Logran generar rostros humanos iguales a los reales con una red de computadoras
El Valle Inquietante (“uncanny valley”) es una hipótesis del campo de la robótica y la animación por computadora que plantea que cuando una réplica antropomórfica es demasiado parecida a un ser humano real, causa un rechazo en el observador, hasta que se vuelve indistinguible del humano real y ese rechazo desaparece.
Fue acuñado por el profesor experto en robótica Masahiro Mori en 1970 y se basa en la curva de respuesta de un gráfico que mide la positividad de la reacción de las personas según el parecido humano del robot: a medida que la figura se hace más parecida, aumenta nuestra respuesta emocional positiva. Sin embargo, hay un punto en el que la réplica no llega a ser lo suficientemente humana, y la curva desciende, provocando un “valle”. Cuando se logra una figura casi humana, la percepción vuelve a ser positiva.
Ahora, los investigadores de Nvidia publicaron un trabajo en el quegracias a la inteligencia artificial lograron sintetizar rostros humanos perfectos, que cualquier persona tomaría por reales, y saltearon ese “valle”.
Con el título de A Style-Based Generator Architecture for Generative Adversarial Networks (GAN), el trabajo utiliza Redes Generativas Antagónicas (GAN, un tipo de red neural) que pueden generar imágenes de forma iterativa basadas en fotos genuinas de las que aprende. Luego, evalúa las nuevas imágenes contra el original.
En este caso, los investigadores enseñaron a una GAN una serie de “estilos” – rostros modelados a partir de sujetos que eran viejos, jóvenes, que usaban anteojos o que teníandiferentes estilos de cabello.
Los resultados son espectaculares, e incluyen pequeños detalles aparentemente aleatorios como pecas, poros de la piel o barba que se distribuyen de forma convincente en las imágenes generadas por el proyecto.
“La nueva arquitectura implica una separación aprendida automáticamente y sin supervisión de atributos de alto nivel (por ejemplo, la pose y la identidad cuando se entrena con rostros humanos) y las variaciones al azar en las imágenes generadas (por ejemplo, pecas, pelo), lo que permite un control intuitivo y específico de la síntesis a escala”, detallan.
En el documento presentado, los ejemplos de imágenes generadas por la inteligencia artificial también incluyen una serie de autos, con resultados disparejos, y un collage de gatos que deja bastante que desear.
Esta no es la primera vez que se utiliza una GAN para generarimágenes de personas. El año pasado, el mismo grupo de investigadores de NVIDIA desarrolló un generador de imágenes basado en redes neuronales. Pero los resultados fueron mucho menos impresionantes: las caras parecían distorsionadas y antinaturales.
Ahora, el equipo liderado por Tero Karras parece estar avanzando en el camino correcto. Y es inquietante.
(Clarin)
