ya funcionan bien en imágenes.
Me gustaría ver más experimentos controlados que comparen, con un backbone generativo débil y otro sofisticado como controles, distintos esquemas de entrenamiento de varios enfoques GAN y de difusión.
Ejemplo (NSFW): https://generated.photos/human-generator/64e741e6c4c0f80009e...
Se equivoca en la cantidad de extremidades, la cantidad de dedos, etc.
A veces hay resultados aceptables, pero parecen alrededor del 5%; un resultado decente sin deformaciones visibles de inmediato es algo así (muy NSFW): https://generated.photos/human-generator/64e7590e482612000b1...
Aproximadamente el 95% de las imágenes que generé hasta ahora estaban claramente deformadas.
La imagen que acabo de crear tenía una mano saliendo del tobillo izquierdo en lugar de un pie, y de la punta del zapato derecho sobresalía algo que no se sabía si eran dedos del pie o de la mano: https://generated.photos/human-generator/64e682308448b8000c5...
Entiendo que la mayoría de los resultados son graciosos, y este comentario de HN también es de lo más gracioso que he visto en mucho tiempo https://news.ycombinator.com/item?id=37239909
Aun así, esto da muchísimo miedo
Este tipo de herramientas seguirá mejorando, y es difícil dudar que en unos años se podrá poner la imagen de una figura pública famosa en cualquier foto generada que uno quiera, hasta hacerla indistinguible de la realidad
Viendo casos que ya existen, como la imagen del Papa con chamarra acolchada, eso tampoco está tan lejos
La única esperanza es que, por la degradación extrema de las imágenes en línea, la gente empiece a desconfiar por completo de todo lo que ve en internet y al final vuelva a pasar tiempo afuera
[1] (NSFW, de verdad) https://deepnude.cc/
Hace unos años era difícil imaginar este tipo de generación de imágenes, y ahora esta herramienta lo hace, aunque probablemente la mitad tenga fallas ridículas
Si no hay razón para creer que no pueda seguir mejorando, es muy probable que en un futuro relativamente cercano sea indistinguible de la realidad
En cierto sentido, quizá hasta sea más seguro
Porque si se vuelve algo tan trivial y fácil, la gente dejará de creer automáticamente que una foto es real
Aunque alguien suba fotos desnudas de sí mismo a internet, podría decir que fueron hechas por un actor malicioso con IA
Es sospechoso que sea difícil encontrar quién está detrás de este servicio
Normalmente hay una página de “Acerca de” o un enlace a la empresa matriz, pero al revisar por encima los términos y la política de privacidad no queda claro quiénes son ni desde dónde operan
El enlace de LinkedIn dice que trabajan 8 personas, y la mayoría parecen dedicarse a desarrollo de negocios fuera de EE. UU.
No creo que tenga un objetivo malicioso como robar información de los usuarios registrados o desviar pagos, pero sí contribuye al colapso de la confianza en internet
Ahora se vuelve difícil estar seguro de si uno está hablando en línea con un perro real en pijama o con una IA que imita a un perro
Normalmente no dejo comentarios así, pero es raro lanzar un producto de pago o un servicio que recibe datos personales sin saber dónde está ni quién está detrás
Lo hizo la misma empresa que Icons8, e Icons8 tiene una trayectoria larga
El fundador es Ivan Braun y es una persona real
Lo conozco desde la época de Icons8
En esos casos mucha gente prefiere mantenerse anónima y lanzarlo discretamente para no llamar la atención de su organización principal
No todos pueden convertirse en influencers tech de Twitter que publican sus obras en ProductHunt sin problemas
Algo como hacer que la gente vea CSAM por accidente y luego amenazarla con denunciarla a las autoridades o destruir su matrimonio, para manipularla como si fuera un agente extranjero involuntario
Suena a teoría conspirativa, pero este sitio es anónimo, gratuito, apunta a ingenieros angloparlantes y genera contenido muy sospechoso
Solo con ver algunos comentarios de este hilo queda bastante claro que este sitio genera CSAM en cierta proporción
Usar el sitio ya es como tirar los dados, y uno podría convertirse en criminal y terminar siendo un peón de Corea del Norte u otro servicio de inteligencia extranjero
Si un servicio de inteligencia extranjero se comunica contigo para chantajearte, debes reportarlo en https://www.inscom.army.mil/isalute/ y al 1-800-CALL-FBI(1-800-225-5324)
¿Todas las URL tienen que permitir doxxing?
Dicen que “gracias a algoritmos avanzados de IA, no podrás distinguir a los humanos creados por Human Generator de personas reales”, pero si las imágenes publicadas son lo mejor que tienen, tengo malas noticias
Así es, son 6
Aunque parece que sí dominaron la cima del valle inquietante, y no sé muy bien para qué sirve eso
Hay líneas antinaturalmente nítidas por todas partes, y las sombras vienen de 5 direcciones
Llamar a eso “hiperrealista” da risa
Salió una sirena con piel de plástico y agua de mar de fondo pésimamente renderizada
https://generated.photos/human-generator/64d6dde03af7f90007c...
Me pregunto si sentiría lo mismo aunque no supiera que la foto fue generada por IA
Dice: “Si quieres usar imágenes creadas con Human Generator en proyectos comerciales, contáctanos”, pero si las imágenes generadas por IA no tienen copyright, ¿cómo podrían hacer cumplir eso?
Ha habido algunos casos, pero incluían factores complejos, como generación autónoma donde el sujeto creador no era humano, o el uso de la generación como base para otro trabajo.
Además, aunque no haya copyright, los términos de servicio pueden aplicarse por separado.
Es parecido a que OpenAI no permita entrenar modelos competidores con salidas de modelos de OpenAI.
La estructura es que te dejan usar el generador a cambio de que aceptes no usarlo comercialmente.
Si lo usas comercialmente, violas los términos, y ellos argumentarán que es un contrato exigible.
No tiene que ver con el copyright.
Por eso, su fuerza legal parece ser más bien una petición cortés.
No soy abogado.
Tampoco está claro si una persona que usa un sitio web con una herramienta de IA generativa se considera un creador no humano, y personalmente me parece más cercano decir que sí hay un creador humano.
Que alguien pinte un cuadro con un pincel de crin no hace que el caballo haya creado la pintura y que por eso desaparezca el copyright.
Al final habrá que determinar si un resultado que pasa por más de 10 ajustes, una enorme cantidad de opciones y varias entradas libres es algo “no creado por un humano”.
Pedí una mujer con “ropa de senderismo” en la jungla, y me salió una mujer con una tanga tipo G-string de mezclilla, algo parecido a medias de mezclilla y una parte de arriba como de gala, con el pecho descubierto.
¿Soy el único al que le parece que los pechos de todas las mujeres de ejemplo se ven algo raros?
Se sienten como si estuvieran demasiado arriba, y al ver lo que otros compartieron de desnudos generados con esta herramienta, parece que el dataset usado aquí estaba orientado a un público “específico”.
Además, tampoco es rápido.
En el primer intento parece mostrar una repetición de algo ya generado.
Quizá por eso me salieron 5 hombres seguidos con camisa rosa ajustada comiendo pastel.
Sorprendente.
En el tiempo que me tomaría crear una sola imagen que se ajuste exactamente a mis necesidades o las de un cliente, o comprar una foto de stock de alta calidad, puedo generar millones de imágenes realistas pero poco atractivas que apenas quedarían usables después de que un ilustrador comercial experimentado las retoque.
¿Y para usos masivos de usar y tirar?
Tuve que generar unas 5 imágenes hasta conseguir una toma de 3/4 en vez de una de cuerpo entero.
Que un ingeniero improvise el trabajo que debería hacer un diseñador ya es bastante malo en interfaces generales, pero si quieres vender un producto de arte comercial, necesitas a alguien con experiencia en ese campo.
Por muy genial que sea la tecnología y por muy bien que en teoría encaje con el público de arte comercial, si vendes arte, te van a criticar como arte.
Espero que tengan piel gruesa.
Esto salió como una mujer adulta islandesa saludable: https://generated.photos/human-generator/64e6ff848448b800095...
Me hace preguntarme cuál será el nivel de radiación.
“¿Has oído hablar de los fetichistas de pies? A Brian solo le excitan las mujeres que tienen pies en lugar de manos”.
¿Con qué rayos lo entrenaron?
Todas las imágenes generadas que aparecen al entrar a la página y presionar “create human” no parecen generarse en tiempo real, sino elegirse de una lista de imágenes precargadas.
Probablemente también fueron prefiltradas por algún criterio de precisión.
Casi siempre aparecen de inmediato, pero incluso con un pequeño cambio al mismo sujeto, el sitio falla diciendo que está a máxima capacidad.
Varios usuarios también señalaron imágenes con problemas típicos relacionados con manos y otras partes del cuerpo.
No hay que juzgar este sitio solo por los resultados que devuelve la landing page.