Renderizar objetos y editar imágenes digitales a veces puede llevar horas, pero un equipo de investigadores del MIT e IBM están buscando cambiar eso. Entrenaron a la IA para generar imágenes fotográficas desde cero y editar de forma inteligente objetos individuales dentro de esas imágenes.
En primer lugar, esta invención puede ser útil para artistas y diseñadores, pero también proporciona información sobre el algoritmo para estudiar el contexto de las redes neuronales, y el equipo de autores espera utilizar esta herramienta para identificar imágenes falsas o alteradas.
La herramienta, denominada GANpaint Studio, está disponible actualmente como demostración gratuita. En lugar de agregar manualmente el árbol faltante a la imagen, puede decirle a la IA dónde cree que debería estar el objeto, y agregará un árbol que coincida con el panorama general. También puede lavar ciertos objetos, por ejemplo, taburetes de una imagen del interior de una cocina.
Mientras continúa el proceso de desarrollo de la herramienta, los científicos esperan que algún día GANpaint Studio pueda editar incluso videoclips. Si, por ejemplo, faltan algunos accesorios importantes en una escena en particular, los editores pueden agregarlos más tarde utilizando inteligencia artificial.
norte
En el proceso de creación de GANpaint Studio, los investigadores se sorprendieron al descubrir que el sistema había aprendido reglas simples con respecto a la relación entre objetos. Por ejemplo, de alguna manera sabe que la puerta no está conectada al cielo. Debido a que GANpaint Studio usa GAN, una colección de redes neuronales diseñadas para competir entre sí, la IA tiene que usar su "sentido común" interno para tomar decisiones. Por ejemplo, depende de si aparece una nube en la hierba. Esta información puede ayudar a los investigadores a comprender mejor cómo las redes neuronales aprenden el contexto y qué percibimos como sentido común.
Si bien la inteligencia artificial de GANpaint Studio facilita la creación de imágenes falsas, también puede ayudar a los informáticos y programadores a aprender a detectarlas. "Tienes que estudiar bien a tu oponente antes de poder defenderte de él", dijo Jun Yang Zhu, uno de los coautores del artículo de GANpaint Studio. Los investigadores presentarán su trabajo en una conferencia el próximo mes. Mientras tanto, puede probar su invención en la práctica.
Igor Abramov
