El uso de la inteligencia artificial para mejorar las imágenes parece no tienen límites Una serie de investigaciones experimentales sobre software ha impresionado por su capacidad para mejorar la resolución fotográfica de una forma que hasta entonces sólo parecía posible en las series policiales que vemos en televisión.

Let's Enhance, un nuevo sitio web que utiliza redes neuronales para mejorar fotografías, es uno de esos nuevos recursos. El servicio realza y aclara los detalles y texturas que faltan en las fotos. Más recientemente, científicos alemanes han anunciado el desarrollo de EnhanceNet-PAT, un algoritmo capaz de restaurar la nitidez de las imágenes de una forma escalofriante.

Mejoremos

Let's Enhance es un sitio web que utiliza redes neuronales para mejorar fotos y está diseñado para ser minimalista y fácil de usar. La página de inicio invita a arrastrar y soltar una foto en el centro. Una vez recibida la foto, la red neuronal realza y dilucida detalles y texturas para que la foto parezca natural.

Cada vez que subes una foto, se producen 3 resultados: el filtro Anti-JPEG simplemente elimina los artefactos JPEG, el filtro Boring aumenta la escala, preservando los detalles y bordes existentes, y el filtro Magic dibuja y alucina nuevos detalles en la foto que en realidad no estaban allí antes (utilizando IA).

Tendrás que esperar unos minutos hasta que el trabajo esté terminado. El sitio web PetaPixel ha realizado una serie de pruebas con el sistema utilizando una foto publicitaria de la cámara Rylo, que acaba de lanzarse al mercado. Vea la imagen original:

A continuación, la imagen se redimensionó a 500px de ancho.

La foto de 500px de ancho fue luego remuestreada en Photoshop a 2000px de ancho usando la opción "Preservar detalles (ampliación)" produciendo una foto con horribles texturas (ver dedos):

Pero el remuestreo de la foto de 500px con Let's Enhance produjo una versión mucho más limpia de la imagen que recuperaba las texturas realistas de las manos:

Aquí tienes una comparación de los recortes para que veas más fácilmente la diferencia:

Ver otros ejemplos:

Recorte original de una foto de Linnea Sandbakk Mejora con Photoshop Aumente de categoría con Let's Enhance Recorte original de una foto de Brynna Spencer Mejora con Photoshop Aumente de categoría con Let's Enhance Recorte original de una foto tomada del banco de imágenes Pexels Mejora con Photoshop Aumente de categoría con Let's Enhance

Let's Enhance ha sido creado por Alex Savsunenko y Vladislav Pranskevičius, doctor en química y antiguo director de tecnología respectivamente, que llevan dos meses y medio creando el software. El sistema se encuentra actualmente en su primera versión y se irá mejorando continuamente en función de las necesidades y los comentarios de los usuarios.

La red neuronal actual se "entrenó con un subconjunto muy amplio de imágenes que incluía retratos en una proporción aproximada del 10%", afirma Savsunenko.

Explica que la idea es crear redes separadas para cada tipo de imagen y detectar el tipo cargado y aplicar una red adecuada. La versión actual ha obtenido mejores resultados con imágenes de animales y paisajes.

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EnhanceNet-PAT

EnhanceNet-PAT es un nuevo algoritmo desarrollado por científicos del Instituto Max Planck de Sistemas Inteligentes de Tubinga (Alemania). Esta nueva tecnología también ha dado resultados impresionantes. Vea a continuación un ejemplo con una foto original de un pájaro:

Los científicos han tomado la foto y han creado esta versión de baja resolución en la que se pierden todos los detalles finos:

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A continuación, la versión de baja resolución se procesó con EnhanceNet-PAT, creando un alta definición mejorada artificialmente que es prácticamente indistinguible de la foto original.

Las tecnologías tradicionales de ampliación de escala intentan rellenar los píxeles y detalles que faltan mediante cálculos basados en los píxeles circundantes. Sin embargo, los resultados de este tipo de estrategias han sido poco satisfactorios. Lo que los científicos están explorando ahora es el uso de inteligencia artificial para que la máquina "aprenda" qué aspecto deben tener las fotos de baja resolución estudiando las versiones originales de alta resolución.

Una vez entrenados de este modo, los algoritmos pueden tomar nuevas fotos de baja resolución y hacer una mejor estimación de una versión "original" de alta resolución de esa foto.

"Al ser capaz de detectar y generar patrones en una imagen de baja resolución y aplicarlos al proceso de muestreo, EnhanceNet-PAT piensa en el aspecto que deberían tener las plumas del ave y añade píxeles adicionales a la imagen de baja resolución", explica el Instituto Max Planck.

Para más información sobre los detalles técnicos de EnhanceNet-PAT, visite el sitio web del proyecto de investigación.