Las redes sociales se están llenando de imágenes generadas mediante IA, de todas clases y creadas mediante toda clase de plataformas. Pero, desde hace varias semanas, cada vez se ven con mayor frecuencia un tipo concreto de imágenes que integran texto, otras imágenes o formas geométricas en gráficos de apariencia normal, frecuentemente paisajes.

En algunos casos, sorprenden por el hecho de que la 'imagen oculta' no se aprecia a simple vista, no al menos, hasta que el usuario aleja la pantalla de los ojos. Un ejemplo de esto es la siguiente imagen, que según contaba un tuit viral, había logrado colar la cara de Hitler en una sección televisiva en la que los espectadores mandan fotos del tiempo:

Tuit del troleo fake (Al hacerlo más pequeño, resulta más fácil ver el patrón integrado en la imagen)

Esta historia, en realidad, era totalmente falsa (la imagen en cuestión nunca se ha llegado a emitir), pero constituye un buen ejemplo de lo que pueden lograr esta clase de imágenes creadas mediante IA.

La capacidad de superponer un mensaje oculto en una imagen de la naturaleza ha llevado a una explosión de ingenio (o, como en el caso anterior, del troleo) online, creando mensajes de doble sentido aparentemente inocentes:

El logo de Twitter (vía @@J0se en X) y el mensaje 'Obey' (obedece) (vía @julienbarbier42 en X)

Pero, ¿cómo y con qué software podemos crear estas imágenes… y hacerlo, además, de forma gratuita?

¿Cómo funciona Krea?

Detrás de la mayoría de las mismas se encuentra la plataforma online Krea, aunque existe también una aplicación llamada Glif, enfocada sólo en la introducción de texto. Entre sus diversas herramientas, Krea incluye una denominada 'Introducing patterns' (Introduciendo patrones) enfocada precisamente en crear esta clase de imágenes, especificando —por un lado— el prompt de la imagen propiamente dicha (el 'paisaje' del que hablábamos, si bien eres libre de introducir el 'prompt' que desees) y —por otro— el patrón.

En Genbeta

Ideogram AI, una alternativa a MidJourney capaz de integrar el texto que quieras en imágenes generadas por inteligencia artificial

Para aquellos que deseen unirse a la diversión de crear imágenes con patrones ocultos, el proceso es sencillo. Aquí hay un resumen de cómo funciona:

• Accede al sitio web: El primer paso es acceder a la citada herramienta web de Krea en krea.ai/tool/patterns.
• Describe la escena deseada: En la caja de texto titulada "Enter your prompt here", los usuarios deben escribir en inglés sus instrucciones para generar la 'imagen de fondo'. Pero no pulses todavía en 'Generate'. Primero debes elegir si vas a integrar una forma o un texto en esta imagen.

• Añade tu 'patrón oculto' (forma): Por defecto, aparece seleccionado como patrón una espiral. Pulsando en 'Change pattern', se desplegará un catálogo de patrones geométricos que podemos seleccionar. Otra opción es subir el tuyo propio clicando en 'Upload my own'
• Añade tu 'patrón oculto' (texto): Si prefieres integrar un texto, sólo tienes que clicar en "Use text" y escribir la frase que se desea que aparezca. Eso sí, la frase o palabra no puede ser muy larga, por lo que deberás dividirla en varias líneas en dicho caso. Cuando pulses en 'Accept', el texto sustituirá a la miniatura del patrón seleccionado.

• Personalización avanzada: Krea ofrece opciones avanzadas para la personalización. Los usuarios pueden ajustar el indicador de 'Pattern strength' para determinar cómo de sutil o de evidente será el patrón que integremos en la imagen. La propia plataforma recomienda subirlo con respecto al dato por defecto (de 0,8 a 1, aproximadamente, aunque la medida óptima variará según el caso).

• Prompt negativo: Además, la herramienta permite especificar lo que no deseamos que aparezca en la imagen a través de la función "negative prompt". Por ejemplo, si en el prompt principal hemos puesto 'Cute cat' (Lindo gato), aquí podemos especificar 'Black cat' (gato negro), para que salga de cualquier otro color.
• Generar la imagen: Ahora ya sí, podemos hacer clic en "Generate", y la IA de Krea creará la imagen que combina la escena deseada con el mensaje oculto.

Imagen | Marcos Merino mediante IA

En Genbeta | Esta web te permite cambiar el diseño de tu código QR con inteligencia artificial al estilo de Midjourney: así puedes hacerlo

Hace unos días, los investigadores David Buchanan y Simon Aarons detectaron un importante agujero en la seguridad de los teléfonos Pixel de Google. Y es que descubrieron que a través de ingeniería inversa era muy sencillo recuperar parcialmente la información original de una imagen a partir de una foto editada, suponiendo un grave problema de seguridad para el usuario.

Bautizado como "acropalypse", este importante fallo de seguridad parece que no solamente afectaría a los teléfonos Pixel de Google, sino que también es posible recuperar una imagen original desde su versión editada a través de la herramienta de recortes de Windows 11 y la app de 'Recorte y anotación' de Windows 10. De esta manera, abre la veda a que cualquier imagen subida a Internet que haya sido recortada o editada con estas herramientas en alguna zona para no comprometer información personal, como la de una tarjeta de crédito, pueda ser potencialmente vulnerada.

Recuperar la imagen original desde una foto editada es posible

Para ilustrar este fallo de seguridad, los investigadores han creado una utilidad en la que es posible restaurar una imagen a su estado original subiendo la foto editada y seleccionando desde qué modelo de Google Pixel ha sido editada. Sin embargo, el ingeniero de software Chris Blume ha anunciado que este fallo de seguridad también afecta a la herramienta de recortes de Windows 10 y 11.

Y es que cuando abrimos un archivo desde la herramienta de recortes de Windows y sobrescribimos el archivo existente, la herramienta deja intacta la información que no ha sido utilizada, pudiendo recuperarse parcialmente. Hay que dejar claro que esto ocurre con la herramienta de recorte de Windows 11, aunque en Windows 10 también ocurre si hacemos uso de la herramienta de 'Recorte y anotación'.

Ambas imágenes pesan lo mismo pese a haber una gran diferencia en sus dimensiones.

Para hacer la prueba, tan solo tienes que hacer una captura de pantalla a través de esta herramienta, guardarla en el equipo y crear una copia de seguridad de la misma. Después, prueba a recortar la imagen original con dicha herramienta y cuando hayas acabado guarda el PNG editado en el archivo original. Una vez hecho esto, prueba a comparar el tamaño de la imagen recortada con la copia de seguridad que hiciste antes y te darás cuenta de que tienen el mismo tamaño pese a que la imagen editada esté recortada.

Fin de línea de la imagen original marcado por la partícula 'IEND'.

Esto también lo podemos ver de mejor forma si utilizamos un editor hexadecimal como 010 Editor y abrimos tanto la foto recortada como la copia de seguridad de la imagen original. En esta última, la partícula 'IEND' marca el final de línea y ya no existe más información, mientras que si abrimos la imagen recortada, veremos que tras el primer 'IEND' existe todavía más información sin truncar.

Información de la imagen recortada. Tras la partícula 'IEND' existe todavía información sin truncar que no se utiliza.

Esta información puede ser parcialmente restaurada a través del script que diseñaron los propios investigadores para estudiar el caso. El medio Bleeping Computer ha tenido acceso al script y en su artículo se puede comprobar cómo han podido restaurar parcialmente la información de la captura de pantalla recortada.

Información parcialmente recuperada a partir del recorte de una captura de pantalla. Imagen: Bleeping Computer.

Como se puede comprobar en el ejemplo, no toda la imagen ha sido restaurada y hay quienes pueden creer que esto no supone ningún riesgo de privacidad. Sin embargo, imagina que has tomado una captura de pantalla que cuenta con información sensible, como un documento confidencial, o una foto de un desnudo que recortas para ocultar las partes que no deseas compartir. Un exploit similar al descubierto por dichos investigadores puede desvelar gran parte de esa información, suponiendo un grave problema de privacidad.

En Genbeta

Qué es el screen hacking o hackeo de pantalla y cómo puedes proteger tus dispositivos

Para deshacerse de esta información sin truncar, podemos abrir el archivo con cualquier editor de imágenes y guardar la foto en un archivo completamente distinto. De esta manera, si comprobamos el contenido del archivo en el editor hexadecimal veremos que después del elemento 'IEND' ya no dispone de más información, y por tanto, no se podrá volver a recuperar la información original.

Aunque el script únicamente funciona con archivos PNG, Buchanan afirma que sería posible modificarlo para que admitiese imágenes en formato JPG, ya que de hecho la herramienta de recorte de Windows 11 también deja información sin truncar con imágenes en JPG.

Desde Microsoft afirman que ya están al tanto de los informes y que se encuentran investigando el problema. La compañía asegura que "tomarán toda acción necesaria" para ayudar a proteger a sus usuarios.

En Genbeta | Esta impresionante inteligencia artificial permite restaurar fotografías dañadas: adiós arañazos, hola color

La última polémica relacionada con Twitter tiene como protagonista a un algoritmo que la red social utiliza para decidir cómo se recortan las fotos en nuestro timeline. Acusan a dicho algoritmo de elegir mostrar los rostros de personas con la piel blanca sobre aquellas que tienen la pigmentación más oscura.

Durante el pasado fin de semana, muchos usuarios han compartido capturas en las que muestran y denuncian este aparente sesgo. Liz Kelley ha hablado en nombre de la plataforma, y ha dado las gracias a todos los usuarios que han alertado sobre este incidente.

thanks to everyone who raised this. we tested for bias before shipping the model and didn't find evidence of racial or gender bias in our testing, but it’s clear that we’ve got more analysis to do. we'll open source our work so others can review and replicate. https://t.co/E6sZV3xboH

— liz kelley (@lizkelley) September 20, 2020

"Tenemos que realizar más análisis"

Como vemos, desde Twitter reconocen que existe un problema y afirman que "está claro que tienen que realizar más análisis". Declaran que hicieron pruebas antes de lanzar oficialmente este algoritmo y que no encontraron "ninguna evidencia de prejuicios raciales o de género".

Han sido muchos los usuarios que han criticado a la red social en los últimos días, publicando imágenes que demuestran este sesgo. Uno de los tweets más compartidos utiliza a Mitch McConnell y a Barack Obama como ejemplo:

Trying a horrible experiment...

Which will the Twitter algorithm pick: Mitch McConnell or Barack Obama? pic.twitter.com/bR1GRyCkia

— Tony “Abolish (Pol)ICE” Arcieri 🦀 (@bascule) September 19, 2020

Otros usuarios han probado con personajes de animación, como es el caso de una mítica pareja de 'Los Simpson': Lenny y Carl.

ffs.

— Jordan Simonovski (@_jsimonovski) September 20, 2020

Otro usuario lo ha intentado con animales, con fotografías de dos perros (uno de pelo blanco y otro de pelo negro). Al parecer, mismo resultado:

Desde ese momento, algunos usuarios se dedicaron a experimentar con las fotos de McConnell y Obama para determinar si se trataba de un sesgo realmente racial o el algoritmo está analizando otros aspectos de la imagen.

En Xataka

Engañar a los sistemas de reconocimiento facial es (relativamente) fácil si sabes cómo

¿Tendrá el algoritmo preferencia por la corbata de color rojo?

¿Tendrá algo que ver con la sonrisa?

Vinay Prabhu, científico en la Universidad Carnegie Mellon, realizó un análisis independiente y publicó sus resultados hace unas horas en un hilo de Twitter. Para ello, Prabhu utilizó una serie de fotos de rostros masculinos y femeninos tomados de la 'Chicago Faces Database' (un repositorio público).

Sorprendentemente, su experimento dio como resultado que el algoritmo de Twitter favorecía ligeramente a las fotos en las que aparecen personas de piel oscura, dándoles protagonismo en 52 de las 92 imágenes que publicó.

Pese a las pruebas de Prabhu, en los últimos días se han publicado muchos otros ejemplos en los que ocurre lo contrario. Es por eso que Twitter ya ha anunciado que van a investigar lo ocurrido y que liberarán el código de este proyecto para que otras personas puedan revisarlo o replicarlo.

La compresión es el mayor enemigo a la hora de subir fotografías a las redes sociales, blogs y demás plataformas, ya que el resultado final puede variar por completo respecto a la fotografía original que pretendíamos subir. Por ello, los compresores de imágenes están a la orden del día, para intentar reducir por nosotros el tamaño de las fotografías, respetando, en la medida de lo posible, la calidad de las mismas.

Si bien Photoshop suele ser la herramienta más adecuada para controlar la calidad de la nueva fotografía exportada, no todo el mundo domina dicho programa. Así, suele recurrirse a herramientas online que, en muchos casos, restan incluso más calidad que la compresión que añadirá la plataforma a la que subamos la fotografía. Procede pues, hablar de una herramienta para macOS que logra este propósito, reduciendo considerablemente el tamaño de las fotografías y prometiendo preservar la calidad de las mismas.

Aerate, un compresor de imágenes centrado en la calidad

La interfaz del programa no puede ser más simple.

Aerate es un programa gratuito para macOS, aunque dispone de opciones de pago que comentaremos algo más adelante. Su peso es de apenas 10.9 megas, y acaba de ser lanzada en la tienda de Apple. Su interfaz no puede ser más simple y, por cierto, está bastante adaptada a las líneas de diseño de macOS.

Al abrirlo, accedemos a su sencilla interfaz, que nos invita a arrastrar o seleccionar los archivos para empezar con la compresión. En la versión gratuita lo haremos mediante el modo por defecto (default), mientras que si optamos por la versión premium podremos comprimir de forma más rápida o en modo extremo (mayor compresión aún bajo la promesa de preservar calidad).

En la versión gratuita podemos comprimir bloques de hasta cinco fotografías.

En nuestro caso, hemos hecho algunas pruebas con la versión gratuita, y los resultados no han podido ser mejores. En primer lugar, hemos importado algunos archivos desde Lightroom bastante pesados, de más de 20 megas cada uno. Aerate los ha comprimido hasta reducirlos a, aproximadamente, 7 megas. En otras palabras, se ha reducido el peso en más de un 60%, y los resultados hablan por sí mismos.

A la izquierda, archivo comprimido de 7 megas. A la derecha, archivo sin comprimir de más de 20 megas.

En el segundo caso, hemos querido hacer un prueba "más Instagram", comprimiendo archivos HEIC de unos 2/3 MB, arrojados por un iPhone. En estos casos, Aerate apenas comprime las imágenes y, en algunos casos, incluso nos arroja un mensaje diciendo que no ha podido ahorrar kbs. Sin embargo, si bajamos la calidad del JPEG final al mínimo, podemos comprimir al máximo. En este caso, el HEIC pesaba 2.8 megas, y el archivo que ha arrojado ha pesado algo más de 700 KB. Ampliando al máximo, se nota la compresión, pero las diferencias son mínimas.

En Xataka

Cómo crear tus propios filtros de Instagram y Facebook con Spark AR Studio

De nuevo, a izquierda fotografía comprimida, esta vez en calidad JPEG 10% (mínimo). A la derecha el archivo original.

Además de permitirnos comprimir imágenes, Aerate tiene algunas opciones interesantes. En primer lugar, podemos escoger la carpeta por defecto en la que queremos que se guarden estas segundas exportaciones y, además, ponerles un sufijo. Esto es bastante útil para distinguir cuál es, por ejemplo, la 'fotografíapesada.jpg' respecto a la 'fotografíapesadacomprimida.jpeg' (si añadimos el sufijo comprimida en las exportaciones).

Del mismo modo, podemos convertir archivos PNG a JPEG, así como eliminar los metadatos de una fotografía durante la exportación. Siendo gratuita y tan completa en su versión gratuita, no podemos más que recomendar Aerate para comprimir nuestras fotografías tanto para redes sociales como para demás webs y aplicaciones.

Más información | Aerate

Si sueles utilizar tu ordenador a menudo para compartir o redimensionar imágenes, entonces esta herramienta puede interesarte. Se trata de un programa para Windows llamado CoolTweak, que añade opciones de edición y compartición de imágenes al menú contextual de Windows Explorer.

El programa, a pesar de su nombre, no sirve para modificar ajustes de Windows. Lo que hace es añadir un submenú de CoolTweak al menú contextual del explorador de archivos que se activa cada vez que se hace clic con el botón derecho en un formato de imagen soportado.

A través de este programa se podrá no sólo redimensionar y compartir imágenes, sino que los usuarios aficionados a la fotografía que tengan por costumbre añadir marcas de agua a sus trabajos también podrán hacerlo. La herramienta soporta el procesado de imagen por lotes e incluso por carpetas.

En cuanto a su instalación, se ofrece como instalador web o standalone y se puede descargar desde aquí. El programa no contiene crapware, así que se puede instalar sin ningún tipo de problemas. La primera vez que lo abras te hará un pequeño recorrido por cómo se usa la interfaz y te dará unas opciones básicas para configurar los menús contextuales.

¿Cómo funciona CoolTweak?

Las opciones de configuración de los mismos quedan a la izquierda, y muestra una vista previa cuando pasas el cursor del ratón por encima de una de ellas. Se puede cambiar su orden si pasas el ratón por encima y después clicas en el botón de la flecha arriba o abajo.

En cuanto al redimensionado de imágenes, puedes definir una acción y opciones de salida de la misma de forma separada. Como "acción" el programa entiende el método de redimensionado y la resolución deseada después, ya sea en píxeles o porcentajes.

Las opciones de salida definen la localización en la que se guardará la imagen procesada, si se renombra, si se preservan los metadatos de la misma y la calidad de la salida. También se pueden ejecutar comandos antes y después del procesado.

Y en lo que respecta a la compartición de imágenes, el programa soporta Facebook, Twitter, Picasa / Google+, Flickr y 500px. Por defecto recuerda las credenciales de acceso, aunque puedes cambiar eso en las preferencias del programa.

Más información | CoolTweak
En Genbeta | Este programa te permite hacer capturas de pantalla, grabar tu escritorio y subir tus vídeos a YouTube

Google sigue trabajando en mejorar su procesado de imagen. Si hace unos meses habábamos de RAISR, la técnica con la que la Gran G pensaba crear imágenes de alta resolución a partir de muestras de mucha menor calidad, hoy la empresa de Mountain View vuelve a ofrecernos novedades en este campo.

Según han publicado a través del Google Research Blog están trabajando con un nuevo codificador para archivos JPEG llamado Guetzli, con el que pretenden reducir el tamaño de estos ficheros un 35% con respecto a los archivos de este formato que se generan actualmente.

Pero quizá lo que más interesante puede resultar de cara a desarrolladores es que Google ha abierto el código de Guetzli, tal y como se ha publicado en The Next Web. Si eres desarrollador y te interesa implementar este algoritmo de compresión, puedes consultar la documentación y descargarlo todo desde GitHub.

En los ejemplos que se ven sobre estas líneas, en la parte izquierda de la imagen está el original sin comprimir, la misma imagen tras pasar por el algoritmo libjpeg y la última es el resultado de Guetzli.

Este algoritmo de compresión funciona con navegadores y herramientas de imagen ya existentes. Desde Google se comenta que permitirá generar imágenes de un tamaño no excesivamente grande, sin por ello comprometer la calidad de la imagen.

Para ello se centrarán en lo que se conoce como "fase de cuantización" y en el proceso de compresión en sí. Es aquí donde los algoritmos pueden reducir mucho las imágenes, pero también se pueden lograr calidades muy bajas si no se trabaja con cuidado.

Tal y como apunta la propia empresa, este método de reducción es similar a otro algoritmo de compresión que ya anunciaron hace un tiempo, llamado Zofli. En él se reducía el tamaño de los archivos PNG y GZIP sin necesidad de crear un nuevo formato. Ahora bien, hay que tener en cuenta que Guetzli es más lento que otros algoritmos de compresión.

Vía | Google Research Blog, The Next Web
En Genbeta | Google Brain hace realidad los zooms imposibles de CSI

La esteganografía es una técnica que permite ocultar archivos en una imagen para después restaurarlos y poder leerlos. Es algo así como un método de cifrado a través de fotografías, algo que se usa para propósitos tan diversos como ocultar un documento sensible e incluso malware.

Con esta herramienta de la que vamos a hablar hoy podrás convertir cualquier archivo en una imagen BMP. Para ello podrás usar un programa muy ligero que se conoce como BMP Wrap, con el que no sólo podrás ocultar los ficheros, sino que también podrás restaurarlos más adelante.

La idea de usar software de esteganografía no es nada nuevo (en otras ocasiones hemos hablado de programas como CryptImg), pero BMP Wrap contiene algunas características que lo hacen destacar. Para empezar, y reincidiendo en algo que ya hemos comentado, es extremadamente liviana: sólo pesa 20 KB contenidos en un único archivo ejecutable.

Al tratarse de una aplicación tan ligera, no existe interfaz de usuario. La forma de interactuar con BMP Wrap es arrastrar un archivo hacia el ejecutable. que se encargará de empaquetarlo en una imagen BMP que contendrá su mismo nombre con la extensión de imagen de mapa de bits.

Dicho de otra manera, en primer lugar generamos un archivo de texto cualquiera. En nuestro caso hemos optado por crear un documento de LibreOffice:

Guardamos el archivo y lo arrastramos hasta BMP Wrap. En cuanto lo hacemos se genera la imagen correspondiente:

Cuando queramos volver a ver el archivo oculto, basta con arrastrar la imagen a BMP Wrap para restaurar el fichero original. Ahora bien, vale la pena aclarar que aunque las imágenes que obtendrás se abrirán en cualquier programa capaz de tratar con ellas, el contenido de las mismas variará dependiendo de los datos binarios contenidos en el archivo original. O sea, que seguramente recibirás un mosaico de ruido electrónico similar al que se ve algo más arriba.

Lo bueno de BMP Wrap es que no sólo convierte las imágenes en archivos de imagen, sino que oculta la fuente original por completo. Ni siquiera abriendo los datos con editor hexadecimal se puede adivinar de dónde viene o qué contenía originalmente. Esto lo convierte en una solución segura para la mayoría de situaciones.

Imagen | Donations-are-appreciated
En Xataka | Si eres paranoico respecto a la seguridad y la privacidad, tenías razón

Es posible que si navegas mucho por la web buscando recursos gratuitos y de buena calidad que usar en tus proyectos, a estas alturas tengas unas cuantas fuentes en tus favoritos a las que acudir. Pero, como nadie en su sano juicio se va a molestar por tener aún más opciones, hoy te recomendamos la web de Pexels donde se comparten miles de imágenes y vídeos de stock completamente gratuitos.

Esta web comenzó originalmente como una plataforma en donde encontrar fotos gratuitas que cualquiera pudiese usar sin preocuparse por licencias ni pagos de regalías. No mucho después, expandieron su librería de recursos para incluir vídeos que también cumplan con las mismas características: de alta calidad y de uso libre.

De lado de las imágenes, en Pexels hay hasta ahora más de 25,000 fotos de stock. Cada mes se añaden unas 3,000 más en alta resolución. Todas son escogidas a mano por el equipo de Pexels de aquellas que suben los usuarios de la comunidad, o directamente de otros sitios de imágenes gratuitas en la web. Todas se encuentran organizadas en una linda base de datos con etiquetas descriptivas y también cuentas con un motor de búsqueda y varias páginas para descubrir destacadas. Hasta puedes navegar por las imágenes según color.

Lo más importante aquí es que absolutamente todas y cada una de las fotos se encuentran bajo una licencia Creative Commons Zero (CC0), es decir que, puedes usarlas y modificarlas para proyectos personales o comerciales sin siquiera tener que dar crédito al autor.

Del lado de los vídeos la cantidad de recursos disponibles es menor, pero al igual que en el caso de las imágenes se trata de contenido bajo licencia CC0. Puedes editar y cambiar los vídeos como quieras sin tener que dar atribución. La mayoría son vídeos de pocos segundos, y están organizados en diferentes categorías.

En Genbeta | Descarga fotos, vídeos, gráficos y música gratis en un solo lugar y para usar como quieras

Si bien la búsqueda de imágenes libres (y visualmente atractivas) con las que ilustrar nuestros textos online puede convertirse en un auténtico suplicio y a pesar de que existen algunas opciones gratuitas ; ahora la biblioteca pública de Nueva York nos lo pone un poco más fácil. ¿La razón? Que acaba de darle un lavado de cara a su colección digital.

En concreto, el remozado catálogo incluye 187 mil nuevos recursos, entre los que encontramos fotografías, mapas, postales, grabados y otros; todos disponibles sin coste alguno a través de su página web para que cualquiera los use. Un proyecto que, por fin se ha hecho realidad y que trae de vuelta al presente, recuerdos de nuestra historia pasada.

Cuando el pasado regresa

De esta manera, la iniciativa, cuyos orígenes se remontan hasta cinco años atrás; ha dado lugar a un entramado de documentos en la red exhaustivamente organizado. Un material visual que, además de lo dicho, incluye partituras, pergaminos, dibujos antiguos, posters, ilustraciones y litografías; y que constituye el último empujoncito de la NYPL Labs, el equipo que se ha encargado de convertir este resultado en una realidad y en hacer de la biblioteca un lugar más accesible.

"Los cambios tienen el objetivo de facilitar el intercambio, la investigación y la reutilización por estudiosos, artistas, educadores, técnicos, editores y usuarios de Internet de todo tipo," ha apuntado la entidad. "Todas las colecciones de dominio público posteriormente digitalizadas se pondrán a disposición de la misma manera, y se unirán a un repositorio cada vez mayor de recursos públicos", ha recalcado.

Estos, asimismo, se encuentran estructurados de manera muy gráfica y resultan fáciles de encontrar. Entre los parámetros de clasificación hallamos la fecha, el género, el título, el color, la colección a la que pertenecen, etcétera. Además y según el ente público, los programadores también lo tendrán más sencillo para analizarlos de manera masiva. Respecto a su calidad, se encuentran disponibles desde 300px hasta en alta resolución.

Al margen de esta “liberación” (anteriormente, algunas de estas imágenes estaban disponibles, pero era necesario pagar para descargarlas), el órgano está alentando activamente a las personas y usuarios a hacer un uso creativo de su material en sus artículos y similares. Algo para lo que incluso ha llegado a ofrecer espacios de trabajo, financiación y hasta un servicio de promoción para aquellos que aporten ideas nuevas.

En definitiva una culminación memorable que ha nacido fruto de un arduo y laborioso trabajo y que constituye un excelente punto de partida que no pocas bibliotecas imitarán con el mismo propósito: el de hacer sus colecciones más accesibles para todo el mundo.

Vía | The Atlantic

En Genbeta | 31 webs para descargar fotografías gratis y sin conflictos sobre los derechos de autor

Una de las tareas más tediosas a la hora de subir fotografías a la red es la de ponerle una descripción a cada una, sobre todo cuando decidimos publicar muchas de una sola vez. ¿No sería estupendo que nuestro ordenador pudiera describir eficientemente esas imágenes por nosotros? Pues Google acaba de dar un importante paso en esa dirección.

Se trata de una nueva tecnología presentada ayer por Google, que es capaz de reconocer cuales son los elementos que aparecen en cada foto y etiquetarla con una descripción en lenguaje natural. Esto nos ayudará a mejorar nuestras búsquedas de imágenes, ya que en vez de limitarnos meter palabras clave en los buscadores, podremos introducir descripciones más complejas.

La intención de Google con esta nueva tecnología es doble. Por una parte tenemos la ya mencionada posibilidad de realizar búsquedas más concretas, y por otra la de permitir que las personas con discapacidades visuales puedan entender una imagen al recibir descripciones más exactas.

Esto es posible gracias a la utilización de un sistema basado en dos redes neuronales, una para el reconocimiento de las imágenes y la otra para el procesamiento del lenguaje natural. De esta manera, cuando al sistema se le va alimentando con diferentes fotografías y sus descripciones, este acaba aprendiendo a relacionar cada uno de los elementos de las imágenes con el texto con el que se describe.

Esta tecnología aun se encuentra en un estado muy temprano de desarrollo, y como vemos en la imagen, aun está lejos de explicar con exactitud cada fotografía. Aun así, ya podemos empezar a ver que, lejos de ofrecernos las clásicas descripciones mediante palabras clave, el sistema nos ofrece frases completas mencionando uno o varios elementos.

El sistema de reconocimiento se está desarrollando en inglés, lo cual, unido a todo el tiempo que le queda para ser terminado, nos dice que aun tardaremos bastante en verlo en otros idiomas. Pero eso no quita que sea un proyecto con gran potencial, por lo que tocará seguirlo de cerca para ver lo que nos va ofreciendo.

Vía | Google Research Blog
En Genbeta | MyRoll: una lanza a favor de la organización automática de nuestras fotografías