Generación y creatividad

Modelos de difusión

Los modelos de difusión son una técnica de IA para generar imágenes, vídeo o audio partiendo de ruido puro y refinándolo paso a paso hasta producir el contenido pedido. Son la tecnología detrás de DALL-E, Midjourney, Stable Diffusion, Imagen, Veo y Nano Banana. Funcionan distinto a los modelos de lenguaje: en lugar de predecir la siguiente palabra, predicen cómo eliminar ruido en cada paso.

Por Ana María González Actualizado: 28 de abril de 2026

Definición rápida

Respuesta directa

Explicación ampliada

El nombre viene de la física: imagina una imagen perfectamente nítida a la que se le va añadiendo ruido aleatorio paso a paso, hasta convertirla en estática gris. Los modelos de difusión aprenden a hacer ese proceso al revés: partiendo de ruido aleatorio, lo van limpiando en 20 a 50 pasos siguiendo una indicación textual (prompt), hasta producir una imagen coherente con la descripción. De ahí salen casi todas las herramientas de generación de imagen actuales: DALL-E 3 (OpenAI), Midjourney v7, Stable Diffusion XL Turbo (Stability AI), Imagen 4 (Google), Flux (Black Forest Labs) y Nano Banana Pro (Google, integrado en Gemini). Para vídeo el principio es el mismo, aplicado a secuencias coherentes: Sora (OpenAI), Veo 3.1 (Google), Kling, Runway Gen-3. Las diferencias entre herramientas no están tanto en el algoritmo base como en el modelo entrenado, los datos de entrenamiento, los filtros de seguridad y la facilidad de uso. Las versiones más recientes pueden generar imágenes de calidad publicitaria en 3 a 8 segundos, con coherencia tipográfica (texto bien escrito dentro de la imagen, algo que era imposible hace dos años) y respeto de identidad de marca cuando se proporciona referencia.

Por qué importa para tu empresa

Aplicación práctica

Para una empresa que produce contenido visual con regularidad (e-commerce con catálogo grande, formación con materiales gráficos, marketing con campañas frecuentes, redes sociales), los modelos de difusión cambian la economía de la producción gráfica. Lo que antes requería un diseñador y horas de trabajo puede salir en minutos con dirección artística humana. Los riesgos a vigilar son los derechos de imagen, el sesgo en representación de personas y la trazabilidad legal de los datos de entrenamiento (cuestión aún sin resolver del todo en la UE).

Ejemplo concreto

Caso real

Una academia de formación produce mensualmente 40 publicaciones para LinkedIn con imagen de cabecera. Antes contrataba banco de imágenes premium (200 euros al mes) más 4 horas semanales de un diseñador junior para retocar y adaptar. Ahora usa Midjourney (30 euros al mes) con prompts estandarizados que respetan paleta corporativa, y el diseñador junior dedica esas 4 horas a producción de vídeos cortos. Las imágenes se generan en un cuarto del tiempo y la consistencia visual de la marca ha mejorado. Riesgo asumido: declarar las imágenes como generadas por IA cuando se usen en publicidad pagada (obligación AI Act art. 50).