Fotografía de producto simplificada: Dreamshot y su IA revolucionaria

Quizás hayas lanzado o conozcas a alguien que tenga una tienda online; si es así, te enviamos un cálido saludo. Montar un negocio en la web no es tarea sencilla y menos cuando tus productos deben lucirse. Por ejemplo, si vendes sudaderas, mostrar cómo lucen exige fotografiar a un modelo llevándolas. Cada modelo es único: tienen diferentes coloraciones de ojos, cabello, piel, etc. Además, hay que considerar las locaciones, y crear contenido para redes. Un proceso complejo que la inteligencia artificial puede simplificar.

Dreamshot, una herramienta de IA generativa de origen español, propone precisamente eso. Ganadora del hackaton de AI2030 (evento en colaboración con Xataka), esta herramienta podría ser clave para quienes sueñan con lanzar su propia línea de moda pero no saben por dónde empezar.

La IA aplicada a la moda

Imagen | Tamara Bellis

Para que una inteligencia artificial generativa funcione, debe alimentarse con una ingente cantidad de imágenes. Si se trata de caballos, por ejemplo, miles de fotos de caballos son necesarias. En el caso de Dreamshot, esto se extendió a la moda, con estilos, fondos, contextos y modelos variados, lo que permite a la IA crear imágenes con los elementos deseados.

Dreamshot logró entrenar un modelo (Dreamshot V2) con más de 10.000 imágenes de moda, según explicó Javier Jiménez, fundador y CEO de la empresa, a Xataka. Basado en Flux, Dreamshot no es un modelo fundacional, sino un fine tunning de Flux, utilizando tanto imágenes licenciadas como propias. El modelo inicial, Dreamshot V1 o Lookbook, es open source y accesible a través de Prompthero.

Detrás de cada foto de producto hay horas y horas de trabajo y una enorme inversión | Imagen: Khaled Ghareeb

Javier asegura que las imágenes utilizadas son legales, ya que poseen todos los derechos, evitando el scrapeo indiscriminado de Internet. «Hemos entrenado de forma ética», afirma.

Dreamshot no elimina completamente la necesidad de sesiones fotográficas, pero sí reduce significativamente la cantidad de tomas y el tiempo necesario. Al subir varias fotos del producto, idealmente en diversas perspectivas, la IA puede generar imágenes en contextos nuevos o con modelos ficticios. Esta opción permite maximizar las fotos existentes sin necesidad de tantas sesiones.

Interfaz de Dreamshot | Imagen: Xataka

A la izquierda la imagen de referencia de la chaqueta verde. A la derecha, el resultado generado por la IA usando el prompt «60 years old man wearing Bottle Green Overshirt. He is in a forest full of trees during a sunny day» | Imagen: Xataka

Aquí en grande para apreciar mejor el detalle | Imagen: Xataka

Subiendo las fotos a Dreamshot, la IA puede generar imágenes en situaciones nuevas o con modelos inexistentes, lo que antes requería sets completos de fotografía. Se pueden crear un sinfín de variaciones sin tener que rehacer las tomas iniciales.

A la izquierda la imagen original, a la derecha la generada con IA cambiando el modelo por una persona de piel oscura, con barba y ojos verdes oscuros | Imagen: Xataka

Una de las opciones más impresionantes es la de cambiar modelos. Si tienes una imagen de un modelo de piel clara y ojos azules y deseas una con un modelo de piel oscura, Dreamshot lo hace posible con un simple prompt. Aunque un ojo entrenado podría identificar que la imagen está generada con IA, la sustitución de caras es sorprendente.

A la izquierda la imagen original, a la derecha la generada con IA cambiando el modelo por una mujer rubia con ojos azules | Imagen: Xataka

El cambio de fondo también es una poderosa función, ahorrando tiempo y desplazamientos. Esto se vuelve especialmente útil para generar contenido para redes sociales, adaptando visualmente las prendas a diferentes estaciones del año o escenarios.

A la izquierda la imagen original, a la derecha la generada con IA cambiando el fondo por el Coliseo Romano | Imagen: Xataka

Es importante mencionar que Dreamshot divide cada imagen en tres partes: modelo, ropa y fondo, lo que permite cambiarlos sin afectar la foto original. Eso sí, la herramienta no permite alterar la imagen para mostrar al modelo con menos ropa de la que llevaba inicialmente, asegurando un uso ético y seguro de la tecnología.

El origen de Dreamshot

¿Cómo nació la idea? Javier Jiménez nos cuenta que su primera empresa fue un ecommerce de joyería. Durante diez años, invirtió miles en sesiones fotográficas mensuales. «Cuando descubrí la IA, me sumé al movimiento y creé una comunidad global, Prompthero», comenta Javier, que decidió combinar sus experiencias pasadas en una startup que facilitara las fotos de producto para ecommerce utilizando IA.

Después de haber gestionado varias tiendas online, incluida una de bisutería, sé lo exhaustivo que es preparar sesiones fotográficas. Javier ríe cuando comenta que «con este tipo de negocios puedes complicarte tanto como quieras e invertir todo lo que quieras». Dreamshot busca ofrecer una solución a ello.

A pesar de ser joven y pequeña, formada hace medio año por tres personas, Dreamshot ya ha captado «bastantes clientes» en los sectores de moda, zapatillas, gafas de sol y, próximamente, automóviles. Si bien no podemos mencionar marcas específicas, la IA es capaz de entender patrones de píxeles, permitiendo cambiar fondos en imágenes de camisetas, zapatillas o coches por igual.

Javier considera que han tomado la delantera al estar listos antes de que el mercado lo estuviera. «Creo que en los próximos meses habrá un auge. En 2025, muchas marcas están comenzando a adoptarlo, y como ya estamos posicionados, están viniendo a nosotros en búsqueda de soluciones e integraciones», asegura.

Proyecciones futuras

Imgen | Stefano Intintoli

La implementación de esta IA genera dudas sobre su impacto en los modelos. Javier explica que su tecnología no se entrena con las imágenes de los modelos, sino con las prendas. «Si quisieras recrear la imagen de Rafa Nadal, tendrías que pedir permiso», ejemplifica Jiménez.

Otra vía sería que modelos o influencers licencien su imagen para que las empresas las usen en herramientas con IA. «Ocurrirá seguro», considera Javier. «Habrá empresas que podrán acceder a influencers que, de otro modo, no podrían y viceversa, influencers que sin moverse de casa podrían obtener ingresos».

Aunque no han habido movimientos en este sentido, Dreamshot tiene otros planes. Primero, una línea de modelos virtuales, permitiendo elegir qué modelo aparece en cada imagen y asegurando coherencia en las campañas visuales.

Imagen | Bruce Mars

El segundo objetivo es lograr la mejor calidad de imagen y video, algo que también dependerá de los avances de grandes compañías tecnológicas como OpenAI. Javier predice que «en uno o dos años, alcanzaremos un nivel excepcional». Confía en que la IA generativa permitirá un internet donde la experiencia se personalice para cada usuario.

El tercer objetivo es expandir segmentos. Actualmente, se centra en ropa, pero pronto abarcará automóviles. Javier proyecta que el siguiente objetivo podrían ser los muebles, un mercado con gran potencial. La belleza y el maquillaje son otras áreas interesantes, aunque más complejas debido a la variedad de colores y texturas, pero la IA avanza rápidamente.

Premios en AI2030

Dreamshot se llevó la victoria en el hackaton de AI2030, un evento dedicado a la inteligencia artificial generativa aplicada a nivel profesional, en el que Xataka fue media partner.

El triunfo fue gracias a una propuesta innovadora: un sistema de inteligencia artificial para publicidad programática. Creamos una IA capaz de analizar el rendimiento de los anuncios y, basándose en esos datos, generar anuncios más eficaces con nuevas imágenes y personalizaciones específicas.

Imagen de portada | Atikh Bana