E098_Wan 2.2 permite generar vídeo en local
Ep. 98

E098_Wan 2.2 permite generar vídeo en local

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Episodio de BIMPRAXIS: La Revolución del Vídeo con One 2.2

El modelo One 2.2 está revolucionando la industria del vídeo con inteligencia artificial, ofreciendo una herramienta gratuita y de código abierto que puede generar vídeos hiperrealistas con una precisión y coherencia sin precedentes. Con su capacidad para ejecutarse en hardware doméstico y su licencia libre Apache 2.0, este modelo abre nuevas posibilidades para la creación de contenido visual. Aunque requiere una tarjeta gráfica potente para funcionar sin problemas, su integración en plataformas en la nube promete democratizar el acceso a herramientas de vídeo de alta calidad. La pregunta ahora es, ¿cuánto tiempo falta para que las películas dejen de ser archivos de vídeo estáticos y se conviertan en experiencias generadas en tiempo real?

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Buenas, esto es BIMPRAXIS, el podcast donde el

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BIM se encuentra con la inteligencia artificial.

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Exploramos la ciencia, la tecnología y el futuro

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desde el enfoque de la arquitectura, ingeniería y

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construcción.

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¡Empezamos!

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Muy buenas, bienvenidas, bienvenidos a un nuevo episodio

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de BIMPRAXIS.

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Hoy os traemos la revolución del vídeo poría

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en tu propio ordenador, descifrando el modelo One

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2.2.

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Hola, ¿qué tal?

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Encantada de estar aquí para diseccionar un lanzamiento

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que de verdad está sacudiendo los cimientos de

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toda la industria.

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Vale, vamos a analizar esto paso a paso,

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porque resulta impactante plantear el escenario que tenemos

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ahora mismo.

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O sea, hace apenas un par de meses,

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el consenso generalizado era que para generar video

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hiperrealista con inteligencia artificial, necesitabas, no sé, granjas

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de servidores del tamaño de un estadio.

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Ya, y presupuestos de millones de dólares.

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Exacto.

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Sin embargo, los datos de hoy ponen sobre

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la mesa un modelo que es 100% gratuito,

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de código abierto y capaz de ejecutarse en

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un hardware doméstico.

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Y ojo, que acaba y empata en evaluaciones

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oficiales con titanes corporativos gigantes.

1:31

Sí, sí.

1:31

Es que hablamos de mirar de tú a

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tú a sistemas como el BO3 de Google,

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Agiluo 2 o Asidans.

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Es una locura.

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Semejante desafío al status quo nos obliga a

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examinar de cerca qué está pasando exactamente con

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esta arquitectura.

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Esa es la clave.

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A ver, la ruptura del monopolio de la

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capacidad de cómputo.

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Durante mucho tiempo, esto de generar vídeo coherente

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era el feudo exclusivo de cuatro empresas con

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un músculo financiero brutal.

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Totalmente inabarcable para el resto.

2:03

Eso es.

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Que un proyecto abierto logre infiltrarse en esa

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liga de élite, pues no es una simple

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anécdota.

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Es que altera por completo la economía y

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hacia dónde va el desarrollo visual de la

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IA.

2:14

Claro.

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Y para comprender cómo narices logran este nivel

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de disrupción, hay que entender la herramienta que

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tenemos entre manos.

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Porque WAN 2.2 no es un bloque monolítico,

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o sea, no es un único archivo que

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hace de todo.

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No, no, para nada.

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Son varios.

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Exacto.

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Es una familia compuesta por tres modelos diferentes.

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A ver, por un lado tenemos un modelo

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pequeño, entre comillas, de 5.000 millones de parámetros.

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El famoso 5B.

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Que ya es una barbaridad, ojo.

2:43

Ya ves.

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Y este es súper ágil.

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Genera vídeo tanto desde texto como desde imagen

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hasta 720p.

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Pero luego, luego están los dos hermanos mayores,

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los mastodontes de 14.000 millones de parámetros.

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Los 14B.

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Que ahí es donde la cosa se pone

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seria.

3:00

Sí, porque ahí se divide en el trabajo.

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Uno se especializa estrictamente en texto a vídeo,

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o sea, el T2V, y el otro va

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solo de imagen a vídeo, el I2V.

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Y todo, y esto es lo fuerte, bajo

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la licencia libre Apache 2.0.

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Que eso significa uso comercial sin restricciones.

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Puedes ganar dinero con ello.

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De locos.

3:21

Y aquí me surge una reflexión usando una

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analogía.

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A ver qué te parece.

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Esto de los parámetros, pasar de 5.000 a

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14.000 millones, no es solo que el archivo

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pese más gigas.

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Claro que no.

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Yo lo veo como el modelo de 5B

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es como un estudiante en prácticas muy brillante

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y muy rápido, ¿no?

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Te hace el trabajo volando.

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Sí, resuelve rápido pero le faltan tablas.

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Exacto, mientras que el modelo de 14B es

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el director de cine súper experimentado Necesita más

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tiempo, necesita más café, más recursos Pero te

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entrega una maldita obra maestra porque entiende la

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geometría y las físicas en el tiempo Esa

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analogía me encanta, porque, a ver, el número

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de parámetros define en esencia la resolución del

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mapa mental de la IA Un modelo de

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5B, como decías, es muy eficiente, entiende el

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concepto general de, yo qué sé, un coche

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moviéndose Pero igual le cuesta mantener la coherencia

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de los reflejos del sol en la chapa

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del coche durante 5 segundos de vídeo.

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Se empieza a desmoronar.

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Empieza a alucinar cosas raras.

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Eso es, al saltar a los 14.000 millones,

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el modelo ya tiene suficiente espacio neuronal para

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separar el objeto del entorno.

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Calcula cómo rebota la luz, mantiene la integridad

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de la escena.

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Y esa es la diferencia entre un vídeo

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que parece un sueño febril y uno que

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engaña completamente al ojo humano.

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Ostras, es que es brutal.

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Y fíjate, esto hace que lo de la

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licencia Apache 2.0 sea aún más fascinante.

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O sea, liberar algo con este nivel de

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sofisticación, gratis, para uso comercial, parece un suicidio

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económico, ¿no?

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Desde una mentalidad corporativa tradicional, sí, totalmente.

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Claro, es que un estudio de animación cualquiera

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puede coger los pesos de este modelo de

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14B, meterlo en su flujo de trabajo y

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no pagar un céntimo.

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Si las empresas privadas se gastan fortunas en

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crear estos motores para luego alquilar el acceso,

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¿cuál es la lógica de regalar el motor

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entero y encima darte los planos?

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Bueno, lo fascinante aquí es que la lógica

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es aprovechar el intelecto de la comunidad frente

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al aislamiento corporativo.

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Al liberar los pesos, los creadores de OneDoc

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2.0 le pasan el testigo de la investigación

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y desarrollo a todo el planeta.

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Ya, externalizan el I más D gratis.

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Exacto.

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En una empresa cerrada tienes, no sé, a

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100 ingenieros probando cosas.

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En el código abierto tienes a decenas de

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miles de desarrolladores ajustando el código a la

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vez.

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Mejoran la eficiencia, crean herramientas nuevas, le dan

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usos que a los creadores originales ni se

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les habían pasado por la cabeza.

5:53

Totalmente.

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Y claro, el modelo base se acaba convirtiendo

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en un estándar de la industria.

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Es un lienzo donde todos pintan.

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Y eso acelera la evolución a una velocidad

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que un laboratorio cerrado no puede ni soñar.

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Y vaya se acelera.

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Esa velocidad de la que habla se nota

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muchísimo al comparar el salto entre el modelo

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anterior, el One 2.1, y este nuevo 2.2.

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Es un salto cuántico.

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Sobre todo en la parte de texto a

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vídeo.

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Es una barbaridad.

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Sí, sí.

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Antes le pedías a la IA a personas

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y te generaba unas siluetas borrosas moviéndose como

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robots estropeados.

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y ahora de repente tienes anatomía realista, dinámicas

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de fluidos, el movimiento del agua interactuando con

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la luz ahora es supernatural.

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Y ojo que el salto metodológico en la

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parte de imagen a vídeo es igual o

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más crítico.

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Porque el gran talón de Aquiles de casi

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todos los modelos, incluso los de pago, son

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los puñeteros artefactos visuales.

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Uf, sí, esas deformaciones que te sacan de

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la ilusión de golpe.

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Exacto.

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Típico vídeo de un tren moviéndose y de

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repente las ventanas empiezan a temblar o cambian

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de tamaño.

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O las columnas de un edificio que parece

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que se están derritiendo al mover la cámara,

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sí, sí.

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Pues One 2.2 ha introducido unas mejoras enormes

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en lo que llamamos consistencia espaciotemporal.

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Entiende la persistencia de las cosas.

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Si tienes a alguien camunando por un campo

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de flores y hace viento...

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El modelo ya sabe separar qué es qué,

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¿no?

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Eso es, separa el movimiento caótico de la

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hierba y las flores de la trayectoria recta

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del sujeto sin que se mezclen las texturas

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por el camino.

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Aquí es donde la cosa se pone muy

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interesante.

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Porque claro, tanta precisión técnica tiene una contrapartida.

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El modelo se ha vuelto súper obediente.

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O sea, tiene una sensibilidad al prompt brutal.

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Es casi como un genio de la lámpara.

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Literal.

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¡Ay, el genio literal!

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¡Qué peligro tiene eso!

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Ya ves.

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Es que si no eres específico, el modelo

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enloquece.

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En las fontes mencionaban un ejemplo buenísimo de

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un usuario que le pidió al modelo un

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ratón corriendo delante de una pantera.

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Vale, suena sencillo.

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Sí, pero el usuario no detalló nada sobre

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el ratón.

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Y claro, como no le dio contexto, la

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IA sufrió una especie de colapso semántico tremendo.

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Se hizo un lío.

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Un lío tremendo.

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Fusionó conceptos y generó una especie de monstruo,

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un mutante caótico que era mitad rata y

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mitad leopardo, corriendo por ahí de forma súper

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extraña.

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Y claro, yo me pregunto, ¿no es esto

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un defecto enorme para el usuario medio que

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solo quiere escribir dos palabras y que la

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IA le haga magia?

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Esto plantea una pregunta importante sobre diseño de

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software, sin duda.

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¿Qué priorizamos?

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¿Que sea fácil de usar para cualquiera o

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que dé un control absoluto al profesional?

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Claro, el equilibrio es complicado.

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Un modelo que se inventa los detalles y

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rellena huecos parece mágico para el que está

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jugando un rato.

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Escribes perro saltando y te saca un vídeo

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precioso, aunque el perro no sea de la

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raza que querías.

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Te da igual porque queda bonito.

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Pero en un entorno profesional, la creatividad aleatoria

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de la máquina no sirve de nada.

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Si estás dirigiendo una escena, necesitas que la

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luz, el encuadre y los sujetos hagan exactamente

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lo que tú tienes en la cabeza.

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Ni más ni menos.

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Entonces, One.2.2 ha forzado sus codificadores para obligar

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al usuario a ser hiperespecífico.

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Te obliga a escribir un manual técnico casi,

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pero a cambio, elimina la incertidumbre.

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Recrea exactamente tu visión.

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Es como trabajar con un actor que improvisa

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sin parar frente a uno que te clava

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cada línea del guión tal y como está

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escrito.

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Y a ver, los números respaldan esta decisión,

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porque en los benchmarks, en las evaluaciones objetivas,

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las puntuaciones son alucinantes.

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Sí, los datos de artificial análisis son para

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enmarcar.

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Es que el modelo de 14B de texto

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a vídeo se ha colado en la octava

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posición global, la octava, superando a gigantes de

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la industria como Sora o Clean 115 Pro

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a Pixers, empatando con el C2.0 y pisándole

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los talones al BO2 que se dice pronto.

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Es que es una auténtica locura ver a

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un modelo de código abierto, gratuito, superando al

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todopoderoso Sora en una tabla de clasificación oficial.

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Sí, es un hito tremendo, pero ¿y si

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conectamos esto con la perspectiva general?

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Hay que ser justos con los datos y

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matizar un poco.

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A ver, cuéntame, ¿dónde flojea?

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En la generación de imagen a vídeo.

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Ahí el modelo de 14B cae hasta el

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puesto 14 de la tabla.

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Ah, vale, ahí le cuesta más arrancar.

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Cuando se trata de coger una foto fija

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y darle vida, los modelos propietarios chinos, por

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ejemplo, siguen teniendo una ventaja clara.

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Seguramente porque los entrenan con unos volúmenes de

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datos de cine que no son públicos.

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Ya, tienen la despensa llena.

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Y de hecho, los ejemplos visuales que hemos

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visto ilustran esto perfectamente.

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En el test de texto a vídeo con

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las chicas del siglo XIX en el acantilado,

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One 2.2 mantiene una física brutal.

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Sí, la ropa, el viento.

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Exacto.

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Aunque bueno, veo tres, ahí gana por muy

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poquito en la estética.

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Pero lo fuerte es que un modelo de

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pago carísimo como Sidance Pro comete un fallo

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garrafal en esa misma escena y no hace

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que una de las chicas caiga por el

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borde como se le pedía.

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Falla en las físicas.

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Ese es el genio literal de One 2.2,

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funcionando a tu favor.

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Obedece la física.

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Claro, pero luego nos vamos al test del

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gato en el mercado mediterráneo.

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Ay, el gato.

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El gato caminando hacia el mar.

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One 2.2 hace exactamente lo que le pides,

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sigue la ruta, pero ves las versiones de

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Minimix O de Seedance Pro y el gato

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tiene un dinamismo, se mueve de una forma

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súper orgánica, súper elástica.

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Claro, son enfoques distintos.

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Modelos como Giluo o Minimix sacrifican a veces

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un poco la precisión geométrica para lograr un

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movimiento muy fluido, muy dramático.

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Tienen un dinamismo espectacular.

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Entiendo.

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One 2.2 prefiere que la estructura no se

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rompa.

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El gato a lo mejor no tiene esa

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gracia elástica de Minimix, pero desde luego no

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le va a salir una quintapata a mi

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TED del vídeo.

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Ja ja, exacto.

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Te evitas los mutantes.

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O sea, no será el rey del dinamismo,

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pero siendo gratuito, logrando esa calidad intermedia fantástica

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y con ese control, se corona como el

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rey del código abierto.

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De cajón.

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Indiscutiblemente.

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Ahora es el referente.

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Vale.

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Pues todo esto suena maravilloso en la teoría.

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Pero entonces, ¿qué significa todo esto a nivel

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práctico?

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La realidad del hardware.

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Porque yo me pregunto, ¿cómo instalas esta bestia

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en el salón de tu casa sin que

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el ordenador salga ardiendo?

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Esa es la gran pregunta pragmática.

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Sí.

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A ver, la ruta local típica es usar

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Confuee, ¿no?

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La plataforma esta de nodos.

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Pero los requisitos técnicos son crudos, son tela

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marina.

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No es para todos los públicos, no.

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Es que te piden una tarjeta gráfica con

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al menos 8 o 12 gigas de VRAM.

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Con una RTX 3060 generará un vídeo de

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unos pocos segundos con el modelo pequeño de

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5B.

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Te puede tardar 15 minutazos.

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15 minutos para un clip.

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Una eternidad si estás haciendo pruebas, claro.

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Y si quieres que vaya fluido necesitas 16

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gigas de VRAM.

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Ahí el tiempo baja a 2 o 3

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minutos para el modelo pequeño.

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y unos 7 u 8 minutos para el

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de 14B usando cuantización.

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Y claro, yo me hago de ahogado del

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diablo.

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Si necesitas 1000 euros de tarjeta gráfica para

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que la experiencia no sea un sufrimiento, ¿no

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es esto un juguete exclusivo para gamers con

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dinero y editores profesionales?

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¿Dónde está la democratización?

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Te concedo el punto sobre el hardware local.

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Es una crítica totalmente válida.

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El código abierto no exime a nadie de

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las leyes de la termodinámica.

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Calcular millones de píxeles cuesta mucha energía.

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Ya te digo.

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Pero el truco, la verdadera democratización, no pasa

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porque tú tengas un servidor en el baño

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de tu casa.

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Ocurre en la capa de servicios, en la

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nube.

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A ver, explícame eso.

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Piensa en plataformas como Freepik.

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Pueden ofrecer el uso de este modelo a

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precios de risa, porque ellos como empresa no

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tienen que pagarle licencias millonarias a OpenAI o

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a Google por usar su tecnología.

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Ah, claro, se ahorran el peaje corporativo.

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Exacto.

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El código abierto abarata absolutamente toda la cadena

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alimenticia de la IA.

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Solo pagan la luz y los servidores.

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Y eso hunde los precios del mercado.

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Ostras, claro.

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Y fíjate, viendo los datos de la integración

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en Freepik, es que se te cae la

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mandíbula.

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Generar vídeos ahí cuesta desde 150 créditos.

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Un regalo, vamos.

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Es que haciendo cuentas te da para hacer

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unos 75 vídeos con One 2.2 por el

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precio de lo que te cuesta hacer un

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solo vídeo con el VO3 de Google en

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la misma plataforma.

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75 a 1.

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Es que dinamita el mercado, es un cambio

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de paradigma total.

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Y encima una velocidad rapidísima, sin esperar 15

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minutos a que tu gráfica eche humo.

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Y sin dejarte 1000 euros en la gráfica.

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Mencionaban en las fuentes el plan Premium Plus,

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que por unos 22 euros al mes tienes

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créditos masivos.

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Te da para generar imágenes ilimitadas con modelos

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como Flux.

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Vamos, que el acceso está ahí.

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Y te permite equivocarte.

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Cuando generar un vídeo te cuesta céntimos y

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tarda segundos, puedes experimentar mil veces hasta que

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el prompt quede perfecto.

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Y vaya si experimentan.

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En los ejemplos de Freepik vimos algunos vídeos

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que son una pasada.

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Por ejemplo, había uno de un trabajador inspeccionando

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la calidad de un queso en una fábrica.

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Madre mía, la textura de ese queso.

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Brutal, ¿eh?

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Los agujeros del queso, la sutilidad de las

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manos del tipo… es que era indistinguible de

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la realidad.

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Pero el que de verdad es para embarcar

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es el del astronauta.

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Uf, ese ejemplo es el desafío definitivo.

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A ver, un astronauta bajando de un caballo.

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El astronauta corre hacia un lado, de fondo

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cae un maldito meteorito impactando contra el suelo,

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y el caballo sale huyendo despavorido en dirección

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contraria al astronauta.

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Todo en el mismo plano.

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Y manteniendo la iluminación de todas las partes

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por separado.

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Es que coreografiar todas esas trayectorias a la

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vez sin que se convierta en una sopa

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de pixeles es increíble.

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Ahí se demuestra por qué es tan importante

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esa adherencia estricta al prompt que hablábamos antes.

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Claro, el modelo de 14B aguanta toda esa

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coherencia geométrica 3D de la escena sin despeinarse,

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precisamente porque no se pone a improvisar.

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Sigue tus instrucciones a rajatabla.

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Es alucinante.

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Y pensar que esto es sólo el principio.

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Siendo código abierto, en dos días vamos a

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tener a la comunidad creando plugins, metiéndolo en

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programas de edición de toda la vida.

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Con controles de luz virtual, moviendo cámaras simuladas.

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Va a ser una pasada.

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Vamos, un cambio de reglas completo en quién

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puede contar historias y con qué presupuesto.

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Ha sido un análisis profundo, la verdad.

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Y fíjate, justo viendo esta convergencia de accesibilidad

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barata y un realismo tan bestia, a mí

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me surge una idea para que nuestra audiencia

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reflexione un poco por su cuenta.

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A ver, suéltalo.

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Piénsalo.

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Si a día de hoy ya podemos generar

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la carga de caballería de una batalla medieval,

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con todo detalle, desde el portátil del salón

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usando software libre, ¿cuánto tiempo crees que falta

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para que las películas dejen de ser simples

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archivos de vídeo estáticos?

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Ostras, me acabas de dejar loco.

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Te refieres a películas que cambian.

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Exacto.

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Imagina que el cine pase a ser una

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experiencia que se genera en tiempo real mientras

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la ves.

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Que la iluminación o las reacciones de los

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personajes se adapten al momento según cómo estés

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reaccionando tú en el sofá.

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Madre mía, el fin del cine tal y

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como lo conocemos, una película que muta y

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se personaliza para cada espectador.

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Es una idea inmensa y con estas herramientas

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ya no suena a ciencia ficción.

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Desde luego que no, es el siguiente paso

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natural.

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Pues me dejas sin palabras con esa reflexión.

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Vamos a tener que dejarlo aquí, para ir

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a procesar todo esto.

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Antes de despedirnos hasta el próximo programa, os

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informamos de que las voces que oyes han

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sido generadas por la IA de Notebook LM,

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y que dirigiendo el podcast se encuentra Julio

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Pablo Vázquez, un humano que te envía saludos.

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En caso de error, probablemente sean errores humanos.

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¡Nos escuchamos!

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Y hasta aquí el episodio de hoy.

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Muchas gracias por tu atención.

18:07

Esto es BIMPRAXIS.

18:09

Nos escuchamos en el próximo episodio.

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