¿Películas generadas por IA sin errores de continuidad? Esta IA lo hace posible

La startup especializada en inteligencia artificial Runway ha dado un paso importante en la evolución de los generadores de video mediante IA. Su nuevo modelo, Gen-4, está diseñado para resolver uno de los principales retos de esta tecnología: mantener la coherencia visual en múltiples tomas.

La empresa asegura que ahora es posible generar personajes y escenas consistentes a lo largo de diferentes planos con mayor control narrativo.

El anuncio se realizó a través de su cuenta oficial en X, donde subrayaron que este avance no solo mejora la estética de los videos generados, sino también su capacidad para contar historias de forma más fluida y estructurada.

Un avance clave para la narrativa generada por IA

Uno de los problemas más frecuentes en los videos generados por IA ha sido la falta de continuidad entre escenas. Los personajes pueden cambiar de aspecto, la iluminación varía de forma errática y los objetos pierden coherencia entre planos. Con Gen-4, Runway afirma haber resuelto gran parte de estos inconvenientes.

El nuevo modelo permite trabajar a partir de una única imagen de referencia para generar personajes y elementos que se mantengan reconocibles desde distintos ángulos y condiciones. Esto significa que un creador puede diseñar un personaje, describir una escena, y luego obtener resultados consistentes en términos de apariencia, iluminación y perspectiva a lo largo de una secuencia narrativa.

Cómo funciona Gen-4

Disponible inicialmente para usuarios de pago y clientes empresariales, Gen-4 funciona a través de una interfaz en la que el usuario sube una imagen de referencia y luego describe, mediante texto, la composición deseada. El modelo utiliza esa información para generar videos en los que los elementos visuales mantienen su identidad, incluso cuando cambian la perspectiva o el entorno.

Para ilustrar sus capacidades, Runway publicó un video de demostración en el que una mujer aparece en distintos escenarios sin perder sus rasgos ni estilo visual. Las escenas muestran variedad de fondos y condiciones de luz, demostrando que el personaje sigue siendo reconocible en todo momento.

De Gen-3 a Gen-4: evolución rápida pero no exenta de polémica

Este nuevo avance llega menos de un año después del lanzamiento del modelo anterior, Gen-3 Alpha, que ya había supuesto una mejora significativa al permitir videos más largos. Sin embargo, esa versión generó controversia cuando surgieron informes que aseguraban que el modelo había sido entrenado con contenido extraído sin permiso de YouTube y películas pirateadas.

Aunque Runway no ha abordado directamente las críticas en esta nueva presentación, el enfoque ahora parece centrado en la calidad y control del contenido generado, dejando en segundo plano el debate sobre las fuentes de entrenamiento. Aun así, el uso de datos protegidos sin autorización sigue siendo un tema pendiente en el desarrollo de modelos de IA generativa.

¿Qué significa esto para los creadores de contenido?

Con Gen-4, las posibilidades para cineastas independientes, creadores de contenido digital y diseñadores se amplían enormemente. La capacidad de mantener personajes y escenarios consistentes puede ahorrar horas de trabajo en producción y postproducción, además de abrir nuevas vías para contar historias de manera más dinámica.

Ya no se trata solo de generar un clip atractivo, sino de construir narrativas completas donde los elementos visuales se mantengan estables y creíbles. Esto podría marcar un antes y un después en la forma en que se desarrollan proyectos audiovisuales mediante inteligencia artificial.

Lo que viene: ¿el inicio de una nueva era en la creación de videos?

Aunque la tecnología aún está en desarrollo, el lanzamiento de Gen-4 marca un hito importante. Si Runway logra escalar esta herramienta y refinar su precisión, podríamos estar ante el inicio de una transformación radical en la producción de contenidos visuales.

Además, la hoja de ruta parece clara: más control, más continuidad, y cada vez menos barreras técnicas para quienes desean contar historias sin depender de grandes presupuestos ni equipos de rodaje tradicionales.