El uso de Aprendizaje Automático en el arte puede hacer de imágenes simples obras memorables. Una investigación del Instituto Tecnológico de Massachussets (MIT), basada en los resultados de un modelo de Inteligencia Artificial desarrollado en el propio Instituto, revela que las imágenes con colores brillantes, fondos simples y equilibrio estético son mejor recordadas.

“Una imagen vale más que mil palabras”, dice el coautor principal del estudio, Phillip Isola, también profesor asistente de Ingeniería Eléctrica y Ciencias de la Computación en el MIT. “Se ha escrito mucho sobre la memorabilidad, pero este método nos permite visualizar realmente cómo se ve la memorabilidad. Nos da una definición visual de algo que es difícil de expresar con palabras”.

El trabajo se basa en un modelo anterior, MemNet, que califica la memorabilidad de una imagen y resalta las características de la imagen que influyen en su decisión. Las predicciones de MemNet se basan en los resultados de un estudio en línea en el que se mostraron 60 mil imágenes a sujetos humanos y se clasificaron según la facilidad con la que se recordaban.

El modelo en el estudio actual, GANalyze, utiliza una técnica de Aprendizaje Automático llamada redes adversas generativas, o GAN, para visualizar una sola imagen a medida que avanza de “meh” a memorable. GANalyze permite a los espectadores visualizar la transformación incremental de, por ejemplo, un panda borroso perdido en el bambú en un panda que domina el marco, sus ojos negros, orejas y patas que contrastan brusca y adorablemente con su hocico blanco.

El GAN ​​de riffing de imagen tiene tres módulos. Un evaluador, basado en MemNet, gira la perilla de memorabilidad en una imagen objetivo y calcula cómo lograr el efecto deseado. Un transformador ejecuta sus instrucciones y un generador genera la imagen final.

GANalyze tiene una serie de aplicaciones potenciales, dicen los investigadores. Podría usarse para detectar, e incluso tratar, la pérdida de memoria al mejorar los objetos en un sistema de Realidad Aumentada.

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