Si hay un campo en el que el aprendizaje automático está demostrando lo que vale, es en la modificación de imágenes. Cuando una Inteligencia Artificial “sueña”, es capaz de mostrar resultados increíblemente realistas de personas u objetos que nunca han existido. La clave es que eso se consigue basándose en enormes bases de datos de elementos ya existentes, que la IA se aprende y a partir de los cuales es capaz de crear nuevos elementos.
Sin embargo, este método tiene sus desventajas, principalmente la necesidad de obtener una buena cantidad de elementos en los que “fijarse”; estos elementos se usan en una red generativa antagónica, o GAN, en el que dos o más redes neuronales compiten por ver cuál es la mejor.
La web que nos muestra cómo seríamos si fuésemos un animal
Ahora, Nvidia ha presentado un nuevo algoritmo que nos permite convertir la cara de una mascota a otra especie; e incluso podemos poner nuestra foto para que nos muestre cómo sería nuestra cara si fuésemos un animal. La herramienta se llama PetSwap, y funciona de manera sencilla.
Sólo tenemos que subir la imagen que queramos cambiar, ya sea de nuestra mascota o de nosotros mismos. Después de pulsar en “Upload”, usamos un cuadrado para seleccionar la zona de la cara, y pulsamos en “Translate”.
En algunos navegadores puede que la web no funcione; en ese caso tenemos que pulsar en el icono del candado (en Firefox) o del escudo (en Chrome) para permitir la carga de scripts. Nosotros lo hemos probado en Firefox, y después de permitir la carga de scripts al pulsar en el candado y luego en “Conexión”, nos ha funcionado.
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Una vez que hayamos pulsado en “Translate”, aparecerá nuestra foto con una serie de imágenes creadas por la IA. Estas imágenes aplican nuestra expresión facial a animales, como perros, gatos, osos y muchos más. Incluso nos han llegado a tocar hienas y leones.
Cómo se ha creado esta Inteligencia Artificial
Para desarrollar una IA capaz de crear modelos de ropa de la nada, es necesario primero que se estudie la figura y las caras de miles de personas; las redes generarán resultados basándose en lo que han aprendido, hasta conseguir la mejor. Si tienes el tiempo y los recursos, los resultados son sorprendentes, pero ¿y si no los tienes?
Esa es la base de un nuevo tipo de algoritmo desarrollado por Nvidia, llamado FUNIT (Few-shot UNsupervised Image-to-image Translation). O en otras palabras, un algoritmo que apenas necesita unos ejemplos para “traducir” una imagen a otra. Con traducir nos referimos a que es capaz de pasar las características de una imagen a la otra.
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Esto es más difícil de lo que parece. Los creadores del algoritmo ponen un buen ejemplo: si vemos un tigre, nos lo podemos imaginar tumbado. Pero para una IA normal, primero es necesario ver muchas imágenes de animales tumbados para comprender cómo debe dibujar al tigre tumbado. Con el sistema desarrollado por Nvidia, es posible detectar las características del sujeto en la imagen y aplicarlas a otra imagen. Por ejemplo, si el sujeto tiene la boca abierta.
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