• El investigador del CITIC de la UDC, Omar A. Mures, presenta en SIGGRAPH Asia 2025 un trabajo pionero sobre IA generativa y segmentación semántica

A Coruña, 19 de diciembre de 2025.- Omar A. Mures, investigador del Centro de Investigación en Tecnologías de la Información y las Comunicaciones (CITIC) de la UDC, ha participado esta semana en el congreso internacional SIGGRAPH Asia 2025, uno de los principales foros mundiales en gráficos por ordenador y tecnologías interactivas y que se celebra en Hong Kong, donde presenta su trabajo «Should I render or should AI Generate? Crafting Synthetic Semantic Segmentation Datasets with Controlled Generation».

La investigación se expone en un workshop organizado por la revista científica IEEE Computer Graphics and Applications, tras la publicación del artículo la pasada primavera. A raíz de la calidad y el impacto del trabajo, los editores de la revista decidieron promover este workshop específico dentro de SIGGRAPH Asia, dedicado a las nuevas aplicaciones de la inteligencia artificial generativa en gráficos por computador y visión artificial.

El estudio explora la integración de modelos de IA generativa en el proceso de creación automática de imágenes sintéticas anotadas, orientadas al entrenamiento de modelos de segmentación semántica, una tarea clave y altamente exigente en visión por computador. Los conjuntos de datos sintéticos tradicionales suelen basarse en complejas simulaciones y técnicas de renderizado que, además de resultar costosas, tienen dificultades para reproducir con fidelidad la diversidad y las sutilezas del mundo real, como cambios de iluminación, condiciones meteorológicas o detalles finos de las escenas.

La propuesta presentada por Mures introduce el uso de modelos de difusión controlables, capaces de generar imágenes sintéticas variadas a partir de descripciones textuales y guías visuales como máscaras semánticas. Esta metodología permite crear conjuntos de datos etiquetados de forma más eficiente y realista, reduciendo significativamente los costes de producción y mejorando el rendimiento de los modelos entrenados con estos datos.

La validez del enfoque se demuestra en dos dominios distintos de segmentación de imágenes, donde los modelos entrenados con los datos generados mediante IA superan a aquellos basados en simulaciones gráficas tradicionales. Los resultados apuntan a un cambio de paradigma en la generación de datos sintéticos para visión por odenador, planteando una cuestión central para el futuro del campo: ¿renderizar o generar con inteligencia artificial? La participación de un investigador del CITIC de la UDC en SIGGRAPH Asia 2025 refuerza la proyección internacional del centro y de la Universidade da Coruña en el ámbito de la inteligencia artificial, los gráficos por computador y la visión artificial, así como su compromiso con la investigación puntera y la transferencia de conocimiento.