- La creación de deepfakes combina inteligencia artificial, redes neuronales y grandes volúmenes de datos.
- Existen técnicas como redes de difusión, GAN, face-swapping y lip-syncing que facilitan resultados realistas.
- El uso responsable y la detección de deepfakes son clave para frenar la desinformación y el fraude.
Los deepfakes se han convertido en uno de los avances tecnológicos más sorprendentes y, al mismo tiempo, polémicos de los últimos años. Cada vez es más común encontrarse con vídeos o imágenes que muestran a personajes públicos y anónimos haciendo declaraciones o realizando acciones que nunca sucedieron realmente. La clave de este fenómeno está en el uso de inteligencia artificial para manipular y generar contenido visual y sonoro casi indistinguible de la realidad. Si alguna vez te has preguntado cómo se hacen los deepfakes o qué tecnologías hay detrás de ellos, aquí tienes una guía completa que desvela todos sus secretos: desde las técnicas utilizadas hasta los riesgos y usos responsables.
La popularidad de los deepfakes no es casualidad: ahora mismo, cualquier persona con un ordenador decente y algo de curiosidad puede acceder a herramientas gratuitas o de pago y empezar a experimentar. Sin embargo, el profundo impacto social, ético y técnico de los deepfakes obliga a ir más allá de la simple curiosidad: comprender cómo funcionan, qué riesgos implican y cómo se pueden emplear de forma positiva resulta crucial en pleno auge de la inteligencia artificial.
¿Qué es un deepfake y por qué son tan realistas?
En esencia, un deepfake es un contenido audiovisual manipulado —principalmente vídeos, pero también imágenes y audios— generado mediante algoritmos de aprendizaje profundo (deep learning). Estos algoritmos, en concreto las redes neuronales, son capaces de analizar y recrear patrones de expresión facial, movimientos, tono de voz y hasta gestos corporales a partir de grandes conjuntos de datos. De este modo, no solo se logra cambiar la cara de una persona en un vídeo, sino incluso poner palabras en su boca o imitar su voz con enorme credibilidad.
Lo más impresionante de los deepfakes actuales es su grado de realismo. Las primeras versiones eran torpes y poco convincentes, pero el avance de la IA ha hecho que cada vez sea más complicado distinguir un vídeo genuino de uno manipulado. Todo esto ha dado lugar a un intenso debate sobre su uso y sus posibles consecuencias sociales y legales.
Las tecnologías más avanzadas para crear deepfakes
La creación de un deepfake convincente puede lograrse hoy en día de varias formas. Las técnicas más punteras y populares incluyen:
- Redes de difusión: Modelos de IA que generan imágenes y vídeos añadiendo y eliminando “ruido” digital, hasta producir rostros totalmente nuevos a partir de datos originales.
- Redes generativas antagónicas (GAN): Dos redes neuronales enfrentadas que generan y validan contenido falso hasta alcanzar un resultado casi indistinguible del real.
- Face-swapping: El conocido intercambio de caras, donde el rostro de una persona se superpone, con gran detalle, sobre el de otra en un vídeo o imagen.
- Lip-syncing: Técnica que ajusta el movimiento de la boca y la voz para que coincidan con un discurso elegido, aún más eficaz si se combina con voz sintética.
Redes de difusión: creando imágenes a partir de ruido
Las redes de difusión representan la última frontera en deepfakes. Funcionan «ensuciando» imágenes originales añadiendo ruido aleatorio, hasta hacerlas irreconocibles. Posteriormente, el modelo aprende a revertir ese ruido y reconstruir la imagen, pero con modificaciones especificadas (como el rostro de otra persona o una expresión distinta). Así se obtienen resultados sorprendentemente realistas que pueden tomarse directamente de una versión distorsionada, lo que complica enormemente la detección de la manipulación original.
Según investigaciones recientes, los llamados consistency models ya están empezando a superar a las redes de difusión convencionales, convirtiendo el ruido en datos útiles de forma más directa y eficiente.
GAN: la técnica del doble control
Antes de las redes de difusión, el estándar eran las redes generativas antagónicas (GAN). Aquí, un generador crea contenido falso (imágenes o vídeos), mientras un discriminador evalúa su autenticidad. Ambos se entrenan uno contra otro, como en un juego de gato y ratón, hasta que el deepfake resulta prácticamente imposible de detectar por el ojo humano.
Esta técnica fue clave para los primeros deepfakes de calidad, pero resultaba más costosa y menos eficiente que los sistemas actuales. Aun así, sigue siendo una base muy usada en la mayoría de herramientas comerciales y proyectos de código abierto.
El lip-syncing o sincronización de labios es una técnica popular, tanto por su sencillez como por lo fácil que es automatizarla. El proceso implica ajustar los movimientos de la boca en un vídeo para que coincidan con cualquier audio elegido, usando incluso voces sintéticas generadas por IA.
En muchos casos, ni siquiera hace falta un ordenador potente: existen aplicaciones móviles capaces de crear vídeos de deepfake en apenas unos minutos. La calidad y el realismo aumentan si se combinan más imágenes de referencia y mejor hardware.
Face-swapping: el clásico intercambio de caras
El face-swapping es la base de muchos de los deepfakes que circulan por internet. Consiste en superponer la cara de la persona que quieres suplantar sobre la de otra en un vídeo real. Cuantas más imágenes y ángulos se utilicen para entrenar el modelo, más creíble será el resultado.
Ejemplos famosos incluyen desde vídeos humorísticos de famosos «convertidos» en otros personajes, hasta iniciativas como la del museo de Salvador Dalí, que empleó miles de imágenes para crear una versión interactiva del artista. El peligro está en que, con las herramientas actuales, prácticamente cualquiera puede elaborar un deepfake mínimamente convincente con apenas una foto de referencia, lo que multiplica las posibilidades de uso (y abuso).
¿Cómo se crea un deepfake paso a paso?
Crear un deepfake de calidad implica comprender los conceptos básicos de IA y disponer de los recursos adecuados. Para lograrlo, el proceso suele seguir estas etapas:
- Búsqueda y selección de imágenes o vídeos: Cuantas más imágenes y vídeos de alta calidad puedas recopilar de la persona a suplantar (y de la original), mejor será el resultado. Las expresiones faciales, ángulos y condiciones de luz variadas ayudan muchísimo.
- Entrenamiento del modelo IA: Los algoritmos de deep learning procesan todo este material para aprender los rasgos y movimientos particulares del rostro a copiar.
- Uso de herramientas específicas: Existen programas como DeepFaceLab, Zao, FaceApp o Deepfakes Web que ofrecen interfaces sencillas para intercambiar rostros, sincronizar labios o generar voces sintéticas. Algunos requieren ordenadores potentes con GPU, otros funcionan en la nube o directamente en el móvil.
- Procesamiento y ajuste: El modelo IA compone el vídeo mezclando la cara suplantada y, si es necesario, adapta los movimientos de labios y la voz para que todo encaje perfectamente. Se pueden hacer ajustes manuales para perfeccionar los detalles (expresiones, iluminación, etc.).
- Retoques finales: Algunos programas permiten mejorar la calidad del vídeo, eliminar defectos o incluso añadir marcas de agua para indicar que se trata de contenido manipulado.
En ocasiones, el proceso puede llevar solo unos minutos; en otros casos, se emplean días de entrenamiento y hardware muy caro, dependiendo del realismo que se busque y los recursos disponibles.
Herramientas y programas populares para crear deepfakes
Actualmente, puedes encontrar desde aplicaciones para móvil hasta complejos programas de código abierto. Algunas de las más utilizadas y accesibles son:
- DeepFaceLab: Referente en el mundo de los deepfakes, ofrece una amplia variedad de tutoriales y funciones avanzadas para intercambiar rostros.
- Zao: App china muy popular para móviles, permite crear deepfakes de vídeo rápidamente usando una foto de referencia.
- Snapchat y Lensa AI: Aplicaciones que facilitan el intercambio de caras y aplican filtros avanzados, ideales para usuarios que buscan resultados rápidos y divertidos.
- Deepfakes Web: Plataformas en línea que ofrecen desde la animación de fotografías antiguas hasta vídeos más elaborados, muchas veces con herramientas de pago o freemium.
- Wombo y DeepBrain: Destacan por el realismo de las voces generadas y la facilidad de uso en la creación de vídeos musicales y memes.
- FaceApp: Permite modificar rostros y crear efectos impresionantes con apenas un clic.
Además, servicios como Speechify AI Voice Generator se especializan en crear voces de IA que suenan naturales, facilitando la inclusión de locuciones realistas a cualquier vídeo deepfake.
Usos positivos y riesgos de los deepfakes
La tecnología detrás de los deepfakes no es ni buena ni mala por sí misma: depende totalmente de la intención. Por un lado, encontramos aplicaciones positivas que van desde el entretenimiento —memes, bromas y vídeos virales— hasta el cine, la publicidad o la educación. Por ejemplo, crear campañas publicitarias multilingües sin necesidad de viajes o rodajes, resucitar a personajes históricos, o proteger la identidad de personas en documentales (como en Welcome to Chechnya).
Sin embargo, los riesgos son muy reales. Los deepfakes pueden utilizarse para difundir bulos, manipular elecciones, estafas o acoso. Hay casos documentados de suplantación de voces de directivos para cometer fraudes millonarios. La facilidad de uso de muchas herramientas multiplica la amenaza de un uso irresponsable o malicioso.
Por eso, es fundamental promover el uso responsable: informar claramente cuando un contenido es falso, añadir marcas de agua y educar sobre la existencia y riesgos de estos vídeos. Además, la propia IA se está empleando para crear detectores de deepfakes cada vez más eficaces, aunque la carrera entre creadores y detectores sigue muy igualada.
Deepfakes en sociedad: casos mediáticos y aplicaciones actuales
En los últimos años, los deepfakes han dejado de ser una curiosidad para convertirse en un fenómeno cultural y socialmente relevante. En política, han sido utilizados tanto para manipular discursos como para satirizar a figuras públicas. Desde vídeos en la India donde se cambia el idioma de los políticos para captar a más votantes, hasta manipulaciones virales en Estados Unidos relacionadas con campañas electorales.
En el mundo del cine y la televisión, los deepfakes han revolucionado la producción de anuncios y películas, permitiendo generar contenido donde los protagonistas nunca estuvieron presentes físicamente. Es el caso de la campaña de Cruzcampo con Lola Flores o la intervención de David Beckham en diferentes idiomas para una iniciativa solidaria.
Asimismo, en documentales y periodismo se ha empleado IA para recrear discursos históricos o proteger la identidad de testigos y víctimas. La educación y la cultura también exploran el potencial de los deepfakes, como en el museo Dalí, donde el propio artista «cobra vida» para interactuar con los visitantes.
En el ámbito médico, las GAN se emplean para generar imágenes sintéticas de tumores o lesiones, clave para entrenar modelos de diagnóstico cuando no hay suficientes datos reales.
Retos, ética y el futuro de los deepfakes
El avance de la IA hace que la detección de deepfakes sea un desafío en constante evolución. Grandes empresas tecnológicas y organismos reguladores trabajan para identificar estas manipulaciones y proteger a los usuarios, implementando desde etiquetas en redes sociales hasta la restricción de aplicaciones peligrosas.
El principal reto está en equilibrar la innovación y la seguridad. El acceso cada vez mayor a las herramientas de creación de deepfakes obliga a la sociedad a mantenerse informada, desarrollar una mirada crítica y exigir responsabilidades cuando se emplea esta tecnología para fines perjudiciales. Sin embargo, si se gestiona correctamente, el deepfake puede abrir la puerta a nuevas formas de expresión, creatividad y aprendizaje.
La tecnología deepfake ha venido para quedarse, y seguirá evolucionando a gran velocidad. Conocer sus técnicas y aplicaciones —y aprender a usarla de manera ética y responsable— es la mejor forma de aprovechar todo su potencial mientras se minimizan sus riesgos. Mantente atento a las novedades y no dudes en explorar las posibilidades, siempre con sentido crítico y respeto por la privacidad y la verdad.
Tabla de Contenidos
- ¿Qué es un deepfake y por qué son tan realistas?
- Las tecnologías más avanzadas para crear deepfakes
- ¿Cómo se crea un deepfake paso a paso?
- Herramientas y programas populares para crear deepfakes
- Usos positivos y riesgos de los deepfakes
- Deepfakes en sociedad: casos mediáticos y aplicaciones actuales
- Retos, ética y el futuro de los deepfakes