La nueva tecnología de aprendizaje profundo puede hacer videos a partir de imágenes fijas

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El aprendizaje automático se puede utilizar para todo tipo de cosas, y aplicaciones siniestras como Deepfakes han hecho que la gente desconfíe un poco de esta nueva forma de tecnología.

Habiendo dicho todo eso y ahora fuera del camino, es importante tener en cuenta que los métodos de aprendizaje profundo también pueden ser útiles en una variedad de otras aplicaciones, como lo que está haciendo MyHeritage al convertir imágenes fijas de familiares en imágenes en movimiento. que puede darles vida y ayudarte a recordar un poco más de nostalgia.

Una aplicación más nueva para el aprendizaje automático que fue desarrollada por investigadores de la Universidad de Washington.está haciendo algo similar, excepto que está convirtiendo videos de agua, humo y otros tipos de fenómenos de flujo lento en videos completos. Los videos tienen una calidad un poco "deepfake" en el sentido de que siempre hay algo un poco extraño en los movimientos que los hace algo fáciles de discernir si tienes buen ojo, pero el hecho es que los videos todavía se ven relativamente realistas. y es posible que alguien que no esté buscando una falsificación no se dé cuenta de que está mirando una.

Básicamente, los investigadores alimentaron una tonelada de datos que mostraban el movimiento y el flujo de agua en el algoritmo de aprendizaje automático, y la tecnología luego usa estos datos para convertir cualquier imagen fija de agua y cosas por el estilo que usted coloque en ella en algún tipo de imagen en movimiento. . Los resultados son sorprendentemente cercanos a la realidad, y aunque la tecnología todavía tiene mucho camino por recorrer antes de que pueda terminar siendo realmente valiosa, sigue siendo una aplicación impresionante de una tecnología que parece no tener límites con respecto al impacto que puede generar. terminamos teniendo en el mundo que nos rodea.

Fecha actualización el 2021-06-21. Fecha publicación el 2021-06-21. Categoria: computadoras Autor: Oscar olg Mapa del sitio Fuente: digitalinformationworld