Los generadores de imágenes de IA han mejorado mucho, pero ¿pueden mejorar más? Esto depende de si pueden evitar la «cannibalización» de la IA. Los artistas luchan contra la IA con herramientas como NightShade, que proporciona datos de entrenamiento corruptos.

Un estudio muestra que entrenar a los generadores de imágenes de IA con imágenes de IA lleva a una disminución en la calidad de la salida. Esto se debe a la falta de diversificación en los datos de entrenamiento, similar a la «endogamia» en la biología.

Los desarrolladores de generadores de imágenes de IA necesitarán encontrar una nueva fuente de datos de entrenamiento o una forma de identificar y eliminar las imágenes de IA. Agregar credenciales de contenido puede ayudar a los desarrolladores a evitar incluir imágenes de IA en el futuro.

Es posible que los generadores de imágenes de IA ya tengan suficientes materiales de entrenamiento, pero si necesitan identificar tendencias y inventos nuevos, necesitarán arte y fotografía de alta calidad creados por humanos.

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