La nueva lA del MIT puede reemplazar el fondo de cualquier imagen

CSAIL, el laboratorio de investigación del MIT, utilizó el potencial del Aprendizaje Automático para crear una poderosa herramienta de edición de imágenes.

Seleccionar objetos dentro de una imagen, requiere de un proceso tedioso y de grandes habilidades de edición, ya que muchos elementos se superponen entre sí­ o forman parte de diferentes piezas. Sin embargo, esta herramienta logra automatizar el proceso, separando todos los elementos en segmentos, facilitando tanto la selección de cada uno de ellos como del fondo.

imagen de MIT
imagen de MIT

Para ello, la IA ha sido entrenada para analizar las diferentes caracterí­sticas de la imagen, e identificar las particularidades de cada uno de los objetos. Podemos ver el proceso que propone en el siguiente video que comparte el MIT:
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Adobe utiliza inteligencia artificial para detectar imágenes manipuladas

Adobe compartió un informe sobre sus esfuerzos por desarrollar una solución para detectar la manipulación digital de imágenes.

Si bien hay muchas herramientas con este objetivo, no son completas, ni pueden utilizarse en todos los escenarios. En cambio el enfoque que propone Adobe, aprovechando el potencial de la inteligencia artificial, permitirí­a identificar de manera rápida y confiable, si la imagen ha sido manipulada con Photoshop.

Según detallan en el informe, la dinámica enfoca la atención en tres técnicas de manipulación populares, como eliminar objetos una imagen, combinar partes de diferentes fotografí­as o mover elementos cambiándolos de lugar.

Adobe

Teniendo en cuenta estos parámetros, la IA fue entrenada con miles de imágenes manipuladas, para que pueda detectar patrones, identificar el tipo de manipulación, y señalar el área especí­fica que fue modificada.
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Inteligencia Artificial de Nvidia consigue ahora reconstruir imágenes con gran acierto

AvanceIANvidia

Cientí­ficos de Nvidia publicaron recientemente un nuevo documento técnico en el que exponen el avance más reciente de su tecnologí­a de Inteligencia Artificial. En dicho documento hablan de una técnica de visión por ordenador capaz de rellenar espacios de formas irregulares donde no hay contenido (por ser borrados o eliminados) de las imágenes con gran nivel de precisión, y que, a diferencia de otras técnicas ya existentes, no requiere de tratamiento posterior.

Básicamente, han conseguido entrenar una red neuronal para aplicar una técnica posibilita la realización del rellenado de los espacios irregulares sin contenido casi de manera instantánea, en cuyo proceso, cualquiera que edite y retoque imágenes por ordenador, podrí­a llegar a tardar minutos o incluso horas, dependiendo de estos espacios irregulares. Hasta ahora, otras técnicas necesitaban de tratamiento posterior de manera manual para conseguir resultados realistas.
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Google Imágenes agrega contexto a los resultados de búsqueda

En el último tiempo, Google ha potenciando la dinámica relacionada con la búsqueda visual, dando a los usuarios más opciones y funciones que le facilitan el proceso de descubrir nuevos contenidos a partir de sus requerimientos.

Siguiendo esta lí­nea, ha sumado una nueva integración, que añade más contexto a los resultados de búsqueda desde Google Imágenes.  Tal como comentan en el blog, se sumaran subtí­tulos o leyendas a las imágenes en los resultados, como se muestra en la imagen:

Google Imágenes
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Una extensión que ayuda a «leer imágenes», para quien sufre alguna deficiencia visual

onda de sonido

Hay muchos programas que se encargan de leer el texto que aparece en las páginas web que visitamos durante el dí­a a dí­a, algo importante principalmente para quien sufre algún tipo de deficiencia visual, pero con las imágenes aún hay mucho camino por recorrer.

Hoy os presentamos el proyecto que nace en el laboratorio Interactive Robotics and Novel Technologies (IRON), un proyecto que ha permitido la creación de una extensión capaz de leer las imágenes de muchas de las páginas que visitamos, tal y como se puede ver en el ví­deo de presentación. Continúa leyendo «Una extensión que ayuda a «leer imágenes», para quien sufre alguna deficiencia visual»

Pixorize, para crear anotaciones interactivas sobre cualquier imagen

Pixorize

Si en alguna ocasión habéis tenido que explicar algo a partir de una imagen estaréis al tanto de que puede convertirse en algo complicado, sobre todo si se trata de detalles muy pequeños o imágenes que puedan dar lugar a confusión. Hoy os hablamos acerca de Pixorize, una herramienta con la que crear anotaciones interactivas sobre cualquier imagen de forma sencilla.

Uno de los puntos fuertes acerca de Pixorize es que se trata de una herramienta web, por lo que no es necesario descargar software adicional en nuestro equipo para empezar a utilizarla. Si nos centramos en sus posibilidades, la herramienta nos permite subir nuestras propias fotos, aplicar la anotaciones y compartirlas con otros usuarios sin salir de Pixorize.

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Duotone, un sitio web para convertir cualquier imagen a duotono

Duotone

En Internet podemos encontrar multitud de recursos de utilidad para todos aquellos que os dedicáis al mundo del diseño. De hecho, con frecuencia os recomendamos algunos de los más llamativos. En esta ocasión nos ha parecido interesante destacar Duotone, un sencillo sitio web para convertir cualquier imagen a duotono.

Como ya sabréis, se denomina duotono a una imagen en escala de grises en la que se han utilizado dos colores distintos. Tal y como podréis comprobar, la web de la que hablamos nos permite utilizar decenas de imágenes de stock procedentes de Unsplash o subir nuestras propias fotos. Una vez nos hayamos decantado por una imagen solo tendremos que seleccionar los dos colores que queremos utilizar, para lo que contamos con un selector de colores.

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Pixel Chart, una curiosa herramienta que divide cualquier imagen en pí­xeles

Pixel Chart

Con frecuencia os hablamos acerca de diferentes herramientas relacionadas con el mundo del procesado y la edición de imágenes. En concreto, muchas de ellas están relacionadas con los histogramas y paletas de colores. Recientemente hemos descubierto Pixel Chart, una curiosa herramienta capaz de dividir cualquier imagen en pí­xeles con el objetivo de facilitarnos el estudio de las intensidades de color.

Tal y como podéis comprobar en la web de la que hablamos, Pixel Chart nos permite subir cualquier imagen que tengamos en nuestro equipo para posteriormente dividirla en miles de partí­culas distintas en cuestión de segundos. La principal ventaja de la herramienta es que todas y cada una de las partí­culas se ordenan automáticamente según la intensidad de color, creando un histograma que puede resultarnos de utilidad. Para ello, tan solo tenemos que elegir una imagen cualquiera y esperar unos segundos hasta que se genere la animación.

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3 alternativas para comprimir imágenes en JPG y PNG de forma sencilla

A la hora de trabajar con imágenes en Internet es importante controlar el peso de las mismas, ya de que lo contrario se verá perjudicado el proceso de carga de nuestra web. Por suerte, a dí­a de hoy existen numerosas herramientas con las que podemos comprimir archivos en JPG y PNG sin demasiadas complicaciones. A continuación os dejamos tres de las opciones más interesantes: Continúa leyendo «3 alternativas para comprimir imágenes en JPG y PNG de forma sencilla»

La nueva IA de Google puede analizar y puntuar imágenes según su apariencia

Google

A pesar de que gracias a la inteligencia artificial las aplicaciones de fotos nos ayudan a encontrar objetos dentro de nuestras imágenes, por ahora no son capaces de decidir si merece compartir una fotografí­a en concreto. Gracias al trabajo de Google, esto podrí­a ser posible muy pronto. La razón es que la compañí­a habrí­a desarrollado una inteligencia artificial capaz de analizar y puntuar imágenes basándose en la estética y apariencia de las mismas.

Tal y como hemos podido ver en el blog de investigación de Google, el gigante tecnológico está trabajando en un sistema que hace uso de una red neuronal para puntual fotos basándose en lo que cree que nos gusta (tanto en términos técnicos como estéticos). Para conseguirlo, la IA de Google se entrena con un set de imágenes basándose en un histograma de puntuaciones (como fotos de concursos) lo que le permite hacerse una idea de la calidad de una imágenes de una forma más precisa y compleja.

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