Ejecuta un modelo de difusión basado en Stable Diffusion dentro de tu navegador para redibujar fotos en anime, acuarela, óleo y otros estilos. Más flexible que “Estilos de ilustración y pintura”, con control mediante prompt. Las fotos nunca salen de tu dispositivo.
Esta herramienta descarga un modelo de IA (unos 2100 MB) en la primera ejecución. Por las limitaciones actuales de ancho de banda del servidor, la descarga puede tardar alrededor de 10 minutos; las siguientes ejecuciones usan la copia guardada en tu navegador. Se requiere WebGPU.
Hay dos herramientas para convertir fotos en ilustraciones. Elige según tu dispositivo y lo que busques. Recomendamos probar primero la ligera y pasar al modelo de difusión si quieres más.
| Criterio | Estilos de ilustración y pintura | Ilustración con IA (difusión)Esta página |
|---|---|---|
| Método | GAN ligeras (AnimeGANv2 / fast-neural-style) que solo cambian el estilo | Modelo de difusión (LCM Dreamshaper v7) que repinta la foto a partir de un prompt |
| Requisitos | Funciona sin WebGPU, incluso en móviles y portátiles antiguos | Requiere WebGPU y 4GB o más de memoria de GPU (compartida en GPU integradas) |
| Primera descarga | Unos 8MB por estilo, unos 50MB los 7 | Unos 2,1GB. Ahora tarda unos 10 minutos por el ancho de banda de nuestro servidor |
| Tiempo por imagen | Menos de un segundo con WebGPU, unos segundos en CPU | 20–40 segundos en GPU integrada, unos segundos en GPU dedicada |
| Control del estilo | Elige entre 7 estilos fijos | 5 preajustes más prompts libres en inglés |
| Resultado | Composición, expresión y rasgos intactos; rara vez falla | Resultados más ricos y pictóricos; con más intensidad se aleja del rostro original |
| Ideal para | Avatares rápidos o dispositivos modestos | PC gaming o Mac con Apple Silicon, y quien quiera controlar el estilo con detalle |
Suelta una foto. Se usa el cuadrado central (512×512), así que las fotos con el rostro en el centro dan mejores resultados.
Elige anime, acuarela, óleo, cómic o pixel art, o escribe tu propio prompt en inglés. Una intensidad mayor acentúa el estilo; una menor conserva más el rostro original.
Se genera el número de imágenes solicitado y se muestran una junto a otra. Guarda las que te gusten; si vuelves a ejecutar con los mismos ajustes, obtendrás resultados distintos.
LCM Dreamshaper v7 (licencia MIT), convertido a ONNX en fp16, se ejecuta en onnxruntime-web con WebGPU. La foto se codifica a un espacio latente, se le añade ruido y el modelo la redibuja en 4 pasos siguiendo el prompt (img2img). La intensidad es la cantidad de ruido; en torno a 0,5 cambia el estilo manteniendo reconocible a la persona.
Los modelos suman 2,1 GB, así que la primera descarga lleva un rato. Por el ancho de banda actual del servidor puede tardar alrededor de 10 minutos; mejorará con un cambio de infraestructura. Las siguientes ejecuciones usan la copia guardada en tu navegador. Se requieren WebGPU y unos 4 GB de memoria de GPU (memoria compartida en las GPU integradas); cada imagen tarda de 20 a 40 s en una GPU integrada o unos segundos en una dedicada.
No. Los modelos se descargan en tu navegador y la generación se ejecuta en la GPU de tu dispositivo. Las estadísticas de procesamiento que usamos para corregir errores (características del dispositivo, tipo de error, etc.; nunca la foto, el nombre del archivo ni el prompt) sí se envían al servidor de este sitio. Puedes desactivarlas con el interruptor de «Ayúdanos a mejorar el servicio» al final de la página.
El ancho de banda del servidor está limitado actualmente a unos 4–5 MB/s, así que 2,1 GB tardan alrededor de 10 minutos. Está prevista una ampliación del ancho de banda. La descarga se hace una sola vez; las siguientes ejecuciones usan la copia guardada.
El img2img por difusión se aleja más de la foto cuanto mayor es la intensidad. Bájala a 0,4–0,5 para conservar el parecido. Si los detalles del rostro se deshacen, pasa el resultado por “Restaurar rostros con IA”.
Esa herramienta usa GAN ligeras que conservan la composición y solo cambian el acabado (segundos, modelos de 8 MB). Esta redibuja la imagen con un modelo de difusión, así que es más flexible y se guía por el prompt, pero el modelo es grande y se requiere WebGPU.
Cuando una conversión falla, enviarnos las circunstancias nos ayuda a encontrar la causa. Saber qué dispositivos y formatos fallan más, y cuánto tarda el procesamiento, nos permite revisar los formatos admitidos y corregir los errores. Si no te importa, dejarlo activado nos ayuda mucho.
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