Un equipo de investigadores de la Universidad de California – Berkeley desarrolló un algoritmo que permite transformar una pintura en una fotografía o una fotografía en pintura. Esto último ya lo hemos visto en varias aplicaciones, pero no así transformar una pintura en una imagen.
Basado en inteligencia artificial, este algoritmo puede transformar una pintura de un artista como Monet u otros artistas en una fotografía, como bien pueden observar en la imagen de portada.
Pero eso no es todo, también puede transformar una pintura de un paisaje de invierno en verano y hasta zebras en caballos o viceversa.
Lo innovador de esta técnica es que no utilizan ejemplos apareados o sea no tienen una imagen de la escena en la pintura como para usar de referencia.
Los investigadores explican con el ejemplo de Monet que en lugar de la imagen de la escena, el algoritmo conoce el conjunto de pinturas de Monet y un conjunto de fotografías de paisajes. De acuerdo a eso pueden determinar las diferencias de estilo entre los dos conjuntos e imaginar cómo podría ser la escena si la tradujeran de un conjunto a otro.
Eso si, los investigadores reconocen que su método todavía no es tan eficaz como tener imágenes de las pinturas. Aún así el resultado es estupendo.
Si quieren conocer más sobre esta nueva técnica pueden leer el documento Unpaired Image-to-Image Translation using Cycle-Consistent Adversarial Networks.
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