Imagen generativa

Cuando una imagen generada debe integrarse en una producción, el resultado no depende solo del prompt: también importan la estructura, la consistencia, la resolución, el color, la trazabilidad y la posibilidad de repetir el proceso.

La propuesta combina fundamentos técnicos y decisiones de producción. Explica qué ocurre en un modelo de difusión y convierte ese conocimiento en flujos aplicables con plataformas comerciales, herramientas habituales y control por nodos. El alcance está delimitado: la revisión por software ayuda a comprobar una salida, pero no sustituye la prueba en el entorno de destino.

• Comprender la generación desde el ruido hasta la imagen y usar el espacio latente, CLIP y los modelos DiT como vocabulario operativo.
• Elegir entre modelos abiertos y plataformas comerciales según coste, privacidad, licencias y reproducibilidad.
• Configurar ComfyUI y construir flujos mediante nodos, modelos, condiciones y parámetros documentados.
• Controlar pose, profundidad, bordes, identidad y estilo con ControlNet e IP-Adapter.
• Editar, extender y escalar imágenes con inpainting, outpainting e image-to-image, incluyendo el control de artefactos.
• Integrar salidas en espacios de color, ACES, profundidad de bits y flujo lineal.
• Documentar semillas, workflows, versiones y procedencia mediante C2PA y SynthID.