Los modelos de Machine Learning basados en redes neuronales profundas (Deep Learning) de diversa índole, han demostrado en los últimos años sus grandes capacidades para el tratamiento de imágenes, audio y vídeo. Sin embargo, aunque existen modelos de redes neuronales generativas, capaces de generar nuevas imágenes a partir de otras, han sido los modelos de difusión los que han explotado recientemente, en los últimos meses, para lograr resultados alucinantes, antes impensables. Las imágenes de la portada están creadas con una de estas IAs. Con este podcast/video aprenderás a dar tus primeros pasos con estos modelos y a entender cómo funcionan por dentro, sus riesgos y amenazas, su impacto futuro...  #ia #StableDiffusion #dalle  Enlaces mencionados y/o relacionados: -----------------------------------------------------------------  Vídeo original del directo en YouTube (por si no lo puedes ver en tu plataforma de podcasts) :: HERRAMIENTAS:  Dream Studio DALL-E 2 Runway ML Stable Difussion en Replicate  Stable Diffusion Web Stable Diffusion Web UI Modelo de Stable Diffusion 1.5 en Hugging Face :: INFORMACIÓN:  Anuncio de DALL-E 2  Paper de DALL-E 2 Paper de GLIDE Información sobre CLIP de OpenAI Imagen, de Google Distribución normal o Gausiana High-Resolution Image Synthesis with Latent Diffusion Models Diffusion models beat GANs on image synthesis Stability AI The man behind Stable Diffusion Diffusion models explained in 4-difficulty levels :: OTROS:  GitHub Copilot [Vídeo] Charla sobre GitHub Copilot con Bruno Capuano [Vídeo] Impacto futuro de la IA, con David Carmona --- Send in a voice message: https://anchor.fm/campusmvp/message