VALÈNCIA. En calzado, una idea no se convierte en producto solo porque sea visualmente atractiva. Para que un diseño avance hacia fabricación debe respetar la geometría de la horma, adaptarse a las proporciones del modelo y poder trasladarse después a un entorno técnico de trabajo. Esa distancia entre la inspiración creativa y el desarrollo fabricable es, precisamente, uno de los grandes retos que aborda AIGEN4FASHION, un proyecto financiado por el Instituto Valenciano de Competitividad Empresarial (IVACE+i) en el que ITI, centro tecnológico especializado en TIC, e Inescop, Centro Tecnológico del Calzado, trabajan para aplicar inteligencia artificial generativa al diseño de calzado desde una perspectiva industrial.

A diferencia de otras herramientas de IA generativa, centradas en producir imágenes que pueden servir como referencia visual, AIGEN4FASHION busca ir un paso más allá: integrar la IA en el proceso real de diseño técnico. El objetivo es que la tecnología no solo ayude a imaginar nuevos conceptos, sino que genere propuestas de bocetado adaptadas a una horma concreta, conectando desde el inicio la fase creativa con las condiciones que exige la fabricación de un zapato. 

Para ello, el proyecto ha desarrollado modelos de IA generativa capaces de trabajar con restricciones geométricas de horma. Esta aproximación permite que los bocetos generados no partan únicamente de una descripción textual o de criterios visuales, sino que se ajusten dimensionalmente a la forma sobre la que después se construirá el calzado. “AIGEN4FASHION demuestra que la IA generativa puede aportar valor real al diseño de calzado cuando se entrena con datos específicos del sector y se integra en los flujos de trabajo de las empresas. No se trata solo de generar imágenes atractivas, sino de avanzar hacia bocetos adaptados a restricciones técnicas, como la geometría de la horma, para acercar la creatividad a la fabricación desde las primeras fases del proceso”, ha declarado François Signol, investigador principal del proyecto en ITI.  

Una base de datos con casi 40.000 ejemplos para entrenar los modelos de IA Generativa

Uno de los avances más relevantes del proyecto ha sido la creación de un dataset propio de bocetos de calzado. El equipo detectó desde el inicio que no existían bases de datos públicas suficientemente especializadas para entrenar un modelo útil en un contexto industrial: algunas tenían pocas categorías, otras contaban con un número reducido de imágenes o presentaban clasificaciones demasiado generales. Por eso, AIGEN4FASHION ha construido una base de datos específica, organizada por tipologías de zapato y por características de diseño propias de cada modelo. 

El resultado es un conjunto de alrededor de 37.000 ejemplos, generado mediante un método semiautomatizado que combina modelos maestros, líneas de diseño coherentes desde el punto de vista industrial y distintas hormas de referencia. Esta base de conocimiento permite entrenar modelos de IA generativa con un nivel de especialización difícil de alcanzar mediante soluciones generalistas, y constituye una de las principales aportaciones técnicas de AIGEN4FASHION al diseño de calzado.

Tendiendo puentes entre la creatividad y la realidad técnica 

La horma ocupa un papel central en este planteamiento. Como señalan desde el Grupo Indaca, sobre ella se realizan los ajustes y el diseño de los zapatos, por lo que constituye una pieza clave en la relación entre el modelista de hormas y el de calzado. Trabajar con hormas digitales reales desde las primeras fases permite ganar tiempo y comprobar líneas de diseño antes de fabricar un primer par físico. 

Esa conexión entre creatividad y realidad técnica es uno de los aspectos más valorados por las empresas participantes. Pablo Jaspers, diseñador de UNISA, destaca que muchas herramientas actuales generan imágenes visualmente atractivas, pero difíciles de fabricar o alejadas de las proporciones reales del calzado. Por eso, considera especialmente útil que AIGEN4FASHION esté enfocado de forma específica al sector y que busque adaptar los bocetos a hormas y tipologías reales.

También Bernardo García, diseñador de Pedro García, subraya el potencial de que el propio diseñador pueda bocetar directamente sobre una horma. Para la empresa, la posibilidad de introducir una indicación mediante un prompt y visualizar un modelo bocetado sobre una horma propia representa un avance importante, porque mejora la transmisión de la visión creativa hacia la parte técnica del proceso.

En esta misma línea, Óscar Franco, modelista de Pikolinos, considera que estos avances pueden aportar mayor agilidad a la hora de diseñar y abrir la puerta a que el diseño se adapte mejor a las líneas técnicas. Desde su perspectiva, una de las mejoras más valiosas es poder visualizar bocetos rápidamente sobre la horma, así como avanzar hacia funciones que permitan crear curvas sobre ella sin necesidad de digitalizarlas manualmente.

En términos de competitividad, AIGEN4FASHION puede contribuir a reducir repeticiones, evitar duplicidades y mejorar la comunicación entre perfiles creativos y técnicos. Hoy, muchos diseños se plantean inicialmente a mano o con herramientas gráficas, pero después deben interpretarse y adaptarse manualmente dentro de entornos CAD. “El principal avance de esta iniciativa es que permite plantear el boceto desde el inicio sobre una base técnica más sólida. En calzado, el diseño no puede estar desconectado de la horma: las líneas, las proporciones y la viabilidad del modelo dependen de ella. Por eso, generar propuestas adaptadas a hormas reales puede ayudar a reducir iteraciones y mejorar la comunicación entre el diseñador creativo y el diseñador técnico”, ha asegurado Juan José Hinojo, especialista en Sistemas CAD e investigador principal del proyecto en Inescop. 

El sistema también puede acercar el uso de herramientas CAD a perfiles más creativos, que en ocasiones las perciben como complejas o demasiado técnicas. En este sentido, la IA actúa como apoyo para colocar líneas de diseño sobre la horma de forma coherente, convirtiéndose al mismo tiempo en una herramienta técnica para el diseñador creativo y en una herramienta de inspiración para el diseñador técnico. 

Desde la perspectiva de las empresas, el valor de esta tecnología no está solo en generar diseños, sino en liberar tiempo para tareas de mayor valor añadido. Francisco Bernabé, del Departamento de Diseño Gráfico de Dian, apunta a que disponer de una gran base de datos y de estructuras predefinidas puede acelerar la colocación de líneas base y permitir que los equipos inviertan más tiempo directamente en el diseño.

Una solución desarrollada en base a las necesidades del sector

AIGEN4FASHION ha permitido validar dos tecnologías de IA generativa basadas en modelos de difusión y avanzar en un sistema de diseño asistido integrado en un entorno CAD, donde el usuario puede solicitar bocetos a la IA y afinarlos posteriormente. Este proceso ha requerido superar distintos obstáculos técnicos, entre ellos la construcción de un dataset amplio y bien etiquetado, la adaptación de tecnologías recientes sin garantía inicial de éxito y la evaluación de la calidad de los bocetos por indicadores objetivos antes de su validación por profesionales del diseño.

La participación de empresas del sector ha sido especialmente relevante para orientar el desarrollo hacia necesidades reales. Pablo Jaspers, diseñador de UNISA, señala que muchas soluciones tecnológicas se desarrollan sin conocer suficientemente la realidad del calzado, un sector con procesos muy específicos. Por ello, considera importante que fabricantes y diseñadores colaboren en este tipo de herramientas, ya que cuanto más material y experiencia real tenga la IA para entrenarse, mejores resultados podrán ofrecer.

Los testimonios de las empresas también muestran que el recorrido de la IA generativa en calzado va más allá del boceto inicial. Entre las funciones que se plantean para futuras fases aparecen la generación de volúmenes 3D para prototipado virtual, la integración directa con programas CAD, la simulación de materiales, flexión y confort, la adaptación del diseño según el sistema de fabricación o el desarrollo de herramientas de personalización para cliente final. A estas posibilidades, Óscar Franco, modelista de Pikolinos, añade la mejora en la definición de las referencias y la creación de curvas sobre la horma sin tener que digitalizarlas manualmente.

Bernardo García, diseñador de Pedro García, apunta además a una evolución del sistema hacia funciones cada vez más conectadas con el desarrollo técnico: mejorar el trazado del boceto sobre la horma, generar líneas funcionales, diferenciar piezas, aplicar texturas y crear combinaciones desde el mismo módulo con la mínima interacción posible. Esta visión refuerza la idea de que la IA generativa puede convertirse en una herramienta transversal dentro del flujo de diseño, no solo en una solución para generar inspiración visual.

Identidad de diseño, elementos tridimensionales y mayor especialización

De cara al futuro, los equipos técnicos plantean seguir perfeccionando la generación de bocetos, incorporar más tipos de calzado, mejorar la precisión en la colocación de líneas sobre la horma y enriquecer la categorización del dataset. Otro de los retos será avanzar hacia modelos capaces de adaptarse al estilo propio de una marca, de forma que la IA genere propuestas técnicamente correctas y alineadas con una identidad de diseño concreta. 

Además, AIGEN4FASHION abre la puerta a explorar la generación de elementos tridimensionales, como suelas o tacones, adaptados a una horma concreta a partir de una descripción de entrada. Esta evolución permitiría acelerar aún más el desarrollo de nuevos modelos y reforzar el prototipado virtual, una línea especialmente relevante para un sector que necesita responder con rapidez a las tendencias sin perder precisión técnica ni calidad de producto.

Aunque los resultados son prometedores, el proyecto también evidencia que la adopción de tecnologías avanzadas en pymes requiere soluciones accesibles, comprensibles y adaptadas a los procesos reales de trabajo. Por eso, el desarrollo de AIGEN4FASHION no se plantea únicamente como un avance tecnológico, sino como una vía para facilitar la digitalización de la cadena de valor del calzado y reforzar la competitividad de las empresas valencianas. 

En este contexto, AIGEN4FASHION muestra cómo la IA generativa puede convertirse en una aliada del diseñador: no para sustituir su criterio técnico ni su sensibilidad de producto, sino para ampliar sus capacidades, acelerar las primeras fases de creación y facilitar que las ideas lleguen antes, y mejor, al entorno de fabricación. Como resume Pablo Jaspers, diseñador de UNISA, la IA todavía debe evolucionar para entender todos los condicionantes técnicos del calzado, pero puede convertirse en una herramienta de apoyo potente si se desarrolla en colaboración con el sector.