Sabe aquelas fotos antigas, de baixa qualidade e deterioradas pelo tempo, mas que guardam um punhado de memórias? Pois elas agora podem ser restauradas em frações de segundos e de forma gratuita. Como? Graças a uma nova ferramenta de inteligência artificial (IA) recém-desenvolvida por pesquisadores da Tencent.

Intitulada de Generative Facial Prior-Generative Adversarial Network (GFP-GAN), a tecnologia basicamente “recupera” retratos danificados e de baixa resolução ao mesclar dois modelos de IA, preenchendo especificidades da captura com detalhes realistas e mantendo alta precisão e qualidade.

Restauração de fotos por meio de inteligência artificial

Ferramentas do tipo não são grandes novidades, mas métodos convencionais costumam usar um modelo de inteligência artificial existente para restaurar imagens ao medir as diferenças entre as fotos reais e artificiais. Por conta disso, é comum obter resultados de baixa qualidade.

Mas a GFP-GAN traz uma nova abordagem e usa uma versão pré-treinada do modelo Nvidia’s StyleGAN-2 para informar seu próprio protótipo em vários estágios durante a geração da imagem. Em suma, a tecnologia analisa a imagem e preenche as lacunas ao adicionar pixels às seções ausentes.

O uso de métricas adicionais auxilia a IA a aprimorar detalhes faciais como olhos, boca e nariz das pessoas registradas na captura. Embora seu uso seja atribuído a imagens antigas e de baixa qualidade, vale destacar que a ferramenta também funciona muito bem em fotos de níveis razoáveis.

Ferramenta inteligência artificial - fotos

Imagem: Reprodução/Louis Bouchard

GFP-GAN não é perfeita

Mas a IA não é perfeita, o que significa que a GFP-GAN é suscetível a falhas. Os pesquisadores alertam que o usuário pode observar “leves mudanças na identidade” e, em alguns casos, um resultado com resolução mais baixa que o desejado — uma impressão de pôster ou banner pode não ser uma boa ideia.

Além disso, Louis Bouchard, especialista em inteligência artificial e dono do canal What’s AI no YouTube, destaca que os produtos “não representam a imagem real”, e que são apenas “suposições do modelo”.

Ainda assim, o trabalho mostra-se bastante promissor e tende a evoluir à medida que mais modelos são testados. Quem estiver interessado em fazer um experimento, pode testar gratuitamente a ferramenta por meio deste link ou baixar o código para implementar a tecnologia em outros projetos.

Via: Engadget

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