La indicación negativa se utiliza en modelos de generación de imágenes con IA, especialmente en herramientas como Stable Diffusion, para guiar al modelo sobre lo que no debe incluir en el resultado generado. Mientras que una indicación normal le dice al modelo qué crear, una indicación negativa le dice qué evitar.
Al combinar indicaciones positivas y negativas, los usuarios pueden obtener más control sobre los resultados, reducir los artefactos no deseados y mejorar la calidad general del resultado.
Cómo funciona la indicación negativa
En la generación de imágenes, las indicaciones describen qué tipo de imagen desea. La indicación negativa añade una capa adicional al enumerar las cosas que no desea ver en la imagen final. El modelo utiliza ambas entradas juntas para filtrar el resultado.
Por ejemplo, si desea un retrato de una persona pero sin gafas ni texto, su indicación negativa podría incluir términos como “gafas, texto, marca de agua”.
Importancia de la IA generativa
La indicación negativa es necesaria porque las imágenes generadas por IA a menudo incluyen elementos no deseados. Esta técnica ayuda a eliminar tales defectos sin editar manualmente la imagen después de la generación.
Es particularmente útil cuando se trabaja con imágenes de alta resolución o detalles finos que requieren precisión, como rostros, manos, fondos o formas de objetos.
Casos de uso de la indicación negativa
Control de los detalles de salida
La indicación negativa ayuda a los usuarios a controlar pequeños detalles en la imagen, como evitar extremidades adicionales en la generación de personajes o prevenir esquemas de color no naturales.
Mejora de la calidad
Las indicaciones negativas pueden eliminar elementos no deseados como distorsiones, grano o desenfoque para producir resultados más limpios y de aspecto más profesional.
Refinamiento creativo
Los artistas y diseñadores pueden usarlo para eliminar elementos conflictivos y centrarse más en el tema o el estado de ánimo deseado de la imagen.
Indicaciones negativas comunes
Imágenes borrosas o distorsionadas
Los usuarios a menudo incluyen términos como “borroso”, “fuera de foco”, “distorsionado” o “pixelado” para evitar una mala calidad de imagen.
Problemas anatómicos
Términos como “dedos adicionales”, “manos deformadas”, “cuerpo mutado” o “proporciones incorrectas” ayudan a solucionar problemas comunes de la IA al generar personas o animales.
Objetos no deseados
Si una escena debe ser limpia o mínima, las indicaciones como “texto”, “marca de agua”, “logotipo”, “etiqueta” o “grafiti” pueden evitar el desorden.
Preferencias estilísticas
Se pueden usar indicaciones negativas como “dibujos animados”, “boceto” o “anime” cuando los usuarios desean estilos realistas y desean evitar salidas ilustradas o estilizadas.
Sobre-saturación o ruido
Para mantener los colores o la iluminación equilibrados, se pueden incluir términos como “sobresaturado”, “ruidoso” o “sobreexpuesto” en la indicación negativa.
Consejos para escribir indicaciones negativas eficaces
Sea específico
Utilice términos claros y concretos para describir exactamente lo que no quiere. Las frases vagas como “malos detalles” pueden no funcionar, y las específicas como “extremidades adicionales” pueden no funcionar.
Combine varios términos
Puede enumerar varias características no deseadas para refinar su resultado. Esto le da a la IA instrucciones más precisas sobre qué filtrar.
Empiece poco a poco y pruebe
Si no está seguro de qué está causando artefactos no deseados, intente agregar términos negativos individualmente y observe los cambios.
Evite indicaciones contradictorias
No incluya un concepto tanto en las indicaciones positivas como en las negativas. Por ejemplo, no diga “un gato” y “sin gatos” simultáneamente.
Utilice las mejores prácticas específicas del modelo
Algunos modelos responden mejor a ciertos estilos o frases de indicaciones. Es útil consultar la documentación o los ejemplos de la comunidad.
Limitaciones de la indicación negativa
No siempre es eficaz
A veces, el modelo aún puede generar elementos no deseados a pesar de las indicaciones negativas claras. Esto sucede debido a las limitaciones en la comprensión del contexto por parte del modelo.
El uso excesivo puede degradar la calidad.
Agregar demasiados términos negativos puede confundir al modelo y dar como resultado imágenes genéricas o de baja calidad. Es mejor usar solo las exclusiones necesarias.
Depende del modelo
No todos los generadores de imágenes de IA admiten la indicación negativa por igual. La eficacia de un modelo puede variar según su arquitectura y los datos de entrenamiento.
Herramientas que admiten la indicación negativa
Difusión estable
Es una de las herramientas más utilizadas que admiten indicaciones positivas y negativas. A menudo se utiliza a través de plataformas como AUTOMATIC1111, InvokeAI o Runway.
Midjourney
Aunque no ofrece un campo de indicación negativa directa, los usuarios pueden sugerir exclusiones utilizando frases como “sin” o “no”.
DALL-e
En versiones anteriores, ofrecía un control limitado sobre las exclusiones. A partir de las actualizaciones más recientes, OpenAI ha comenzado a permitir una estructuración de indicaciones más refinada, aunque todavía tiene algunas limitaciones.
Modelos personalizados ajustados
Los usuarios avanzados a veces ajustan sus versiones de modelos como Stable Diffusion para responder mejor a ambas indicaciones.
Comparación con la edición de indicaciones
La edición de indicaciones implica cambiar o mejorar la indicación principal para obtener mejores resultados. La indicación negativa es ligeramente diferente porque se centra en eliminar aspectos no deseados, no en mejorar la idea original.
Ambas técnicas se pueden utilizar juntas. Por ejemplo, si un modelo sigue generando efectos brillantes que no le gustan, puede editar la indicación principal para evitar temas como “fantasía” y agregar “brillo” a la indicación negativa.
Papel en la ingeniería de indicaciones
La indicación negativa es una parte clave de la ingeniería de indicaciones, que consiste en diseñar y estructurar indicaciones de entrada para obtener los mejores resultados de un sistema de IA.
Los ingenieros de indicaciones experimentados utilizan instrucciones positivas y negativas para dirigir el modelo con mayor precisión, especialmente cuando el modelo tiene muchas capacidades y comportamientos.
Aplicaciones en todos los sectores
Diseño y marca: ayuda a eliminar elementos distractores o ajenos a la marca al generar imágenes para logotipos, anuncios o maquetas de productos.
Juegos y animación: Se utiliza para ajustar los diseños de personajes eliminando detalles poco realistas que rompen la inmersión, como distorsiones faciales o extremidades adicionales.
Moda y comercio electrónico: Evita el ruido de fondo, las texturas desordenadas o las características de ropa incorrectas durante la generación de conjuntos y productos.
Educación y formación: Elimine los detalles irrelevantes para garantizar que las imágenes generadas utilizadas en los materiales de aprendizaje se mantengan limpias, enfocadas y apropiadas.
Moderación de contenido: Se utiliza en sistemas que filtran o previenen automáticamente imágenes inapropiadas, especialmente cuando se requiere un control preciso sobre los resultados.
Tendencias futuras
Modelos más inteligentes
Se espera que los modelos de IA más nuevos comprendan las indicaciones negativas más profundamente, lo que permitirá exclusiones más matizadas.
Indicación interactiva
Las herramientas de edición de imágenes en tiempo real pueden permitir a los usuarios señalar y hacer clic en lo que se debe eliminar, generando imágenes actualizadas al instante.
Bibliotecas de indicaciones
Los usuarios y desarrolladores pueden comenzar a construir bibliotecas compartidas de indicaciones negativas para tareas o estilos específicos, mejorando la consistencia.
Integración con herramientas de edición
Las plataformas de IA pueden integrar la indicación negativa en el software de diseño estándar, dando a los creativos más control sobre el proceso de generación.
La indicación negativa es una herramienta simple pero poderosa en la generación de imágenes con IA. Ayuda a guiar al modelo al indicar claramente lo que se debe excluir del resultado final. Cuando se usa de manera efectiva, mejora la calidad de la salida, elimina los defectos y ahorra tiempo en la edición manual.
Se utiliza ampliamente en plataformas como Stable Diffusion y tiene aplicaciones prácticas en diseño, entretenimiento, educación y más. Si bien no es perfecta, la indicación negativa continúa evolucionando y juega un papel clave en el creciente campo de la ingeniería de indicaciones.
