Qué modelos de IA usa Airpic en cada herramienta

Por qué importa saber qué modelo hay detrás de cada herramienta

Cuando una web dice «mejoramos tu foto con inteligencia artificial» y no dice con qué, te pide confianza a ciegas. Saber el nombre del modelo cambia tres cosas concretas.

• Reproducibilidad. Un modelo publicado con pesos abiertos (Real-ESRGAN, GFPGAN, BiRefNet) se comporta igual hoy que dentro de un año mientras nadie cambie la versión. Puedes descargarlo, ejecutarlo en tu ordenador y comparar el resultado con el que te devuelve Airpic. Si hay diferencias, vienen del preprocesado o del pegado final, no de un modelo misterioso que cambia sin aviso.
• Licencia. La licencia del modelo decide si el resultado se puede usar en un trabajo que cobras. Varios modelos muy populares de ampliación y de restauración de caras están publicados con cláusula «solo uso no comercial» o con licencia de investigación. Si la web que usas no te dice el modelo, no puedes saber si el catálogo de tu tienda o el cartel de tu cliente nacen con un problema legal.
• Expectativas realistas. Cada modelo hace una cosa. Un modelo de superresolución inventa textura coherente, pero no lee un cartel ilegible. Un restaurador de caras reconstruye ojos, piel y dientes a partir de lo que aprendió de miles de rostros, y por eso con una cara muy degradada puede acabar dibujando a alguien parecido, no a la persona. Un modelo de coloreado elige colores plausibles, no históricos. Sabiendo qué modelo trabaja, sabes qué pedirle y qué no.

Hay una cuarta razón menos evidente: la trazabilidad. Un modelo abierto trae su ficha técnica, su historial de versiones y su repositorio público. Una caja negra comercial no, y a veces ni siquiera garantiza que el modelo de hoy sea el de ayer. Para una imprenta, un archivo fotográfico o un estudio que entrega resultados a clientes, poder escribir en la ficha del trabajo «ampliado con Real-ESRGAN x4plus, caras con GFPGAN v1.4» es parte del trabajo bien hecho.

Por eso Airpic publica la lista completa, y por eso existe este artículo: para que la encuentres sin bucear en la página de por qué Airpic ni en la política de privacidad.

Real-ESRGAN online, GFPGAN online y el resto: la lista por herramienta

Esta es la lista completa de modelos que ejecuta Airpic, con su licencia. No hay ninguno más: si una herramienta no aparece es porque reutiliza alguno de estos o porque no usa un modelo de aprendizaje profundo (comprimir, por ejemplo, es un codificador de imagen clásico que corre en CPU).

• Ampliar imagen (ampliar una imagen): Real-ESRGAN x4plus, licencia BSD-3. Es el modelo de referencia en superresolución fotográfica: multiplica la resolución ×4 en cada pasada y Airpic lo aplica por mosaicos para llegar a ×8, ×16 y hasta 600 megapíxeles. Si buscabas «Real-ESRGAN online», es exactamente esto, sin instalar nada y sin tarjeta gráfica propia.
• Ampliar anime e ilustración (ampliar anime e ilustraciones): Real-ESRGAN x4plus-anime, BSD-3. Es la variante entrenada con dibujo plano: líneas limpias y rellenos sin textura fotográfica. Con una foto real queda plástico; con una ilustración, el x4plus normal añade un grano que no debería estar. Por eso son dos herramientas separadas.
• Quitar el fondo (quitar el fondo de una foto): BiRefNet, MIT. Segmentación de alta resolución; Airpic refina el borde a la resolución completa del archivo, pelo incluido, y evita los halos claros en el contorno.
• Colorear (colorear una foto en blanco y negro): DDColor, Apache-2.0. Recibe la luminancia y propone el color; en la herramienta eliges entre un estilo natural y otro vívido y regulas la intensidad.
• Quitar ruido (quitar el ruido de una foto): SCUNet, Apache-2.0, en su variante para ruido real de cámara, no solo ruido sintético de laboratorio.
• Enfocar (enfocar una foto borrosa): Restormer, MIT, en sus dos variantes: desenfoque por movimiento y desenfoque óptico. No son intercambiables, y la herramienta sugiere cuál usar al analizar la foto.
• Borrar objetos (borrar objetos de una foto): LaMa, Apache-2.0. Rellena la zona que pintas con el editor de máscara a partir del contexto de la propia imagen.
• Restaurar caras (dentro de restaurar fotos antiguas y de la opción «mejorar caras» de Ampliar): GFPGAN v1.4, Apache-2.0, con alineado y pegado de caras propios de Airpic. El detalle importa: GFPGAN se distribuía junto a un código de pegado heredado de otro proyecto con licencia no comercial, y Airpic lo sustituyó por su propia implementación (detección, alineado por cinco puntos, igualado de color y mezcla por pirámide) para que toda la cadena sea comercial. Si buscabas «GFPGAN online» para una foto que vas a vender o entregar, esta diferencia es la que cuenta.
• Restaurar con fotos de referencia (la misma herramienta, al añadir hasta 3 fotos de la persona): FLUX.2 klein 4B, Apache-2.0. Es un modelo de edición con varias imágenes de entrada: recibe el recorte de la cara y las referencias, devuelve varios candidatos y Airpic los puntúa por parecido para que elijas.
• Transcribir (transcribir un vídeo a texto): Whisper large-v3, MIT. 99 idiomas, con tiempos por segmento para los SRT y VTT.
• Resúmenes y capítulos (pasar un vídeo a documento y la elección de momentos en los shorts): Qwen3, Apache-2.0, ejecutado en la misma GPU que Whisper, no en una API externa.

Todos son modelos de código abierto para restaurar fotos, ampliarlas, recortarlas o transcribir vídeo, con pesos públicos que cualquiera puede descargar. Lo que Airpic añade es la cadena completa alrededor: lectura de JPG, PNG, WebP, TIFF, HEIC y AVIF con la orientación EXIF aplicada y el perfil ICC conservado, el mosaico para imágenes enormes, la detección de caras, el igualado de color y el borrado del archivo al terminar.

Qué significa «licencia comercial»: modelos de código abierto para restaurar fotos sin letra pequeña

Una licencia comercial del modelo significa, en la práctica, que el resultado que descargas lo puedes usar en tu negocio: en la ficha de un producto, en el cartel de un cliente, en un libro que vendes, en un vídeo monetizado. BSD-3, MIT y Apache-2.0 son licencias permisivas: permiten uso comercial, modificación y redistribución, con la obligación de conservar los avisos de copyright y, en Apache-2.0, de indicar los cambios si redistribuyes el código. Airpic lo cumple en su tabla de modelos.

Lo que no da ninguna licencia de modelo es derecho sobre la foto de partida. Si restauras una imagen de la que no tienes derechos, el resultado hereda el problema. «Modelo con licencia comercial» no equivale a «resultado libre de derechos»: la licencia cubre el programa, no tu contenido.

Por qué Airpic no usa modelos con cláusula no comercial, aunque algunos den resultados excelentes: porque la cláusula no se queda en el servidor, viaja con el resultado. Hay ampliadores entrenados por la comunidad y restauradores de caras muy conocidos cuya licencia prohíbe el uso comercial o lo limita a «investigación». Una web puede ofrecerlos y mirar hacia otro lado, pero quien asume el riesgo eres tú al publicar la imagen. Airpic descartó varios candidatos por esto (ampliadores comunitarios sin licencia verificable, restauradores de caras «solo investigación», modelos de recorte de fondo con licencia de pago) y se quedó solo con los que puede defender por escrito.

Hay un coste, y conviene decirlo: en algún caso un modelo descartado da un recorte algo más limpio o una cara algo más nítida. Se asume. Para un particular que restaura la foto de su abuela da igual; para una imprenta, una agencia o una tienda online no, y Airpic está hecho para los dos. La misma lógica de pagar por imagen sin suscripción está explicada en pagar por imagen en vez de una cuota mensual.

Un apunte que un lector técnico va a plantear: la licencia del código y de los pesos es una cosa, y el conjunto de datos con el que se entrenó el modelo es otra. En los modelos de caras suele proceder de colecciones académicas de rostros. Es un terreno abierto en toda la industria, y la postura honesta es decirlo, no esconderlo detrás de la palabra «IA».

Dónde se ejecuta cada modelo y con qué límites

Todos los modelos de la lista se ejecutan en GPU alquiladas por segundos en centros de datos de la Unión Europea. El archivo sube por HTTPS, se procesa, el resultado vuelve y el original se borra al terminar; el resultado se elimina una hora después de que lo descargues o al cabo de un día si no lo haces. Ninguna imagen se usa para entrenar: los modelos son los publicados, con sus pesos tal cual, y Airpic no los reentrena con lo que subes. El detalle, con horarios, está en qué hacen las webs con mis fotos y en procesamiento de imágenes con IA en la UE.

Los límites de tamaño vienen de la memoria de la GPU y del propio modelo, no de un plan de pago:

• Ampliar: hasta 600 megapíxeles de salida. Real-ESRGAN se aplica por mosaicos solapados, así que una imagen de 30 000 × 20 000 px cabe aunque ninguna GPU la procesaría de una sola vez. Con fotos de hasta 32 megapíxeles el ×2 y el ×4 van en pasada directa.
• Restaurar fotos antiguas: entrada de hasta 20 megapíxeles. Es un límite cómodo: un escaneo a 600 ppp de una copia de 10 × 15 cm son unos 8,4 megapíxeles.
• Enfocar: hasta 25 megapíxeles. Restormer trabaja con atención por ventanas y su consumo de memoria crece deprisa con el tamaño.
• Quitar el fondo: BiRefNet calcula la máscara a una resolución interna y luego la refina a la resolución completa de tu archivo, así que el recorte final tiene los píxeles de tu foto, no una versión reducida.
• Transcribir, vídeo a documento y shorts: Whisper y Qwen3 corren en una GPU aparte, también en la UE, y el resultado vuelve como ZIP (TXT, SRT, VTT y JSON), como DOCX, PDF o Markdown, o como clips 9:16.

Los tiempos son los de una GPU real, no los de una demostración. En nuestras pruebas del 19 de septiembre de 2026, una foto antigua de 1000 × 1289 px quedó restaurada en 9 segundos, en tres etapas: limpieza, caras y color. Ese mismo día, un escaneo torcido 2,5 grados quedó enderezado de forma automática, con una corrección de 2,48 grados, antes de pasar por los modelos. Si la GPU llevaba un rato sin trabajo, el primer encargo tarda más (arranque en frío); los siguientes van a esa velocidad.

Una aclaración para que la lista no se lea mal: las herramientas de vídeo generativo (animar una foto, vídeo desde texto) no están en esta tabla porque no ejecutan modelos abiertos en la GPU de Airpic, sino modelos de terceros a través de su API, y su propia página lo dice. Todo lo que aparece arriba, sí: pesos abiertos, GPU en la Unión Europea y borrado al terminar.

Cómo comprobarlo tú mismo y cómo restaurar una foto antigua paso a paso

La tabla oficial, con la versión de cada modelo, su licencia y el enlace a su repositorio original, está en la página «Sobre Airpic», enlazada en el pie de todas las páginas de airpic.app. Si quieres verificar un resultado, ese es el camino: descarga el modelo desde ese enlace, ejecútalo sobre la misma imagen y compara. En superresolución el resultado será prácticamente idéntico salvo por el mosaico; en las caras verás pequeñas diferencias de pegado y de color, porque esa parte es propia de Airpic.

Y así se usa la herramienta que concentra más modelos de la lista (Real-ESRGAN para el fondo, GFPGAN para las caras, DDColor para el color y FLUX.2 klein si añades referencias):

1. Elige la foto en restaurar fotos antiguas. Admite JPG, PNG, WebP, TIFF, HEIC y AVIF hasta 20 megapíxeles. Escanea en color aunque la copia sea en blanco y negro: conservas el sepia o el viraje y decides después qué hacer con él. Verás la tarjeta del archivo con sus dimensiones.
2. Enderezar: con la casilla activada, la herramienta detecta el ángulo del escaneo y lo corrige antes de empezar. Es la corrección de 2,48 grados de la prueba de arriba; si la foto ya está recta, no toca nada.
3. Limpieza: es la primera etapa y no tiene ajustes. Real-ESRGAN amplía el fondo y elimina el grano del escaneo conservando cada píxel original.
4. Mejorar caras: aquí trabaja GFPGAN v1.4. Mueve el deslizador de fidelidad entre el 40 y el 60 % si la cara de partida está muy degradada (una captura de WhatsApp, un carnet diminuto). Al 100 % el modelo rellena con su idea de «una cara», y en originales muy pobres el resultado se parece menos a la persona. Es la advertencia que casi nadie da: más intensidad no es más parecido.
5. Fotos de referencia (opcional): sube de 1 a 3 fotos nítidas de la misma persona. La herramienta pasa a usar FLUX.2 klein, genera varios candidatos y los puntúa por parecido con las referencias; elige el que reconozcas. Si ninguno supera el filtro de parecido, te lo dice en vez de entregarte una cara inventada.
6. Colorear (opcional): DDColor propone un color plausible. Úsalo sabiendo que el tono de un uniforme o de un vestido de 1950 es una propuesta, no un dato histórico.
7. Procesar y revisar. La vista previa es gratis y llega por etapas: puedes alternar entre la foto limpia, con caras y con color, y pulsar «Ver al 100 %» para inspeccionar piel y ojos a píxel real antes de decidir. Es el momento de comprobar si GFPGAN ha respetado la identidad; si no, baja la fidelidad y repite con otros ajustes.
8. Descarga el archivo completo. La primera descarga del mes es gratis; después se usan créditos que no caducan. Una hora más tarde, la copia del servidor desaparece.

Un consejo que contradice lo que se lee por ahí: no encadenes dos o tres pasadas de restauración de caras «para afinar». En nuestras pruebas, repetir GFPGAN sobre su propio resultado no aumenta el parecido, lo aleja: cada pasada acumula más del modelo y menos de la persona. Si el resultado no convence, la palanca es la fidelidad o una foto de referencia, no otra pasada. Para el resto del flujo (cómo escanear, qué hacer con rayas y manchas, cuándo colorear) tienes la guía de cómo restaurar fotos antiguas con IA. Y si lo que quieres es ver cómo se comporta con tu foto antes de gastar nada, el proceso está pensado para eso: ver el resultado antes de pagar.

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