Un artista usó algoritmos para hacer retratos híper realistas de Napoleón, El David de Miguel Ángel y La Estatua de La Libertad

Se trata del fotógrafo holandés Bas Uterwijk. Para sus creaciones emplea un sitio de acceso libre basado en redes generativas antagónicas (GAN).

Las creaciones pueden llevar varios intentos, tal como se muestra en este proyecto de creación del retrato de la Reina Isabel I de Inglaterra (Bas Uterwijk)
Las creaciones pueden llevar varios intentos, tal como se muestra en este proyecto de creación del retrato de la Reina Isabel I de Inglaterra (Bas Uterwijk)

Las redes generativas antagónicas (GAN, por sus siglas en inglés) son un sistema de aprendizaje automático que permite generar sonidos e imágenes súper realistas. Esta técnica les permitió, por ejemplo, a investigadores de Nvidia entrenar a una GAN con imágenes de rostros famosos para que generara rostros realistas de personas que no existen. También iniciaron el proyecto GauGAN que produce paisajes inventados a partir de bocetos.

Así quedó la imagen de la Reina Isabel I de Inglaterra (Bas Uterwijk)
Así quedó la imagen de la Reina Isabel I de Inglaterra (Bas Uterwijk)

Este método se ha empleado en decenas de aplicaciones para generar recreaciones a partir de una fotografía, producir diseños completamente innovadores de todo tipo y también se comenzó a probar para generar efectos especiales.

Estatua de La Libertad creada por redes GAN (Bas Uterwijk)
Estatua de La Libertad creada por redes GAN (Bas Uterwijk)

La técnica tiene muchísimas aplicaciones y justamente por las grandes posibilidades que ofrece cada vez surgen más herramientas que se basan en esta tecnología. El arte es uno de los espacios donde las GAN florecen. Y la creaciones del fotógrafo holandés Bas Uterwijk dan cuenta de esto.

El artista utiliza Artbreeder, una herramienta que se basa en Ganbreeder y BigGAN para generar fotos realistas de personajes históricos como Napoleón, Vincent Van Gogh e incluso para darle vida a esculturas como La Estatua de La Libertad o El David de Miguel Ángel.

Vincent Van Gogh (Bas Uterwijk)
Vincent Van Gogh (Bas Uterwijk)

El software utiliza ciertos datos, como características faciales y otras cualidades para generar una imagen. Para generar el resultado final los algoritmos se nutren de varias imágenes. El artista aseguró, en una nota publicada en el Daily Mail, que el verdadero desafío es lograr un realismo fotográfico casi perfecto, y al mismo tiempo lograr que sus modelos tengan expresiones interesantes.

Napoleón Bonaparte (Bas Uterwijk)
Napoleón Bonaparte (Bas Uterwijk)

“El software tiende a derivar fácilmente a los promedios debido a su naturaleza, por lo que para eso último a veces necesito algunos trucos y métodos adicionales para obtener lo que quiero”, explicó. Por el momento generó unas 60 imágenes por medio de inteligencia artificial.

El David de Miguel Ángel (Bas Uterwijk)
El David de Miguel Ángel (Bas Uterwijk)

Artbreeder, la plataforma que utiliza Uterwijk, es gratis y de acceso libre. Para comenzar a usarlo hay que ingresar al sitio, aquí, crearse una cuenta y seguir los pasos indicados. Los resultados van a variar según la cantidad de imágenes que se suban. De ahí que el fotógrafo explicaba que muchas veces se vale de ciertos “trucos” para lograr el resultado final. Esos trucos tiene que ver con seleccionar y afinar una serie de parámetros hasta lograr con la imagen deseada.

En el perfil de Instagram del artista se pueden encontrar una variedad de fotos generadas con este sistema, algunas de las cuales se reprodujeron en esta nota.

Artbreeder, un software basado en redes GAN
Artbreeder, un software basado en redes GAN

Cómo funcionan las redes neuronales GAN

Como ya se mencionó, las redes generativas antagónicas (GAN) utilizan dos redes neuronales que, por medio de un enfrentamiento estilo competencia van logrando imágenes o sonidos cada vez más realistas. Ambas redes están entrenadas con el mismo conjunto de datos, según explicó a Infobae, en esta nota, Ian Goodfellow, uno de los desarrolladores de esta técnica.

Una de las redes, conocida como la generativa, tiene la tarea de producir variaciones en las imágenes con la que se la nutrió. La segunda red juega el rol del discriminador porque debe discernir si la imagen que ve es del conjunto de datos de entrenamiento original con la que fue nutrida o si es una imagen generada por la red generativa.

En este juego de generación e identificación de imágenes reales versus generadas, la red neuronal generativa se va volviendo cada vez más precisa hasta que a la red discriminadora le resulta imposible identificar las imágenes falsas que ésta creó. Así se logra optimizar el resultado.

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