Renderizar objetos e editar imagens digitais às vezes pode levar horas, mas uma equipe de pesquisadores do MIT e da IBM está tentando mudar isso. Eles treinaram a IA para gerar imagens fotográficas do zero e editar objetos individuais dentro dessas imagens de maneira inteligente.
Em primeiro lugar, esta invenção pode ser útil para artistas e designers, mas também fornece uma visão sobre o algoritmo para aprender o contexto das redes neurais, e a equipe de autores espera usar essa ferramenta para identificar imagens falsas ou alteradas.
A ferramenta, apelidada de GANpaint Studio, está atualmente disponível como uma demonstração gratuita. Em vez de adicionar manualmente a árvore que falta à imagem, você pode dizer ao AI onde você acha que o objeto deveria estar, e ele adicionará uma árvore que corresponda ao quadro geral. Você também pode lavar certos objetos, por exemplo, bancos de uma imagem do interior de uma cozinha.
Enquanto o processo de desenvolvimento da ferramenta continua, os cientistas esperam que um dia o GANpaint Studio seja capaz de editar até mesmo videoclipes. Se, por exemplo, alguns adereços importantes estão faltando em uma determinada cena, os editores podem adicioná-los posteriormente usando inteligência artificial.
No processo de criação do GANpaint Studio, os pesquisadores ficaram surpresos ao descobrir que o sistema havia aprendido regras simples sobre o relacionamento entre os objetos. Por exemplo, ela sabe de alguma forma que a porta não está conectada ao céu. Como o GANpaint Studio usa GANs, um conjunto de redes neurais projetadas para competir entre si, a IA precisa usar seu "bom senso" interno para tomar decisões. Por exemplo, depende se uma nuvem aparece na grama. Essas informações podem ajudar os pesquisadores a entender melhor como as redes neurais aprendem o contexto e o que percebemos como senso comum.
Embora a inteligência artificial do GANpaint Studio facilite a criação de imagens falsas, ela também pode ajudar os cientistas da computação e programadores a aprender a detectá-las. “Você tem que estudar bem o seu oponente antes de poder se defender dele”, disse Jun Yang Zhu, um dos co-autores do artigo do GANpaint Studio. Os pesquisadores apresentarão seus trabalhos em uma conferência no próximo mês. Enquanto isso, você pode testar sua invenção na prática.
Igor Abramov
