Red neuronal “restaura” la Mona Lisa con la cara de Benedict Cumberbatch

Luan et al. / arXiv.org, 2018

Desarrolladores estadounidenses le han enseñado a una red neuronal a pintar objetos insertados en obras de arte, en este caso la cara de Benedict Cumberbatch en el cuadro de La Mona Lisa. La tarea se realiza en tres pasos: se inserta el objeto, se pinta y se corrige la textura. Una versión preliminar del artículo que describe la operación del algoritmo está disponible en arXiv.org.

Agregar un objeto a una foto es una tarea bastante simple, sin embargo, este proceso tiene una limitación importante: el objeto no solo debe insertarse, sino que también guardar el estilo de toda la obra. Hacer esto manualmente es muy difícil ya que si se quiere insertar una casa en una pintura de Monet, será necesario pintarla en el estilo del impresionismo, y también elegir colores para que se fusionen con el fondo de la pintura. 

Guardando el estilo 

Para resolver este problema, los desarrolladores de la Universidad de Cornell (EE.UU.) y Adobe Research, bajo el liderazgo de Fujun Luan, presentaron un algoritmo que puede insertar objetos de forma confiable en las imágenes, guardando el estilo de la obra.

En la primera fase del proceso, la más fácil, el algoritmo inserta el objeto deseado en la imagen. Durante el segundo paso, se produce la primera coloración de dicho objeto; y en el tercer paso, el algoritmo restaura su textura de acuerdo con el fondo.


Imágenes de las tres etapas del algoritmo.
Luan et al. / arXiv 2018

Como resultado, los investigadores lograron enseñar a la red neuronal a transferir de manera confiable objetos a imágenes de diferentes estilos. Los autores aseguran que lograron alcanzar una alta calidad en comparación con otros algoritmos presentados anteriormente debido a que transfirieron el estilo no entre grandes áreas de la imagen, sino localmente, comparando el estilo del objeto y el fondo más cercano, y cambiando el estilo del objeto por dentro.

El método propuesto (más a la derecha) en comparación con otros algoritmos de transferencia de estilo. 
Luan et al. / arXiv 2018

Los resultados del trabajo (17 imágenes) fueron mostrados a voluntarios junto con imágenes similares creadas utilizando otros enfoques. En 15 de los casos, los participantes de la encuesta consideraron que la transferencia del objeto realizado con la ayuda del nuevo algoritmo era confiable.

Recientementedesarrolladores estadounidenses crearon un algoritmo que puede animar las figuras de personas en imágenes bidimensionales. La inteligencia artificial crea un modelo tridimensional de la persona, y luego reproduce la animación con la persona saliendo de la imagen. Los detalles de la investigación han sido publicados en arXiv.org.
 

María Cervantes
Esta noticia ha sido publicada originalmente en N+1, ciencia que suma.

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