De nueva cuenta la inteligencia artificial sigue sorprendiéndonos con sus diversas aplicaciones, y en los últimos meses ha destacado como una ventana para mostrar situaciones peculiares e increíbles. En esta ocasión, ha surgido un fenómeno viral que revela los distintos aspectos de los mexicanos según cada estado del país. TikTok ha sido la plataforma de redes elegida para difundir las creaciones de la inteligencia artificial. En esta ocasión, se ha compartido una fascinante galería de rostros mexicanos, creados por la interpretación de la IA tanto en fotografías como en videos.
Bajo el título "Explorando los rostros de México: Parte 1, según la inteligencia artificial", esta colección publicada por el usuario @alexiregio, revela fotografías y diseños asombrosos, donde se representan las diversas caras de los mexicanos a lo largo y ancho de las ciudades y zonas rurales del país.
Por ejemplo, al observar la ilustración de un habitante de Nuevo León, se puede apreciar a una persona que vive en una zona industrial y de negocios. Mientras tanto el retrato de Tabasco, presenta a una persona con una gorra en referencia a la afiliación política del presidente de México Andrés Manuel López Obrador, quien es originario de este estado.
En la imagen de estado de Michoacán, aparece una mujer encarna fielmente la tradición de pintarse como una catrina durante el Día de Muertos, rindiendo homenaje a una de las festividades mexicanas más representativas. A continuación se incorporan algunas de estas imágenes y una explicación de cómo la IA las genera:
¿Cómo genera imágenes la inteligencia artificial?
La generación de imágenes por parte de la inteligencia artificial se basa en técnicas de aprendizaje profundo, en particular en el campo de la generación de imágenes llamado "aprendizaje generativo". El proceso se basa en diferentes pasos que se a continuación se explican uno a uno.
Conjunto de datos: para generar imágenes, primeramente se necesita un conjunto de datos de entrenamiento que contenga ejemplos de fotografías del tipo que se desea generar. Este conjunto de datos puede ser recopilado manualmente o extraído de bases de datos existentes.
Redes generativas adversariales (GAN): estas son el enfoque más común para generar imágenes mediante inteligencia artificial. Las redes constan de dos componentes principales: el generador y el discriminador. El generador es una red neuronal que aprende a generar nuevas imágenes a partir del ruido o de una representación latente. Comienza generando imágenes aleatorias y, a medida que avanza el entrenamiento, se ajusta para producir imágenes más realistas que se asemeje al conjunto de datos de entrenamiento. El discriminador, es otra red neuronal que se entrena para distinguir entre las imágenes generadas por la herramienta y las imágenes reales del conjunto de datos de entrenamiento. Su objetivo es diferenciar entre las imágenes falsas y las reales.
Entrenamiento: durante el entrenamiento, el generador y el discriminador se ajustan en una competencia adversarial. El generador intenta engañar al discriminador generando imágenes cada vez más realistas, mientras que el discriminador aprende a ser más hábil en la detección de imágenes generadas en lugar de imágenes reales. Este proceso de retroalimentación continua permite mejorar la calidad de las imágenes generadas.
Generación de imágenes: una vez que el entrenamiento se ha completado y el generador ha aprendido a generar imágenes realistas, se puede utilizar para producir nuevas. Esto se logra ingresando una entrada al generador, ya sea ruido aleatorio o una representación latente específica, y se obtiene una imagen generada como resultado.
Se pueden ver el resto de la imágenes dando clic aquí.
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