Investigadores crean una IA que produce rostros humanos a partir de fotos totalmente pixeladas
Ahora hay más razones que nunca para ocultar rostros y proteger la privacidad de las personas en las fotos y videos que se comparten en las redes sociales. Pero algunos enfoques son más efectivos que otros, como los investigadores de la Universidad de Duke han demostrado con una nueva herramienta que puede revelar perfectamente rostros que se han oscurecido a través de la pixelación.
Uno de los santos griales del procesamiento de imágenes es una herramienta que puede aumentar la resolución de una imagen digital sin perder detalles, nitidez o introducir artefactos visuales extraños. Incluso los teléfonos modernos pueden tomar imágenes con resoluciones de más de 20 megapíxeles, pero las cámaras digitales han existido por mucho más tiempo que eso, y hay archivos enormes de imágenes digitales de años anteriores, tomadas con cámaras que cuestan miles de dólares, que parecen francamente de baja resolución en comparación. A medida que las pantallas en televisores y dispositivos móviles ganan más y más píxeles, 8K y demás, la necesidad de herramientas que puedan ampliar las imágenes de manera efectiva se vuelve más importante.
El enfoque típico para aumentar la resolución de una imagen es comenzar con la versión de baja resolución y utilizar algoritmos inteligentes para predecir y agregar detalles y píxeles adicionales para generar artificialmente una versión de alta resolución. Sin embargo, debido a que una versión de baja resolución de una imagen puede carecer de detalles significativos, las características más finas a menudo se pierden en el proceso, lo que da, particularmente con rostros, en una apariencia demasiado suavizada en los resultados que carecen de detalles. El enfoque que ha desarrollado un equipo de investigadores de la Universidad de Duke, llamado Pulse (Photo Upsampling via Latent Space Exploration), aborda el problema de una manera completamente diferente aprovechando el sorprendente progreso realizado con el machine learning en los últimos años.
Pulse comienza con una imagen de baja resolución, pero no funciona ni la procesa directamente. En su lugar, la utiliza como referencia objetivo para un generador de caras basado en IA que a su vez se basa en redes generativas para crear aleatoriamente imágenes de rostros. Hemos visto estas herramientas utilizadas anteriormente en videos donde se generan miles de capturas de rostros inexistentes pero realistas, aunque en este caso, después de crear las caras, se reducen a la resolución de la de baja resolución original y se comparan una contra otra en busca de un resultado final. Parece un proceso completamente aleatorio que llevaría décadas encontrar una cara de alta resolución que coincida con la muestra original cuando se reduce, pero el proceso puede encontrar rápidamente una comparación cercana y luego ajustarla gradualmente hasta que produzca un resultado que coincide con la muestra original de baja resolución.