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Vas a tener pesadillas con esta IA generando rostros falsos sincronizados con música

Todavía estamos tratando de descubrir las mejores aplicaciones para redes neuronales, machine learning y todos los avances recientes en inteligencia artificial. Entre todas las investigaciones prácticas que se llevan a cabo, también se realizan muchos experimentos frívolos con resultados que marcan la línea entre lo fascinante y lo aterrador.

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El procesamiento automatizado de imágenes ha surgido con fuerza como grupo de redes neuronales artificiales, alimentado en parte por décadas de todos compartiendo fotos y selfies entre sí en Internet. Como resultado, se obtuvieron enormes archivos de fotos de rostros y se utilizaron para entrenar a las IA para que hagan de todo, desde usuarios que envejecen artificialmente en aplicaciones móviles novedosas hasta generar enormes colecciones de rostros fotorrealistas de personas que en realidad no existen.

La industria de la fotografía de archivo ya nunca será la misma, pero Mario Klingemann se preguntó qué pasaría si esas mismas redes neuronales artificiales produjeran imágenes de rostros falsos que se sincronizaran con la música, generando caras más expresivas cuando el ritmo de una canción golpea con un beat.

Klingemann utilizó la red de confrontación generativa StyleGAN2 que fue creada por Nvidia y finalmente lanzada como herramienta de código abierto hace más de un año. No realizó ningún entrenamiento de imagen personalizado, sino que modificó la GAN para ajustar sus resultados de salida en función del espectro de sonido de un archivo de audio determinado, que en este caso es la canción Triggernometry de Kraftamt.

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Algunos de los seguidores de Klingemann en Twitter han sugerido que vuelva a marcar algunos de los resultados de salida más extremos de la GAN, cuyos horrores en realidad solo se revelan cuando paso cuidadosamente por el video anterior frame a frame.

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No está mal, pero si miras demasiado de cerca, seguramente encontrarás algo que no te gustará, o peor, algo que te impedirá dormir profundamente por la noche.

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