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…
30 años atrás vimos parpadear a Mega Man por primera vez y quedamos boquiabiertos. Hoy, un juego «moderno» que presenta personajes con rostros un poco deformes y animaciones pobres puede ser condenado de la noche a la mañana, tal y 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 allá afuera podemos encontrar esfuerzos muy grandes que buscan volcar esa responsabilidad en 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, lo que hizo Nvidia fue entrenar a la red generadora y la red discriminadora de forma progresiva, comenzando con una resolución baja y añadiendo nuevas capas que aportan detalles mucho más finos a medida que el entrenamiento avanza. El primer beneficio se traduce en 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. El ojo entrenado podrá hallar varios errores sin demasiado esfuerzo, sin embargo, no debemos olvidar que esto apenas comienza.
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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.
