jueves, 5 de junio de 2025

Restaurar fotografías antiguas siempre había sido un arte reservado para pocos expertos: la IA acaba de hacerlo accesible para todos

La empresa Black Forest Labs ha lanzado sus modelos Flux.1 Kontext, y la revolución está en poder trabajar con imágenes de contexto y prompts a la vez. Las aplicaciones son muy variadas, pero destaca la capacidad de restaurar viejas fotos con una calidad espectacular.

(Foto: Black Forest Labs).

La capacidad de la IA para generar textos, imágenes o vídeo han demostrado ser asombrosas, pero seguía habiendo un problema que se le resistía a estos sistemas: el de restaurar viejas fotos para dejarlas perfectas.

Eso acaba de cambiar con Flux.1 Kontext, una familia de modelos de IA generativa con una característica muy especial: en lugar de seguir la línea de los tradicionales modelos de texto-a-imagen, genera imágenes en contexto. Es posible utilizar como prompt una imagen de referencia y un texto (prompt) para que la combinación sea mucho más potente.

(Foto: Black Forest Labs).

Las posibilidades, como explican los responsables de Black Forest Labs -la startup que desarrolla estos modelos-, son espectaculares. Es posible mantener el contexto -paisajes, caras, objetos- para ir modificando el resto de la imagen a nuestro antojo: basta combinar esas imágenes de referencia con prompts más o menos detallados para obtener el resultado deseado.

Lo que no decían los ingenieros de Black Forest Labs es que esa misma idea se podía aplicar a una vieja necesidad: la citada restauración de viejas fotos. Basta con cargar cualquier imagen dañada por el paso del tiempo o por cualquier otro motivo, y Flux hará un trabajo de restauración espectacular en tan solo unos instantes.

(Foto: Black Forest Labs).

Es posible probar la herramienta en el "patio de recreo" (playground) de Black Forest, o en servicios como Fal.ai. Se ha probado en Freepik, la plataforma de IA generativa que desde el primer momento ha dado acceso a modelos anteriores de Black Forest Labs y que por supuesto ya tienen disponible Flux.1 Kontext en sus dos modalidades, Pro y Max.

Real Madrid. Campeonato Regional Mancomunado, 28 de octubre de 1934, restaurada con IA (Foto: Black Forest Labs).

Así, es posible convertir viejas fotos en fotos actuales que además pasan a tener color y mucho más detalle que las originales. Puede que, incluso en retratos, el resultado sea parecido pero extraño, artificioso, o que se modifiquen rasgos de la persona que hacen que el resultado sea algo chocante. Ocurrió por ejemplo con un retrato de Abraham Lincoln obtenido de la Librería del Congreso de los EEUU, que puede verse a continuación.

(Foto: Black Forest Labs).

Por supuesto, eso puede acabar siendo contraproducente. El prompt aplicado fue muy sencillo para estos procesos: "Restore and colorize this image. Remove any scratches or imperfections, keep fidelity", pero es posible ajustar más los resultados si introducimos peticiones y prompts mucho más específicas.

Por supuesto, los milagros no existen y si hacemos zoom en las imágenes puede surgir el problema de las "alucinaciones" aplicadas a la IA generativa de imágenes. En la célebre fotografía "Lunch atop a skyscraper", el detalle de la original es escaso, así que cuando la IA intenta restaurarla, inventa pequeños detalles o rasgos que no están. El resultado visto desde lejos, eso sí, es fantástico.

(Foto: Black Forest Labs).

Los ejemplos hablan por sí solos y demuestran que la restauración de fotos alcanza gracias a este modelo una calidad realmente espectacular, como sucede en la foto que vemos a continuación, de una familia.
(Foto: Black Forest Labs).

Otros modelos de Black Forest Labs sí están disponibles en GitHub y se pueden instalar y utilizar en nuestra computadora -ideal si tenemos una placa de video potente-, pero por el momento Flux.1 Kontext no está incluido en ese catálogo. No sabemos si lo añadirán próximamente, aunque ahora es posible experimentar gratis con el modelo en servicios como los mencionados. Sin duda, una gran opción para realizar este tipo de tarea.

(Fuente: Xataka / redacción propia)