A diferencia de los generadores de imágenes por IA tradicionales que producen una matriz de píxeles final, Klad trata cada trazo de pincel, punto de presión y color como datos persistentes. Esta elección arquitectónica permite que un agente de codificación ejecute comandos específicos —como pintar una 'criatura brote' con miles de trazos individuales— mientras un usuario humano observa cómo aparecen los trazos en el editor y ajusta manualmente elementos específicos como la curva de una boca o el color de una hoja.

Pintura basada en datos frente a generación de píxeles

La mayoría de las herramientas de arte por IA funcionan generando una imagen plana donde la única forma de iterar es 'volver a lanzar' el prompt. Klad cambia este paradigma manteniendo una carpeta de archivos de texto plano en la computadora del usuario que representan el dibujo como una colección de trazos y formas.

Debido a que el dibujo es información, un agente de codificación puede interactuar con él usando una CLI para realizar acciones específicas, como 'klad stroke art.klad l4 --brush oil'. Esto permite que el agente contribuya a un historial compartido donde cada cambio es un paso discreto que puede ser deshecho o modificado por el compañero humano.

Una vista dividida que muestra una ventana de terminal y un editor de pintura donde se está renderizando y editando una criatura brote.
El flujo de trabajo de Klad demuestra a un agente pintando una criatura a través de una línea de comandos mientras un usuario humano realiza ajustes en tiempo real en el editor.github.com

Esta imagen ilustra el concepto central de la aplicación: un agente de codificación ejecutando comandos para generar trazos mientras un humano interactúa con los datos resultantes en el editor.

“Un generador de imágenes te entrega píxeles, y la única edición que queda es otro lanzamiento de dados. klad mantiene cada trazo y cada relleno como datos: hacia dónde fue, con qué fuerza se presionó, su pincel y su color.”

— GitHub - klad-app/klad: A drawing app built for agent/human collaboration

Flujo de trabajo de interacción Humano-Agente

El flujo de trabajo de colaboración está diseñado para ser conversacional y visual. Un usuario puede decirle a un agente que pinte un objeto específico, como un farol, y el agente ejecutará los comandos para renderizarlo. Si el resultado es ligeramente incorrecto, el usuario puede 'anclar' una nota en el lienzo para darle al agente una retroalimentación específica o simplemente tomar el pincel para corregir manualmente los trazos.

Una escena nocturna que presenta a un viajero encapuchado sosteniendo un farol y una pequeña criatura brote.
Una escena terminada creada utilizando el enfoque de pintura basado en datos de Klad, con un viajero y una criatura brote.github.com

Esta imagen sirve como un ejemplo concreto de los resultados artísticos alcanzables a través del flujo de trabajo colaborativo de la herramienta.

El sistema admite funciones artísticas complejas como capas, máscaras y recorte. Incluso los efectos avanzados como las manchas se tratan como trazos; si un usuario mueve una mancha, el software recalcula cómo se mezcla la pintura con la capa subyacente, asegurando que la integridad artística de la obra permanezca intacta.

Desarrollo de juegos y animación

Klad incluye una suite completa de animación con una línea de tiempo, capas de cebolla (onion skins) y rigging de huesos con cinemática inversa (IK). Está diseñado específicamente para activos de juegos, permitiendo a los usuarios crear personajes y accesorios que pueden exportarse como hojas de sprites o directamente a Godot como SpriteFrames.

Una colección de doce accesorios de juego que incluyen un cofre, una caja, un barril y varios objetos de fantasía.
Un conjunto de accesorios de juego creados en Klad, destacando su utilidad para el desarrollo de juegos y la creación de activos.github.com

Esta imagen demuestra la optimización específica de la herramienta para el desarrollo de juegos y su capacidad para producir activos exportables.

Para la animación, la herramienta puede generar 'intercalados' (in-betweens) a partir de dibujos clave. Verifica la consistencia física, como asegurar que un pie no se deslice a través del suelo, y exporta los clips terminados manteniendo los datos de trazo originales.

Limitaciones actuales y disponibilidad

El proyecto se encuentra actualmente en una etapa temprana y requiere que los usuarios lo construyan desde el código fuente. Aunque admite la presión y la inclinación del lápiz en macOS, la versión de Linux utiliza por defecto la entrada del ratón, y el soporte para Windows todavía está en fase de pruebas.

El software carece actualmente de algunas funciones de ilustración estándar, como el ajuste magnético, las cuadrículas y la importación/exportación de SVG. Está disponible bajo una licencia de código disponible, que es gratuita para uso personal y para empresas con ingresos anuales inferiores a 500,000 euros.

Qué dicen los lectores de Hacker News

  • Pregunta abierta: Un comentarista cuestionó cómo se diferencia la herramienta de simplemente tener a un agente que genere código SVG. comentario ↗
  • Experiencia: Un usuario que probó la herramienta informó que, aunque se encuentra en las primeras etapas del desarrollo de LLM para pintura, el proceso se siente similar a la evolución de la codificación por IA en los últimos años. comentario ↗
  • Experiencia: El desarrollador compartió que generar escenas complejas puede tomar entre 10 y 15 minutos de trabajo de IA, lo cual señaló como comparable al tiempo que tarda un modelo en codificar una característica de aplicación de tamaño medio. comentario ↗
  • Escéptico: Un comentarista expresó su preocupación de que tratar cada trazo de pincel como datos discretos podría resultar muy costoso en términos de tokens. comentario ↗

Resumen de opiniones del hilo de Hacker News; no son hechos verificados. Leer el debate completo ↗