Fin de las imágenes pixeladas, Google lanza la nueva herramienta de IA para transformarlas en HD

  Innovación de Google en el tratamiento de imágenes con inteligencia artificial. REUTERS / Annegret Hilse - Foto: REUTERS La concepción de ...

 

Innovación de Google en el tratamiento de imágenes con inteligencia artificial. REUTERS / Annegret Hilse - Foto: REUTERS

La concepción de la fotografía cambió en cuanto los teléfonos inteligentes le permitieron a los usuarios registrar momentos de forma inmediata, sin necesidad de un dispositivo extra y con un almacenamiento portátil.Con la evolución de estos dispositivos móviles también se han incorporado nuevas herramientas que permiten no solo tener imágenes en una resolución óptima, sino que los usuarios pueden acceder a modos de captura profesional.Sin embargo, las imágenes del pasado o de los dispositivos actuales que no son de alta gama, aún no brindan una resolución máxima y en muchos casos, sin condiciones favorables de luz, las fotografías tienden a quedar con ruido y pixeladas.

Los modelos de difusión, con los que se aumenta la calidad, funcionan corrompiendo los datos de entrenamiento agregando progresivamente ruido gaussiano, borrando lentamente los detalles de los datos hasta que se convierten en ruido puro y luego entrenando una red neuronal para revertir este proceso de corrupción.

Es decir, la imagen se “pixela” y se lleva a un estado de muy baja resolución para luego ser reconstruida a través de los datos que arroja la IA, aumentando la resolución pixel a pixel.

Ante esto, la plataforma Google inició una investigación a través de la inteligencia artificial para mejorar la calidad de estas imágenes y llevarlas a otro nivel a través de la superresolución.“Un ejemplo es la superresolución de imágenes, en la que se entrena un modelo para transformar una imagen de baja resolución en una imagen detallada de alta resolución (por ejemplo, RAISR). La superresolución tiene muchas aplicaciones que pueden ir desde restaurar viejos retratos familiares hasta mejorar los sistemas de imágenes médicas”, expresó la plataforma en su blog.

La herramienta también proporciona etiquetas generadas automáticamente por la API en la nube de Google Cloud Vision, de manera que los usuarios pueden acceder a señales que no estaban presentes en la base de datos original.

Google ha demostrado el funcionamiento de su herramienta utilizando la base de datos COCO Captions, con 300.000 imágenes de personas y anotaciones sobre ellas. De esta manera, ha demostrado la existencia de sesgos de género en las actividades que hacen los sujetos fotografiados y también en las anotaciones que las describen.