La IA ya no sólo crea rostros de personas que no existen: una startup japonesa genera automáticamente imágenes de cuerpo completo

Hace sólo unos meses, la generación de rostros falsos fotorrealistas a través de redes generativas antagónicas (GANs) era uno de los ejemplos del uso de la inteligencia artificial que más atención recibía por parte del gran público. Luego llegaron las habitaciones falsas, los gatetes falsos, los personajes 'manga' falsos, etc.

Hoy todo eso ha quedado en un mero aperitivo de lo que estaba por venir. Ahora los rostros ya no son suficiente: la IA es capaz de generar, a partir de cero, imágenes fotorrealistas de personas de cuerpo entero; personas que no existen, pero que cuentan con sus propios rostros, peinados y vestimenta.

La IA ya genera desde cero personas enteras

Para muestra este vídeo, en el que podemos ver cómo los personajes generados por la GAN se transforman al tiempo que se mueven:

Como tantos avances de la IA, esto tiene una vertiente positiva y otra negativa: por un lado, es un paso más hacia la erosión de la credibilidad del material multimedia, cada vez menos fiable como fuente de información gracias a unos deepfakes progresivamente más realistas; por otro, ofrece un sistema rápido y (sobre todo) barato para producir catálogos de ropa (y quizá, en un futuro, para generar personajes de relleno en películas).

El algoritmo que ha hecho esto posible (también una GAN, como en el caso de los rostros) fue desarrollado por DataGrid, una startup tecnológica con sede en el campus de la Universidad de Kyoto en Japón. Sus ingenieros decidieron sortear los problemas que sufren las GANs de generación de rostros evitando incluir gran parte de la información innecesaria que pudiera confundir a la IA.

En Genbeta

¿Me han falsificado? En esta web puedes comprobar si una IA ha generado rostros que se parecen a ti

Para ello, optaron por situar sobre un fondo blanco homogéneo a los modelos que posaron en las fotos usadas para entrenar el sistema. Adiós a los elementos asimétricos o extrañas manchas de color que pudieran poner en evidencia la naturaleza de las imágenes generadas.

En DataGrid ya habían logrado desarrollar su propio algoritmo de generación de rostros, pero buscan el modo de dotar de una mayor 'expresividad' a sus modelos digitales, para lo cual apostaron no sólo por generar cuerpos enteros, sino por dotarlos de sensación de movimiento.

Vía | Futurism