El Secreto Revelado: ¿Cómo la IA Transforma la Creación de Video con Sora, Veo 3 y los Modelos de Difusión?
Publicado el 12-09-2025
Desde clips hiperrealistas hasta efectos visuales cinematográficos, la inteligencia artificial está redefiniendo los límites de la producción audiovisual. Descubre la fascinante tecnología detrás de esta revolución.
El último año ha marcado un hito sin precedentes en la evolución de la inteligencia artificial generativa de video. Herramientas como Sora de OpenAI, Veo 3 de Google DeepMind y Gen-4 de Runway han irrumpido en el panorama tecnológico, demostrando una capacidad asombrosa para producir metraje que es, en muchos casos, casi indistinguible de la realidad filmada o las animaciones CGI. La aplicación de esta tecnología ha trascendido las demostraciones, llegando incluso a producciones de gran escala como la serie de Netflix The Eternaut, marcando el debut de los efectos visuales generados por IA en la televisión de masas.
Si bien es cierto que las demos que circulan en la red suelen mostrar los «mejores ejemplos» de lo que estas herramientas pueden lograr, la democratización de su acceso es innegable. Con Sora y Veo 3 disponibles para suscriptores de pago a través de aplicaciones como ChatGPT y Gemini, incluso los creadores más casuales pueden ahora producir contenido audiovisual de una calidad sorprendente. Esta accesibilidad, sin embargo, no está exenta de desafíos: la proliferación de contenido de baja calidad o «slop» de IA, la difusión de noticias falsas a través de videos manipulados, y el considerable consumo energético de estos modelos, son aspectos críticos que requieren atención.
Ante la omnipresencia creciente del video generado por IA, es fundamental entender la ingeniería subyacente que lo hace posible. ¿Cómo logran estas máquinas transformar un simple texto en complejas secuencias visuales en movimiento? La respuesta reside en una arquitectura tecnológica sofisticada, de la que los modelos de difusión latente transformer son el pilar central.
La Magia Detrás de la Pantalla: Entendiendo los Modelos de Difusión Latente Transformer
Para desentrañar el misterio de la creación de video por IA, debemos comprender la compleja interacción de sus componentes principales. El término «difusión latente transformer» puede sonar intimidante, pero sus principios son ingeniosamente simples. Vamos a desglosar cada elemento para entender su función en la generación de contenido audiovisual.
Desentrañando la Creación Visual: ¿Qué es un Modelo de Difusión?
Imagina tomar una imagen nítida y empezar a salpicarla con puntos aleatorios, como la estática de un televisor antiguo. Si repites este proceso suficientes veces, la imagen original se transformará en un caos total de píxeles sin sentido. Un modelo de difusión es, en esencia, una red neuronal entrenada para revertir este proceso. Su objetivo es transformar el ruido aleatorio de vuelta en imágenes coherentes.
Durante su fase de entrenamiento, el modelo es expuesto a millones de imágenes en diversas etapas de pixelación o «ruido». Aprende cómo cada imagen cambia al añadirle píxeles aleatorios y, lo más importante, cómo deshacer esos cambios. Cuando se le pide generar una imagen, el modelo de difusión comienza con un lienzo de ruido puro y, paso a paso, lo refina hasta convertirlo en una imagen que se asemeja a las de su conjunto de entrenamiento.
Pero no queremos cualquier imagen; queremos la imagen que hemos especificado, generalmente a través de un prompt de texto. Aquí es donde entra en juego un segundo modelo, a menudo un modelo de lenguaje grande (LLM), entrenado para emparejar descripciones de texto con imágenes. Este LLM actúa como guía, dirigiendo cada paso del proceso de «limpieza» de la difusión, empujando al modelo hacia imágenes que considera una buena coincidencia con el prompt del usuario.
Es crucial señalar que estos modelos no inventan la relación entre texto e imagen de la nada. La mayoría de los modelos texto-a-imagen y texto-a-video actuales se entrenan con vastos conjuntos de datos (miles de millones de pares de texto e imágenes o video) extraídos de internet. Esta práctica, aunque controvertida por sus implicaciones en derechos de autor y sesgos, significa que el resultado es una destilación del mundo tal como está representado en línea, con todas sus distorsiones y prejuicios inherentes.
Aunque es más fácil visualizar los modelos de difusión trabajando con imágenes estáticas, esta técnica es versátil y puede aplicarse a una amplia variedad de datos, incluyendo audio y, por supuesto, video. Para generar clips de video, un modelo de difusión debe «limpiar» secuencias completas de imágenes (los fotogramas consecutivos de un video) en lugar de una única imagen.
Optimizando el Poder Creativo: La Eficiencia de la Difusión Latente
Todo este procesamiento de datos, especialmente con millones de píxeles por fotograma en el video, exige una cantidad masiva de capacidad computacional y, por ende, energía. Para abordar este desafío, la mayoría de los modelos de difusión utilizados en la generación de video emplean una técnica conocida como difusión latente.
En lugar de procesar los datos brutos (todos los píxeles de cada fotograma de video), el modelo opera en un «espacio latente». En este espacio, los fotogramas de video y el prompt de texto se comprimen en un código matemático que captura solo las características esenciales de los datos, descartando la información redundante. Es un proceso análogo a cómo funciona la transmisión de video por internet: el video se envía desde un servidor a tu pantalla en un formato comprimido para acelerar su llegada, y tu dispositivo lo descomprime para que puedas verlo.
Una vez que el proceso de difusión latente ha completado su tarea, convirtiendo los fotogramas comprimidos de ruido en los fotogramas comprimidos de un video que coincide con el prompt, el paso final es la descompresión. El video comprimido se convierte de nuevo en una secuencia visual observable. Esta técnica hace que la difusión latente sea considerablemente más eficiente que un modelo de difusión convencional. Sin embargo, incluso con estas optimizaciones, la generación de video por IA sigue consumiendo mucha más energía que la generación de texto o imagen, debido a la inmensa cantidad de cálculos involucrados.
La Coherencia es Clave: El Papel Revolucionario de los Transformers
El siguiente eslabón en la cadena tecnológica es garantizar que el proceso de difusión produzca una secuencia de fotogramas consistente, donde los objetos, la iluminación y otros elementos se mantengan estables de un fotograma al siguiente. OpenAI logró esto con Sora al combinar su modelo de difusión con otro tipo de arquitectura: el transformer. Esta combinación se ha convertido en el estándar de facto en la generación de video por IA.
Los transformers son excepcionales en el procesamiento de secuencias largas de datos, como las palabras. Su capacidad para entender el contexto y mantener la coherencia a lo largo de extensos segmentos de información es lo que los ha convertido en el «ingrediente secreto» de los modelos de lenguaje grandes (LLM) como GPT-4 y Gemini de Google DeepMind, permitiéndoles generar textos coherentes y lógicos a través de múltiples oraciones.
Pero los videos no están hechos de palabras. En su lugar, se «cortan» en fragmentos que pueden ser tratados como si lo fueran. El enfoque de OpenAI, según Tim Brooks, investigador principal de Sora, fue «trocear» los videos tanto en el espacio como en el tiempo. «Es como si tuvieras una pila de todos los fotogramas de video y cortaras pequeños cubos de ella», explica Brooks. Esto permite que los transformers procesen estos «cubos» de datos de video de manera efectiva.
La integración de transformers junto con los modelos de difusión ofrece varias ventajas críticas. Al estar diseñados para procesar secuencias de datos, los transformers ayudan al modelo de difusión a mantener una notable consistencia entre los fotogramas a medida que se generan. Esto resuelve problemas comunes en la generación de video anteriores, como la aparición y desaparición inconsistente de objetos. Además, al segmentar los videos de esta manera, su tamaño y orientación se vuelven irrelevantes para el entrenamiento. Esto significa que la nueva generación de modelos puede ser entrenada con una gama mucho más amplia de videos, desde clips verticales de teléfonos móviles hasta películas cinematográficas en pantalla ancha, lo que ha mejorado drásticamente la calidad de la generación de video en los últimos años y permite a los modelos producir videos en una variedad de formatos a demanda.
La Era del Sonido en el Video IA: La Innovación de Veo 3
Un avance significativo y distintivo de Veo 3 de Google DeepMind es su capacidad para generar video con audio, desde diálogos perfectamente sincronizados hasta efectos de sonido y ruido ambiental. Este es un hito importante para los modelos de generación de video por IA. Como Demis Hassabis, CEO de Google DeepMind, señaló en el Google I/O de este año: «Estamos saliendo de la era silenciosa de la generación de video.»
El desafío técnico consistía en encontrar una manera de alinear los datos de video y audio para que el proceso de difusión pudiera operar en ambos simultáneamente. La innovación de Google DeepMind fue desarrollar un método para comprimir tanto el audio como el video en una única pieza de datos dentro del modelo de difusión. Cuando Veo 3 genera un video, su modelo de difusión produce el audio y el video en un proceso sincronizado, asegurando que el sonido y las imágenes estén perfectamente coordinados. Este avance abre puertas a un nivel de realismo y expresividad aún mayor en el contenido generado por IA.
Convergencia de Tecnologías: Difusión y Transformers Redefinen la IA
La distinción entre modelos de difusión y transformers, aunque clara en sus aplicaciones más comunes, comienza a difuminarse. Los modelos de difusión se han asociado tradicionalmente con la generación de imágenes, video y audio, mientras que los grandes modelos de lenguaje, que producen texto, se construyen con transformers. Sin embargo, la línea divisoria se está volviendo cada vez más permeable.
Hemos visto cómo los transformers se combinan ahora con modelos de difusión para crear videos. Curiosamente, este verano, Google DeepMind también reveló que estaba desarrollando un modelo de lenguaje grande experimental que utilizaba un modelo de difusión en lugar de un transformer para generar texto. Esto introduce una paradoja intrigante: aunque la generación de video por IA (que usa modelos de difusión) consume mucha energía, los modelos de difusión son, en sí mismos, a menudo más eficientes que los transformers para ciertas tareas.
Así, al emplear un modelo de difusión para generar texto, el nuevo LLM de Google DeepMind podría ser significativamente más eficiente que los LLM actuales basados en transformers. Esta convergencia y experimentación sugieren que veremos aún más innovaciones de los modelos de difusión en el futuro cercano, con el potencial de optimizar el rendimiento y reducir el impacto energético en diversas aplicaciones de IA.
El Impacto y el Futuro de la Generación de Video por IA
La revolución de la IA generativa de video está en plena ebullición, abriendo un universo de posibilidades para creadores de contenido, cineastas y empresas. La capacidad de transformar ideas en clips visuales complejos con solo unas pocas palabras es un cambio de paradigma. Desde la previsualización rápida de conceptos hasta la automatización de efectos visuales y la creación de contenido hiperpersonalizado, el impacto es y será profundo.
No obstante, también nos enfrentamos a desafíos éticos y prácticos. La proliferación de «deepfakes» y noticias falsas es una preocupación seria, al igual que el considerable consumo energético de estos sistemas. Será fundamental desarrollar marcos éticos y herramientas de detección robustas a medida que la tecnología avanza. La optimización de la eficiencia energética, como lo demuestra la investigación en difusión, será clave para un futuro sostenible de la inteligencia artificial.
Conclusión: Los modelos de difusión latente transformer, con sus complejos pero ingeniosos mecanismos de reconstrucción, compresión y coherencia, son la base de la impresionante capacidad de la IA para generar video. Desde OpenAI con Sora, Google DeepMind con Veo 3, hasta Runway con Gen-4, estas innovaciones están democratizando la creación audiovisual y redefiniendo lo que es posible. Mientras la tecnología continúa su rápida evolución, es esencial que como sociedad comprendamos sus fundamentos para aprovechar su potencial creativo y mitigar sus riesgos, moldeando un futuro digital donde la IA sirva como una herramienta poderosa para la expresión humana.
Fuente original: How do AI models generate videos?