La propuesta metodológica se desarrollará desde un enfoque práctico y orientado a proyectos, integrando actividades guiadas paso a paso, laboratorios optativos y prácticas con herramientas profesionales de edición asistida por inteligencia artificial. A través de ejercicios de experimentación y producción, se buscará fortalecer la autonomía creativa y el desarrollo progresivo de competencias técnicas aplicadas.
CONTENIDOS A DESARROLLAR EN LAS UNIDADES TEMÁTICAS
Clase 1 – Introducción a la IA Generativa
- Qué es la IA generativa y cómo funciona
- Impacto en creatividad y diseño
- Introducción a Flux
- Parámetros básicos y primeras imágenes
Clase 2 – Dominando los Prompts
- Estructura de prompts efectivos
- Mejora y optimización
- Herramientas online (PromptHero, Fluxpro)
- Identificación y corrección de errores comunes
Clase 3 – Image-to-Image (Herramientas de control I)
- Limitaciones de los modelos
- Plataforma Krea
- Técnica Image-to-Image
- Conceptos base: difusión, espacio latente, seed
- Modelos abiertos vs cerrados
Clase 4 – ControlNet (Herramientas de control II)
- OpenPose
- Edge y MLSD
- Depth Maps
- Segmentación de imagen
- Aplicación avanzada en Krea
Clase 5 – Explorando Modelos Online
- DALL·E, Krea, Leonardo, Imagen 3
- Usos, características y limitaciones
- Diferencias entre modelos gratuitos y privados
Clase 6 – Modelos Open Source
- Stable Diffusion
- Automatic1111
- ComfyUI
- Instalación y primeros pasos
- Preparación para edición avanzada
Clase 7 – Upscaling y mejora de resolución
- Real-ESRGAN
- Técnicas modernas de escalado generativo
- Ventajas y limitaciones
- Integración con flujos de trabajo previos
Clase 8 – Influencer Virtual (Parte 1)
- Instalación e introducción a Fooocus
- Imágenes fotorrealistas
- Consistencia de personaje
- Series visuales coherentes
Clase 9 – Influencer Virtual (Parte 2)
- Inpainting
- Faceswap
- Outpainting
- Cambio de escenarios
- Edición avanzada del personaje
Clase 10 – Animación de Retratos
- Modificación de expresiones faciales
- FacePoke Space y Expression Editor
- Coherencia visual en animación facial
Clase 11 – Generación de Video con IA (Texto a Video)
- Técnicas Text-to-Video
- Plataformas: Hailuo, Runway, Krea, Kling, Luma
- Ventajas y desventajas
Clase 12 – Generación de Video con IA (Imagen a Video)
- Técnicas Image-to-Video
- Creación de movimiento desde imagen fija
- Comparación entre modelos
Clase 13 – Movimiento de Cámara y Motion Brush
- Introducción a movimientos de cámara generados
- Uso de Motion Brush
- Integración con flujos previos
Clase 14 – Rotoscopia y VFX
- Introducción a VFX
- Rotoscopia con IA en Runway
- Introducción a SAM (Segment Anything Model)
- Trabajo sobre bordes y recortes
Clase 15 – Avatares Personalizados y Traducción Multilenguaje
- Generación de avatares con Heygen
- Doblaje y traducción multilingüe
- Integración narrativa de avatares
CAPACIDADES, HABILIDADES Y DESTREZAS
- Operar modelos de difusión y redes generativas para la creación de piezas visuales y audiovisuales de vanguardia.
- Diseñar estrategias de "prompt engineering" avanzado para el control preciso de estilos, composición y estética digital.
- Aplicar procedimientos técnicos de post-procesado, reescalado y refinamiento de imágenes y clips generados por IA.
- Ejecutar flujos de trabajo que integren herramientas generativas con software de edición tradicional para la producción de contenidos originales.
EVIDENCIA DE LOGROS DE APRENDIZAJE
Cuestionarios técnicos: Validaciones sobre conceptos de modelos generativos, parámetros de configuración y ética en el uso de IA.
Proyecto final integrador: Consiste en la creación de una Galería Digital o Video Arte Generativo que funcione como pieza central de su portafolio técnico.
El/la estudiante deberá presentar:
- Una serie de piezas visuales o un clip audiovisual con coherencia temática y técnica.
- Bitácora de procesos: registro de los prompts, modelos utilizados y las iteraciones realizadas para llegar al resultado final.
- Aplicación de técnicas de control (como ControlNet o similares) para demostrar dominio sobre la estructura y el movimiento.
- Entrega de archivos en alta resolución, optimizados para exhibición digital o redes sociales.
Evaluación y validación: Para garantizar la calidad del proceso, el/la tutor/a evaluará:
- La complejidad técnica y la originalidad estética de la propuesta presentada.
- La capacidad para resolver artefactos visuales y mejorar la calidad de salida de los modelos.
- El cumplimiento de los estándares de la industria en cuanto a formatos y presentación profesional.
EVALUACIÓN Y ACREDITACIÓN
- Realización y aprobación de todos los cuestionarios disponibles en el campus virtual, correspondientes a los contenidos del curso.
- Entrega y aprobación del Proyecto Final Integrador.