Inteligencia artificial permite transformación personalizada de la edad de rostros humanos

Investigadores de la Universidad de Carolina del Norte en Chapel Hill y de la Universidad de Maryland desarrollaron MyTimeMachine (MyTM), un nuevo método basado en inteligencia artificial para la transformación personalizada de la edad que puede hacer que los rostros humanos en imágenes o videos parezcan más jóvenes o más viejos, teniendo en cuenta los factores subjetivos que influyen en el envejecimiento.

Este algoritmo podría utilizarse para ampliar o mejorar las características de las plataformas de edición de imágenes orientadas al consumidor, pero también podría ser una herramienta valiosa para las industrias del cine, la televisión y el entretenimiento.

“Las técnicas de envejecimiento virtual se utilizan ampliamente en los efectos visuales (VFX) en las películas, pero requieren buenas prótesis y maquillaje, que a menudo resultan tediosos e incómodos para los actores a la hora de usarlos con regularidad durante el rodaje“, dijo Roni Sengupta, el investigador que supervisó el estudio.

“La inspiración para este trabajo surgió de la película de 2019 ‘El irlandés’, que utilizó efectos visuales innovadores para envejecer digitalmente a los actores.

Si bien es visualmente impresionante, el proceso requirió un esfuerzo manual significativo, altos costos y recursos computacionales sustanciales, lo que limitó su uso más amplio”.

Si bien ahora también existen filtros de redes sociales que pueden envejecer a los usuarios o hacerlos parecer más jóvenes, los efectos que producen suelen ser demasiado simplistas, casi como dibujos animados.

Por ejemplo, pueden simplemente difuminar los rostros para que parezcan más jóvenes o agregar arrugas para que las personas parezcan mayores.

“El envejecimiento real transforma la forma facial junto con la textura y, a menudo, depende en gran medida de varios factores como la etnia, el género, la genética, el estilo de vida y las condiciones de salud“, explicó Sengupta.

“Esto nos motivó a preguntarnos:

¿Se podrían hacer las transformaciones de la edad más accesibles, completamente automáticas y altamente realistas?

Para abordar esto, desarrollamos un método basado en redes neuronales que simula toda la vida de una persona, desde la juventud hasta la vejez, utilizando solo un conjunto limitado de selfies”.

MyTM, el nuevo modelo de transformación de la edad creado por los investigadores, se basa en una red neuronal artificial generativa.

Este algoritmo fue entrenado para simular toda la trayectoria de envejecimiento de personas específicas, produciendo imágenes realistas en diferentes etapas de la vida.

“Usando alrededor de 50 imágenes de entrada, que abarcan los últimos 20 años, MyTM aprovecha el modelado generativo para predecir progresiones realistas del envejecimiento de 0 a 100 años“, dijo Luchao Qi, el estudiante de posgrado que lidera el proyecto.

“A diferencia de los métodos tradicionales que se basan en amplios conjuntos de datos para obtener resultados plausibles, nuestro enfoque ofrece cambios de envejecimiento precisos, realistas y personalizados, como la textura de la piel y la estructura facial, aprovechando solo unas pocas imágenes de esa persona”.

En las pruebas iniciales, se descubrió que el nuevo modelo desarrollado por Qi, Sengupta y sus colegas producía simulaciones altamente realistas y personalizadas que mostraban los rostros de personas específicas en diferentes etapas de sus vidas.

Cabe destacar que MyTM también tiene en cuenta factores externos que pueden influir en el envejecimiento, como la etnia, las opciones de estilo de vida y la genética.

“El logro más notable de MyTM es su capacidad de producir simulaciones de envejecimiento consistentes y realistas a partir de aproximadamente 50 selfies”, dijo Qi.

“Una aplicación práctica del modelo podría ser en el cine y los efectos visuales, ya que podría usarse para optimizar el envejecimiento y la desoxidación en películas, reduciendo costos y tiempo y asegurando resultados de alta calidad.

“Actualmente, la mayoría de las películas de bajo o medio presupuesto tienen efectos visuales de reenvejecimiento deficientes, y las películas de alto presupuesto requieren prótesis pesadas o posprocesamiento manual.

Nuestro método puede hacer que los efectos de reenvejecimiento sean accesibles y de alta calidad para todo tipo de creadores de contenido y cineastas”.

MyTM también podría permitir la creación de contenido personalizado más realista, por ejemplo, mejorando los filtros para las redes sociales y produciendo mejores simulaciones para campañas de marketing o de concienciación sobre la salud.

Finalmente, el modelo podría usarse para crear nuevas plataformas diseñadas para ofrecer apoyo emocional a las personas que están de duelo por la pérdida de un ser querido.

“Descubrimos que nuestros intentos anteriores de transformación de la edad recibieron varias solicitudes de madres y familiares en duelo“, dijo Sengupta.

“En nuestros próximos estudios, planeamos reducir aún más los requisitos de entrada de MyTM.

Actualmente, el modelo requiere alrededor de 50 imágenes, pero planeamos refinar el sistema para que funcione de manera efectiva con solo un puñado de imágenes, manteniendo su calidad”.

Los investigadores también planean mejorar la eficiencia y la velocidad de su sistema, ya que esto facilitaría su uso en entornos dinámicos, por ejemplo, para envejecer o rejuvenecer avatares y rostros virtuales en vivo en medios interactivos.

Esto podría lograrse utilizando algoritmos generativos más avanzados, como los modelos de difusión.

Fuente: arXiv