Mar. Dic 3rd, 2024

Un nuevo sistema de MIT y Google logra retocar automáticamente las fotos en el estilo de los fotógrafos más profesionales. El programa es lo suficientemente eficiente para funcionar en móviles, es tan rápido que puede mostrar imágenes retocadas en tiempo real, lo que permite a los usuarios ver la versión final de la imagen mientras todavía enmarca la toma. Investigadores de Google y el Laboratorio de Informática e Inteligencia Artificial del MIT lo dieron a conocer esta semana en Siggraph, la principal conferencia de los gráficos digitales.

El trabajo se basa en el proyecto anterior de los investigadores del MIT que involucró un juicio similar, pero ocurrió solo en la nube. Un teléfono enviaría una versión de baja resolución de una imagen a un servidor web, que luego devolvería una transformación que podría usarse para retocar la versión de alta resolución de la imagen en el teléfono, reduciendo el consumo de banda ancha. Ellos mismos hicieron un seguimiento de eso, para un mejor funcionamiento.

Objetivos principales del algoritmo para imágenes

La idea es brindar nuevos programas para que tus imágenes sean lindas y con buena resolución en tiempo record. El nuevo sistema utiliza el aprendizaje automático y fue probado en 8.000 imágenes crudas y retocadas en menos de tres horas.

También fue entrenado en miles de pares de imágenes producidas por la aplicación de algoritmos de procesamiento de imágenes particulares, como el de crear imágenes de alto rango dinámico.

Además de ayudar con imágenes en tiempo real, también puede acelerar los algoritmos de procesamiento de imágenes existentes.

En las pruebas que involucran un nuevo algoritmo de Google para producir imágenes de alto rango dinámico que logra  capturar ingenios de color perdido en imágenes digitales estándar, el nuevo sistema produjo resultados que eran visualmente indistinguibles de los del algoritmo en aproximadamente una décima parte del tiempo.

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La clave es que la mayor parte del procesamiento de imágenes se realiza en una imagen de baja resolución lo que reduce drásticamente el tiempo y el consumo de energía. Sin embargo, propone un desafío porque los valores de color de los píxeles individuales en la imagen de alta resolución tienen que deducirse de la salida mucho más gruesa del sistema de aprendizaje por máquina.