Menu
in

ChaiNNer: Procesador avanzado de imágenes con inteligencia artificial

Docenas de opciones y ajustes bajo una misma plataforma

Cómo procesar imágenes con ChaiNNer

Recientemente compartimos un tutorial para usar ComfyUI en la generación de imágenes con inteligencia artificial, y su característica más importante es la adopción de «nodos» que desde cierto punto de vista nos permiten «programar» su entorno. El procesador ChaiNNer funciona de la misma manera, y si estás pensando en aplicar upscaling o downscaling por lotes, generar bordes, convertir texto en imágenes, recortar, modificar valores de brillo y contraste o inyectar filtros, deberías darle un vistazo.


Cualquier editor de imágenes que desee llevar ese título necesita incorporar algunas funciones básicas. Sin embargo, a la hora de procesar lotes completos de imágenes, cambiar su tamaño y corregir detalles de brillo/contraste automáticamente, lo ideal es buscar una herramienta más especializada.

Con la aparición de modelos basados en inteligencia artificial y el desarrollo de nuevos entornos dedicados, hoy podemos disfrutar de herramientas como ChaiNNer, que utiliza un sistema de nodos muy similar al de ComfyUI. Las primeras versiones de ChaiNNer priorizaban el upscaling, y aunque todavía se encuentra en alfa, ahora puede hacer mucho más que eso.


Cómo procesar imágenes con ChaiNNer

Tranquilo, es mucho más sencillo de lo que parece…

La ejecución de ChaiNNer se divide en tres fases:

  • Luego, cargamos su ejecutable e instalamos las tres dependencias principales desde el interior de la interfaz: PyTorch, NCNN y ONNX. Tanto NCNN como ONNX tienen descargas pequeñas, pero PyTorch es un ladrillo de 2.2 gigabytes. Paciencia.
  • Finalmente, los interesados en hacer upscaling necesitan descargar alguno de los modelos disponibles a través de OpenModelDB, una especie de Civitai dedicado exclusivamente a esa función. Los modelos se pueden guardar en cualquier carpeta, ya que debemos seleccionarlos a mano dentro de ChaiNNer.

Estas tres dependencias son necesarias para usar modelos de upscaling


La página oficial de ChaiNNer presenta un ejemplo básico de upscaling, y en líneas generales será la herramienta principal. Sin embargo, sería un error quedarse en la punta del iceberg. ChaiNNer incluye procesamiento por lotes, creación de imágenes sólidas y gradientes, transformación de texto a imágenes, bordes, recorte, rotación, y hasta generación de hashes. Fácil de aprender, difícil de dominar… pero definitivamente vale la pena.


Sitio oficial y descarga: Haz clic aquí


Escrito por Lisandro Pardo

Leave a Reply