La familiar geometría de los códigos QR, una evolución del concepto del código de barras que puede almacenar información como URL, SMS, direcciones de e-mail o texto, es una constante en la vida diaria, tan reconocible como inmutable. Pero gracias al poder de la IA generativa, se abre una puerta para que los códigos aburridos de nuestros días puedan evolucionar hacia verdadera obras de arte, impresionantes de ver… y que funcionan.
El usuario de Reddit "nhciao" reveló una colección de códigos QR ‘artísticos’, que lucen como la clase de diseño que no desentonaría en una afiche o en una camiseta. Elaborados utilizando el modelo de síntesis de imágenes Stable Diffusion AI, estas imágenes, inspiradas en el anime, el manga y la cultura japonesa, funcionan como códigos QR funcionales que pueden ser escaneados por las cámaras de cualquier smartphone.
Aunque existen ya métodos alternativos para crear códigos QR visualmente atractivos mediante la manipulación de las posiciones de los puntos para formar patrones significativos que permanecen escaneables, lo notable del uso de Stable Diffusion es que va más allá del control de las posiciones de los puntos y combina a la perfección los detalles y colores de la imagen para complementar el código QR sin alterar su función.
Esta aplicación de la IA es posible gracias a la función de corrección de errores inherente de los códigos QR. Diseñada para recuperar datos si una parte del código está dañada u oculta, esta capacidad de corrección de errores permite modificaciones sin causar que el código se vuelva ilegible.
Un uso positivo de la IA
El autor ha usado su cuenta de Reddit para compartir mucho más que sus obras. En enlaces a documentos académicos, ha reconstruido el proceso que lo llevó a generar esta clase de códigos QR, que dice fueron un objetivo que anhelaba desde muy joven, pero que resultaron súbitamente más fáciles de lograr tras la llegada de la IA generativa.
En uno de tales documentos, u/nhciao reconstruye su approach al entrenamiento del modelo SD, el etiquetado de datos, el entrenamiento del modelo Dreambooth, y de los modelos LoRA, LoCon, LoHa y LyCORIS, Finalmente, explica su trabajo de fusión de modelos y depuración jerárquica. El autor explica que, si bien en teoría esta técnica se puede aplicar a cualquier código QR, es probable que las URL más cortas produzcan los mejores resultados debido a consideraciones de codificación de datos.
Originalmente desarrollados para la industria automotriz en Japón, los códigos QR han evolucionado para servir a diversos propósitos, como publicidad, seguimiento de productos y pagos digitales, gracias a su capacidad para almacenar datos extensos.
Con todo, no parece ser una ciencia exacta. Mucho del éxito de los códigos embellecidos con IA parece depender del lector usado y de la posición de la cámara. En nuestras pruebas, de los códigos incluidos en este artículo, hay algunos que fueron leídos de inmediato por la cámara de un iPhone, pero no por la de un teléfono Android y viceversa. Solo una, irónicamente incluida en la portada, no pudo ser reconocida por ninguno de los dos.
La mayoría, sin embargo, funcionó en ambos sistemas. Es así que podemos establecer que este código de patrones vegetales equivale a este otro, de la configuración habitual.
Si bien los códigos QR artísticos son relativamente inofensivos, no sobra recordar que hay que tener cuidado con lo que se escanea. De cualquier modo, es un refrescante cambio frente a la permanente controversia que suele rondar la generación de imágenes por IA. De los ganadores de concursos a las fotos de Donald Trump o Tom Cruise, las obras de arte generadas artificialmente son a menudo polémicas.