Con el Proyecto MonteIA, transformamos el aula de informática del IES Monterroso en un taller de creación artística mediante Inteligencia Artificial local. Utilizando el motor binario stable-diffusion.cpp y modelos SD-Turbo cuantizados a 4-bits (GGUF), los estudiantes de 1º y 2º de ESO generan imágenes por difusión en CPU sin depender de tarjetas gráficas dedicadas ni de servicios externos en la nube.
Un taller para que el alumnado vea, sin simulación de por medio, los pasos reales de un modelo de difusión — una imagen real de Wikimedia Commons que muestra el recorrido de ruido a imagen nítida, y Diffusion Explainer, una herramienta interactiva y gratuita para explorar ese mismo proceso paso a paso.
CROWSON amplía a cinco las decisiones de color de Llama (franja y estrella incluidas) — y esta entrada explica, paso a paso, cómo genera de verdad una imagen un modelo como Stable Diffusion (CLIP, espacio latente, difusión) frente a lo que hacemos aquí.