DALL·E y Sora
Duración: 4 horas / Modalidad: Teórico–práctica
Objetivo general:
Aprender a generar, editar y optimizar imágenes y videos con inteligencia artificial utilizando DALL·E (integrado en ChatGPT) y Sora (modelo de generación de video de OpenAI), aplicando buenas prácticas para crear contenidos visuales profesionales.
1. Introducción a la generación multimodal (30 min)
1.1. ¿Qué es la generación multimodal?
La generación multimodal es la capacidad de un modelo de inteligencia artificial para procesar instrucciones en un formato (por ejemplo, texto) y generar contenido en otro (por ejemplo, imágenes, videos o audio).
En nuestro caso, trabajaremos con dos procesos principales:
• Texto → Imagen: Utilizando DALL·E (integrado en ChatGPT).
• Texto → Video: Utilizando Sora (modelo de OpenAI).
Esto significa que, con una simple descripción escrita, podemos crear contenidos visuales de alta calidad, sin necesidad de conocimientos de diseño, edición o animación.
1.2. Cómo funciona la IA multimodal
Los modelos multimodales como DALL·E y Sora utilizan redes neuronales entrenadas con millones de ejemplos de imágenes, videos y descripciones.
El proceso, simplificado, sigue estos pasos:
1. Interpretación del prompt
La IA analiza tu instrucción en lenguaje natural.
2. Comprensión semántica
Identifica los elementos clave: sujetos, acciones, estilos visuales, ambientes y detalles.3. Generación visual
Basándose en sus patrones aprendidos, sintetiza imágenes o videos que cumplen con la descripción.
4. Optimización y ajuste
Permite iterar sobre los resultados, refinando el prompt para conseguir una salida más precisa.
1.3. Ventajas de la generación multimodal
Ventaja Aplicación práctica
Ahorro de tiempo Accesibilidad Versatilidad Creatividad aumentada
Personalización Crear imágenes, banners o videos en minutos sin diseñadores.
Permite a cualquier usuario generar contenido sin conocimientos técnicos.
Sirve para marketing, educación, cine, redes sociales, arquitectura, etc. Inspira ideas y explora estilos visuales imposibles de lograr manualmente. Los resultados se adaptan al nivel de detalle del prompt.