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Crean 'marionetas digitales' de personajes famosos  09/12/2015


¿Qué es lo que hace que un famoso tenga aspecto de famoso? Investigadores de la Universidad de Washington (Seattle, EE.UU.) han demostrado que es posible que los algoritmos de aprendizaje automático capturen el "personaje" y creen un modelo digital de una persona muy fotografiada -como Tom Hanks- a partir de la gran cantidad de imágenes de ella disponibles en Internet.

Los algoritmos también pueden animar el modelo digital de Hanks para que pronuncie discursos que el actor real nunca pronunció. La tecnología se basa en los avances en reconstrucción facial 3-D, que ha desarrollado durante los últimos cinco años un grupo de investigación de la UW.

Los últimos avances del equipo incluyen la posibilidad de transferir las expresiones y la forma de hablar de una persona concreta sobre la cara de otra persona -por ejemplo, los del ex presidente George W. Bush sobre las caras de otros políticos y celebridades. El equipo ha demostrado que se pueden transplantar las expresiones y movimientos de la boca de Bush a George Clooney, sin que éste deje de parecer George Clooney.

Los investigadores creen posible que un día, poniéndonos un par de gafas de realidad aumentada, veamos un modelo 3-D de nuestra madre en el sofá. "Imagina poder tener una conversación con alguien que no puedes realmente llegar a conocer en persona -LeBron James, Barack Obama, Charlie Chaplin- e interactuar con ellos", dice el coautor Steve Seitz, profesor de informática e ingeniería.

Las tecnologías para crear hologramas tridimensionales detallados o personajes digitales de cine como Benjamin Button a menudo requieren hacer un estudio elaborado del personaje. Otros enfoques todavía requieren que la persona sea escaneada por una cámara para crear avatares para videojuegos u otros entornos virtuales. Pero el nuevo sistema reconstruye digitalmente a una persona basándose únicamente en una colección aleatoria de imágenes existentes.

Para reconstruir a celebridades como Hanks, Obama o Daniel Craig, los algoritmos de aprendizaje automático analizaron un mínimo de 200 imágenes tomadas de Internet.


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UW/T21

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