{"id":309784,"date":"2021-09-03T11:24:13","date_gmt":"2021-09-03T14:24:13","guid":{"rendered":"https:\/\/notinor.com\/jujuy\/?p=309784"},"modified":"2021-09-03T11:24:17","modified_gmt":"2021-09-03T14:24:17","slug":"google-lanza-ia-para-convertir-fotos-pixeladas-en-imagenes-hd","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/notinor.com\/jujuy\/google-lanza-ia-para-convertir-fotos-pixeladas-en-imagenes-hd\/","title":{"rendered":"Google lanza IA para convertir fotos \u201cpixeladas\u201d en im\u00e1genes HD"},"content":{"rendered":"\n

Con la llegada de los dispositivos m\u00f3viles inteligentes a principios de este siglo,\u00a0la tecnolog\u00eda ofreci\u00f3 a las personas una nueva oportunidad de registrar momentos m\u00e1gicos<\/strong>, sea en el lugar que sea, por medio de la inclusi\u00f3n de c\u00e1maras en estos aparatos. Hoy en d\u00eda es normal que las personas capturen casi que cualquier momento de sus vidas con estos dispositivos y, con ayuda de las redes sociales, compartir dichas im\u00e1genes con sus familiares, amigos y dem\u00e1s seres queridos en la web.<\/p>\n\n\n\n

\"Google<\/figure>\n\n\n\n

Sin embargo, no todos los m\u00f3viles cuentan con las mejores c\u00e1maras, y muchas veces la resoluci\u00f3n con la que quedan las fotograf\u00edas hace que estas no se vean tan atractivas. Por supuesto, subir una imagen en baja resoluci\u00f3n a redes sociales es algo que simplemente no va con los est\u00e1ndares culturales de la virtualidad, por lo que tener una foto en esas condiciones es como no tener nada.<\/strong><\/p>\n\n\n\n

Pensando en esto, Google, por medio de su equipo de Inteligencia Artificial (IA) ha creado una nueva tecnolog\u00eda que permite tomar una fotograf\u00eda en baja resoluci\u00f3n (mal llamada \u201cpixelada\u201d) y convertirla en una imagen perfectamente visible, llev\u00e1ndola, incluso, a un estado de alta definici\u00f3n (HD).<\/strong><\/p>\n\n\n\n

Este proyecto, que tiene como base los llamados modelos de difusi\u00f3n, experimenta con un sistema de superresoluci\u00f3n<\/em>, \u201cque toma como entrada una imagen de baja resoluci\u00f3n y crea una imagen de alta resoluci\u00f3n correspondiente a partir de ruido puro<\/strong>\u201d. Es decir, lo primero que hace la IA es fragmentar hasta el nivel m\u00e1s m\u00ednimo una imagen pixelada, y as\u00ed recuperar el ruido de la misma hasta una pureza en la que sea casi irreconocible; solo pixeles dentro de una pantalla.<\/strong><\/p>\n\n\n\n

\u201cLuego aprende a revertir este proceso, comenzando con ruido puro y eliminando progresivamente el ruido para alcanzar una distribuci\u00f3n objetivo a trav\u00e9s de la gu\u00eda de la imagen de entrada de baja resoluci\u00f3n\u201d, explic\u00f3 Google por medio de un blog de Inteligencia Artificial.<\/p>\n\n\n\n

En pocas palabras, este software alcanza de forma autom\u00e1tica la mejor resoluci\u00f3n de una fotograf\u00eda, recre\u00e1ndola desde el principio y eliminando todo el ruido que pod\u00eda alterar la calidad de la misma.<\/strong>\"Foto:Foto: Google<\/p>\n\n\n\n

Ahora bien, no contentos con este gran paso en edici\u00f3n, Google tambi\u00e9n ha logrado, con ayuda de otra IA, no solo mejorar la calidad de la imagen, sino tambi\u00e9n escalarla a resoluciones inimaginables para una fotograf\u00eda que se encontraba en estas condiciones.<\/strong><\/p>\n\n\n\n

\u201cEstos modelos de difusi\u00f3n se pueden conectar en cascada para aumentar el factor de escala de superresoluci\u00f3n<\/em> efectivo\u201d, por ejemplo, llevando una imagen de 64x64 pixeles a una escala de 1024x1024. <\/strong>De esta forma, se iniciar\u00eda un proceso en el que tocar\u00eda llevar la foto original a una escala de 256x256 pixeles<\/strong> y en seguida, transformarla a una final de 1024x1024 pixeles.<\/strong><\/p>\n\n\n\n

De hecho, es tal el \u00e9xito de esta IA, que, seg\u00fan Google, es muy dif\u00edcil notar la diferencia entre una imagen tomada en alta calidad y una que ha sido pasada por un proceso de superresoluci\u00f3n<\/em> para alcanzar dicho estado.<\/p>\n\n\n\n

De acuerdo con la entrada publicada en su blog, recientemente la empresa realiz\u00f3 un trabajo de campo en el que pidi\u00f3 a algunas personas que intentar\u00e1n reconocer, entre dos im\u00e1genes, cu\u00e1l era la que se hab\u00eda editado con el modelo de difusi\u00f3n<\/strong>. As\u00ed, ante la pregunta \u201c\u00bfQu\u00e9 imagen adivinar\u00eda que es de una c\u00e1mara?\u201d<\/strong>, los resultados arrojaron:<\/p>\n\n\n\n

1.<\/strong> Casi el 50 % de los encuestados se confundieron y dijeron que la foto editada de 16x16 pixeles a 128x128<\/strong> era original.<\/p>\n\n\n\n

2.<\/strong> En el caso de la foto de 64x64 pixeles 256x256<\/strong>, el 40 % se confundi\u00f3 asegurando que esta hab\u00eda sido tomada con una c\u00e1mara profesional.<\/p>\n\n\n\n

De esta forma, Google trata de ayudar a sus usuarios en la tarea de mejorar sus fotograf\u00edas y de obtener im\u00e1genes con calidades superlativas, a\u00fan sin contar con una c\u00e1mara profesional.<\/p>\n\n\n\n

\u201cLa superresoluci\u00f3n tiene muchas aplicaciones que pueden ir desde restaurar viejos retratos familiares hasta mejorar los sistemas de im\u00e1genes m\u00e9dicas<\/strong>\u201d, finaliz\u00f3 Chitwan Saharia, ingeniero de software de Google.<\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"

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