¿Qué tan bien pueden las máquinas interpretar bellos paisajes? Después de todo, algunos paisajes son hermosos porque tiran de las emociones humanas, algo de lo que carecen las máquinas.

Google introdujo una evaluación neuronal de imágenes para descubrir las imágenes más agradables estéticamente.

La evaluación utiliza una red neuronal profunda entrenada con datos etiquetados por humanos.

Ha sido entrenada para predecir qué imágenes podría calificar un usuario típico como técnicamente atractivas o estéticamente atractivas.

Se puede utilizar potencialmente para editar de manera inteligente, aumentar la calidad visual o editar los errores visuales percibidos en una imagen, según Google.

Las ediciones incluyen recomendaciones para niveles óptimos de brillo, reflejos y sombras, que son similares a las herramientas de inteligencia artificial de Adobe que mostró en octubre (aunque la inteligencia artificial de Adobe puede unir toda una escena).

La evaluación de Google se basa en fotos de referencia si están disponibles, pero si no, utiliza modelos estadísticos para predecir la calidad de la imagen.
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El objetivo es obtener un puntaje de calidad que coincida con la percepción humana, incluso si la imagen está distorsionada.

Google ha descubierto que los puntajes otorgados por la evaluación son similares a los puntajes otorgados por evaluadores humanos.

Un día, la compañía espera que la inteligencia artificial pueda ayudar a los usuarios a ordenar las mejores fotos de muchas, o proporcionar retroalimentación en tiempo real sobre la fotografía.

Pero por ahora, estos modelos permanecen en la empresa como pruebas de concepto.

Fuente: The Verge

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