Freepik y la startup Fal.ai presentaron F Lite, un modelo de texto a imagen de código abierto con 10 000 millones de parámetros, entrenado exclusivamente con 80 millones de imágenes con licencia para garantizar seguridad legal de las imágenes generadas.
F Lite ofrece tanto precisión en la reproducción del prompt como opciones creativas, requiriendo un entorno de hardware robusto (24 GB de VRAM mínimo) pero aportando flexibilidad y personalización para desarrolladores y creativos
Su lanzamiento refuerza la tendencia hacia modelos de IA generativa responsables, basados en datos licenciados (se retribuye a sus creadores) y promovidos desde la colaboración abierta en GitHub. Exploremos lo que se sabe de F Lite y qué otras alternativas existen en el mercado.
Orígenes y filosofía de F Lite
Freepik y Fal.ai anunciaron F Lite el 29 de abril de 2025, posicionándolo como un hito en IA abierta y ética, alejada de controversias por uso de datos no autorizados.
Desde su concepción, el proyecto se planteó como un esfuerzo colaborativo para ofrecer una base de IA escalable y transparente, no tanto para competir en calidad con soluciones cerradas como Midjourney, sino para servir como cimiento personalizable por la comunidad
El modelo cuenta con 10 000 millones de parámetros, entrenados durante dos meses usando 64 GPUs Nvidia H100.
El conjunto de datos de entrenamiento provino de 80 millones de imágenes completamente licenciadas y verificadas, convirtiendo a F Lite en una de las primeras iniciativas de su escala en centrarse exclusivamente en contenido legalmente limpio
Requisitos técnicos y limitaciones
Para su inferencia (es decir, para poder ejecutarlo) F Lite exige un sistema con al menos 24 GB de VRAM en la GPU, lo cual puede limitar su adopción entre usuarios de hardware convencional
No obstante, esta exigencia técnica permite manejar de forma adecuada el modelo de gran tamaño y asegurar respuestas en buena calidad, aunque implica mayores costes de infraestructura para empresas y desarrolladores independientes
Dos versiones: estándar vs. texturas
El modelo se ofrece en dos variantes:
- Estándar: Proporciona resultados consistentes y alineados con las indicaciones del usuario, adecuada para aplicaciones que demandan exactitud.
- Texturas: Prioriza la creatividad, generando composiciones visuales de naturaleza artística, aunque con posibles imperfecciones menores.
A diferencia de otros modelos como Midjourney o Flux de Black Forest Labs, F Lite no se centra en alcanzar la máxima calidad visual, sino en ofrecer flexibilidad y personalización.
Su carácter de código abierto, accesible a través de GitHub con documentación y código disponibles, permite a los desarrolladores adaptarlo a necesidades específicas. Este enfoque colaborativo permite que la comunidad proponga mejoras y extensiones.
¿Qué otras alternativas existen?
F Lite no es el único generador basado en datos licenciados. Entre las alternativas destacadas se encuentran:
Generative AI de Getty Images
Introducido en septiembre de 2023, utiliza exclusivamente imágenes licenciadas de Getty. Ofrece seguridad jurídica completa, incluyendo indemnización, pero su modelo de pago con precios no divulgados puede limitar su accesibilidad.
Adobe Firefly
Integrado en Creative Cloud, emplea contenido de Adobe Stock y fuentes licenciadas. Su compatibilidad con herramientas como Photoshop lo hace valioso para profesionales, y Adobe compensa a los artistas involucrados en su entrenamiento.
Shutterstock AI
Construido sobre la biblioteca de Shutterstock, prioriza la seguridad comercial. Aunque proporciona garantías legales, los detalles técnicos sobre su desempeño son escasos.
Bria
Desarrollado con socios como Getty, ofrece personalización mediante APIs y plug-ins. Su presencia en el mercado, sin embargo, es menos pronunciada que la de otros competidores.
F Lite se distingue por su gratuidad y código abierto, atractivos para desarrolladores y usuarios con recursos limitados, aunque su dependencia de hardware potente puede ser una limitación.
¿Por qué es importante entrenar con imágenes con licencia?
Entrenar modelos de IA con imágenes correctamente licenciadas es fundamental para garantizar el cumplimiento de las leyes de propiedad intelectual y evitar costosas demandas por infracción de derechos de autor
Al utilizar únicamente datos con licencia, las empresas refuerzan su posición legal y reducen el riesgo de sanciones económicas, indemnizaciones y órdenes de cese que podrían paralizar sus operaciones.
Por el contrario, basarse en contenido no autorizado puede invalidar la defensa de “uso justo” (fair use) y exponer a las organizaciones a litigios basados en casos como Ross Intelligence vs. Thomson Reuters o las demandas de autores contra Meta.
Estar preparado para un futuro más regulado
Además de las multas, las consecuencias pueden incluir bloqueo de servicios, retirada de modelos del mercado y un daño reputacional difícil de reparar
De cara al futuro, la evolución de marcos regulatorios como la Ley de IA de la Unión Europea impondrá cada vez más requisitos de trazabilidad, transparencia y atribución para los datos de entrenamiento.
No cumplir con estas normativas podría derivar en sanciones administrativas, limitaciones de mercado e incluso prohibiciones de uso de ciertas tecnologías en jurisdicciones clave.
Por otro lado, respetar las licencias fortalece la confianza de creadores y colaboradores, fomentando un ecosistema de IA generativa más ético y sostenible, donde la legalidad y la innovación coexistan sin comprometer la creatividad ni el valor de los autores originales