• Arte generativo: Creación de obras de arte utilizando algoritmos y técnicas de inteligencia artificial para generar imágenes, patrones o composiciones visuales. • Composición automática: Generar diseños gráficos completos de forma automática combinando elementos como colores, tipografías, formas, etc. • Dataset: Gran colección de datos preparados para entrenar modelos de machine learning. Muchos datasets incluyen imágenes, texto, audio, etc. Útiles para diversas tareas de diseño gráfico. • Detección de objetos: Un proceso de IA que implica la identificación y localización de objetos en imágenes o videos. • Entrenamiento: Un proceso en el que se proporcionan datos a un modelo de IA para que pueda aprender y mejorar su precisión y capacidad de predicción. • Estilo de transferencia: Técnica de IA que combina el contenido de una imagen con el estilo de otra, generando una nueva imagen con características visuales de ambas. • Filtros de imagen: Herramientas de software que se utilizan en el diseño gráfico para modificar y mejorar imágenes digitales. • Generación de texto: Un proceso de IA que implica la creación de texto de forma autónoma, utilizando modelos de lenguaje y grandes conjuntos de datos. • Generación de contenido condicional: Crear nuevo contenido (texto, imágenes, diseños) basedo en condiciones especificadas por el usuario. Por ejemplo, generar un logo dependiendo del sector de la empresa. • Imágenes generativas: Un proceso de IA que implica la creación de imágenes de forma autónoma, utilizando modelos de aprendizaje profundo y grandes conjuntos de datos. • Modelado 3D: Un proceso de diseño gráfico que implica la creación de objetos y escenarios en tres dimensiones. • Neural style transfer: Una técnica de IA que se utiliza para aplicar el estilo de una imagen a otra imagen. • Personalización de contenido: Modificar contenido digital para adaptarlo a usuarios específicos basándose en sus preferencias e intereses. Permite generar diseños gráficos personalizados. • Predicción de tendencias: Pronosticar modas, gustos o patrones futuros analizando grandes volúmenes de datos históricos. Útil para anticipar estilos gráficos de moda. • Procesamiento de imágenes: Conjunto de técnicas y algoritmos utilizados para analizar, mejorar y manipular imágenes digitales. • Redes neuronales artificiales: Un tipo de algoritmo utilizado en el aprendizaje profundo que se basa en la imitación del cerebro humano. • Reconocimiento de caracteres: Un proceso de IA que implica la identificación y clasificación de caracteres en imágenes o texto. • Reconocimiento de gestos: Un proceso de IA que implica la identificación y clasificación de gestos y movimientos corporales. • Reducción de ruido: Un proceso de IA que implica la eliminación de ruido y artefactos de imágenes o videos. • Segmentación de imágenes: Un proceso de IA que implica la identificación y separación de objetos en imágenes. • Transferencia de estilo: Una técnica de IA que se utiliza para aplicar el estilo de una imagen a otra imagen. • Redes adversarias generativas: Un tipo de modelo de IA que se utiliza para generar imágenes y videos de forma autónoma, utilizando dos redes neuronales que trabajan en conjunto para mejorar el resultado.