Omicrono, la tecnología de El Español

Omicrono

Olvídate del ruido y las marcas de agua en las fotos gracias a la nueva IA de NVIDIA

Olvídate del ruido y las marcas de agua en las fotos gracias a la nueva IA de NVIDIA

La nueva IA de NVIDIA puede eliminar marcas de agua de una fotografía o imagen, además del ruido, el grano y otros artefactos.

Nvidia quiere liderar el desarrollo de Inteligencia Artificial en el campo de la fotografía y cada día lo demuestra más. Ahora, ha mostrado como su Inteligencia Artificial es capaz de eliminar cualquier marca de agua de una imagen; incluso también se atreve con los artefactos como el ruido o el grano; también cuando la marca de agua ocupa gran parte de la fotografía.

Google ya lo había logrado con las marcas de agua, al mismo tiempo que proporcionaba una solución eficaz para protegerse ante su propia método, pero el de Nvidia es completamente diferente, y aparentemente no hay nada que hacer

Las marcas de agua siempre han sido un tipo de protección para los fotógrafos y artistas en general (pero sobre todo para los primeros), pero probablemente en los próximos años veremos cómo acaban por morir, pues la Inteligencia Artificial (como esta) hará que puedan ser eliminadas en apenas unos minutos (o incluso segundos).

Eliminar ruido, grano y marcas de agua en fotografías… gracia a la IA de NVIDIA

Pero miremos el lado positivo: esta IA ayudará a mejorar la fotografía mediante la eliminación del ruido y del grano, dos artefactos propios de tomar una fotografía en malas condiciones ambientales (como escasa luz), algo muy común, y que arruina muchísimas fotos diariamente.

Si quiere hacer un meme de una foto, ahora podrá hacerlo sin tener la imagen original, pudiendo eliminar el texto sobre ella

En un futuro se podría añadir este algoritmo no solo a programas de post-procesado de fotografías, sino también incluso a cámaras fotográficas para que, mediante software, mejoren la fotografía.

La IA de Nvidia, junto con el MIT y la Universidad de Aalto (Finlandia) se ha entrenado mediante una red neuronal de aprendizaje profundo alimentada de miles de fotos (alrededor de unas 50 000 imágenes extraídas de ImageNet) para saber cuál debería ser el resultado.

Y lo hace mejor que un restaurador humano profesional. Lo que se hizo para entrenar a la IA fue introducir imágenes sin ningún tipo de problema y las mismas imágenes con un ruido o artefactos generados de manera aleatoria, de modo que aprendió cómo debían quedar las imágenes, tratando de reproducir el resultado esperado.