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Crea caras realistas pintando como un niño

El uso de inteligencia artificial para crear rostros realistas está muy extendido. A lo largo de los años ha habido muchos sitios web que pueden crear una cara en segundos, pero pocos son similares a los que voy a comentar hoy.

Se trata de Face Maker AI, un sitio web que permite utilizar las herramientas adecuadas para crear rostros a partir de dibujos para que las imágenes en cuestión sean de una calidad aceptable.

Al entrar en massless.io, lo primero que vemos es un campo de dibujo sobre el que podemos dibujar nariz, boca, ojos y otros elementos faciales. Para ello, tenemos que utilizar los colores adecuados para cada zona. Podemos dibujar libremente como en un programa de dibujo para niños, y finalmente tenemos un rostro humano en el lado derecho, creado por inteligencia artificial, que podemos usar en nuestro proyecto.

Uno de los creadores, Jack Cohen, dijo que han estado experimentando durante un año para incorporar el aprendizaje automático en el proceso artístico. Crearon una paleta de colores para seleccionar rasgos faciales como cabello, piel o anteojos. Cuando dibujamos, la inteligencia artificial representa un rostro.

Si estamos usando un teléfono móvil, podemos hacer clic en el botón Crear rostro. Cuando usamos el teclado, podemos usar atajos de teclado como pincel «B», «I» -pipette / selector, «[“ – Disminuye el tamaño del pincel, “]»-Ampliar el pincel o» Ctrl-Z «-Deshacer.

Lo explicó de esta manera:

Esto se logra mediante un «mapa de segmentación». Los modelos de aprendizaje profundo hacen un muy buen trabajo al etiquetar píxeles. Existen algunas herramientas que pueden eliminar el fondo, clasificar ciertas partes de una imagen como fondo o primer plano para crear una máscara alfa, y según el mismo principio podemos clasificar una imagen con más detalle, p. Ej. etc … y narices, boca … espera. La transmisión de una imagen facial a un modelo de clasificación ML puede devolver un llamado «mapa de segmentación» que asigna un color único a cada característica facial.

Esta es la parte interesante, podemos reproducirlo en orden inverso, darle al modelo ML un mapa de segmentación y usar el GAN ​​para generar la imagen facial más convincente (dado el conjunto de datos en el que se entrenó).

Esta tecnología no se limita a rostros, podemos usarla en paisajes, edificios, autos o cualquier otra cosa.

El modelo de red se entrena en el conjunto de datos Celeb HQ para que podamos ver algunos de los elementos de celebridades en los resultados.

Actualmente, miles de personas lo utilizan al mismo tiempo, por lo que el programa puede tardar un poco en mostrar los resultados.

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