En la era digital actual, la búsqueda de imagen a imagen se ha convertido en una herramienta esencial para numerosas aplicaciones que van desde el comercio electrónico hasta la seguridad y la gestión de archivos multimedia. Esta tecnología permite que, a partir de una imagen de consulta, se busquen y se recuperen imágenes similares en grandes bases de datos, facilitando la identificación rápida y precisa de contenido visual relevante. Sin embargo, implementar una solución efectiva para una búsqueda de imagen a imagen, especialmente cuando se trabaja con millones de imágenes y consultas en tiempo real, requiere atención detallada a diversas fases del proceso, desde la selección del modelo hasta el despliegue del sistema. En primer lugar, la elección del modelo de inteligencia artificial para generación de embeddings o representaciones vectoriales de las imágenes es fundamental. Modelos avanzados como DINOv2-base, SigLIP-S y OpenCLIP ViT-B/32 se posicionan como opciones robustas para capturar características significativas de las imágenes, pese a que cada uno presenta particularidades en cuanto a precisión, rapidez y requerimientos computacionales.
DINOv2-base destaca por su capacidad para aprender representaciones visuales sin supervisión, lo que puede ser ventajoso en colecciones donde las etiquetas o metadatos son limitados. SigLIP-S, por su parte, ha mostrado eficacia en tareas de similitud visual bajo condiciones variadas, mientras que OpenCLIP ViT-B/32 es un modelo preentrenado que combina la fuerza de los transformadores con grandes cantidades de datos, proporcionando resultados precisos en diversas tareas de búsqueda y clasificación. El preprocesamiento de las imágenes antes de calcular sus embeddings es otro factor crítico que influye directamente en la precisión de la búsqueda. Dado que las imágenes pueden tener formatos, tamaños y relaciones de aspecto muy diferentes, standardizar la entrada para el modelo es indispensable. Existen diversas alternativas para preparar las imágenes: el recorte centrado en un cuadrado, el cambio de tamaño deformando la proporción original, o el uso de padding para mantener la relación de aspecto mientras se garantiza una entrada cuadrada.
Cada estrategia tiene implicaciones diferentes. Recortar puede eliminar detalles importantes si el objeto de interés no está en el centro; estirar puede distorsionar la imagen, perjudicando la percepción del modelo; mientras que aplicar padding preserva el contenido pero puede introducir áreas en blanco o de color fijo que alteren ligeramente la embedding, aunque estudios recientes sugieren que con un preprocesamiento adecuado y modelos bien entrenados, el impacto puede ser mínimo. Por ello, es recomendable probar cada método en un subconjunto representativo para evaluar cuál aporta mejor rendimiento según el caso de uso. A nivel de almacenamiento y búsqueda, gestionar millones de vectores de alta dimensión exige estructuras eficientes y escalables. Herramientas como Qdrant proporcionan funcionalidades avanzadas de vector search, incluyendo índices optimizados, persistencia y capacidades de clustering que facilitan la rápida recuperación de resultados.
Qdrant destaca por ser de código abierto, fácil de desplegar localmente y con un soporte activo para consultas en tiempo real. Alternativamente, FAISS, desarrollado por Facebook AI Research, sobresale en la rapidez y en diversas técnicas de cuantización para minimizar el uso de memoria, aunque puede requerir infraestructuras con alta disponibilidad de memoria RAM para bases de datos muy grandes. La elección entre ambos dependerá del equilibrio deseado entre costo, rendimiento y escalabilidad, además del entorno de despliegue. El despliegue es la etapa final y no menos importante. Calcular embeddings para la base de datos puede realizarse localmente para mejorar tiempos y evitar costos de computación en la nube.
Sin embargo, para atender consultas en línea y garantizar rapidez en la respuesta, es necesario contar con un servicio de hosting que ofrezca un balance adecuado entre precio y capacidades computacionales. Servicios en la nube que permiten escalabilidad automática, como AWS, Google Cloud o Azure, pueden ser adecuados, especialmente si se planifica un crecimiento rápido en el número de usuarios o la cantidad de datos. Implementar inferencia en modelos optimizados para ejecución rápida, quizá reducidos en tamaño o con técnicas cuantizadas, también contribuye a optimizar costos sin sacrificar significativamente la calidad. Además, hay que tener en cuenta algunos aspectos adicionales para garantizar el éxito y la sostenibilidad del proyecto. La monitorización constante del sistema permitirá detectar caídas en la calidad de búsqueda, tiempos de respuesta elevados o problemas de disponibilidad.
