Solo necesitas ir a ver el último éxito de taquilla de Hollywood o elegir un nuevo título de juego AAA para ser Recordó que los gráficos por computadora se pueden utilizar para crear algunas imágenes deslumbrantes de otro mundo cuando se les llama para. Pero algunos de los ejemplos más impresionantes de imágenes generadas por máquinas no son necesariamente paisajes extraterrestres o monstruos gigantes, sino modificaciones de imágenes. que ni siquiera nos damos cuenta.
Ese es el caso de una nueva A.I. Demostración creada por informáticos en China. En colaboración entre la Universidad Sun Yat-sen de Guangzhou y el laboratorio de investigación Microsoft de Beijing, han desarrollado un dispositivo artificial inteligente. inteligencia que se puede utilizar para rellenar con precisión áreas en blanco en una imagen: ya sea una cara faltante o la fachada de un edificio.
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Llamada inpainting, la técnica utiliza tecnología de aprendizaje profundo para llenar estos espacios, ya sea copiando parches de imagen en el resto de la imagen, o generando nuevas áreas que se vean convincentemente preciso. La herramienta, a la que sus creadores se refieren como PEN-Net (Pyramid-context ENcoder Network), realiza esta restauración de imágenes “codificando la semántica contextual a partir de entradas de resolución completa y decodificar las características semánticas aprendidas en imágenes”. Las imágenes resultantes de Attention Transfer Network (ATN) no sólo son impresionantemente realistas, sino que la herramienta también es muy rápida para aprender.
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"[En este trabajo, propusimos] un modelo generativo profundo para tareas de pintura de imágenes de alta calidad". Yanhong Zeng, autor principal del proyecto, asociado tanto con la Escuela de Datos de la Universidad Sun Yat-sen como con Ciencias de la Computación y Laboratorio Clave de Inteligencia de Máquinas y Computación Avanzada, dijo a Digital Trends. “Nuestro modelo llena las regiones faltantes desde lo profundo hasta lo poco profundo en todos los niveles, basándose en un mecanismo de atención entre capas, de modo que se pueda garantizar la coherencia tanto de la estructura como de la textura en los resultados de la pintura. Estamos emocionados de ver que nuestro modelo es capaz de generar texturas más claras y estructuras más razonables que trabajos anteriores”.
Como señala Zeng, esta no es la primera vez que los investigadores desarrollan herramientas para realizar inpainting. Sin embargo, el sistema PEN-Net del equipo demuestra resultados impresionantes junto con el método clásico PatchMatch e incluso con otros enfoques de última generación.
"La pintura con imágenes tiene una amplia gama de aplicaciones en nuestra vida diaria", continuó Zeng. "Ahora estamos planeando aplicar nuestra tecnología en la edición de imágenes, especialmente para la eliminación de objetos [y] la restauración de fotografías antiguas".
Un artículo que describe el trabajo, titulado "Learning Pyramid-Context Encoder Network for High-Quality Image Inpainting", está disponible para su lectura. repositorio de papel preimpreso Arxiv.
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