FaceApp: app de consumo que utiliza Deep Learning para el procesamiento de la imagen
Hasta la fecha hemos sido testigos de cómo el Deep Learning se ha vuelto en una poderosa tecnología que ha revolucionado y sigue revolucionando el mundo digital. En control de calidad, por ejemplo, el Deep Learning ha permitido abordar aplicaciones que eran impensables por su complejidad y variabilidad.
En este punto en particular hablaremos de una aplicación usada de modo “artístico” o de ocio. FaceApp. Se trata de una aplicación que permite cambiar tu aspecto, bien sea por una imagen más envejecida o un cambio de género. Esta aplicación fue creada por Wireless Lab en 2017.
¿Cómo funciona?
FaceApp utiliza las redes GAN o Generative Adversarial Networks. La imagen se procesa en dos etapas.
- En la primera de ellas, la tecnología Deep Learning previamente entrenada con miles de caras reales, recopila características particulares de la cara en cuestión tales como forma, dimensión, tamaño de ojos, nariz, boca, etc. A partir de esto genera una serie de caras aleatorias, pero todas ellas con rasgos en común.
- En la segunda etapa, la red “discriminator” es el juez de las imágenes relacionadas con una base de datos que discrimina por edad, género, rasgo, etc.
El resultado es aún más increíble, pues si bien no es una imagen exacta de cómo seremos de ancianos o como luciríamos siendo de otro género, sorprende el hecho de las grandes similitudes que arroja el resultado.
Sin duda alguna este tipo de aplicaciones son la prueba de la destreza con que funciona la Inteligencia Artificial y la capacidad de aprendizaje tan acelerada y asertiva que adquiere.
Aplicaciones similares a esta también abren un mundo de posibilidades en materia de tecnología. Para no ir más lejos, la aplicación que simula los movimientos de un bailarín profesional con un nivel de precisión sorprendente.
Otras son empleadas en la generación de modelos 3D a partir de datos 2D para realidad aumentada e incluso video juegos.
En Tecnalia, por medio del grupo ComputerVision estamos en constante investigación y empleamos tecnologías similares que permiten generar nuevos defectos de entrenamiento para ser aplicados en nuevos escenarios y aplicaciones de autoguiado o conducción. Somos conscientes de la gran capacidad y el mundo de posibilidades que el Deep Learning nos abre y estamos dispuestos a explorar y descubrir nuevos campos de aplicación que nos permitan seguir aportando valor a las empresas que ven en la tecnología toda una oportunidad de crecimiento constante.
