Cómo generar imágenes con IA: Gemini, Midjourney y ChatGPT comparados

Cómo funcionan estos modelos, sin fórmulas

La mayoría de generadores de imagen actuales funcionan por difusión: el modelo aprende a partir de millones de pares imagen-descripción, y al generar parte de una imagen compuesta enteramente de ruido visual, que va "limpiando" en pasos sucesivos hasta que el resultado se ajusta a tu descripción de texto. No dibuja de arriba a abajo como haría una persona; refina el lienzo entero en cada paso, lo que explica por qué a veces el rostro cambia ligeramente entre una versión y la siguiente incluso con el mismo prompt. Este proceso ocurre en segundos porque el "limpiado" no parte literalmente de estática de televisión: parte de una representación matemática comprimida de esa estática, sobre la que el modelo trabaja de forma mucho más eficiente que si procesara cada píxel por separado.

Gemini y ChatGPT usan una variante más reciente: en lugar de solo difusión pura, apoyan la generación en un modelo de lenguaje que entiende mejor el prompt completo antes de generar, lo que mejora sobre todo la composición de escenas complejas (varios objetos con relaciones espaciales concretas, texto dentro de carteles, instrucciones de edición sobre una imagen ya existente). Midjourney sigue apostando por un motor de difusión más puro, optimizado durante años para un acabado estético reconocible antes que para seguir instrucciones al pie de la letra.

Una segunda diferencia técnica importa más de lo que parece a primera vista: la resolución de salida. Los modelos de imagen de Gemini permiten pedir 1K, 2K o 4K (por defecto 1K), según la documentación de Google, aunque en algunos casos la resolución alta es un escalado y no detalle nuevo. Para redes sociales o web, con 1K o 2K vas sobrado; para imprimir un cartel de gran formato, genera varias variantes y quédate con la que mejor escala, y prueba la salida a tamaño real antes de imprimir en serie.

También conviene entender qué significa "editar" una imagen con estos modelos, porque no es edición de píxeles como en un programa tradicional. Cuando le pides a Gemini o ChatGPT que "quite el coche del fondo" de una foto que subiste, el modelo no borra y rellena de forma quirúrgica: vuelve a generar la imagen completa manteniendo el resto lo más parecido posible al original. El resultado suele ser convincente, pero elementos que no mencionaste explícitamente (un reflejo, una sombra, un detalle de textura) pueden cambiar ligeramente sin que lo hayas pedido. Si necesitas edición de precisión píxel a píxel, sigue siendo terreno de herramientas tradicionales como Photoshop, no de generación por IA.

Las tres herramientas, comparadas de frente

Antes de la tabla, una imagen real generada con el motor de Gemini (el que la comunidad apoda "Nano Banana") para que veas el nivel de detalle actual sin que te lo describamos con adjetivos:

Sobre el coste de entrada hay que matizar, porque aquí había un error en versiones anteriores de esta guía. Gemini y ChatGPT tienen nivel gratuito con límites de uso que cada empresa ajusta con frecuencia (OpenAI no publica un número fijo de imágenes y Google ha cambiado hace poco qué modelos ofrece su app gratuita: mira esta noticia). Midjourney, en cambio, no tiene plan gratuito: su centro de ayuda indica que no hay prueba gratuita ni en Discord ni en midjourney.com, solo una prueba limitada en la app niji · journey para iOS y Android (Midjourney, Free Trials). Comprueba los límites vigentes dentro de cada app antes de planificar nada.

Vale la pena mencionar un cuarto nombre que aparece constantemente en comparativas de 2026: los modelos de código abierto de la familia Stable Diffusion y sus derivados (como Flux). No los incluimos en la tabla principal porque su curva de entrada es distinta: requieren o bien ejecutar el modelo en tu propio hardware (una tarjeta gráfica con suficiente memoria) o pagar por un servicio de terceros que lo aloje, mientras que Gemini, Midjourney y ChatGPT funcionan directamente desde el navegador sin instalar nada. Su ventaja real es el control total sobre el modelo y la ausencia de límites de generación una vez montado, algo que interesa sobre todo a equipos técnicos con volumen alto y necesidad de personalizar el modelo con sus propios datos — un caso de uso distinto al de esta guía, pensada para quien quiere resultados ya, sin montar infraestructura.

Qué modelo hay detrás de cada nombre (octubre de 2026)

Los nombres comerciales cambian más rápido que las guías. Esto es lo que publican las documentaciones oficiales a 17 de octubre de 2026:

Fuentes: Gemini API, generación de imágenes, OpenAI, GPT Image 2 y ayuda de OpenAI sobre C2PA y SynthID. Los límites de la app gratuita y los precios de la API no los hemos verificado y por eso no los damos.

Cómo escribir un prompt de imagen que funcione

Los mismos principios de especificidad que funcionan para texto (ver nuestra guía sobre cómo escribir prompts) se trasladan aquí, pero con vocabulario propio del medio visual. Cuatro elementos marcan la diferencia entre un resultado genérico y uno útil:

• Sujeto y acción concretos: "una taza de café humeante sobre una mesa de madera junto a una ventana con luz de mañana" da mucho mejor resultado que "una imagen bonita de café".
• Estilo o medio explícito: fotografía, ilustración vectorial plana, acuarela, render 3D. Sin esta palabra, el modelo elige por ti y el resultado varía mucho entre generaciones.
• Encuadre y composición: plano general, primer plano, vista cenital. Términos de fotografía real funcionan porque el modelo se entrenó también con ese vocabulario técnico.
• Paleta o iluminación: "luz dorada de atardecer", "paleta fría azul y gris", "alto contraste". Fijar esto reduce la aleatoriedad de color entre intentos.

Para texto dentro de la imagen (un cartel, un logo, una etiqueta), escribe la frase exacta entre comillas dentro del prompt: un cartel de madera que dice "ABIERTO" funciona notablemente mejor que describir el cartel sin citar el texto literal. Gemini y ChatGPT aciertan el texto la mayoría de las veces si es corto (una o dos palabras); frases largas siguen siendo el punto donde más fallan los tres modelos.

Variaciones, semillas y por qué el mismo prompt no da siempre lo mismo

Cada generación parte de un punto de partida aleatorio (la "semilla") que determina buena parte del resultado final antes incluso de leer tu prompt. Por eso el mismo texto exacto produce imágenes distintas cada vez: no es un fallo, es el mecanismo diseñado para que puedas generar variedad sin reescribir nada. Cuando encuentres una variante que te convence pero quieres ajustar solo un detalle (el color de una prenda, la posición de un objeto), la mayoría de interfaces permiten fijar esa semilla concreta y pedir un cambio puntual sobre ella, en vez de dejar que todo vuelva a variar al azar.

Esto tiene una implicación práctica para el trabajo en equipo: si necesitas que un compañero reproduzca exactamente la misma imagen que tú generaste, no basta con pasarle el texto del prompt — necesitas también la semilla concreta, cuando la interfaz la expone, o simplemente compartir el archivo generado en vez de pedir que lo regenere desde cero.

Otra técnica útil es el prompt negativo: decirle al modelo explícitamente qué evitar, no solo qué incluir. "Sin texto, sin marcas de agua, sin manos visibles" reduce la probabilidad de que aparezcan justo los elementos donde el modelo suele fallar, en vez de generar la imagen y descartar después las que no sirven. No todas las interfaces exponen este control de forma directa —Midjourney sí, con el parámetro --no; Gemini y ChatGPT lo interpretan mejor si lo incluyes como parte de la frase normal ("sin que se vean las manos")— pero el principio de especificar negativos, no solo positivos, funciona en los tres.

Mantener el mismo personaje o producto en varias imágenes

Es la petición más repetida y la que más frustra. El método que funciona en Gemini y ChatGPT es siempre el mismo: sube una o varias imágenes de referencia y di qué debe conservarse y qué cambia. En la API de Gemini puedes combinar hasta 14 imágenes de referencia, aunque el número de «objetos» que conserva con fidelidad depende del modelo (10 en Nano Banana 2 y 2.1, 6 en la Pro, según la documentación).

1. Genera o elige una imagen limpia del personaje o producto, con fondo sencillo y buena luz.
2. Súbela y escribe qué se mantiene: «misma cara, mismo peinado, misma chaqueta azul».
3. Describe solo lo nuevo: escena, pose, encuadre. No repitas al personaje con otras palabras, porque eso es lo que lo cambia.
4. Si se desvía, vuelve a subir la imagen original (no la última generada) para que el error no se acumule.
5. Para vídeo, usa esa misma imagen como referencia; lo explicamos en la guía de herramientas de vídeo con IA.

Con una foto de una persona real, recuerda lo que dijimos arriba sobre consentimiento: con la cara de otra persona, solo con su permiso.

Casos de uso prácticos, más allá de la curiosidad

Más allá de generar una imagen suelta para probar, estos son los usos donde la generación de imágenes ahorra tiempo real de forma repetida, no solo la primera vez que la pruebas:

Derechos de autor y cuándo NO usar imágenes generadas

Esta es la parte que la mayoría de tutoriales se saltan. En España y la Unión Europea, una imagen generada íntegramente por IA sin intervención creativa humana sustancial no está protegida por derechos de autor: no hay un "autor" humano al que atribuir la obra, así que cualquiera podría, en teoría, reutilizarla también. Si necesitas exclusividad legal sobre una imagen (un logo de marca, una ilustración que quieres registrar), la generación por IA por sí sola no te la da. Qué parte sí puedes proteger, y por qué para un logo la vía es la marca registrada, lo desarrollamos en de quién es lo que crea la IA.

El segundo problema es el contrario: generar una imagen "al estilo de" un ilustrador o estudio concreto y vivo es un terreno legal todavía en disputa en varios países, y varias demandas activas en 2026 giran exactamente en torno a esto. Evita pedir explícitamente el estilo de un artista identificable con nombre y apellido si la imagen va a un uso comercial.

Si operas desde la Unión Europea, hay un tercer punto que no es opcional: las obligaciones de transparencia del artículo 50 del Reglamento de IA son aplicables desde el 2 de agosto de 2026, según la página de la Comisión Europea. Quien publica un «deepfake» (imagen, audio o vídeo generado o manipulado con IA que se parece a personas, objetos, lugares o hechos reales y podría parecer auténtico) debe revelar que es artificial, y los proveedores de los generadores deben marcar sus salidas de forma legible por máquinas, que es lo que hacen SynthID y C2PA. Esto no significa que tengas que poner un sello visible en cada miniatura de blog ni en una ilustración claramente ficticia, pero sí que no debes presentar como real una imagen sintética de una persona o de un evento, y que no conviene eliminar a propósito las marcas de procedencia. Detalles en nuestra guía del AI Act.

La regla práctica que aplicamos en esta redacción es simple: si la imagen va a acompañar un texto explicativo y queda claro por contexto que es una ilustración, el riesgo es bajo. Si la imagen se presenta como si fuera una fotografía real de un evento, un producto o una persona concreta sin aclararlo, el riesgo —legal y de credibilidad— sube de golpe, incluso si la intención original era inofensiva.