Os gatos monstruosos do Pix2pix respaldado pelo TensorFlow não demoraram muito para percorrer a web de ponta a ponta, e obviamente era questão de tempo para alguém pegar esse código e decidir criar uma solução diferente. As inteligências artificiais são muito boas reconhecendo objetos e rostos, mas na hora de gerar uma imagem a partir de um grupo simples de dados, ainda têm muito a aprender. O que seria um “grupo simples” de dados? Desenhe um rosto à mão livre na caixa e deixe o Pix2pix suar um pouco…
Treinamento: a chave de tudo
Não importa o nível de complexidade, a chave para qualquer inteligência artificial é o treinamento. Se isso soa um pouco como força bruta, é porque de certo modo é: se você quer uma inteligência artificial que seja formidável em reconhecer laranjas e limões, o caminho mais eficaz é alimentá-la com milhões de imagens, deixar que ela cometa todos os erros que precisar e observar como ela melhora. Esse processo exige um poder de processamento considerável, e os últimos desenvolvimentos visam reduzir o tempo de treinamento, mas ao mesmo tempo existe a possibilidade de tirar um algoritmo da sua zona de conforto e forçá-lo a fazer interpretações estranhas.
Pix2pix e rostos humanos
Um dos melhores exemplos com acesso livre para o usuário é o Pix2pix. A primeira vez que o vimos de perto foi em fevereiro passado, quando o programador Christopher Hesse criou um port compatível com TensorFlow. Seu objetivo era interpretar qualquer coisa desenhada como se fosse um gato, e quando digo “qualquer coisa”, digamos que até um Beholder podia ganhar pelo e olhos de gato. Esta nova versão se concentra em rostos humanos e basicamente depende de quão complexa é a fonte. Se observarmos a imagem de referência, o resultado é muito bom, e mesmo quando a alteramos um pouco, ele tenta aplicar o que aprendeu, digamos, criar um pescoço onde não há.
Nem preciso dizer, a pouca sanidade do Pix2pix voa pelo penhasco quando o obrigamos a processar simples rabiscos. Se a prioridade é ver tudo como um rosto humano, podem sair coisas muito engraçadas, ou monstruosidades dignas do mestre H.R. Giger. Infelizmente, não tenho nenhum dado técnico avançado sobre este gerador além do seu criador, NPO (a empresa de radiodifusão pública dos Países Baixos), e o dataset, baseado em imagens da jornalista Lara Rense. Tente desenhar algo e compartilhe os resultados.
