Inteligencia artificial convierte fotografías extremadamente borrosas en retratos “realistas”

Jason Murdock

Una herramienta nueva de inteligencia artificial puede convertir imágenes faciales extremadamente borrosas en retratos generados por computadora con más detalle del que tenían antes.

Científicos de la Universidad Duke en Carolina del Norte han revelado su investigación que muestra cómo un algoritmo nuevo puede transformar un “puñado de pixeles” en un rostro de apariencia realista con hasta 64 veces mejor resolución, superando las técnicas rivales para mejorar.

Según los investigadores, las imágenes resultantes tendrán diferencias con la gente real ya que la herramienta “imagina” rasgos como las pestañas, arrugas o barba incipiente. Pero a partir de las instantáneas borrosas, la inteligencia artificial produce resultados supernítidos mientras que siguen siendo supervisados por uno mismo.

El algoritmo es llamado PULSE (siglas en inglés de Mejora de Muestra Fotográfica a través de Exploración de Espacio Latente), y la prueba de concepto ya ha sido publicada en línea para que cualquiera lo intente.

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“Nunca antes se habían creado imágenes de superresolución a esta resolución con tantísimo detalle”, dijo la científica computacional y líder del equipo Cynthia Rudin. Anteriormente, la inteligencia artificial podía mejorar la imagen de un rostro hasta ocho veces su resolución original, señalaron los expertos.

El equipo dijo que su herramienta no estaba diseñada para identificar personas. Por ejemplo, no convertirá un rostro borroso en un circuito cerrado de televisión en una imagen de alta resolución de una persona real. Llena brechas para hacer que los rostros se vean “plausiblemente reales”, pero genera personas que en realidad no existen.

Una vista previa de la herramienta de inteligencia artificial PULSE en acción. Foto: Universidad de Duke

Los investigadores dijeron que la herramienta puede hacer “cualquier cantidad de posibilidades increíblemente realistas” a partir de una sola instantánea de mala calidad, cada una viéndose sutilmente como una persona diferente.

Anteriormente, las herramientas tomaban una imagen de baja resolución y predecían cuáles pixeles extras se necesitaban para tratar de empatar los pixeles en alta resolución que el algoritmo ha visto antes. Aun cuando esa táctica funcionaba, los resultados podían terminar viéndose “vagos e indistintos”, dijo el equipo.

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Para resolver eso, el sistema nuevo diseñado por los científicos computacionales de Duke explora montones de ejemplos de rostros en alta resolución generados con inteligencia artificial y busca aquellos que “se ven tanto como sea posible como la imagen ingresada al reducirla al mismo tamaño”.

El proceso de inteligencia artificial en tiempo real se puede ver en acción abajo:

La finalidad del estudio era generar una imagen de alta resolución a partir de una imagen de baja resolución. Y parece haber tenido éxito.

El equipo dijo que su inteligencia artificial fue capaz de convertir una imagen de 16×16 pixeles de un rostro a 1024×1024 pixeles en pocos segundos, añadiendo más de un millón de pixeles en el proceso.

Los autores (de izquierda a derecha): Sachit Menon, Alex Damian, McCourt Hu, Nikhil Ravi y Cynthia Rudin. A partir de una imagen borrosa, PULSE puede generar retratos realistas, que pueden diferir sutilmente de la persona real pero son mucho más nítidos que los métodos previos. Foto: Universidad de Duke

Los investigadores Sachit Menon, Alex Damian, McCourt Hu, Nikhil Ravi y Cynthia Rudin publicaron una imagen mostrando cómo funcionaba en imágenes borrosas de sí mismos:

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Ellos dijeron que la técnica no se limitaba a rostros, explicando que se podía aplicar a fotos de baja resolución de “casi cualquier cosa” para crear imágenes nítidas y de apariencia realista.

En un experimento, los investigadores les pidieron a 40 personas que calificaran 1,440 imágenes generadas a través de la inteligencia artificial PULSE y otros cinco métodos para mejorar imágenes entre uno y cinco. PULSE tuvo la mejor puntuación, calificando casi tan alto como las fotos de alta calidad de gente real.

Los investigadores tienen programado presentar la herramienta en la Conferencia 2020 de Visión Computacional y Reconocimiento de Patrones (CVPR, por sus siglas en inglés), la cual se celebrará virtualmente del 14 de junio al 19 de junio.

Publicado en cooperación con Newsweek / Published in cooperation with Newsweek