Poner a la foto de tu husky el hocico de un bulldog y el gesto de tu gato ya es posible (y fácil) gracias a la IA

Poner a la imagen de tu husky el hocico de un bulldog y el gesto de tu gato ya es factible (y fácil) gracias a la IA

Avances recientes en el campo de los ejemplos generativos han hecho factible que las IAs puedan reconocer información semántica latente en imágenes (como gestos o posturas), y aplicarla a labores de edición de fotografias como la transfiguración de objetos (cambiar cierto elemento de una imagen por otro de otra imagen).

Pero la totalidad de los algoritmos usados para ello son poco eficientes a la hora de delimitar la parte de la imagen en la que se aplican los cambios (CycleGAN, por ejemplo, puede convertir el color de fondo de una imagen cuando se les indica que convierta un animal en otro).

Veamos el próximo ejemplo, atentos a la hierba del campo donde pastan los caballos / cebras:

Teaser

Esto ocurre porque CycleGAN (y otros algoritmos similares) están diseñados de tal modo que es la red neuronal la que decide por su cuenta el área de imagen afectada. Sin embargo hoy en día, en plena era del Adobe® Photoshop y tools similares, los visitantes exploran un modo de manejar mas directamente el efecto de dicha transformación.

Eso, y poder tener la alternativa de efectuar actividades que a dia de hoy son fáciles de describir con frases sin embargo difíciles de formular en ecuaciones. Por ejemplo: “Cambiar el hocico de este pastor alemán por el de este bulldog“.

Por ello, un clan de examinadores de la Univ. de Tokyo ha publicado en GitHub el codigo de un software de edición de fotografias mediante redes neuronales convolucionales llamado Neural-Collage.

Como los propios examinadores cuentan, con este procedimiento “el cliente puede transformar una parte de la imagen elegida por él, de un modo parecido al reproducción y pega, al mismo tiempo que preserva la consistencia semántica”. Neural-Collage ofrece, además, 2 tools diferenciadas:

1. Traslación de objetos

Permite al cliente insertar de forma intuitiva y con resultados realistas una determinada parte del cuerpo del sujeto A en el sujeto B (como en el ejemplo de antes del bulldog y el pastor alemán), o bien convertir un sujeto completo por otro.

El cliente además puede especificar el nivel de transformación en una escala del 0 al 100.

Class Translation Example2

2. Transformación semántica

“Con vuestro trasplante semántico, el cliente puede trasplantar una característica semántica del objeto seleccionado en la imagen de referencia a un objeto en la imagen de destino que se va a transformar”.

De tal modo, logramos aplicar el gesto o la postura de un animal al otro, sin convertir su aspecto.

Semantic Transplantation Example1

Pero, ¿cómo de difícil puede ser utilizar esta clase de herramientas? ¿Estará al alcance de un cliente medio? Sin duda, eso es lo que parece:

via GIPHY

También te recomendamos

Apple® quiere recuperar terreno en IA a su manera: compra Silk Labs, que no sube documentos a la nube y ejecuta todo en local

#CienciaenelParlamento o como Twitter® puede inventar una cultura política científica

Científicos de Berkeley alcanzan educar desplazamientos realistas a inteligencias artificiales empleando vídeos de Youtube®


La novedad Poner a la imagen de tu husky el hocico de un bulldog y el gesto de tu gato ya es factible (y fácil) gracias a la IA fue publicada originalmente en Xataka por Marcos Merino .


Xataka



Agradecemos a la fuente original por la información que nos ayudo a crear este articulo.

También puedes revisar estas noticias relacionadas.

Tags: #bulldog #fácil #foto #gato #gestó #gracias #hocico #husky #poner #posible

Deja un comentario

Author: 
    author