Hay usuarios informando de que sus fotografías guardadas en la nube de Google Fotos están presentado fallos. En foros de ycombinator y de apoyo de Google, muchas son las personas que dicen que, revisando fotos antiguas han visto algunas están corruptas o dañadas.

"Las fotos más antiguas de mi disco han empezado a corromperse. El problema parece una mancha de agua con decoloración masiva y pérdida de datos", dice un usuarios en Google Fotos que muestra sus fotos, como esta:

"La mayoría de las fotos son de alrededor de 2014. Son fotos que sé que están cargadas y guardadas correctamente. Me di cuenta del problema hoy. He tratado de ver en varios navegadores, así como en la descarga de las fotos en la memoria local" y "aparentemente no hay un patrón de qué fotos están corruptas y cuáles no", son algunas de las quejas.

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Otro usuario responde que tiene el mismo problema en su cuenta y con la mayoría de las fotos de 2014-2015, no importa el dispositivo (Pixel 6 pro con Android 13, Pixel 3a xl con Android 12, MacBook Pro con macOS Monterey 12.6).

No es la primera vez

El problema es que, si miras en Internet, no es la primera vez que esto pasa ni la primera vez que los usuarios están a disgusto por haber perdido algo tan valioso como sus fotos personales del pasado. Y el problema es que son los propios archivos, porque al descargarlos mantienen ese problema.

"No es cosa de mi dispositivo, ya que me pasa en 4 móviles en web y en iOS. Así se ven. He cerrado y abierto la cuenta, he probado de todo. Es problema de los propios archivos, porque cuando los descargas están así", decía un usario español en 2020.

Propuestas de alternativas

Y ante esto, otros usuarios que quieren ayudar dan consejos de cambiar, directamente, de plataforma: "Estoy pasando por el proceso de cambiar de Gmail a una cuenta de Fastmail bajo mi propio dominio. Me encanta la libertad de tener mi propio dominio y poder cambiar de proveedor de correo electrónico cuando quiera" dice uno.

Para almacenar las versiones originales de las fotos y los vídeos, sincronizo desde mi teléfono a un ordenador de casa usando Syncthing, y almaceno copias de seguridad de mis archivos en AWS S3 usando Restic para copias de seguridad encriptadas".

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También se recomienda tener copias locales y en la nube de los datos. Otra persona dice que hace copias de seguridad periódicas de sus datos de Google utilizando Takeout, principalmente para la copia de seguridad de GMail. Hay quien dice que se niega a dar sus archivos con tanto valor a terceros y prefiere siempre copias de seguridad locales.

Y también recomiendan la inteligencia artificial: nada que un poco Stable Difussion no pueda arreglar, dice un usuario.

Hace unas semanas nos sorprendíamos con los resultados que ofrecía la inteligencia artificial de DALL-E 2 y analizábamos cómo verlas y cómo pedir una. Las imágenes se logran recurriendo a la misma tecnología que la IA generadora de textos GPT-3. También hemos podido ver cómo de realistas quedaron las fotografías de unas vacaciones buceando en el fondo del mar gracias al uso de esta IA.

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Pues hoy vamos a ver las fotos que es capaz de crear gweb-research-imagen, que basa su tecnología en la Google AI (reconocida por tener capacidades tan avanzadas como que puede explicarte chistes). A continuación puedes ver ejemplos de fotografías con el texto debajo que se escribió para que la AI crease esa imagen.

Modelo de difusión de texto a imagen

IMAGEN es, según explican sus creadores, "un modelo de difusión de texto a imagen" en el que los resultados son realistas, según podemos ver en los resultados. IMAGEN se basa en inteligencia artificial de modelos lingüísticos para la comprensión del texto y se apoya en modelos de difusión para la generación de imágenes de alta fidelidad.

Para evaluar los modelos de texto a imagen con mayor profundidad, esta web también ha creado DrawBench. Con DrawBench se compara IMAGEN con métodos recientes, como VQ-GAN+CLIP o con DALL-E 2.

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Como ves en los ejemplos de la anterior foto, puedes definir asuntos tan estrambóticos como: "una galería de arte con obras de Monet. La galería está inundada. Robots se mueven por la galería utilizando tablas de Paddle board". Y la herramienta ha creado una fotografía con esos requisitos, que parece realmente diseñada tras horas de trabajo.

Cerrado al público

De todos modos, no es posible crear nuestras propias fotografías: a diferencia de OpenAI es una herramienta más restrictiva, al menos por el momento. Como explica la propia web, para evitar riesgos no darán acceso a IMAGEN ni habrá demo pública. Como sucede con DAL-LE 2, las fotografías resultantes tienen una marca de agua en la esquina inferior derecha para identificar que no es una foto real, pero esta es fácilmente recortable con cualquier editor.

Jeff Dean, investigador senior de inteligencia artificial de Google AI ha compartido numerosas imágenes en su perfil de Twitter.

AI can unlock joint human/computer creativity! Imagen is one direction we are pursuing:https://t.co/LTlE3pqq4W

"A high contrast portrait of a very happy fuzzy panda dressed as a chef in a high end kitchen making dough. There is a painting of flowers on the wall behind him." pic.twitter.com/SrqEv9jeHf

— Jeff Dean (@🏡) (@JeffDean) May 24, 2022

Según los investigadores de Google, actualmente sólo está disponible como documento científico. Por razones éticas, es poco probable que esto cambie en un futuro próximo, pero no lo descartan en un futuro.

Vía | Carlos Santana

Investigadores del Rijksmuseum de Ámsterdam han logrado un hito en la reproducción de obras de arte, al generar la imagen digital más detallada (y grande) de la historia de un lienzo. Concretamente, el museo de arte neerlandés ha publicado una imagen de 717 gigapíxeles (lo que se traduce en 5,6 TB de peso) de 'La ronda nocturna' de Rembrandt.

Esta imagen está disponible para cualquier usuario en la misma web del museo y es cuatro veces más nítida que la anterior foto del mismo cuadro, publicada hace año y medio: ahora, con sus 717.000 millones de píxeles (cada píxel de la foto es más pequeño que un glóbulo rojo humano) permite realizar interminables 'zooms' tras los que podremos apreciar con total detalle la más mínima partícula de los pigmentos usados por el maestro neerlandés para pintar su famoso cuadro.

Para completar la elaboración esta imagen, se tomaron fotos individuales de 5,5 cm x 4,1 cm (y una profundidad de campo de sólo 125 micrómetros) con una cámara de 100 megapíxeles, fotos que más tarde se ensamblaron entre sí haciendo uso de un software de inteligencia artificial…

…que previamente había verificado que cada foto individual tuviera el color y la nitidez adecuados (para garantizar esto último, la superficie de la pintura se había escaneado primero mediante láser).

"Crear esta imagen ha sido un increíble desafío. Muchos pensaron que era imposible y nos llamaron locos a los miembros del equipo. Esto es con seguridad un logro mundial", afirmó Robert Erdmann, científico principal del Rijksmuseum.

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Entre los avances que permitirá la elaboración de esta gigantesca imagen destacan la posibilidad de rastrear con gran precisión todos los procesos de envejecimiento futuros del cuadro, así como recurrir a redes neuronales para rastrear similitudes entre las distintas partículas de pigmento, algo que aún resultaba imposible con la anterior fotografía.

Ahora, a partir del próximo 19 de enero, dará comienzo la segunda fase de la 'Operación Ronda Nocturna', en la que se procederá a realizar tareas de restauración del cuadro, empezando por volver a tensar el lienzo para solventar las deformaciones detectadas durante la realización de la foto (otras, en la esquina superior izquierda, ya eran previamente visibles a simple vista).

No es la primera vez que la IA nos muestra el cuadro en todo su esplendor

El cuadro original, dentro de la 'versión extendida' (re)creada mediante IA.

No es la primera vez, sin embargo, que la inteligencia artificial ayuda a apreciar 'La ronda nocturna' en todo su esplendor: y es que, menos de cuarenta años después de la muerte de su autor, el ayuntamiento de Ámsterdam decidió mutilar la obra para que encajara mejor en la nueva localización asignada, eliminando así a varios de los personajes de la escena.

A partir de las diferentes copias realizadas ya antes de 1715, pudo reconstruirse la escena original… y la inteligencia artificial aplicó a las nuevas figuras una técnica y trazos equiparables a las de Rembrandt, lo que permite que sea expuesta encajando el lienzo superviviente dentro de un marco que añade la reconstrucción mediante IA:

Gracias a un sistema de Inteligencia Artificial que emplea tecnologías de aprendizaje automático, hay una nueva herramienta que se ha hecho tendencia en redes sociales. Esta permite convertir una fotografía de cualquier persona o animal en un personaje estilo a los dibujos de anime (aunque sin movimiento). La herramienta, creada por Hugging Face, se llama AnimeGAN y también se ha compartido en Github.

En huggingface.co puedes subir una foto tuya, o de quien quieras, y decidir entre dos versiones de transformación. Cuando elijas, pulsa sobre "Submit" y te aparecerá tu transformación.

Tienes que esperar unos segundos (o incluso minutos) mientras se diseña porque la misma herramienta te avisa de la cola que tienes que esperar. Y es que durante algunas horas del día hay muchas personas realizando la transformación de su fotografía y esto ralentiza el proceso. Incluso hay usuarios de Twitter que se han quejado por ello).

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Cuando consigas tu resultado, tienes que hacer una captura de pantalla para poder guardar tu imagen cambiada. Si pulsas sobre Screenshot, que es una opción que te da la propia web, se te va a descargar una gran captura de pantalla con la imagen muy pequeña.

Esta herramienta de inteligencia artificial se ha hecho tendencia en redes sociales y la gente incluso está probando con personajes de pinturas de arte, personas históricas o con dibujos animados.

AnimeGAN te da como resultados fotos que tienen un estilo que se parece mucho al de Arcane y es por lo que probablemente esté siendo popular. Arcane es una serie nueva en Netflix animada que está teniendo mucha audiencia.

Unos consejos de nuestra experiencia personal

Desde el equipo hemos hecho nuestras propias transformaciones y esta experiencia nos ha ofrecido varias conclusiones sobre la foto que podemos subir. Por ejemplo, si la cara está en primer plano, muy cerca de la cámara, mirando de frente y con poco o nada en el fondo, el resultado será muy bueno o eso demuestra la fotografía de Gabriela que "ya está lista para hacer su debut" en la segunda temporada de Arcane para Netflix:

Ya estoy lista para hacer mi debut en Arcane Season 2 xDD https://t.co/js9DnPCypt pic.twitter.com/dXN66e1UrR

— Gabriela Gonzalez (@gabriela2400) December 15, 2021

Mientras que, en el caso de Jose, la gran cantidad de objetos en el escenario de la fotografía parecen sido la causa de que el resultado no se ajuste de igual modo a la realidad y al estilo de estas fotos:

Abran paso a Quasimodo. pic.twitter.com/BQiTtYxjFl

— Jose García (@JoseDextro) December 16, 2021

La democratización de la IA

Hugging Face fue fundada por Clément Delangue y Julien Chaumond en 2016 como una empresa de chatbot. Además de esta herramienta, uno de sus grandes fuertes es el procesamiento del lenguaje natural.

Aunque no tiene ni siquiera una década de vida, la empresa ya ha conseguido que grandes nombres como Apple, Monzo, Bing y Facebook (ahora Meta) utilicen sus ofertas. Está respaldado por bibliotecas de aprendizaje profundo: PyTorch y TensorFlow.

En una entrevista con los medios de comunicación en marzo, el director de tecnología de Hugging Face, Julien Chaumond, dijo que la democratización de la IA será uno de los mayores logros para la sociedad. Añadió que ninguna empresa, ni siquiera las grandes tecnológicas, puede hacerlo solas. La empresa ha estado trabajando de forma proactiva para construir una comunidad de código abierto para el desarrollo de modelos lingüísticos.

Seguro que alguna vez, durante algún paseo por un parque, o pasando frente al jardín de alguien, estando dentro de algún establecimiento o sencillamente navegando por Internet, has visto alguna planta que te ha gustado y no has sabido identificar…

…y has pensado en lo bien que te vendría en ese momento tener a mano alguna clase de 'Shazam botánico', alguna aplicación que, con sólo mostrarle una foto de alguna planta, pudiera indicarte de cuál se trata, e incluso dar información sobre su cultivo.

Pues hoy te traemos una aplicación que nos ofrece exactamente eso, y que además está disponible tanto en versión web como móvil, así como en formato de bot de Twitter. ¿Su nombre? Candide.

Candide, dime qué planta es esta

Si has abierto en enlace del párrafo anterior, te encontrarás en una web con un visible botón que reza 'Identify now' que, al hacer clic en el mismo, nos permitirá seleccionar una foto en tu dispositivo de una planta —sirven tanto imágenes de la planta al completo como de hojas, flores o frutos—.

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Gracias a su "sofisticado modelo de aprendizaje automático" —es decir, haciendo uso de la inteligencia artificial— bastará con esperar a que dicha imagen se suba a su servidor para que, en pocos segundos, nos muestre con qué especie de planta ha identificado nuestra foto.

Tenemos que intentar que la foto salga clara, e idealmente hacer varias desde varios ángulos, pero en la mayoría de los casos funcionará bien al primer intento, y la aplicación nos mostrará el nombre de la planta, una foto de su base de datos (para comparar) y un resumen de sus necesidades de sol, riego y cuidado, además de una selección de artículos útiles relacionados con la planta en cuestión, si los hubiera.

Y clicando en el botón 'Find Our More', la web nos conducirá a una ficha aún más completa, con varios detalles sobre el cultivo, las enfermedades y los usos de la planta, entre otra mucha información extra.

Pero existe otra opción para preguntarle a Candid sin ni siquiera tener que abrir su web: recurrir a su bot de Twitter. Basta con hacer mencionar su cuenta (@whatplantisthis) adjuntando una imagen, o bien mencionarle en una respuesta a una imagen ya subida (incluso por otro usuario) para que el bot nos responda también a través de Twitter. También funcionará si hacemos uso en nuestro tuit del hashtag #WhatPlantIsThis.

This looks like a Ivy-Leaved Cyclamen https://t.co/s3Gnfd7M5m

— PlantID Bot (@WhatPlantIsThis) November 21, 2021

Las herramientas que generan rostros mediante inteligencia artificial siempre suelen atraer la atención de los usuarios. Ya pasó con ThisPersonDoesNotExists, que generaba rostros de personas inexistentes, y se convirtió en verdadera locura cuando la polémica aplicación FaceApp se ofreció a especular como nos veríamos con otra edad o género.

De modo que ahora que han creado Toonify, una herramienta online capaz de convertir fotos de rostros humanos en sus equivalentes de película de animación (al más puro estilo Pixar/Dreamworks), también está recibiendo las visitas e miles de usuarios intentando comprobar cómo se ven en versión animada.

Cómo usar Toonify

Cuanto mayor resolución tenga la imagen y menos elementos extraños tenga que puedan 'despistar' a la inteligencia artificial, mejor. Sus autores recomiendan también que el sujeto de la foto aparezca mirando de frente a la cámara, pues es para lo que está entrenado su sistema de detección de rostros.

Detalle curioso: si estás dudado si escoger una foto en la que apareces con o sin gafas, que sepas que lo más probable es que tu caricatura termine saliendo sin ellas: "No son muchos los personajes de películas animadas que usan gafas, por lo que el modelo parece haber aprendido a eliminarlos en su mayoría".

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En cuanto a privacidad, los creadores de Toonify aseguran que la foto sólo se usa para el proceso de 'toonificación' y que tras eso desaparece del sistema, por lo que en principio, ni nuestra foto ni la versión animada deberían quedar alojadas en los servidores de Toonify.

Cómo funciona Toonify

Este herramienta funciona haciendo uso de tecnología de deep learning: por un lado utiliza una red de 'traducción de imágenes' pix2pixHD, encargada de establecer qué caricatura 'le corresponde' a una imagen real en base a las características del rostro.

Ejemplos proporcionados por los creadores de Toonify.

A continuación, Toonify hace uso de una red generativa antagónica (también conocida como GAN), que decide cuál de todos los posibles resultados será más 'reconocible' por los humanos como un rostro, reduciendo así la posibilidad de que nos muestre una de esas imágenes deformes y surrealistas que generan de vez en cuando los sistemas de IA (spoiler: en Toonify sigue pasando, a veces).

Además, si quieres integrar esta herramienta en tu propio proyecto de web o aplicación, DeepAI nos proporciona una sencilla API pública para hacerlo posible.

Un periodista holandés se coló este pasado viernes en una videoconferencia secreta de ministros de Defensa de la Unión Europea. Una reunión vetada a cualquiera que no formase parte del Consejo de Asuntos Exteriores de la UE que coordina el español Josep Borrell, alto representante para Política Exterior.

El fallo de seguridad no se encontraba ni en el software empleado, ni en las claves utilizadas, ni en las redes de las instituciones europeas. El error, perfectamente evitable, fue la publicación de una reveladora foto por parte de una de las participantes en la reunión, Ank Bijleveld, la ministra de Defensa de Países Bajos.

Una foto o un vídeo pueden decir mucho más de lo que pensamos y pueden ser evitables

No es la primera vez que explicamos cómo un inocente contenido audiovisual puede decir a otros mucho más de lo que deseamos cuando lo difundimos.

Una grabación desde nuestro balcón puede revelar dónde vivimos con una mínima información que se muestre si alguien al otro lado lleva a cabo las labores para averigurarlo, igual que una foto cotidiana en la que simplemente se muestra a una política participando en una reunión telemática pruede provocar que cualquier acceda a dicho encuentro confidencial.

En el caso de la ministra neerlandesa, la instantánea ponía en bandeja la brecha de seguridad. En la foto, tal y como detectó el periodista que terminó entrando en la videoconferencia provocando un hilarante momento con Borrell, se podían leer parcialmente las claves de acceso a la videoconferencia.

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El redactor simplemente las anotó, trató de averiguar la parte faltante —un dígito de un total de seis— y dio con las credenciales concretas.

"¿Sabes que te han metido en una conferencia secreta de Defensa?", le preguntaba el alto representante de la UE para Asuntos Exteriores a un sorprendido periodista. "Sí sí, lo siento", respondía, anunciando que se iba a marchar. "Es una acto delictivo. Así que mejor sal rápido, antes de que llegue la policía", bromeaba Borrell.

"Esto demuestra una vez más que los ministros deben darse cuenta del cuidado que hay que tener con Twitter", decía con posterioridad Mark Rutte, el primer ministro de Países Bajos. Aunque no hay que tener cuidado con la red social del pajarito, sino con cualquier contenido que publiquemos en la red y que pueda exponer mucha más información de la deseada. Debemos pensar en qué vamos a mostrar, qué es todo lo que se puede extraer de lo que se ve y si estamos dispuestos a correr el riesgo de que esa información pueda ser utilizada por terceros para fines que desconocemos.

Las herramientas que generan rostros mediante inteligencia artificial siempre suelen atraer la atención de los usuarios. Ya pasó con ThisPersonDoesNotExists, que generaba rostros de personas inexistentes, y se convirtió en verdadera locura cuando la polémica aplicación FaceApp se ofreció a especular como nos veríamos con otra edad o género.

De modo que ahora que han creado Toonify, una herramienta online capaz de convertir fotos de rostros humanos en sus equivalentes de película de animación (al más puro estilo Pixar/Dreamworks), también está recibiendo las visitas e miles de usuarios intentando comprobar cómo se ven en versión animada.

Cómo usar Toonify

Cuanto mayor resolución tenga la imagen y menos elementos extraños tenga que puedan 'despistar' a la inteligencia artificial, mejor. Sus autores recomiendan también que el sujeto de la foto aparezca mirando de frente a la cámara, pues es para lo que está entrenado su sistema de detección de rostros.

Detalle curioso: si estás dudado si escoger una foto en la que apareces con o sin gafas, que sepas que lo más probable es que tu caricatura termine saliendo sin ellas: "No son muchos los personajes de películas animadas que usan gafas, por lo que el modelo parece haber aprendido a eliminarlos en su mayoría".

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Por otro lado, si te preocupa tu privacidad, y que tanto tu foto como tu versión 'animada' puedan quedar alojadas en los servidores de Toonify, sus creadores nos aseguran que la foto sólo se usa para el proceso de 'toonificación' y que tras eso desaparece del sistema.

Cómo funciona Toonify

Este herramienta funciona haciendo uso de tecnología de deep learning: por un lado utiliza una red de 'traducción de imágenes' pix2pixHD, encargada de establecer qué caricatura 'le corresponde' a una imagen real en base a las características del rostro.

Ejemplos proporcionados por los creadores de Toonify.

A continuación, Toonify hace uso de una red generativa antagónica (también conocida como GAN), que decide cuál de todos los posibles resultados será más 'reconocible' por los humanos como un rostro, reduciendo así la posibilidad de que nos muestre una de esas imágenes deformes y surrealistas que generan de vez en cuando los sistemas de IA (spoiler: en Toonify sigue pasando, a veces).

Además, si quieres integrar esta herramienta en tu propio proyecto de web o aplicación, DeepAI nos proporciona una sencilla API pública para hacerlo posible.

El reconocimiento facial en Facebook ha subido de nivel, la red social ha anunciado nuevas funciones opcionales que permitirán a los usuarios encontrar imágenes en las que salen aún cuando no hayan sido etiquetados.

A partir de ahora si sales en una foto publicada y eres parte de la audiencia de ese post, es decir, sigues a la cuenta que la publicó o eres de sus amigos, Facebook te enviará una notificación incluso si no te etiquetaron.

Facebook dice que tienes control sobre las fotos en las que sales, pero por supuesto, el único control que tienes es decidir si quieres seguir sin estar etiquetado o no, o si quieres ponerte en contacto con la persona que publicó la foto en caso de que tengas alguna preocupación al respecto.

Nuevo sistema de notificaciones de fotos en las que apareces

Las notificaciones dependerán de los ajustes de privacidad al publicar la foto, si quien la publica lo hace de forma pública o para sus amigos y estás entre esa audiencia, entonces serás notificado.

Otra novedad que estarán añadiendo también a Facebook relacionado con el reconocimiento facial, es que la red social te informará si alguien sube una foto con tu cara y la usa como imagen de perfil.

¿Se puede desactivar?

El reconocimiento facial aún no tiene un ajuste de privacidad específico en Facebook, pero han dicho que pronto podrás decidir con un simple botón si deseas impedir que Facebook te reconozca en fotos y vídeos.

Por ahora solo se puede controlar quien puede etiquetarte en fotos y si permites que se les sugiera a tus amigos hacerlo en una foto donde apareces. Puedes leer más aquí.

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A todos, inevitablemente, nos llaman la atención. Esas fotografías que cuentan historias, que nos muestran cómo era un lugar, un edificio, un paisaje o una persona en un momento pretérito y en otro más contemporáneo. Un viaje en el tiempo a través de instantáneas históricas y actuales al que nos lleva re.photos de dos maneras: ayudándonos a crear esta clase de imágenes y enseñándonos las que publica el resto de la comunidad.

De una forma sencilla y bastante intuitiva, esta web recién estrenada alinea automática las fotografías antiguas y más actuales para mostrar de qué manera la historia causa mella. Solamente hay que indicarle cuatro puntos de referencia en las fotos y el servicio se ocupa del resto. Esto es lo que los creadores del proyecto llaman el arte de la refotografía.

Un sorprendente antes y después de la torre Eiffel​ de París.

Refotografía significa el acto de tomar una foto de una escena que ya ha sido fotografiada hace algún tiempo. El fotógrafo debe tener en cuenta que la posición original y la cámara de fotos se aproximen lo mejor posible. El par de imágenes resultante se llama "foto del antes y el después". Adecuado tanto para edificios como para personas.

Además de poder crear este tipo de imágenes, obtener un montaje interactivo en el que poder desplazarse de la foto antigua a la nueva de una forma muy atractiva y proporcionar información sobre las instantáneas, como cuándo tuvieron lugar y dónde, los usuarios pueden admirar estampas de todo el mundo, así como puntuar y comentar estas creaciones de otros.

De momento, son cerca de un millar las fotografías del antes y el después creadas prácticamente en todos los continentes.

Pueden buscarse instantáneas por localización gracias a un mapa, por tipo de motivo fotografiado, por las etiquetas usadas, el año de las fotos empleadas en la comparación e incluso el tiempo transcurrido entre la foto del antes y la foto del después. Además, se ofrecen imágenes antiguas como base por si algún usuario se anima a replicarlas en el presente y componer un nuevo antes y después.

re.photos es una web surgida de un proyecto de investigación de la Universidad de Osnabrück, Alemania, iniciado por Oliver Vornberger y con contribuciones de Ann-Katrin Becker, Rasmus Diederichsen y Sören Weber.

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