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Colorear videos antiguos con IA: ¿sí o no?

Actualmente en plataformas de videos como YouTube, se han hecho bastante famosos las viejas filmaciones que han sido coloreadas y convertidas a 4K, lo cual ha permitido abrir una ventana más nítida de cómo era la vida en las generaciones pasadas, y de cierta manera, presenciarlos como si se tratase de un momento actual.

Es mediante el uso de Inteligencia Artificial que se mejoran los cortometrajes clásicos a 4K y 60 FPS.

Los famosos vídeos antiguos que parecen capturados con una cámara moderna

El YouTube Denis Shiryaev, decidió llevar este experimento a un paso más allá, tomando una conocida película de la ciudad de Nueva York en 1911 y uso redes neuronales disponibles públicamente para escalarla a 4k, aumentar la velocidad de fotogramas a 60 cuadros por segundo y colorear el video.

Al igual que con su intento anterior, esperamos que la interpolación de fotogramas y el aumento de escala se haya realizado utilizando DAIN de Google y Gigapizel AI de Topaz Labs. Eso llevó a Shiryaev a 4k y 60 FPS.

Acto seguido restauro la nitidez del video, aunque no dice lo que usó, y debido a la demanda popular, reclutó a la red neuronal “DeOldify” para colorear automáticamente el cortometraje.

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Dicho filme toma lugar el 14 de abril de 1906, donde los hermanos Miles dejaron su estudio en Market Street de San Francisco, subieron a un teleférico y comenzaron filmar lo que se convertiría en un cortometraje icónico.

A Trip Down Market Street

Llamado “A Trip Down Market Street”, es una documentación fascinante de la vida en ese momento, mientras el teleférico avanza lentamente, los hermanos apuntan su cámara hacia adelante, capturando mujeres de escandalosos sombreros victorianos con volantes, mientras se apresuran a cruzar las vías.

 Un policía pasea empuñando un garrote y los vendedores de periódicos bocean  el contenido del texto. Los primeros automóviles se desvían frente al teleférico, algunos de ellos convertibles, por lo que podemos ver a sus conductores rebotar adentro por la falta de amortiguamiento de los autos de aquella época.

Después de casi una docena de minutos, los cineastas llegan al tocadiscos frente al Ferry Building, cuyo altísimo reloj se detuvo a las 5:12 AM, solo cuatro días después cuando un terremoto masivo y el consiguiente incendio prácticamente arrasaron San Francisco.

Finalmente, gracias a Denis podemos ver colores vibrantes en esos extravagantes sombreros victorianos. Podemos ver las miradas traviesas en las caras de esos vendedores de periódicos y quizás lo más importante es que podemos ver con un detalle sin precedentes, los desechos que los caballos habían dejado en el suelo a lo largo de las vías del teleférico.

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Neural.Love

Y Shiryaev, director de producto de la empresa Neural.Love, que ofrece mejoras de video impulsadas por la inteligencia artificial para los clientes, no se ha detenido en 1906 San Francisco.

 Ha agitado su varita mágica de inteligencia artificial sobre otra película histórica, el corto francés de 1895 de los hermanos Lumiere, sobre un tren que llega a una estación y deja a sus pasajeros en el andén.

También podemos hacer un viaje por la ciudad de Nueva York en 1911 o unirnos a los astronautas del Apolo 16 mientras conducen su vehículo lunar alrededor de la luna en 1972. Todas las películas están decoradas con una calidad notable, lo que nos brinda a la gente moderna una vista encantadora a la vida de hace mucho tiempo atrás.

¿Restauraciones, reconstrucciones o qué?

A decir verdad, no puede llamar a estas restauraciones películas, porque los algoritmos no solo eliminan las imperfecciones, en realidad están completando aproximaciones de datos que faltan en las películas antiguos, borrosas y de baja velocidad de fotogramas.

Básicamente los algoritmos están inventando cosas basándose en su entrenamiento previo. Por ejemplo, el algoritmo DeOldify, que maneja la coloración, fue entrenado en más de 14 millones de imágenes para construir una comprensión de como los objetos en el mundo suelen ser coloreados.

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Luego, puede aplicar este conocimiento a viejas películas de blanco y negó, pintando el metraje antiguo con tonos vibrantes.

“Esto es algo importante” dice Shiryaev, “lo llamamos una mejora, porque estamos entrenando redes neuronales. Y cuando las redes neuronales se vuelven a dibujar en imágenes, se agrega una nueva capa de datos”.

Sin duda alguna, esta nueva tecnología nos ha permitido conocer un poco más real la vida antigua por medio de estos filmes, sin duda, no debemos despegar un ojo de todos los nuevos videos que Shiryaev y su inteligencia artificial nos tengan preparados.

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