Clase 1: Ecosistema open source en IA
● Tema central: Introducción a las herramientas libres de IA.
● Contenidos:
o Diferencias entre software propietario vs. open source en IA.
o Principales proyectos open source.
o Ventajas para el ámbito académico y creativo (adaptabilidad, gratuidad,
comunidad).
● Actividad práctica:
o Instalación guiada de una app open source
o Primeras pruebas con generación de imágenes a partir de prompts simples.

Clase 2: Aplicaciones prácticas en audiovisual
● Tema central: Uso de apps open source en flujo de trabajo audiovisual.
● Contenidos:
o Generación de imágenes y fondos (Stable Diffusion).
o Reconocimiento de voz y transcripción (Whisper).
o Síntesis y clonación de voces (RVC).
o Automatización y pipelines visuales (ComfyUI).
● Actividad práctica:
o Ejercicio por grupos: crear una pieza corta (un plano o teaser) utilizando al menos
dos apps open source (ejemplo: transcribir un audio con Whisper o similar y
generar una imagen con Stable Diffusion).

Clase 3: Proyecto integrador y debate crítico
● Tema central: Integración de IA open source en proyectos audiovisuales.
● Contenidos:
o Flujo de trabajo completo con herramientas libres: del audio al video.

o Limitaciones técnicas y barreras de acceso (hardware, instalación, curva de
aprendizaje).
o Dimensiones éticas y legales: licencias open source, uso responsable de datasets.
● Actividad integradora:
o Cada grupo presenta un microproyecto audiovisual (15–30s) con al menos 2–3
herramientas open source de IA.
o Puesta en común: fortalezas, debilidades y aprendizajes de la experiencia.