Cómo entrenar modelos de imágenes con IA en 2026
Una guía práctica que muestra exactamente cómo preparar referencias, elegir modelos y producir 200 imágenes coherentes de zapatillas con las herramientas de Flixly en menos de dos horas.
En resumen
Flixly ofrece modelos preentrenados en lugar de interfaces de entrenamiento. Prepara 12 fotos de referencia sólidas, ejecuta lotes con GPT-Image 2.0 o FLUX Kontext, refina con imagen a imagen a una intensidad de reducción de ruido de 0.35 y luego exporta el set final. El proceso produce 200 imágenes coherentes a partir de 40 originales.
Planteamiento del escenario
Tienes 40 fotos de producto de una nueva línea de zapatillas. La campaña se lanza en 90 minutos y necesitas 200 imágenes coherentes desde 12 ángulos. Flixly no ofrece entrenamiento de modelos. En su lugar, la plataforma pone a tu disposición más de 50 modelos listos que aceptan imágenes de referencia para controlar el personaje o el estilo.
Prepara tu set de referencia
Empieza en el panel. Sube las 40 fotos de las zapatillas a una nueva carpeta de proyecto. Nombra la carpeta sneaker-2026-ref. Mantén cada archivo por debajo de 8 MB y usa una resolución de 1024x1024 para obtener los mejores resultados con los modelos que se indican a continuación.
Selecciona las 12 imágenes más sólidas que muestren vistas frontal, lateral, superior y de detalle. Elimina los duplicados y cualquier toma con sombras marcadas. Este set seleccionado se convierte en el ancla visual de cada generación posterior.
Elige el modelo base
Abre la página del Generador de imágenes con IA. En el menú desplegable de modelos, elige primero GPT-Image 2.0. Maneja bien la geometría de los productos. Si el primer lote muestra desviaciones de color, cambia a FLUX Kontext en la siguiente ronda, porque fija las texturas de los materiales con más precisión.
Escribe el prompt "zapatilla sobre fondo blanco, exactamente el mismo modelo que en las imágenes de referencia, iluminación de estudio, detalle 8k". Pega el mismo prompt en cada ejecución para que solo cambie el ángulo de cámara.
Ejecuta la primera pasada de generación
Introduce el prompt, adjunta las 12 imágenes de referencia y establece el tamaño del lote en 20. El tiempo de generación promedia 8 segundos por imagen con GPT-Image 2.0. Descarga el lote y abre los archivos en vista de cuadrícula.
Revisa la coherencia en la posición del logotipo y en el dibujo de la suela. Elimina cualquier imagen que se desvíe. Conserva 16 fotogramas buenos de la primera pasada.
Refina con imagen a imagen
Pasa a la herramienta Imagen a imagen. Carga un fotograma aprobado como origen. Baja la intensidad de reducción de ruido a 0.35 para que el modelo respete la composición original y permita pequeños ajustes de ángulo.
Repite con los 15 fotogramas restantes. Cada nuevo resultado se guarda en la misma carpeta de proyecto y hereda la convención de nombres de archivo que definiste antes.
Añade variedad con las herramientas de retratos y logotipos
Cambia a la página de Retratos profesionales con IA para generar fotos lifestyle a juego de un modelo que lleva las zapatillas. Usa el mismo set de referencia para que el calzado se mantenga idéntico. Genera 30 imágenes a 512x768.
Luego abre Generación de logotipos y crea 10 logotipos alternativos que combinen con los colores de las zapatillas. Expórtalos como PNG transparentes de 2048 píxeles de ancho.
Compón los recursos finales
Vuelve al panel y usa la herramienta de mockups de producto (enlazada desde la sección de herramientas de imagen) para colocar los logotipos sobre las zapatillas generadas. Ejecuta un lote de 40 composiciones. Cada composición termina en 12 segundos.
Verifica y exporta
Abre la galería del proyecto. Ordena por fecha de creación y revisa los últimos 40 archivos. Confirma que cada imagen tenga el dibujo de suela y el código de color correctos. Marca cualquier archivo que no pase la revisión y vuelve a generarlo con una nueva semilla.
Exporta el set aprobado como un zip llamado sneaker-campaign-2026-final.zip. El archivo contiene 200 imágenes que suman 1.8 GB.
Instrucciones paso a paso
- Crea una nueva carpeta de proyecto y sube tus 40 fotos de referencia a 1024x1024.
- Selecciona las 12 imágenes más sólidas que cubran todos los ángulos clave.
- Ve a la herramienta de texto a imagen y elige GPT-Image 2.0.
- Escribe un prompt fijo que nombre el producto y el estilo de iluminación.
- Adjunta las 12 referencias y genera un lote de 20.
- Revisa el lote, elimina los fallos y conserva los 16 mejores fotogramas.
- Pasa a imagen a imagen con una reducción de ruido de 0.35 para obtener variaciones controladas.
- Exporta las 200 imágenes finales en un único archivo zip.
Tabla comparativa de modelos
| Modelo | Mejor caso de uso | Tiempo promedio por imagen | Fuerza de la referencia | Costo en créditos por 20 imágenes |
|---|---|---|---|---|
| GPT-Image 2.0 | Geometría de producto | 8 s | Media | 40 |
| FLUX Kontext | Textura de materiales | 11 s | Alta | 55 |
| Seedance 2.0 | Fotogramas de movimiento | 14 s | Media | 70 |
Resultado
Ahora tienes un paquete de 200 imágenes que coincide exactamente con las 40 referencias originales. Vuelve al mismo proyecto cuando necesites más ángulos repitiendo el paso de adjuntar referencias en la página del Generador de imágenes con IA.
