La IA ahora puede convertir imágenes de baja resolución en alta usando el deep learning

A través de un aprendizaje profundo, los investigadores de la Universidad de Duke desarrollaron un algoritmo llamado Pulse. Este se las arregla para crear imágenes realistas de rostros a partir de una simple miniatura de baja resolución.

La pixelación de los rostros en una foto puede pronto no ser suficiente para proteger la identidad de las personas. Los investigadores de la Universidad de Duke, en los Estados Unidos, acaban de desarrollar una inteligencia artificial capaz de crear imágenes de alta definición a partir de una miniatura.

La herramienta, llamada » Pulse «, consigue multiplicar la definición por 64, pasando de una miniatura en 16 x 16 píxeles a una imagen de alta definición en 1.024 x 1.024 píxeles. Las técnicas habituales intentan añadir elementos de alta definición a una imagen de baja definición, creando a menudo un resultado borroso. Esta nueva técnica genera sucesivas imágenes de alta definición que se comparan con la miniatura hasta obtener un resultado plausible.

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El proyecto se basa en el aprendizaje profundo y en las redes antagónicas generativas (GAN). Concretamente, una red neuronal genera rostros plausibles, después de haber sido entrenados en una gran colección de fotos reales. Una segunda red neuronal prueba cada imagen generada y decide si, cuando se reduce, se parece a la miniatura. La primera red refina sus creaciones a medida que avanza, hasta que la miniatura de la imagen generada es idéntica a la inicial.

Una reconstrucción realista pero aproximada

Esta técnica no reconstruye mágicamente el rostro de la persona en la foto original. Es simplemente una posibilidad plausible. El Pulse es capaz de generar muchas variantes con sutiles diferencias, que darán la misma miniatura.

Los rasgos faciales como los ojos y los labios apenas se distinguen en la foto borrosa de la izquierda. Ampliado más de 60 veces (derecha) es una historia diferente… gracias a la inteligencia artificial.

Los investigadores han indicado que la técnica no se limita a los rostros. El mismo sistema debería ser aplicable para mejorar la definición de las imágenes en muchos campos, como la medicina, la astronomía, la microscopía y las imágenes de satélite.

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