Imágenes de la inteligencia artificial: Guía definitiva para generar arte que sí vale la pena
No necesitas ser artista para crear imágenes espectaculares con inteligencia artificial. Pero sí necesitas saber qué modelo usar, cómo escribir un prompt, y qué errores evitar. Esta guía te explica todo: desde DALL-E 3 hasta Midjourney V7, pasando por técnicas avanzadas de prompting, diferencias entre plataformas y cómo usarlas para generar resultados que te ayuden a vender, destacar o simplemente dejar con la boca abierta.
Una imagen dice más que mil palabras.
Pero una mala imagen generada por IA dice una sola cosa: que no sabías lo que estabas haciendo.
Hoy las imágenes de la inteligencia artificial no solo decoran. Venden. Emocionan. Manipulan. Desinforman. Enamoran.
Y seamos honestos: también humillan.
Porque cuando alguien genera una ilustración que parece de portada de Marvel y tú apenas lograste un monigote borroso con tres brazos… duele.
Por eso esta guía no es para jugar.
Es para entender cómo dominar los modelos, los prompts y las técnicas que sí generan resultados espectaculares.
Y de paso, para que dejes de preguntarle a ChatGPT cómo hacer “una imagen bonita de un perrito kawaii”.
Spoiler: el prompt no es el problema. Eres tú. Pero eso lo vamos arreglando.
Las imágenes de la inteligencia artificial no llegaron para decorar: llegaron para revolucionar
Las agencias ya lo saben.
Los creadores también.
Hasta Hollywood ya se está peleando con eso.
Las imágenes de la inteligencia artificial están cambiando la forma en que se produce contenido visual. Desde pósters de conciertos hasta thumbnails de YouTube, pasando por campañas políticas, carátulas de libros y hasta renders inmobiliarios.
En iaaplicada.mx explicamos por qué esto no es un juego: porque no necesitas saber dibujar ni tener software carísimo. Solo necesitas saber cómo pedirlo.
Y sí, esa diferencia es mortal para quienes siguen creyendo que esto es “trampa” o “una moda”.
Los medios ya están usando IA para ilustrar notas. Hay artistas vendiendo piezas generadas por modelos.
Y en The Verge, reportan que incluso marcas como Levi’s y Nestlé están usando modelos generativos para crear campañas con rostros sintéticos y paisajes que no existen.
¿Te asusta o te emociona?
Perfecto. Ese es el punto.
¿Qué son los modelos de generación de imágenes y cómo funcionan?
La magia está en una palabra: difusión.
No, no la del chisme. La matemática.
Modelos como DALL-E 3, Stable Diffusion y Imagen 3/4 (el modelo de Google Gemini) usan redes neuronales entrenadas para convertir texto en imagen. Aprenden cómo se ve un “perro corriendo en la playa al atardecer” al analizar millones de imágenes etiquetadas. Y luego reconstruyen algo similar desde cero.
DALL-E 3, por ejemplo, no solo genera imágenes. Comprende lenguaje natural. De hecho, su integración con ChatGPT le permite expandir automáticamente tus prompts para obtener mejores resultados. Según OpenAI, el 92% de los casos genera imágenes que cumplen con lo solicitado en el primer intento.
Imagen 3/4 de Google, por otro lado, va por el lado del hiperrealismo. Sus resultados tienen más texturas, más fidelidad y una coherencia estética superior, como lo demuestran en TechWiser.
Y Stable Diffusion es el consentido de quienes quieren control técnico total. Puedes modificar cada detalle del proceso. Pero eso sí, no es para flojos: necesitas saber de parámetros, seeds y hasta ajustes con ControlNet o LoRA.
Así que sí: cada uno tiene su estilo. Y su nivel de dificultad.
¿Cuál es el mejor modelo para generar imágenes de la inteligencia artificial?
Depende de qué quieras lograr.
Si buscas precisión y control conversacional: DALL-E 3 via ChatGPT.
Si lo tuyo es realismo visual brutal: Imagen 3/4 de Google Gemini.
¿Quieres modificar hasta la densidad del grano? Stable Diffusion.
¿Buscas algo artístico, con identidad visual y referencias estéticas? Midjourney V7.
| Modelo | Fortaleza Principal | Ideal para… |
|---|---|---|
| DALL-E 3 | Comprensión de prompts, integración conversacional | Publicidad, contenido rápido, redes sociales |
| Imagen 3/4 | Fotorrealismo superior | Moda, retratos, medios impresos |
| Stable Diffusion | Personalización extrema | Ilustradores, concept artists, animadores |
| Midjourney V7 | Estética visual consistente y creativa | Branding, ilustración editorial, arte digital |
En Webline India explican que Midjourney es preferido por artistas visuales que buscan una “firma estética” para sus piezas. Mientras tanto, Lovart.ai señala que Stable Diffusion sigue siendo el favorito para quienes quieren entrenar modelos propios.
Elige tu veneno. Pero aprende a usarlo con precisión.
¿Por qué tus prompts dan pena ajena (y cómo arreglarlos)?
No es que la IA no entienda.
Es que tú no sabes explicarte.
Un prompt mal hecho es como pedirle a alguien que te pinte “una cosa bonita pero padre pero no cursi pero que se vea chido”. Buena suerte con eso.
Aquí la estructura que sí funciona:
- Elemento más importante primero
- Detalles descriptivos y específicos
- Estilo visual o medio artístico
- Instrucciones técnicas o de composición
Ejemplo ganador:
“Una astronauta afrodescendiente en traje blanco flotando sobre la Tierra, estilo ilustración digital detallada, iluminación de contraluz, gran angular, fondo estrellado, resolución 8K”
Así de claro. Así de específico.
Y si usas Stable Diffusion, puedes afinar aún más:
“(astronauta femenina:1.3), (contraluz:1.2), [nube]”
Cada paréntesis aumenta peso. Cada corchete lo reduce.
¿Quieres saber cómo hacerlo bien y no morir en el intento?
En iaaplicada.mx te explico cómo evitar errores con IA. Porque sí: un mal prompt te puede hacer perder horas o hasta credibilidad.
Técnicas avanzadas de prompt engineering (para quienes ya no quieren jugar a la ruleta)
Vamos más allá.
En Midjourney, puedes usar :: para darle peso a los conceptos:
/imagine spaceship::2 desert::1 --ar 16:9Esto le da prioridad a la nave espacial sobre el desierto.
En Stable Diffusion, puedes hacer magia con seeds, resoluciones, prompts negativos y keywords con blending:
[cyberpunk:steampunk:0.6]
Esto crea una mezcla con 60% de cyberpunk y 40% de steampunk. Perfecto para crear mundos únicos.
Y DALL-E 3… bueno, te simplifica la vida. Pero también puedes pedirle explícitamente que “no modifique el prompt” para tener más control. En HBLabGroup explican cómo usar esa instrucción dentro de ChatGPT para generar imágenes sin que la IA se pase de lista.
La clave aquí es una: intención.
Cada palabra que usas, cada adjetivo, cada coma… altera el resultado.
¿Qué errores debes evitar al generar imágenes con IA?
- No pongas diez ideas en un solo prompt. No es un wish list.
- No uses adjetivos vacíos (“bonito”, “interesante”, “mágico”) sin contexto.
- No ignores la composición visual: plano general, primer plano, ángulo bajo… sí importan.
- No olvides el estilo: ¿foto vintage, anime, pintura barroca, storyboard? Decide.
Y sobre todo: no uses solo lenguaje negativo.
En Superside explican que decirle “no uses color blanco” confunde más al modelo que decir “usa tonos oscuros”.
Si ya pasaste por eso, sabes de qué hablo.
Y si no… te vas a dar cuenta muy pronto.
Midjourney es otro juego: diferencias clave y trucos secretos
Aquí no se juega con las mismas reglas. Midjourney, especialmente en su versión 7, interpreta lenguaje natural. Puedes escribir frases completas como:
A knight in golden armor riding a unicorn at sunset, cinematic lighting, magazine coverY funciona mejor que un prompt de 20 palabras clave sueltas.
Pero si quieres control de estilo, ahí entra el rey: --sref.
En MidjourneysRef.com muestran cómo usar estos códigos para replicar paletas de color, atmósferas y hasta texturas.
¿Quieres mantener el estilo en todas tus piezas visuales?
Hazlo con --sref y --cref.
Los artistas visuales que ya están usando IA en branding lo saben: la consistencia no es negociable.
¿Trabajas con equipos?
¿Necesitas producir 20 imágenes por semana para redes?
¿Haces contenido visual para ecommerce?
Este es el momento para considerar mi Taller de Inteligencia Artificial Empresarial Aplicada.
No es un cursito. Es entrenamiento para que tú o tu equipo generen activos visuales de valor real, con IA y estrategia.
¿Qué futuro le espera a las imágenes de la inteligencia artificial?
El que le des.
Porque si no las usas tú, las usará alguien más.
Y no va a tener miedo de mostrarte cómo se ve tu trabajo comparado con el suyo.
Sí, habrá debates éticos.
Sí, habrá plagios, deepfakes, fraudes.
Pero también habrá campañas publicitarias hechas en una tarde.
Libros ilustrados en días.
Ideas visuales convertidas en prototipos sin pasar por un diseñador.
Como dice Let’s Enhance, las imágenes de la inteligencia artificial son una extensión de nuestra visión, no un reemplazo.
Pero ojo: una visión mal explicada genera basura. Una visión bien explicada… convierte.
La pregunta ya no es si debes usar IA para generar imágenes.
La pregunta es:
¿vas a seguir adivinando o vas a aprender a dirigir?
¿Quieres dejar de improvisar y empezar a generar imágenes con intención, estrategia y resultados que impresionen a tu cliente o tu comunidad?
Hazlo bien desde el principio.
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