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La tecnología detrás de ‘FaceApp’: desde hacerte viejo hasta ‘copiar’ un cuadro de van Gogh
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La tecnología detrás de ‘FaceApp’: desde hacerte viejo hasta ‘copiar’ un cuadro de van Gogh

La aplicación ‘FaceApp’ está corriendo como la pólvora por las redes sociales. En apenas unos días se ha popularizado de tal manera que es difícil abrir Instagram o Twitter -entre otras- y no encontrarse una imagen de tu mejor amigo o amiga con 50 años más. Las fotos parecen tan reales que hasta asustan y todo tiene que ver con un término: Style Transfer. Te lo explicamos aquí. 

Se trata de una aplicación que nació ya hace unos años, pero que no había tenido su ‘boom’ hasta ahora. Su fundador es Yaroslav Goncharov (aquí puedes leer su linkedin) y tiene a su equipo desarrollador en Rusia, como explican en este comunicado que tuvieron que sacar por la polémica surgida a raíz de las condiciones de privacidad de la app. 

Lo que más se ha popularizado ha sido el filtro de ‘hacerse viejo‘, pero esta app es capaz también de ‘hacerte joven‘ e incluso de cambiar tu sonrisa, tu peinado… y hasta cambiarte el género.

Según explica la propia aplicación, funciona con Inteligencia Artificial y «la tecnología más avanzada de «edición neural de retratos». Pero esto qué significa. 

Antes que nada, puntualizar que la Inteligencia Artificial es una disciplina científica que se ocupa de crear programas informáticos que ejecutan operaciones comparables a las que realiza la mente humana, como el aprendizaje o el razonamiento lógico.

Las redes neuronales especializadas en imagen

Una pata de la Inteligencia Artificial son las redes neuronales, algoritmos que se inspiran en el comportamiento de las neuronas y las conexiones cerebrales para emular el comportamiento del cerebro.

Existen diferentes tipos. Hay dos de ellos que tienen relación con cómo funciona ‘FaceApp’. El primero son las redes neuronales especializadas en imagen, conocidas como CNN (Convolutional Neural Nets) y el segundo serían las redes neuronales generativas, denominadas GAN (Generative Adversarial Networks).

«Combinando ambas técnicas logramos capturar el estilo de una imagen y aplicárselo a otra, generando resultados de alta calidad», explica Hugo Casero,  ingeniero de Procesado de Lenguaje Natural (PLN) en Newtral.

«Un ejemplo de técnica que combina ambos tipos de redes neuronales es la llamada ‘Style Transfer'», asegura. Esta técnica se puede implementar de diferentes formas pero una de las más comunes es combinando esos dos tipos de redes neuronales, tal y como explican aquí miembros del Berkeley AI Research (BAIR) laboratory.

El ‘Style Transfer’: desde ‘copiar’ a van Gogh hasta ‘hacerte viejo’

La técnica ‘Style Transfer’ se popularizó hace unos años por ser capaz de recrear técnicas pictóricas en tus selfies, como por ejemplo la de Vincent van Gogh. Numerosas webs permiten subir una foto original y comprobar el cambio.

PASO 1

PASO 2

Las redes neuronales del ‘FaceApp’ aprenden las características físicas de una persona

«La aplicación FaceApp podría ser otro ejemplo de uso de StyleTransfer con una arquitectura similar, esta vez aplicado a ponerte una sonrisa, cambiar de sexo o la edad», explica Hugo Casero. En este caso, las redes neuronales no aprenden un estilo pictórico sino las características físicas de una persona. 

A raíz de ahí, cuando un usuario sube una foto a la aplicación, «las redes neuronales capturan sus características (la cara, el pelo…) y le transfieren otras» al igual que ocurría con la técnica de van Gogh.

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