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Traducción de imagen a imagen con redes de adversarios condicionales

Traducción de imagen a imagen con redes de adversarios condicionales

Votar: (49 votos)

Licencia programa: Gratuito

Desarrollador: GitHub

Programa para: Windows

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Gratuito

Desarrollador

GitHub

Programa para:

Windows

PROS

  • Pone al alcance de los aficionados algunas de las tecnologías más sofisticadas disponibles en la actualidad
  • Muy fácil de usar y produce resultados en poco tiempo

CONTRAS

  • La calidad de la red neuronal puede ser increíblemente inconsistente
  • Requiere grandes manipulaciones para producir resultados más avanzados

Pix2Pix utiliza redes neuronales condicionales para transformar simples garabatos en imágenes más complejas que se asemejan a fotografías. Aunque la tecnología que hay detrás de este software parece complicada, su premisa básica no es demasiado difícil de entender. Pix2Pix utiliza inteligencia artificial predictiva para adivinar qué aspecto debe tener un garabato y, a partir de su conocimiento colectivo, producir la mejor estimación de arte elevado. Si has visto las imágenes de gatos o fotos humanas transformadas mediante el software Tensorflow de Google, entenderás lo que Pix2Pix puede hacer.

Pix2Pix promete que puede utilizar el aprendizaje automático para convertir imágenes básicas en pinturas al óleo, pero los resultados reales son algo dudosos. El aprendizaje automático aún no ha alcanzado el nivel en el que pueda replicar el proceso creativo humano, y los dibujos lineales filtrados a través de la red neuronal de Pix2Pix a menudo caen en algún lugar del espectro entre lo amateur y lo horripilante. Pero a medida que el software y la tecnología han empezado a desarrollarse, se están volviendo cada vez más sofisticados, y la gente los utiliza para crear resultados cada vez más avanzados. Basta con comparar los resultados actuales de Pix2Pix con los del popular sitio edges2cats, que utilizaba el aprendizaje automático para convertir dibujos lineales en resultados a veces graciosos y a veces horripilantes. Las aplicaciones son innumerables. Los usuarios han utilizado Pix2Pix para poblar de coches dibujos básicos de una calle, transformar una vista real por satélite de un barrio en un mapa de líneas ordenado, convertir una escena diurna en otra nocturna y hacer bolsos fotorrealistas a partir de bocetos muy básicos. En el extremo más avanzado del espectro, los creadores utilizan esta tecnología incluso para transformar figuras en personajes famosos.

El problema es que la mayoría de estos usuarios profundizan en los componentes que utiliza Pix2Pix. Sin un profundo conocimiento técnico de este software, es poco probable que logres algo que se acerque a los resultados que estos desarrolladores de vanguardia están produciendo. Afortunadamente, puede ser una herramienta igual de importante para los usuarios ocasionales que sientan curiosidad por lo que puede ofrecer el aprendizaje automático. Las extrañas pinturas al óleo que han creado las primeras versiones de esta app se han convertido en un meme popular en las redes sociales, y no requiere ni un conocimiento sofisticado de cómo funciona el software ni un nivel particularmente alto de aptitudes artísticas. La interfaz es increíblemente fácil de usar. Consta simplemente de un cuadro de entrada y otro de salida. Basta con crear un dibujo lineal en este último y la red neuronal de Pix2Pix generará los resultados en el cuadro de salida. Ambos pueden guardarse como una imagen png con sólo pulsar un botón, y los resultados se te devuelven con una rapidez sorprendente. Sólo tienes que tener en cuenta que el trabajo que produzcas dependerá tanto de lo que estés dispuesto a invertir como de las particularidades únicas del aprendizaje automático.

Ventajas:

PROS

  • Pone al alcance de los aficionados algunas de las tecnologías más sofisticadas disponibles en la actualidad
  • Muy fácil de usar y produce resultados en poco tiempo

CONTRAS

  • La calidad de la red neuronal puede ser increíblemente inconsistente
  • Requiere grandes manipulaciones para producir resultados más avanzados