La inteligencia artificial ha influido fuertemente en la fotografía y el arte digital. Desde la aplicación de algunos efectos artísticos, hasta la generación de imágenes a partir de una simple línea de texto, por solo citar un par de ejemplos, son muchas las aplicaciones prácticas que han visto la luz en el último tiempo.
Una nueva herramienta irrumpió recientemente, resaltando por su simplicidad de uso y la calidad de sus resultados al momento de no sólo ampliar una imagen, sino que también al aclarar áreas borrosas y al remover artefactos visibles.
GFP-GAN, una IA para mejorar fotografías
Es común encontrar entre nuestros registros alguna fotografía que salió borrosa o bien, contar con alguna imagen en baja resolución, probablemente pixelada. En muchos casos, restaurar estos archivos no resultaba tarea fácil, pues si algún sistema automático no resultaba capaz de corregirla adecuadamente, la única opción restante terminaba siendo la restauración manual de la misma.
Ahora, recuperar una imagen comprometida bajo esas condiciones es mucho más fácil, gracias a GFP-GAN, un sistema de IA desarrollado por investigadores del Laboratorio TENCENT ARC en China. Este algoritmo utiliza una arquitectura de red generativa adversarial (GAN) para corregir detalles en las caras capturadas en fotos antiguas, dañadas y poco claras, generando una versión refinada de las mismas.
El informe tras el estudio que dio origen a este desarrollo, especifica todos los detalles técnicos tras esta herramienta. Además, GFP-GAN se encuentra disponible en la web a modo de demostración y puede ejecutarse gratuitamente siguiendo este enlace. Para probar, la aplicación cuenta con un par de imágenes de Abraham Lincoln y Albert Einstein de ejemplos. Sin embargo, uno puede cargar cualquier fotografía y someterla a un tratamiento de restauración.
Imágenes que contengan pocos detalles que comprometan su interpretación para el algoritmo, podrían ser procesadas sin problemas, con resultados a la altura del ejemplo presentado. Sin embargo, imágenes en una muy mala resolución y con detalles visuales de mayor envergadura, podrían dar origen a resultados más alejados de lo esperado.
La fotografía del encabezado presenta la demostración realizada para compartir junto a este artículo. Utilicé la digitalización de una antigua fotografía análoga de infancia, que lamentablemente resultó desenfocada. Tras un poco más de 80 segundos de procesamiento, el resultado obtenido conservó la paleta de colores de la imagen original, pero reconstruyendo los trazos del rostro y suavizando las texturas que antes lucían borrosas. Aunque no deja de lucir como una fotografía digitalmente intervenida, la mejora obtenida es notable.