Este algoritmo imita el estilo de los pintores más famosos y lo aplica a cualquier foto

Ejemplo Imagenes Artistas

Echa un vistazo a las imágenes que puedes ver sobre estas líneas. La primera, señalada con una A, es una fotografía cualquiera. Las otras tres corresponden a una aproximación de cómo sería una pintura basada en dicha foto en función del artista (J.M.W. Turner, Vincent van Gogh y Edvard Munch). ¿Quién es su autor? No son los pintores originales, obviamente, pero tampoco son imitadores suyos: se trata de un algoritmo que ha diseñado un equipo liderado por un científico de la Universidad de Tubingen, Alemania.

Los autores del algoritmo han recurrido a una red neuronal artificial que les permite reconocer el contenido de un cuadro y el estilo que su autor ha utilizado. Después, aplica una técnica similar en la fotografía que queremos convertir: analiza los objetos presentes en ella y los trata conforme al estilo que ha "aprendido" del cuadro original. De esta forma, por ejemplo, es capaz de detectar y tratar un cielo cualquiera y pintarlo como lo habría hecho van Gogh.

Arte

"Mientras que se conserva la disposición global de la fotografía original, los colores y las estructuras locales que componen el escenario global son proporcionados por la obra de arte", comentan en el paper oficial del proyecto. Para ello han utilizado una red neuronal convolucional que se compone de distintas capas. Cada capa, explican, actúa como un conjunto de filtros de imágenes y cada uno de estos filtros "extrae una característica concreta de la imagen de entrada". Para detectar el estilo, en cambio, lo que hacen es fijarse en la información que proporciona la textura textura.

"En el arte, especialmente en las pinturas, los humanos han dominado la destreza de crear experiencias visuales únicas componiendo una interacción compleja entre el contenido y el estilo de una imagen. Hasta ahora, la base del algoritmo de este proceso es desconocida y no existe un sistema artificial con semejantes capacidades", recogen en la introducción de su trabajo. Además, creen que su aproximación supone un avance para entender e intentar reproducir en un ordenador "cómo los humanos crean y perciben las imágenes artísticas".

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