Con la nueva herramienta de autocompletar de NVIDIA, ya no pintarás los ojos con piel

Con la nueva herramienta de autocompletar de NVIDIA, ya no pintarás los ojos con piel

Categorias: Diseño y Arquitectura | Tecnología

Si le gusta editar imágenes en Photoshop o realmente no le gusta, pero tiene que hacerlo, ahora tendrá a mano una nueva y excelente función de autocompletar, para los casos en que necesite restaurar una foto dañada o eliminar un objeto adicional de la imagen.

Sin embargo, puede hacer esto no en Photoshop, sino con la ayuda de una nueva herramienta de NVIDIA. El fabricante de la tarjeta de video ha introducido una nueva función que se asemeja al infame autocompletar con reconocimiento de contenido en Photoshop, pero funciona mucho mejor.

Con la nueva herramienta de autocompletar de NVIDIA, ya no pintarás los ojos con pielFuente: PetaPixel

A diferencia de la misma función en el conocido editor de fotos, la herramienta de NVIDIA no solo copia los píxeles más cercanos para llenar un espacio vacío con ellos, sino que utiliza tecnología de redes neuronales para comprender el contexto de toda la imagen y determinar qué elementos faltantes deben agregarse.

Por ejemplo, en una foto dañada con una cara, el algoritmo de la red neuronal lee todos los demás elementos presentes y comprende exactamente lo que falta. Si los ojos y la nariz no son visibles en la foto, pero hay dientes y cabello, el programa comprenderá que se trata de la cara de una persona y la complementará con órganos faltantes.

Con la nueva herramienta de autocompletar de NVIDIA, ya no pintarás los ojos con piel

Demostremos con un ejemplo: tomamos la foto original y movemos frenéticamente el borrador sobre ella hasta que pintamos la mayor parte de la cara.

Con la nueva herramienta de autocompletar de NVIDIA, ya no pintarás los ojos con piel

Esto es lo que sucede cuando intenta restaurar esta foto en Photoshop:

Con la nueva herramienta de autocompletar de NVIDIA, ya no pintarás los ojos con pielAutocompletar de un fumador

Esto difícilmente puede llamarse el resultado deseado. Pero esto es lo que sucede si carga esta foto en un programa de NVIDIA:

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Los autores del programa "entrenaron" la red neuronal utilizando más de 55 mil trazos de borrador generados aleatoriamente, formas de agujeros, rayas y varias otras formas, aplicándolos a una gran cantidad de imágenes.

Por lo tanto, la red neuronal memorizó las diferencias entre las imágenes dañadas y las originales en una gran cantidad de ejemplos y aprendió a restaurar correctamente los elementos faltantes.

Aquí hay algunos ejemplos más de cómo funciona el programa:

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