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Deep Dreams tiene un competidor: un algoritmo que colorea imágenes automáticamente

Deep Dreams tiene un competidor: un algoritmo que colorea imágenes automáticamente
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¿Os acordáis de Deep Dreams, el sistema basado en redes neuronales artificiales capaz de reinterpretar nuestras fotos con un toque entre onírico y terrorífico? Ahora tenemos un nuevo algoritmo, también construido sobre una red neuronal, que puede colorear fotos en blanco y negro con un resultado, en ocasiones, capaz de engañar al ojo humano.

El algoritmo, que de momento no tiene nombre, es obra de un grupo de investigadores de la Universidad de Berkeley, en California, y ha sido entrenado con más de un millón de imágenes en color. Gracias a la información obtenida de ellas, es capaz de predecir qué valores cromáticos tiene cada elemento en una foto en blanco y negro, y proceder a su coloración... con resultados desiguales.

En su trabajo de investigación (disponible en PDF aquí), los autores del algoritmo se proponen el objetivo de conseguir un sistema de coloración de imágenes automatizado, que dependa lo menos posible de la interacción con el usuario y que produzca resultados de colores vivos y, sobre todo, realistas.

Tal y como explican los investigadores, este nuevo sistema es un gran paso adelante en la investigación de la coloración automática de imágenes - pero sigue habiendo fallos con algunas de ellas. El problema es que el sistema se ha entrenado con la enorme base de datos de ImageNet, y funciona bien con imágenes similares a éstas - pero puede fallar con otros tipos de imagen, en lo que ellos llaman el "sesgo de datos".

Red neuronal de coloración automática

A pesar de todo, también se consiguieron resultados de gran calidad, que los autores de la investigación quisieron validar con una especie de "Test de Turing de coloración". Para ello, pidieron a algunos voluntarios participantes en el estudio que escogieran entre una imagen en color original y una generada por el algoritmo. Sorprendentemente, el sistema consiguió engañar al 20% de los participantes, haciéndoles creer que una imagen coloreada por la red neuronal ya era en color en su origen. Este resultado supera con creces el obtenido por métodos de coloración automática anteriores.

Además del entrenamiento en sí con base de datos, el algoritmo también fue puesto a prueba con imágenes de conocidos fotógrafos, tales como Ansel Adams y Henri Cartier-Bresson. Independientemente del gusto de cada uno, hay que decir que el resultado es sorprendente en algunos casos.

Red neuronal de coloración automática Imágenes coloreadas de Ansel Adams

Además de leer el estudio completo en PDF si te interesa el tema, también es posible probar el algoritmo, aunque no es cosa de hacer clic en un botón y listo. El código necesario está publicado en Github, y requiere una instalación funcional del framework Caffe y algunas librerías básicas de Python. El repositorio de Github incluye también toda la documentación necesaria. Es más, si te animas y lo pruebas, puedes compartir con los investigadores los resultados de tus experimentos con la coloración.

Enlace | Colorful Image Colorization
En Github | Demo Code
En Genbeta | Así crea la inteligencia artificial de Facebook imágenes capaces de engañar al ojo humano

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