Hola, y bienvenido/a a la primera lección. Antes de empezar a implementar nuestro proyecto paso a paso, quiero darte una vista general y completa del flujo de trabajo que vamos a construir.
Entender el mapa completo desde el principio es fundamental. Vamos a crear un generador de imágenes de moda, impulsado por inteligencia artificial, utilizando las potentes herramientas NanoBanana y n8n.
Vamos a descomponer este proceso en los pasos clave, que en n8n llamamos nodos. Cada nodo es una acción específica dentro de nuestra automatización. ¡Empecemos!»
(Desglose del Workflow)
«1. El Disparador: Envío del Formulario (On Form Submission) Todo comienza cuando un usuario interactúa con un formulario. En este primer paso, el usuario subirá una imagen de una prenda de ropa (por ejemplo, un vestido) y escribirá una petición simple, lo que conocemos como prompt. Por ejemplo, podría subir la foto de un vestido y escribir: ‘una actriz india llevando este vestido en una pose de cuerpo completo‘. Este envío activa todo nuestro flujo de trabajo.
2. Subida de la Imagen (Upload Image) El segundo nodo toma la imagen que el usuario ha subido y la carga en un servicio de alojamiento de imágenes como $IMG BB$. El objetivo es obtener una URL pública. ¿Por qué? Porque las demás herramientas de IA necesitarán acceder a esa imagen a través de internet.
3. Análisis de la Imagen (Analyze Image) Aquí es donde la magia de la IA empieza a trabajar. Usando un modelo de $OpenAI$, este nodo ‘mira’ la imagen subida y extrae detalles valiosos como el estilo de la prenda, los colores predominantes, el texto que pueda contener y una descripción general. Esta información nos dará un contexto muy rico para el siguiente paso.
4. Generador de Prompts (Prompt Generator) Este es nuestro ‘cerebro creativo’. El nodo combina el prompt inicial del usuario (por ejemplo, ‘la actriz india…‘) con todo el análisis de la IA del paso anterior. El resultado es un prompt final mucho más detallado y potente, optimizado para obtener los mejores resultados en la generación de la imagen.
5. Puesta en Cola (Cue Image) Una vez que tenemos nuestro prompt súper detallado, este nodo lo envía a la API de generación de imágenes de NanoBanana. En lugar de procesarlo al instante, lo coloca en una ‘cola’ de espera. Esto asegura que el sistema gestione las peticiones de forma ordenada.
6. Pausa Estratégica (Wait) Como la generación de una imagen de alta calidad lleva tiempo, este nodo pausa intencionadamente nuestro flujo de trabajo. Lo configuraremos para que espere 30 segundos, dándole tiempo suficiente al sistema para completar el proceso creativo.
7. Recuperación y Verificación (Retrieve Image & If) Pasados los 30 segundos, el siguiente nodo comprueba el estado de nuestra solicitud en la cola. A continuación, un nodo condicional (‘If’) pregunta: ‘¿La imagen ya está lista?’.
- Si la respuesta es SÍ, el flujo de trabajo continúa.
- Si es NO, podría volver a intentarlo o, como en nuestro caso, finalizar para evitar bucles infinitos.
8. Obtención de la Imagen (Get Image) ¡Lo hemos conseguido! Una vez confirmada que la imagen está lista, este nodo se encarga de recuperarla y descargarla, dejándola preparada para el paso final.
9. Entrega por Email (Send Email) Finalmente, la automatización envía la imagen recién generada al usuario a través de un correo electrónico. ¡Misión cumplida!
(Resumen y Cierre)
«En resumen, el proceso es el siguiente:
- El usuario sube una imagen y un prompt.
- La imagen se analiza con IA para enriquecer el prompt.
- Ese prompt mejorado se envía a NanoBanana para generar la imagen final.
- Una vez lista, la foto del modelo se recupera y se entrega al usuario por email.
Este es el mapa de ruta de lo que vamos a construir. Ahora que tienes la visión completa, en la siguiente lección empezaremos a montar la primera pieza de este fascinante rompecabezas.
¡Nos vemos allí!»