Software de Inteligencia artificial facilita colorear fotos en blanco y negro

Software de Inteligencia artificial facilita colorear fotos en blanco y negro

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Convierta esa foto de sus abuelos en blanco y negro a una en color: la inteligencia artificial le ayuda.

La fotografía en blanco y negro sigue siendo un recurso muy utilizado por los fotógrafos tanto aficionados como profesionales, pero hay casos, sobre todo en el caso de las fotografías antiguas, en las que uno agradecería poder comprobar qué aspecto hubiera tenido esa foto en color.

Aunque hay procesos muy delicados que hacían ese trabajo, el proceso era lento.

Eso cambia ahora con la inteligencia artificial, que es capaz de transformar una imagen del blanco y negro al color en cuestión de segundos con un resultado espectacular.

Había habido ya intentos de lograr ese objetivo a través de este tipo de algoritmos, pero ahora el investigador Richard Zhang y su equipo de la Universidad de California en Berkeley han encontrado cómo las redes neuronales pueden crear esas imágenes de forma casi automática gracias al “entrenamiento” previo con millones de fotos de referencia.

Gracias a esos datos la aplicación logró entender cómo ciertos tintes aparecían en ciertas características de las fotos para luego aplicar lo “aprendido” en fotos a las que el algoritmo nunca se había enfrentado.

Aun cuando algunas veces los colores no eran los adecuados, los resultados eran sorprendentes.

De hecho los desarrolladores de esa aplicación acabaron aprovechando esos errores y usaron esa red neuronal de convolución para automatizar el proceso de añadir color a las fotos en blanco y negro, pero al hacerlo se añaden algunas “pistas” que el usuario puede incluir para que el proceso logre ser mucho más preciso.

La aplicación, disponible en GitHub, estudia la imagen en blanco y negro, sugiere una paleta con una serie de colores y luego da al usuario la capacidad de refinar el proceso añadiendo marcadores de color, por ejemplo señalando el color de la piel de una persona o el color de una flor.

A partir de esa información adicional la red neuronal “actualiza” los resultados en tiempo real para que el usuario compruebe si los cambios son adecuados o no.

Fuente: Xataca

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