Las inteligencias artificiales han tratado de reconocer objetos, pintar cuadros, escribir películas, y por supuesto, generar rostros humanos. En muchos casos los resultados fueron horribles, pero el tiempo está de su lado, y con cada nuevo intento lo hacen un poco mejor. Hoy es el turno de Nvidia, que acaba de publicar información sobre un método especial de entrenamiento para redes adversarias generativas. Si bien no está libre de errores, la calidad de algunas imágenes se ubica muy por arriba de lo que esperábamos, a un extremo tal que podrían ser fácilmente confundidas con personas reales…
Hace 30 años veíamos parpadear a Mega Man por primera vez y quedábamos boquiabiertos. Hoy, un juego «moderno» con personajes de rostros algo deformes y animaciones pobres puede ser condenado de la noche a la mañana, como le sucedió a Mass Effect: Andromeda. La digitalización y la captura de movimiento se han convertido en recursos críticos para muchos desarrolladores, alcanzando un alto nivel de precisión, pero también existen grandes esfuerzos que buscan trasladar esa responsabilidad a las inteligencias artificiales. Un ejemplo sólido es el de Nvidia, que compartió un estudio sobre métodos avanzados de entrenamiento para las llamadas redes adversarias generativas.
En términos sencillos, Nvidia entrenó a la red generadora y a la red discriminadora de forma progresiva, comenzando con una resolución baja y añadiendo nuevas capas que aportan detalles mucho más finos conforme avanza el entrenamiento. El primer beneficio es una mayor velocidad, pero eso palidece frente a la calidad de las imágenes obtenidas. Ni una sola persona de las que verán a continuación es real. Un ojo entrenado podrá encontrar varios errores sin mucho esfuerzo, pero no debemos olvidar que esto apenas comienza.
Galería de rostros
Y para finalizar, el vídeo oficial que enseña la capacidad de transición y procesamiento de la red neural. Al igual que Nvidia, recomendamos su reproducción en 1080p60. Es excelente.
Accede al estudio: Progressive Growing of GANs
