Qué arquitectura de redes neuronales utiliza DALL·E

DALL·E utiliza una arquitectura basada en modelos Transformers, específicamente en un diseño autoregresivo que emplea únicamente la parte de decoder. Esto significa que genera imágenes prediciendo secuencias paso a paso, basándose en el contexto proporcionado por el texto de entrada. Además, las versiones más recientes, como DALL·E 2 y 3, incorporan técnicas avanzadas de diffusion models y el sistema CLIP para garantizar imágenes más coherentes y detalladas.

Una anécdota para empezar

Hace unas semanas, un cliente con el que estaba trabajando me lanzó una pregunta interesante:
“Raúl, esto de DALL·E suena genial, pero no entiendo cómo una IA puede crear imágenes tan detalladas solo a partir de texto. Si yo no entiendo cómo funciona, ¿cómo puedo saber si puedo usarlo para mi empresa?”

La verdad, esta pregunta me hizo reflexionar, porque no todos los días explicas algo tan técnico a alguien que no está metido en el mundo de la inteligencia artificial. Así que, tras darle una respuesta sencilla en ese momento, decidí investigar más y preparar este artículo para explicar cómo funciona DALL·E, desde los fundamentos técnicos hasta su aplicación práctica en empresas.

La arquitectura de DALL·E: cómo transforma texto en imágenes

DALL·E es una maravilla tecnológica que combina las capacidades del procesamiento del lenguaje natural (NLP) con la generación de imágenes. Para entender cómo funciona, es importante conocer las piezas clave de su arquitectura.

1. Modelo Transformer autoregresivo

En el núcleo de DALL·E se encuentra un modelo Transformer autoregresivo. ¿Qué significa esto? Básicamente, el modelo genera imágenes paso a paso, prediciendo cada token de la imagen en función de los anteriores y del texto proporcionado.

¿Por qué DALL·E solo utiliza la parte de decoder?

DALL·E no utiliza un diseño encoder-decoder como en otras aplicaciones (por ejemplo, en traducción automática). En lugar de eso:

• El texto ingresado se convierte en una representación vectorial a través de un tokenizador.
• Esta representación sirve como “inicio” del proceso generativo.
• El decoder toma esta entrada y genera, de forma secuencial, tokens que describen características de la imagen.

Este enfoque permite que el modelo sea más eficiente en tareas de generación, ya que se centra únicamente en predecir la salida (los elementos visuales de la imagen) en lugar de transformar el texto a un formato intermedio.

¿Qué es un Transformer?

Un Transformer es un tipo de red neuronal diseñada para manejar datos secuenciales. Por ejemplo:

• En el caso del texto, analiza cada palabra en una frase y cómo se relaciona con las demás.
• En el caso de DALL·E, también analiza cómo las partes del texto se relacionan con las partes de una imagen. Los Transformers son la base de muchas tecnologías que probablemente ya usas, como ChatGPT o los sistemas de traducción automática.

¿Qué significa autoregresivo?

“Autoregresivo” es una forma elegante de decir que DALL·E genera imágenes paso a paso. Imagina que estás dibujando: comienzas con un borrador, agregas detalles poco a poco, y cada trazo depende del anterior. Así es como funciona este modelo.

En términos técnicos:

• DALL·E predice cada “pieza” de la imagen basándose en las piezas que ya ha generado y el texto que le diste.
• Este enfoque permite que el modelo mantenga coherencia en la imagen final.

Fórmula clave del modelo autoregresivo

Aquí:

• $P(x_t|x_{<t},\text{texto})$: Probabilidad de predecir el siguiente token (( x_t )) de la imagen, basándose en los anteriores $x_{<t}$ y el texto.
• $T$: Número total de pasos o tokens que forman la imagen.

Este diseño autoregresivo es similar al de GPT, pero en lugar de generar texto, produce representaciones visuales. en este artículo explico cómo funciona ChatGpt.

2. Modelos de difusión en DALL·E 2 y 3

Las versiones más recientes, como DALL·E 2 y 3, introducen una mejora significativa mediante modelos de difusión (diffusion models).

• ¿Qué hacen los modelos de difusión?
  • Comienzan con ruido aleatorio (como una hoja llena de garabatos).
  • Paso a paso, refinan ese ruido para que se convierta en una imagen coherente, guiados por el texto proporcionado.

¿Qué es un modelo de difusión?

Un modelo de difusión funciona como si “limpiara” una hoja llena de ruido para revelar una imagen escondida.

• El proceso comienza con una imagen completamente borrosa o ruidosa.
• Paso a paso, la IA elimina el ruido, guiándose por el texto que escribiste, hasta crear una imagen clara y detallada. Es como cuando usas un lápiz para sombrear suavemente sobre una hoja con un dibujo oculto; poco a poco, el dibujo aparece.

Este proceso mejora notablemente la calidad de las imágenes generadas, logrando resultados más detallados y fieles al texto original.

3. CLIP: Vinculando texto e imagen

Otra pieza clave de la arquitectura es CLIP (Contrastive Language-Image Pretraining). Este modelo se encarga de evaluar si la imagen generada por DALL·E coincide con el texto ingresado.

• CLIP actúa como un “juez”, asegurándose de que la salida final sea coherente y relevante.
• Si hay inconsistencias, CLIP ajusta el resultado para alinearlo mejor con la descripción proporcionada.

Explicación de CLIP sencilla

Imagina que pides una pizza y quieres que tenga exactamente los ingredientes que pediste: queso, tomate y pepperoni. CLIP es como un chef que revisa la pizza antes de entregártela para asegurarse de que cumple tus requisitos.

Si encuentra algo fuera de lugar (por ejemplo, piña en lugar de pepperoni), ajusta la imagen para que se acerque más a lo que pediste.

Resumen técnico: cómo funciona DALL·E

¿Cómo puede usar DALL·E un propietario de empresa?

Aunque su arquitectura técnica es fascinante, lo más importante para ti como empresario es entender cómo DALL·E puede ser útil en tu negocio. Aquí tienes algunas ideas:

1. Creación de contenido visual único

Si necesitas imágenes para tus redes sociales, campañas de marketing o sitio web, DALL·E puede generar contenido personalizado basado en tus descripciones. Esto te permite destacar sin depender de bancos de imágenes genéricos.

2. Prototipado rápido de ideas

¿Tienes una idea para un producto o diseño, pero no sabes cómo visualizarla? DALL·E puede ayudarte a generar prototipos rápidos para compartir con tu equipo o clientes.

3. Ahorro en costes de diseño gráfico

Para tareas pequeñas o imágenes simples, DALL·E puede ser una solución económica en lugar de contratar diseñadores o comprar imágenes de stock.

Acceso a DALL·E: ¿Cómo puedes usarlo?

Existen varias formas de acceder a DALL·E según tus necesidades:

1. ChatGPT Plus:

   • DALL·E está integrado en ChatGPT (versión Plus), lo que facilita su uso en una interfaz conversacional.
   • Ideal para usuarios finales sin conocimientos técnicos.

2. API de OpenAI:

   • Para desarrolladores o empresas que deseen integrar DALL·E en sus sistemas.
   • Permite personalizar su uso y escalarlo para aplicaciones específicas.

3. Microsoft Designer y Copilot:

   • Microsoft ha integrado DALL·E 3 en sus herramientas de diseño, algunas de las cuales son gratuitas.

DALL·E no es solo una herramienta innovadora; es una revolución en cómo las empresas pueden crear contenido visual. Con su arquitectura avanzada y opciones de acceso cada vez más democráticas, se ha convertido en una herramienta imprescindible para quienes buscan creatividad y eficiencia.

¿Tienes dudas sobre cómo empezar? Prueba alguna de las opciones gratuitas o contáctame, ¡estaré encantado de ayudarte a integrar estas tecnologías en tu negocio!

Saludos,
Raúl Jáuregui