Investigadores del Centro de Inteligencia Artificial (IA) de Samsung en Moscú desarrollaron una forma de crear “retratos vivientes” desde una pequeña fuente de datos.

El informe fue publicado en arXiv a finales de mayo de 2019.

Los expertos llaman a este método de “aprendizaje de una sola fuente”, donde el modelo puede ser entrenado tan sólo usando una imagen para crear un retrato animado y convincente. Con unas cuantas fuentes más -desde 8 a 32- la animación se vuelve aún más real.

Ya que sólo necesitan una imagen, los investigadores fueron capaces de animar pinturas y fotos famosas, con resultados un tanto inquietantes.

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Fyodor Dostoevsky, quien murió mucho antes de que las cámaras de imagen móvil se comercializaran, se mueve y habla en blanco y negro.

La Mona Lisa mueve sus ojos y boca silenciosamente, con una pequeña sonrisa en su cara. Mientras que Salvador Dalí divaga con su característico bigote.

Estos “modelos de cabeza parlante fotorealistas”, son creados usando redes neuronales convolucionales; entrenaron al algoritmo con una gran cantidad de videos de personas -de muchos fenotipos- hablando.

En este caso, ocuparon una base de datos de acceso público llamada VoxCeleb, la cual contiene más de 7 mil imágenes de celebridades de videos de YouTube.

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Esto entrenó al programa para identificar un “punto de referencia” para los rasgos de la cara: los ojos, la forma de la boca, el largo y forma de nariz, entre otros.

Esto, de cierta forma, es un salto en lo que pueden hacer algoritmos para crear videos falsos. En vez de enseñarle al sistema a pegar una cara en otra usando un catalogo de expresiones desde una persona, usan las características faciales que son comunes en la mayoría de las personas para manejar una nueva cara.

Los investigadores escribieron en el artículo que reconocen las aplicaciones que esto tendrá en video conferencias, el mundo de los videosjuegos y efectos especiales. Sin embargo el cerebro todavía no puede aceptar de buena forma estos movimientos artificiales, lo que puede ser un problema.

Según Vice, los expertos esperan que este trabajo cambie dicho problema de reconocimiento, con la baja cantidad de requerimiento que necesita este algoritmo para conseguir un realismo “perfecto”.

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