Seguro que alguna vez has visto una foto en blanco y negro de tus bisabuelos y te has preguntado cómo se vería en color. Pues gracias a la Inteligencia Artificial de ColouriseSG se crea la magia de cómo un poco de color nos puede acercar un poco más a ese momento.  

El proceso es muy sencillo. Entra en la web, pulsa ‘Try it yourself’ y selecciona una foto; pasados unos segundos obtendrás una versión coloreada. Puedes descargarte la imagen generada o bien la comparación de ambas (la aplicación no guarda las fotos que subas).

 

Existen otras herramientas de coloreado pero quizás ColouriseSG es la mejor, aunque no por ello es una representación exacta del momento en que se captó la foto, como avisan sus creadores: “La coloración es un campo de investigación activa y nuestro modelo no es de ninguna manera perfecto, funciona bien en algunas imágenes pero no en otras”.

 

 

Cuando una persona colorea una imagen en blanco y negro se enfrenta a dos fases que requieren mucho tiempo y habilidad, las cuales se pueden resumir así:

• Investigación: estudiar en profundidad cuál es el contexto histórico, geográfico y cultural de la foto para obtener los colores apropiados
• Coloreado: usar herramientas de software como Photoshop teniendo en cuenta otros parámetros como la intensidad de luz

 

Un programa de ordenador hace esas dos tareas de forma un poco diferente:

• Identificación: identificar los objetos en una foto en blanco y negro, y determinar un color plausible según las imágenes que ha analizado en el pasado

• Coloreado: colorear la imagen en blanco y negro

 

Para colorear las imágenes en blanco y negro, ColouriseSG emplea una técnica de aprendizaje profundo conocida como GAN (Generative Adversarial Network, redes generativas antagónicas), de la que ya te hablamos en nuestro blog en el post ‘Por primera vez se subastó un cuadro creado por la IA y fue vendido por 380.000 euros’. Este proceso consta de dos fases:

• Generador: con muchos parámetros matemáticos (> 20 millones), trata de predecir los valores de color en diferentes píxeles en una imagen en blanco y negro, basado en las características de la imagen.
• Discriminador: trata de identificar si los colores generados son foto-realistas en comparación con la imagen de color original.

 

El modelo se entrena hasta que el generador puede predecir los colores que el discriminador no puede distinguir efectivamente como falsos. En este caso se entrenó usando más de 500.000 imágenes antiguas.

 

 

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