Esta inteligencia artificial puede convertir mascotas en animales salvajes y viceversa

El primer cuadrado es una imagen original de gato, otras imágenes fueron procesadas por la red neuronal 
nvlabs.github.io

 

Especialistas del laboratorio de investigación de NVIDIA han creado una red neuronal que es capaz de cambiar la clase de objeto sin usar una gran cantidad de datos. Es decir, puede cambiar la raza de tu gato, convertirlo en un perro o aún en un animal salvaje, como león o hiena. El artículo sobre este nuevo algoritmo está publicado en arXiv.org, y la red ya está disponible para probarla. 

El algoritmo llamado FUNIT está basado en el trabajo de las redes generativas adversarias (GAN) que requieren solo un par de ejemplos de imágenes para aprender cómo procesar fotos. Las redes neuronales pueden transferir los estilos de una imagen a otra, y esta cualidad ya ha sido ganada hace buen tiempo. Esa técnica se llama "image-to-image translation" en inglés.

La mayoría de los éxitos en esta área pertenece a los desarrolladores de NVIDIA. Por ejemplo, elaboraron un algoritmo que es capaz de cambiar la época del año en un video y otro que crea rostros de personas que no son reales.

En su nuevo proyecto los especialistas de NVIDIA bajo la dirección de Ming-Yu Liu intentaron a reducir la cantidad de datos requeridos para la transferencia de imagen. Ahora el algoritmo sólo necesita una foto de objeto inicial y dos ejemplos para hacer la transformación. Por ejemplo, la imagen de un gato y dos imágenes de perros. Luego, la red neuronal obtiene información sobre el objeto, lo divide en varias capas y lo convierte en la imagen final. 


El algoritmo FUNIT convierte un chihuahua en un puma.
NVIDIA

 

Tras la serie de pruebas, la red neuronal aprendió transformar unos objetos a otros casi sin fallos. Sin embargo, todavía tiene una serie de restricciones, es decir, puede trabajar con objetos similares, como animales, pero no es capaz de convertir un perro en una flor.

El año pasado otro equipo desarrolló la red neuronal GAN que, tras aprender con una muestra de más de 81 mil cuadros de 1119 pintores de distintos estilos que trabajaron en los siglos XV al XX, logró crear sus propias obras de arte.

 

Yana Berman
Esta noticia ha sido publicada originalmente en N+1, tecnología que suma.

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