En el vasto mundo del comercio digital, si conoces a alguien que tiene una tienda en línea, es importante apreciar el esfuerzo que conlleva establecer y mantener un negocio en este ámbito. La creación de una empresa en línea representa un desafío considerable, especialmente cuando se trata de productos que dependen de la presentación visual. Por ejemplo, si te especializas en la venta de sudaderas, la única manera efectiva de mostrar a los clientes cómo lucen es a través de Fotografías de modelos debidamente clasificadas. Cada modelo añade su singularidad: su color de ojos, textura de cabello y tono de piel son solo algunos de los aspectos que impactan la manera en que el producto es percibido. Además, hay que considerar las ubicaciones para la fotografía, así como la necesidad de generar contenido atractivo para las redes sociales. Todo esto hace que la tarea sea aún más compleja y, sin duda, presenta una serie de problemas que pueden resolverse a través de la innovación tecnológica.
En este contexto, se sugiere considerar Dreamhot, una herramienta de inteligencia artificial generativa desarrollada en España. Dreamhot se destacó al ganar el hackathon de AI2030, un evento coorganizado por , lo que ha llevado a una creciente atención hacia su utilitario potencial. Esta herramienta promete ser especialmente útil para aquellos que desean lanzar su propia línea de moda pero se sienten desorientados sobre cómo proceder.
Moda AI
El funcionamiento de una inteligencia artificial generativa es en esencia un proceso de aprendizaje continuo. Por ejemplo, para que una IA sea capaz de generar imágenes de caballos, es necesario proporcionarle una gran cantidad de fotografías de caballos; esto podría significar miles o incluso decenas de miles de imágenes. Al aplicar esta misma lógica en el ámbito de la moda —con imágenes que muestran diversos estilos, fondos y contextos, así como actitudes de diferentes modelos— se puede lograr que la IA sea capaz de crear imágenes que reflejen los elementos deseados.
Lo que han hecho en Dreamhot es entrenar un modelo personalizado (Dreamshot V2) con más de 10,000 imágenes de moda. Javier Jiménez, fundador y CEO de la compañía, explica en una entrevista con que Dreamhot fue desarrollado sobre una plataforma llamada River. A diferencia de un modelo convencional, Dreamhot es una herramienta práctica basada en River, donde las imágenes de moda han sido licenciadas para su uso. El primer modelo, conocido como DreamHot V1 o Lookbook, es de código abierto y está accesible para su uso a través de PromptHero.
Javier destaca que las fotografías utilizadas para entrenar la IA provienen de marcas que han dado su consentimiento, asegurando que «no raspamos nada de Internet […] la formación es ética y tenemos todos los derechos sobre las fotos utilizadas para el entrenamiento».
Su funcionamiento permite que, aunque no elimina por completo la necesidad de sesiones fotográficas, sí reduce significativamente la cantidad de fotos requeridas, así como el tiempo y esfuerzo invertido. Esto se debe a que, para maximizar los resultados de la herramienta, se deben cargar imágenes de nuestros productos en alta calidad. Idealmente, estas deben ser fotografías variadas, tomadas desde diferentes ángulos y en diversas ubicaciones. Se sugiere un mínimo de cinco ángulos diferentes. Una vez que estas imágenes son cargadas, el proceso se vuelve mucho más eficiente.
Una vez que tengamos las imágenes necesarias, podemos subirlas a Dreamhot y solicitar a la IA que genere diversas imágenes del producto en diferentes contextos o con Modelos que no existen. También se pueden utilizar fotos de stock que requieren contextos distintos. Esta herramienta permite reutilizar imágenes de manera infinita. Dado que no es necesario volver a tomar fotos del producto, simplemente se le puede pedir a la IA que las genere según nuestras especificaciones.
Otra función sorprendentemente efectiva es el Cambio de modelos. Si tenemos una imagen de un modelo con piel clara y ojos claros y deseamos convertirla en otra imagen con un modelo de piel oscura y ojos oscuros, Dreamhot facilita esta transformación. Simplemente debemos cargar la foto original y pedirle a la IA que realice el cambio mediante una solicitud. Los resultados suelen ser impactantes, aunque un observador experimentado puede discernir que la imagen fue generada por IA. Sin embargo, se espera que este tipo de cambios logren crear cambios radicales en el futuro del comercio electrónico.
El Cambio de fondo es otro avance significativo. En un entorno empresarial tradicional, alterar el fondo de una imagen requeriría un gran esfuerzo y tiempo. Sin embargo, al utilizar Dreamhot, podemos crear contenido relevante para redes sociales. Si contamos con prendas atemporales, sería interesante mostrar cómo pueden adaptarse a diferentes estaciones. Estos cambios podrían ser tan sencillos como trasladar a la modelo de las montañas a una playa o un entorno urbano vibrante.
Es relevante mencionar que Dreamhot segmenta la imagen en tres componentes principales: el modelo, la ropa y el fondo. Aunque se pueden modificar los tres elementos, no es posible alterar la esencia de la imagen en sí. En otras palabras, no se puede tomar una imagen de una persona y quitarla de su contexto. Se puede cambiar una camisa o un modelo, pero no es viable reemplazar un vestido con ropa interior. Este es un enfoque sensible que Dreamhot maneja con respeto.
¿Por qué soñar disparar?
¿De dónde surge esta idea innovadora? Javier Jiménez comparte que su primera empresa fue una joyería en línea. «Tenía 10 años y cada mes hacíamos una sesión de fotos que costaba miles de euros. Cada mes requería una preparación exhaustiva … luego, apareció la IA y decidí utilizar lo aprendido para crear una comunidad global en torno a esto. PromptHero» es un nombre que seguramente resonará entre aquellos interesados en la inteligencia artificial.
Posteriormente, Jiménez optó por establecer una startup que fusionara sus experiencias previas: «Quería facilitar la toma de fotografías para comercio electrónico». Esta tarea puede volverse bastante tediosa. Ya ha puesto en marcha varias tiendas online, incluida una de joyería, cuya logística es considerable. Así que, como nos dice entre risas, con este tipo de negocio puede complicarse todo lo que se desee y gastar bastante dinero. «DreamHot busca abordar estos inconvenientes.
La compañía es aún joven, con apenas seis meses desde su fundación y un equipo de solo tres personas, pero Javier confirma que ya cuentan con «suficientes clientes» para llevar este proyecto adelante, aunque no puede revelar nombres. Sin embargo, menciona que la mayoría son marcas de moda, calzado y gafas de sol, y que actualmente están «comenzando a captar clientes en la industria automovilística». Aunque los detalles son confidenciales, esto refleja la versatilidad de un producto que puede abordar múltiples segmentos de mercado.
Javier tiene la confianza de que han comenzado «antes de que el mercado esté preparado y ya hemos desarrollado la tecnología necesaria. Creo que experimentaremos un boom en los próximos meses. Las marcas empezarán a adoptar estas prácticas a partir de 2025, y dado que ya estamos posicionados, estamos listos para ofrecer estas soluciones, integrando nuestra tecnología en sus operaciones».
El futuro
Una pregunta válida que surge en este contexto es ¿Cómo afectará esto a los modelos?. Javier clarifica que su IA «no se entrena con las imágenes de los modelos, sino con las prendas de ropa. Nunca utilizamos la imagen del modelo para replicar su identidad, sino que se enfoca en el producto». Como ejemplo pertinente, menciona que si quisieran replicar a Rafa Nadal, tendrían que solicitar su permiso explícito para usar su imagen.
En un extremo diferente, está la posibilidad de que los modelos o influencers otorguen licencias de su imagen para ser utilizadas con herramientas de IA. «Esto sucederá con certeza», predice Javier, y subraya que habrá marcas que podrán solicitar imágenes de modelos que de otro modo no tendrían acceso, brindando a los influencers la oportunidad de monetizar su imagen de una manera nueva.
Aún no hay enfoques precisos al respecto, pero mientras se desarrolla la tecnología, Dreamhot tiene otros ambiciosos planes. La primera de esas iniciativas es la creación de modelos virtuales varios. Actualmente, no se puede elegir qué modelo aparecerá en las fotos generadas, pero pronto esta opción estará disponible, lo cual garantizará una mayor coherencia en las imágenes y campañas.
El segundo objetivo es lograr la mejor calidad de imagen y video en el mercado, algo que depende del avance de la tecnología y la capacidad de los modelos. Jiménez está optimista y afirma que «en un año o dos, vamos a avanzar significativamente. En pocos años, la calidad de las imágenes será increíble». Además, considera que la IA generativa está abriendo las puertas a un Internet ultrapersonalizado, donde cada usuario tendrá una experiencia visual única al visitar sitios web.
Por último, en términos de segmentos abiertos, Dreamhot actualmente se enfoca en ropa, pero Javier considera que el próximo gran paso podría ser la industria automotriz o incluso el sector del mobiliario. Este último representa un gran mercado potencial. Aunque el ámbito de la belleza y la cosmética es interesante, la cantidad de colores y texturas complican la capacitación de la IA en este campo.
Ganador del Hackathon en AI2030
Como mencionamos anteriormente, Dreamhot fue el ganador del hackathon que tuvo lugar durante el evento AI2030, un evento encaminado a explorar la inteligencia artificial generativa y su aplicación en contextos profesionales, donde tuvo un rol destacado como medio colaborador.
Obtuvieron el galardón con una propuesta interesante: un sistema de inteligencia artificial enfocado en la publicidad programática. Inicialmente, desarrollaron una solución para analizar el rendimiento de los anuncios que se han emitido hasta la fecha, y en función de los resultados, ajustar la creación de nuevos anuncios con imágenes y configuraciones optimizadas.
Imagen de portada | Atikh bana
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