Por @Alvy — 22 de Febrero de 2017

Image to Image Tensorflow

Esta Demo de Imagen-a-Imagen es una peculiar forma de ver cómo funcionan algunos sistemas de aprendizaje automático especializados en imágenes. Se trata de una adaptación a Tensorflow (una librería de código abierto para aprendizaje automático) de un trabajo titulado Image-to-Image Translation with Conditional Adversarial Networks.-

El experimento funciona así: el tipo de imágenes es, por ejemplo, «fachadas». Primero un humano entrena al sistema categorizando los elementos de diversas imágenes, por ejemplo ventanas, puertas, balcones, cornisas, columnas, muros, etcétera. Entonces se lleva a cabo el proceso inverso: dibujar en un esquema los elementos que se desean y el software calcula y construye la imagen que mejor encajaría en esa clasificación.

Es muy entretenido jugar con la demo interactiva a borrar, dibujar o probar «diseños aleatorios».

El resultado es, cuando menos, sorprendente. Las imágenes geométricas son bastante realistas, ajustan bien los elementos y en realidad no hay dos iguales puesto que al proceder de diversas fuentes –pueden surgir en varios estilos y colores. El sistema no solo sirve para un tipo de dibujos: como se puede entrenar con imágenes de todo tipo puede servir para muebles, ropa, e incluso gatos:

Gatos ML

El problema con los gatos parece ser que el algoritmo no tiene suficiente «entrenamiento» o que se le va un poco la olla con ciertos trazos: la mayor parte de los imaginarios bichos resultantes son criaturas mutantes que parecen salidas de un freak show. En especial parece tener algún problema con los ojos (¡ah, ojitos!), y es más que probable encontrarse con gatos con tres ojos, con ojos en las orejas, en las patas… En fin, que debe mejorar un poco en este aspecto.

Impresionante en cualquier caso, y el código se puede bajar para jugar con él.

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Por @Alvy — 22 de Febrero de 2017

La evolución del fotomatón ha llevado a la gente de la tienda Lego a crear esta especie de Legomatón, en el que basta posar con la cara sonriente para obtener un retrato personalizado en forma de mosaico de Lego.

Lo más divertido es que el resultado no viene ya montado, sino en una caja con 4502 piezas, incluyendo una base gris. Las piezas son «píxeles» unitarios, de cinco colores diferentes, y son las mismas para todo el mundo (supongo que personalizar la paleta de colores sería demasiado complicado). La fotografía pixelada que se entrega en papel sirve como guía para el montaje.

Dicen que en total se tarda unas tres horas en montar cada retrato, que luego puedes utilizar para asombrar a los amigos o decorar la casa, a modo de recuerdo. El precio es de 99 libras (unos 115 euros) y por lo visto está disponible de momento en la tienda Lego de Londres.

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Por Nacho Palou — 22 de Febrero de 2017

Como dicen en Google Research Blog, compartir espacios de realidad virtual (VR), reales o imaginarios, tiene la dificultad de que las gafas de VR dificultan ver el rostro completo de los participantes, impidiendo el contacto visual y reconocer expresiones faciales.

Investigadores del Google Machine Perception, en colaboración Daydream Labs y YouTube Space, trabajan para resolver este problema revelando la cara del usuario de las gafas VR de forma virtual, logrando el efecto (virtual) de que las gafas VR son traslúcidas.

Para lograrlo se parte de un modelo tridimensional del rostro del usuario de las gafas VR, que mediante realidad combinada se superpone sobre las gafas. El modelo 3D del rostro se procesa en tiempo real según los movimientos del usuario, y según su expresión real en cada momento, captada con una cámara de seguimiento ocular añadida a las gafas de realidad virtual HTC Vive.

Más en Headset “Removal” for Virtual and Mixed Reality

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Por Nacho Palou — 22 de Febrero de 2017

Este vídeo de Josh Begley muestra 45 portadas del diario New York Times desde 1852. Lejos de poder ver los contenidos el vídeo permite ver cómo va evolucionando la portada a lo largo de los años, en espacial con la aparición de la fotografía. Las fotografías en la portada no sólo modifican su configuración y aspecto, sino que uso va aumentando con el paso de los años, primero en blanco y negro y después en color.

Vía Laughing Squid.

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