Resulta que hay una herramienta que da definición a las fotos de baja resolución, y algunos resultados son terroríficos
No hace mucho que se presentó el despixelizador facial, que se aprovecha de la más nueva tecnología de red neural para reconstruir fotos superpixeladas y convertirlas en retratos de alta calidad de quien la inteligencia artificial cree que es la persona correcta, basándose en complejos algoritmos y la ingenuidad del programa... y tan pronto estuvo en internet, algunas personas comenzaron a probarlo con fotos para las que la IA no estaba diseñada, dando como resultado creaciones bastante terroríficas.
Y a pesar de que la gente sabe que no funciona de forma ideal todo el rato, no paran de probarlo, porque les parece emocionante ver qué otras extravagantes ideas la IA decidirá convertir en realidad, lo que lleva a unos resultados realmente interesantes.
Aquí puedes ver algunos de los resultados conseguidos por los usuarios de internet experimentando con el despixelizador facial. Vota y comenta en los que te parezcan más geniales.
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La herramienta fue creada fundamentalmente por Alex Damian y sus colegas, mientras que Denis Malimonov le proporcionó una interfaz sencilla y fácil de usar, para que fuera más accesible para la gente. Publicó un tuit sobre ello y muchos se engancharon al momento, mostrando los resultados.
Malimonov solía ser diseñador, y comenzó después con programación. Ya que el target de audiencia (en su mayoría) es gente que nunca ha programado, quería asegurarse de que no tuvieran dificultades probando tecnologías de red neural.
La herramienta está basada en PULSE: "Mejora de muestras fotográficas autosupervisada vía exploración del espacio latente de modelos generativos". El algoritmo funciona proporcionando a la IA una imagen pixelada, que compara con un puñado de retratos de buena calidad, que también son pixelados en lo necesario para encontrar el más parecido a la foto original. cuando encuentra el adecuado, añade varios filtros y adaptaciones para que se parezca aún más al original, y ahí tenemos la imagen despixelada.
"Los usuarios comenzaron inmediatamente a probar la red neural usando personajes de videojuegos, y se preguntaban por qué funcionaba tan mal. Luego comenzaron a usar caras de personas reales, el 1º fue Barack Obama. El resultado fue un hombre oscuro de apariencia europea."
Naturalmente, se pueden experar discrepancias, no solo porque las habilidades de la computadora son limitadas con no más de 100 píxeles, pero también porque la red neural es muy limitada per se.
"La razón es simple: esta red neural usa el modelo CelebA-HQ, que fue preparado usando caras de celebridades. La mayoría eran de personas blancas, con más de 7000 fotos, mientras que asiáticos, negros o indios tenían cerca de 1000 fotos. Por lo que sé, no hay un modelo en el que la distribución entre razas sea uniforme."
Ahora la gente lo está usando con practicamente todo lo que sea un rostro. Mario, el Creeper de Minecraft, el tipo del Doom, emojis, memes, todo lo que técnicamente tenga cara. Y aunque en algunos casos los resultados fueron buenos, otros fueron cuestionables. Considerando las limitadas muestras de la red neural, es algo que tenía que ocurrir.
