XV Congreso Internacional sobre la Imagen

Resumen

Las herramientas de inteligencia artificial (IA) generativa producen imágenes que no son producto de la manufactura, la toma fotográfica ni el retoque digital, sino una renderización automatizada a partir de grandes archivos de imágenes digitales. Frente al archivo, la IA generativa constituye un dispositivo de imitación: extrae sus características más comunes con el fin de generar imágenes que pudieran mimetizarse en él. Este proceso de análisis del archivo produce una cartografía llamada espacio latente. Un espacio virtual y matemático que contiene, de forma latente, todas las imágenes que podría generar el modelo de IA. “Latencias de la imagen estadística” es una investigación sobre las capacidades y las limitaciones de la IA generativa partiendo de la exploración de sus espacios latentes. Los métodos de investigación han incluido la compilación de conjuntos de imágenes (dataset), la realización de entrenamientos específicos (machine learning) y la exploración de sus espacios latentes (image generation). El trabajo con modelos relativamente reducidos, entrenados localmente, ha permitido plantear preguntas a una escala relativamente manejable y, si bien no se consigue el realismo de las herramientas industriales, se evita su carácter estereotipado y se obtienen resultados inesperados de tipo experimental. A su vez, las imágenes generadas se prestan a una interrogación acerca del juego estadístico que las hace posibles. Si la imagen IA es la imagen de un archivo, ¿Cuáles son las latencias del archivo original en los resultados de la IA? ¿Tiene la imagen estadística la potencia de mostrar aspectos ocultos en la cultura?