Domingo 18 de octubre de 2026 ·
Modelos de difusión: por qué un modelo que parece restaurar imágenes también puede generarlas
Útil para
El artículo, parte de una serie sobre restauración de imágenes con GAN, explica los modelos de difusión que usan Stable Diffusion o Flux. En el entrenamiento se añade ruido a imágenes reales y la red aprende a quitarlo; en la generación se parte de ruido aleatorio y solo se aplica el proceso inverso, guiado por una condición como el texto. Stable Diffusion trabaja en un espacio latente comprimido y usa Classifier-Free Guidance para ajustar la fidelidad al prompt. Según el autor, los GAN son rápidos pero inestables, mientras que la difusión es lenta, estable y más variada.
Qué significa
Ayuda a entender por qué un mismo mecanismo sirve para restaurar, rellenar o crear imágenes: cambiar la condición cambia el uso, no la técnica.
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