INTRODUCCIÓN

La idea principal del curso es entender los conceptos dentro de la generación de imágenes y aplicarlo con las dos herramientas principales.

Primero MidJourney mucho más accesible e instantánea y después dar una introducción a un mundo casi infinito como lo es Stable Diffusion dentro de ComfyUI. Además se descubrirán otras plataformas de creación de imágenes y de vídeo para poder crear presentaciones audiovisuales de los proyectos de arquitectura.

OBJETIVOS

-Capacitar al alumno para generar imágenes con IA utlizando diferentes herramientas.

-Proporcionar conocimientos prácticos sobre MidJourney y su uso instantaneo.

-Enseñar el uso de Stable Diffusion y CompyUI como plataformas más avanzadas.

-Ofrecer una introducción a otras plataformas creativas para generar imágenes y vídeos.

-Desarrollar habilidades para la creación de presentaciones audiovisuales completas de Proyectos de Arquitectura.

CONTENIDO

UD1- Introducción a la IA en Arquitectura
● Tipos de IA
● Sistemas de IA generativos
● Modelos/Entrenamiento de modelo
● Posibles usos de la IA en Arquitectura/Diseño
● Cronología proyectos/usos
● Bloques/Conceptos dentro de la generación de imágenes en
arquitectura:
○ Text-to-Image
○ Text-to-Image w/ reference image
○ Image-to-Image (Sketch to render, 3D to render
○ LoRAs (Low Rank Adaptation models)
○ Variaciones de diseño
○ Inpainting
○ Outpainting / Zoom-out
○ Upscaling
○ Image-to-video

UD2- Introducción a Midjourney
● Introducción a MidJourney y Generación de Imágenes
○ Qué es MidJourney: Explicar cómo funciona la plataforma, qué
es un generador de imágenes basado en inteligencia artificial y cuál es su
principal utilidad.
○ Interfaz y configuración: Cómo unirse al servidor de MidJourney
en Discord, ajustar las preferencias de usuario y entender los comandos
básicos (/imagine, -v, -q).
● Composición de Prompts Eficaces
○ Cómo escribir prompts: Enseñar la importancia de los detalles al
crear prompts para generar imágenes más cercanas a la visión deseada.
○ Incluir estilo, materiales y técnicas: Si es para arquitectura,
enseñar a incluir palabras clave como “modern style,” “brutalism,” “glass
façade,” o “minimalist interior.”
○ Incorporar parámetros específicos: Mostrar cómo usar
parámetros como –aspect (—ar) (relación de aspecto), –quality (—q), o
–stylize para refinar la salida de la IA.
● Controlando la Estética y el Estilo
○ Referencias visuales: Explicar cómo los alumnos pueden influir
en el estilo (por ejemplo, fotorealista, boceto arquitectónico, renderizado
3D) y qué palabras usar para lograrlo.

○ Uso de referencias históricas y contemporáneas: Incluir términos
que MidJourney pueda reconocer de la historia del arte o movimientos
arquitectónicos.
● Iteración y Refinamiento de Imágenes
○ Vary y upscale: Cómo iterar sobre una imagen existente para
mejorar detalles o hacer variaciones. Explicar cuándo usar Vary o
Upscale.
○ Inpainting y ajustes locales (si es aplicable a la versión usada).
● Otros parámetros avanzados
● Optimización del Output
○ Mejorando la calidad de las imágenes: Cómo ajustar la
resolución de las imágenes y los diferentes parámetros que afectan la
calidad visual.
○ Edición posterior a la generación: Enseñar cómo retocar las
imágenes generadas con herramientas adicionales, como Photoshop o
editores de imágenes, para darles un acabado más profesional.

UD3- Introducción a Stable Diffusion (en ComfyUI)
● Introducción a Stable Diffusion en ComfyUI
○ Instalación y configuración: Instalación de interfaz y de modelos,
(checkpoints, LoRAs, CLIPS,VAEs, etc)
○ Navegación por la Interfaz: Entender sistema/trabajo con nodos,
cables.
*(En Comfy UI los temas se desarrollan como en el ÍNDICE de la introdución, por
conveniencia y facilidad de comprensión, debido al entendimiento del propio
cuerpo de la interfaz. A su vez tras haber visto MidJourney ya se habrá podido
explorar con la mayoria de los distintos conceptos”
● Módulos
○ Text-to-Image (Texto a imágen, con atención al cambio de
redacción de Prompts de Midjourney a SD (Stable Diffusion))
○ Text-to-Image w/ reference image (Texto a imágen con imágenes
de referencia de materiales y elementos, de perspectivas y uso de
máscaras de recorte)
○ Image-to-Image (Sketch to render, 3D to render) (Imágen a
Imágen, uso de imágenes base para generación de renders, de boceto a
redner, y de modelo 3D ej: Archicad/Rhino a render)
○ LoRAs (Low Rank Adaptation models) (Modelos pequeños
entrenados en un campo o estilo específico, instalación y uso)
○ Inpainting (relleno de áreas en la imágen, añadiendo o
cambiando elementos de la composición, como muebles, cuadros
plantas…)
○ Upscaling (Optimización del output, mejora de calidad/resolución
de imágenes)
● Para agilizar se facilitará a los alumnos con los flujos de trabajo en .json
para que después de entender como funciona cada flujo, aprendan a
importar flujos y exportarlos y los puedan guardar para usarlos
instantáneamente en un futuro.
UD4- Introducción a otras plataformas de creación.
● Introducción a plataformas como LookX, Adobe Firefly, civit.AI, para
generación de Imágen, uso de inpainting, sketch-to-render. Introducción a
KREA para optimización de resolución de imágenes rápida.

UD5- Introducción a Image-to-Video (en ComfyUI)
● Introducción a la generación de vídeo a partir de imágenes.
● Runway, Inersity y Luma. Permiten transformar imágenes estáticas en
secuencias de vídeo dinámicas mediante la aplicación de técnicas de
interpolación y movimiento. Esto facilita la creación de contenido visual
atractivo a partir de imágenes fijas, ampliando las posibilidades creativas.
● Creación de mock-up/presentación final de suma de vídeos, unido a
música creada con IA.

FORMATO

Online: El alumno asiste al curso en directo online a través de su ordenador. Para el seguimiento del curso el alumno visualizará al profesor y la pantalla del ordenador, pudiendo interactuar mediante voz o chat.

El curso será grabado y el alumno tendrá a su disposición durante tres meses los vídeos para el repaso de los temas impartidos.

DURACIÓN

12 horas lectivas.

PROFESOR

Carlos Lucena Gonzalez. Arquitecto. Formador en software de arquitectura. ACI (Autodesk Certified Instructor).

CALENDARIO

4, 6, 11 Y 13 de febrero de 2025.

Horario: de 16:30 a 19:30 horas.

DESTINATARIOS

Arquitectos y profesionales familiarizados con el mundo de ArchVIZ.

CONOCIMIENTOS PREVIOS

No se requieren conocimientos previos, pero sí se requiere que el alumno se desenvuelva bien habitualmente con la instalación de programas en su ordenador y el uso habitual de aplicaciones basadas en la nube.

REQUISITOS TÉCNICOS

HARDWARE MÍNIMO: ordenador con tarjeta gráfica con un mínimo de 4GB de RAM de memoria delicada. (marca NVIDIA preferiblemente).

DIRECCIÓN WEB DE DESCARGA DE SOFTWARE

Se indicarán a lo largo de las sesiones de clase.
Se usarán Apps de IA Opensource (software libre).
Se usará también Midjourney (única App de pago, cuya suscripción sin
permanencia es de 10 $ un mes, unos 9,13 € para aquellos alumnos que quisieran usar Midjourney en sus equipos para sus trabajos personales).

CERTIFICADO

Para la obtención del certificado el alumno tendrá que haber superado el 75% del total de horas lectivas.

PRECIO MATRÍCULA (IVA NO INCLUIDO)

PRONTA INSCRIPCIÓN. Hasta el 29 de enero de 2025. (inclusive)

NORMAL. A partir del 30 de enero de 2025.

FOLLETO

Consultar AQUÍ