IA impressiona ao melhorar imagens desfocadas ou em baixa resolução
Por Alveni Lisboa • Editado por Douglas Ciriaco |
O sistema GFP-GAN consegue transformar imagens de baixa qualidade em uma foto de alta resolução com resultados impressionantes. Desenvolvido por pesquisadores do Tencent ARC Lab na China, a técnica usa uma arquitetura chamada generative adversarial network (GAN) para recriar rostos aprimorados em fotos antigas, danificadas, embaçadas ou com resolução baixa.
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A parte mais incrível é que o resultado não fica artificial, e sim muito realista, como se a foto tivesse sido originalmente tirada naquele enquadramento e com a qualidade de ponta. Essa novidade pode possibilitar que, no futuro, você recupere fotos tiradas em celulares do passado, nos quais a qualidade das câmeras era ruim ou restaurar retratos já danificados pela ação do tempo.
“Enquanto os métodos anteriores lutam para restaurar detalhes faciais fiéis ou manter a identidade do rosto, nossa proposta GFP-GAN atinge um bom equilíbrio entre realidade e fidelidade com muito menos artefatos”, descreveram os criadores da tecnologia no artigo. “Além disso, o poderoso gerador facial anterior nos permite realizar a restauração e o aprimoramento da cor em conjunto”.
IA pode criar imagens falsas
Mesmo com tantas vantagens, há quem critique os resultados sob a ótica da estética e da fotografia. Toda inteligência artificial utiliza algoritmos próprios para gerar o resultado esperado. No caso das fotos é preciso estabelecer alguns padrões de beleza definidos para que os retoques sejam eficazes — e isso poderia causar uma distorção da realidade e uma suposta homogeneidade artificial.
Essa é uma crítica bastante comum que se faz aos filtros de beleza das redes sociais. Em geral, tais ferramentas são criadas conforme estereótipos de beleza padronizados e aplicados indistintamente para todos.
Um teste realizado pelo site The Next Web revelou que a ferramenta ainda carece de aprimoramento, especialmente em imagens muito borradas. Em tais circunstâncias, é provável que o sistema entregue resultados bem distantes da realidade.
É provável que uma ferramenta como o GFP-GAN seja amplamente utilizada para quem não quer lidar com o monótono trabalho de corrigir fotografias ou dar uma mãozinha para quem não é familiarizado com apps de edição. Já para quem procura fidelidade na criação de imagens muito danificadas, talvez essa ainda não seja a solução de IA ideal para isso.
Se você quiser, pode testar esse recurso em fotos próprias na demonstração liberada pela equipe de desenvolvedores do GFP-GAN.
Fonte: Universidade de Cornell, The Next Web