Las redes generativas adversarias, que son algoritmos de aprendizaje profundo ampliamente usados en la generación de imágenes, han permitido la edición realista de capturas faciales. No obstante, la extensión de esta tecnología a la edición de video no ha sido fácil, puesto que impone un desafío adicional: mantener coherencia con el tiempo.
Un artículo de investigación reciente propone enfrentar esta problemática mediante el uso de las técnicas de edición latente comúnmente empleadas con un modelo StyleGAN no temporal y listo para usar.
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