Metodología editorial

Cómo construimos cada cuento.

Prompts, modelos, moderación, y por qué la consistencia de personajes es el corazón del producto.

1. La regla de oro: consistencia de personajes

Un cuento de 20 páginas falla si el peque no se reconoce en alguna de ellas. Las caras drift, los outfits cambian, el peluche se transforma. Ese fue el problema más difícil de resolver — y la razón por la que el producto se construyó como un servicio en lugar de un script self-hosted.

En la primera versión exploramos el camino del proyecto abierto (ComfyUI + LoRAs entrenadas con embeddings de las fotos del peque). Funcionaba para 4–5 páginas; a partir de ahí los detalles se descomponían. Optamos por un modelo frontera capaz de mantener al protagonista a lo largo de toda la obra. Es la decisión menos satisfactoria como ingeniero — autohospedar siempre es más limpio — pero la única que entrega un cuento en el que el peque se reconoce de la portada a la contraportada.

2. La cadena de prompts

Cada cuento es un grafo de pasos discretos, no un único prompt gigante:

  1. Plan-story: un LLM (gpt-5 / gpt-4.1) toma la idea del usuario (modo guiado, libre o suerte) y compone un esqueleto de 20 páginas con título, escenario, beat narrativo y elementos recurrentes.
  2. Generate-image: por cada página, un prompt determinista combina el plan con las referencias visuales del peque y del peluche y genera la ilustración con gpt-image-2.
  3. Verify (opcional): en algunos planes, un modelo de visión (Anthropic) revisa la coherencia entre páginas y avisa si una requiere regeneración.
  4. Assemble-pdf: ReportLab compone el PDF final (20 páginas + portada + contraportada) con la marca discreta de cuentoconlaIA.com y el aviso de contenido AI-generated.
  5. Publish-output: guardamos el PDF en S3 con TTL de 365 días, generamos un enlace público (HMAC) y enviamos el email con el visor.

Toda la cadena la orquesta una AWS Step Functions Standard, gateada por el evento de éxito de pago de Stripe (`payment_intent.succeeded`). Si cualquier paso falla, hay un camino de reembolso automático y un correo al usuario.

3. Moderación de imágenes

Las fotos que sube el usuario pasan por AWS Rekognition antes de ser leídas por nada más. Si Rekognition detecta contenido inapropiado (desnudez, violencia explícita, sustancias), la generación se cancela automáticamente y se reembolsa el pago. También verificamos que las fotos contengan caras reconocibles para mantener la calidad del libro final.

Las imágenes generadas por la IA se etiquetan explícitamente como contenido AI-generated en el visor, en el PDF, y en los metadatos EXIF — exigido por el Art. 50 del Reglamento UE 2024/1689 (EU AI Act).

4. Privacidad por arquitectura

Las fotos se borran automáticamente a los 30 días por una regla de ciclo de vida de S3 que no requiere intervención humana. No es una promesa: es un componente AWS gestionado por la propia plataforma. Si quisiéramos saltárnoslo, deberíamos activamente reconfigurar el bucket — y los logs de cambios quedan auditados en CloudTrail.

Las creaciones (PDFs y páginas) se conservan 365 días o hasta que solicites su borrado expreso. Nada se utiliza para entrenar modelos: ni nuestros pesos (no entrenamos), ni los de OpenAI o Anthropic (los planes empresariales que usamos opt-out por defecto de cualquier uso para entrenamiento).

5. Derechos del autor

Cuando confirmas el cuento, tú obtienes una licencia personal y no exclusiva para imprimir, regalar, leer y compartir el libro entre familiares y amistades. cuentoconlaIA.com conserva la titularidad de la obra subyacente para evitar reproducciones comerciales no autorizadas.

El detalle exacto está en los términos y condiciones §6 "Propiedad intelectual y derechos de autor".

6. Cuando algo se rompe

El sistema emite un email-error al usuario si la generación se cae a mitad de proceso (timeout, fallo del modelo, moderación bloqueante). En esos casos se procesa un reembolso automático y se invita al usuario a volver a intentarlo con otra idea o otra foto. Cada error tiene un job-id que el operador puede inspeccionar en la bitácora interna.

7. Lo que NO hacemos