Sumário
O modelo de IA NeuralReshaper torna as pessoas pesadas leves, as altas pequenas ou as pequenas largas. Ele mostra a rapidez com que a IA está entrando no campo gráfico – e levanta questões sobre como isso afeta nosso uso diário de mídia visual.
O trabalho, “Remodelação do corpo humano de imagem única com redes neurais profundas”, vem de pesquisadores da Universidade de Zhejiang em Hangzhou e da Escola de Mídia Criativa da Universidade da Cidade de Hong Kong.
Em seu artigo, eles descrevem o “NeuralReshaper,” um modelo de IA treinado com Deep Learning que pode transformar as proporções de pessoas em imagens de forma totalmente automatizada, independente do fundo. Entre outras coisas, os pesquisadores usam a tecnologia GAN conhecida de Deepfakes.
NeuralReshaper: ferramenta de IA remodela corpos humanos
Primeiro, um modelo linear multipessoal com skin (SMPL) gera uma estimativa 3D de todo o corpo de uma pessoa em uma foto com base em uma foto 2D. o modelo SMPL é treinado com milhares de digitalizações 3D de pessoas. O Instituto Max Planck para Sistemas Inteligentes o desenvolveu em 2015 junto com a empresa de efeitos especiais Industrial Light and Magic principalmente para efeitos de filme mais eficientes.
Na próxima etapa, o modelo SMPL modifica o modelo 3D gerado a partir da foto 2D nos três atributos de altura, peso e proporções corporais e realiza as transformações visuais correspondentes. Uma pessoa pode controlar esse processo de remodelação usando controles deslizantes simples.
Na segunda etapa, “remodelação neural” entra em vigor. Aqui, o primeiro plano e o segundo plano são separados e, entre várias outras etapas, uma rede GA gera uma nova imagem 2D da pessoa com base em um modelo criado na etapa 1 e a insere no segundo plano sem distorções ou sobreposições.
O método funciona tanto para pessoas totalmente vestidas quanto para pessoas menos vestidas. Mesmo cenas visualmente complexas, como uma pessoa em uma bicicleta, são facilmente modificadas pela remodelação neural. Em seu artigo, os pesquisadores mostram muitas imagens de exemplo, provando que seu método funciona de forma robusta com muitos motivos complexos – em outras palavras, é adequado para o uso diário.
Uma das inovações dos pesquisadores é o método de treinamento para IA de imagem generativa. Idealmente, seria treinado com pares de imagens antes e depois da mesma pessoa.
Como esses dados quase não existem, se é que existem, os pesquisadores desenvolveram uma estratégia de treinamento supervisionado na qual uma versão deformada da imagem original serve como entrada: durante o treinamento de IA, a rede neural deve tentar reconstruir a imagem original a partir da imagem de entrada deformada. Dessa forma, ele aprende a diferença visual entre, por exemplo, pessoas altas e baixas em relação a uma única imagem de uma pessoa.
O processamento de gráficos AI está se movendo rapidamente
“NeuralReshaper é o primeiro método baseado em aprendizado profundo para remodelagem humana realista em imagens únicas. Nossa ferramenta é fácil de usar, totalmente automático e funciona bem para imagens tiradas em ambientes sem restrições. Nosso método permite que os usuários reformulem imagens humanas movendo vários controles deslizantes com feedback instantâneo”, escrevem os pesquisadores.
Por enquanto, o NeuralReshaper é apenas mais uma ferramenta para gráficos AI que mostra como profundamente a inteligência artificial mudará a indústria gráfica em particular. A remodelação digital de corpos tem sido uma prática comum, por exemplo, na indústria da moda. Mas com ferramentas como NeuralReshaper, o processo se torna tão simples e rápido que qualquer um pode fazer.
Essa acessibilidade traz oportunidades, por exemplo em abordagens terapêuticas, e riscos quando tais sliders aparecem no Instagram ou TikTok. Ou, muito mais provavelmente, as imagens modificadas com esses controles deslizantes encontrarão seu caminho para as plataformas correspondentes – e em grande número, em vez de apenas em contas selecionadas suportadas por profissionais do Photoshop.
O aumento distorção da realidade possível a partir de tal desenvolvimento provavelmente intensificará ainda mais o debate sobre os efeitos das mídias sociais na psique, especialmente dos jovens.