{"id":3511,"date":"2022-06-27T11:10:50","date_gmt":"2022-06-27T11:10:50","guid":{"rendered":"https:\/\/blogs.udima.es\/educatic\/?p=3511"},"modified":"2022-06-27T11:10:52","modified_gmt":"2022-06-27T11:10:52","slug":"parti-la-nueva-tecnologia-de-google-que-genera-imagenes-a-partir-de-texto","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/blogs.udima.es\/educatic\/parti-la-nueva-tecnologia-de-google-que-genera-imagenes-a-partir-de-texto\/","title":{"rendered":"<strong>Parti, la nueva tecnolog\u00eda de Google que genera im\u00e1genes a partir de texto<\/strong><strong><\/strong>"},"content":{"rendered":"\n<p>La Inteligencia Artificial est\u00e1 siendo clave para el desarrollo de las nuevas tecnolog\u00edas y puede hacer cosas fuera de lo normal. Google sabe usarla perfectamente y prueba de ello es la \u00faltima tecnolog\u00eda que acaba de presentar: Parti (Pathways Autoregressive Text-to-Image), una herramienta capaz de convertir largos p\u00e1rrafos de texto en im\u00e1genes, gracias a modelos avanzados de lenguaje. Y con una interesante aplicaci\u00f3n en el \u00e1mbito de la educaci\u00f3n.<\/p>\n\n\n\n<p><strong><a href=\"https:\/\/parti.research.google\/\" target=\"_blank\" rel=\"nofollow\">Parti<\/a> <\/strong>es un modelo de generaci\u00f3n de texto a imagen autorregresivo que logra la generaci\u00f3n de im\u00e1genes fotorrealistas de alta fidelidad y que admite una s\u00edntesis rica en contenido que involucra composiciones complejas y conocimiento del mundo.<\/p>\n\n\n\n<p>Hay que recordar que Google present\u00f3 hace no mucho Imagen, un modelo basado tambi\u00e9n en la Inteligencia Artificial que es capaz de crear im\u00e1genes de gran realismo a partir de breves descripciones de texto. Pero ahora, con Parti, la cosa va m\u00e1s all\u00e1 y esta tecnolog\u00eda permite generar im\u00e1genes a partir de texto m\u00e1s elaborado, por lo que, seg\u00fan indica Google en la web de Parti, son complementarios en la exploraci\u00f3n de dos familias diferentes de modelos generativos, autorregresivos y de difusi\u00f3n respectivamente, lo que abre interesantes oportunidades para las combinaciones de estos dos modelos.<\/p>\n\n\n\n<p>Los resultados de destino de Parti son secuencias de tokens de imagen en lugar de tokens de texto en otro idioma. Para ello, Parti utiliza el tokenizador de im\u00e1genes Vit-VQGAN que es capaz de codificar im\u00e1genes con secuencias de tokens discretos y aprovecha su capacidad para reconstruir tales secuencias de tokens como im\u00e1genes visualmente diversas de alta calidad.<\/p>\n\n\n\n<p>Los investigadores de Google realizaron comparaciones detalladas de cuatro escalas de modelos Parti (350M, 750M, 3B y 20B) y se observ\u00f3 que hay mejoras consistentes y sustanciales en las capacidades del modelo y la calidad de la imagen de salida. Asimismo, se observ\u00f3 que el modelo 20B sobresale en indicaciones que son abstractas, requieren conocimiento del mundo, perspectivas espec\u00edficas o escritura y representaci\u00f3n de s\u00edmbolos.<\/p>\n\n\n\n<p>De acuerdo con Google, con Parti se puede administrar indicaciones largas y complejas que lo requieren para reflejar con precisi\u00f3n el conocimiento del mundo, componer muchos participantes y objetos, con detalles e interacciones detallados y adherirse a un formato y estilo de im\u00e1genes espec\u00edficos.<\/p>\n\n\n\n<p>Para poder realizarlo, Google cuenta con PartiPrompts, que es un conjunto de m\u00e1s de 1.600 indicaciones en ingl\u00e9s que se puede utilizar para medir las capacidades del modelo en varias categor\u00edas y aspectos.&nbsp;<\/p>\n\n\n\n<p>Google ha informado que los modelos actuales como Parti est\u00e1n entrenados en grandes conjuntos de datos de imagen y texto, a menudo ruidosos, que se sabe que contienen sesgos con respecto a personas de diferentes or\u00edgenes. La compa\u00f1\u00eda ha puesto un ejemplo de que Parti podr\u00eda producir representaciones estereotipadas de, por ejemplo, abogados, amas de casa, o asistentes de vuelo, entre otras cosas.&nbsp;<\/p>\n\n\n\n<p>Por todo ello, desde Google han decidido no divulgar los modelos, c\u00f3digos o datos de Parti para uso p\u00fablico sin medidas de seguridad adicionales. Tambi\u00e9n proporcionan una marca de agua Parti en todas las im\u00e1genes que se publican y han prometido seguir trabajando en estrategias m\u00e1s cuidadosas de medici\u00f3n y mitigaci\u00f3n del sesgo del modelo<\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"<p>La Inteligencia Artificial est\u00e1 siendo clave para el desarrollo de las nuevas tecnolog\u00edas y puede hacer cosas fuera de lo normal. 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