Así es la nueva tecnología que crea imágenes realistas con dibujos simples

Pintar bien no es tarea fácil. Se requiere de un don y muchas horas de práctica para que una persona sea capaz de plasmar la realidad con el máximo realismo y detalle posibles. A todo ello hay que sumar el tiempo que se tarda en pintar un cuadro de, por ejemplo, un bosque o una gran ciudad, ya que hay que dar miles de pinceladas para dibujar un paisaje que se asemeje a una fotografía. Por suerte, la tecnología está avanzando lo suficiente como para entender los garabatos, siendo el propio ordenador el encargado de transformar líneas irregulares en paisajes detallistas gracias a la nueva tecnología de NVIDIA.

GuaGAN es el último proyecto que la conocida marca de tarjetas gráficas para ordenador ha sacado a luz. Se trata de un software que debe su nombre al pintor impresionista Paul Guaguin y que es capaz de transformar un cuadro básico en una fotografía digna de ser un fondo de pantalla. El sistema utiliza redes generativas antagónicas para generar imágenes fotorrealistas a partir de un diseño establecido por el usuario, en el que se indica de qué se trata cada trazado que se ha dibujado.

La compañía entrenó el programa con un millón de imágenes

Bryan Catanzaro, vicepresidente de investigación aplicada al deep learning de NVIDIA, ha denominada esta tecnología como un “pincel inteligente”, pues la interacción humana reduce a indicar la limitación de cada elemento sobre el lienzo. El propio programa es el que se encarga después de sombrear e incluso generar sensación de profundidad: desde bosques entre las montañas hasta puestas de sol en una playa inexistente.

Además, algo curioso es que se puede editar el dibujo que se haya realizado, observando los cambios de manera instantánea en el programa. Si se ha optado por dibujar una montaña con un bosque, a la montaña se la puede añadir nieve, cambiando a su vez el resto del paisaje para hacerlo acorde con lo que se esperaría de una imagen así. Para conseguir que el programa sea capaz de realizar estos procesos, se han procesado cerca de un millón de imágenes reales con las que ha aprendido. Su aplicación, aunque todavía sigue en proceso de desarrollo, podría estar en los sectores de la arquitectura y la construcción y en el de los videojuegos.