Los algoritmos del “deep learning” (DL) han encontrado un buen número de aplicaciones a pesar de que apenas este tipo de investigaciones no lleva más que un par de años. Google, por ejemplo, lo ha usado para reconocer imágenes y traducir textos, y las compañías médicas parece que ya están desarrollando programas que buscan detectar enfermedades.
Pero también puede ser aplicado para el arte, incluso para entender más sobre el mismo. Un grupo de investigadores la Universidad de Tubingen, en Alemania, desarrollaron un algoritmo que puede destilar la esencia de un estilo para pintar y así, transformar una imagen que use dicho estilo, permitiendo así a la computadora que pintecomo si estuviésemos hablando del artista que se desea emular, tal vez Picasso, Modigliani o Dalí, por mencionar algunos.
“El sistema usa la representación neuronal para separar y recombinar contenido y estilo de imágenes arbitrarias, dando un algoritmo neuronal para la creación de imágenes artísticas”, escribieron los investigadores.
Un interesante ejemplo es una fotografía de apartamentos frente a un río en Tubingen, Alemania, donde se filtran separadamente a través del estilo de una serie de pinturas, incluyendo “El naufragio de un barco de transporte”, de J.M. Turner, “La noche estrellada” de Van Gogh y “El grito”, de Edvard Munch.
El gran logro del algoritmo es que con redes neuronales se podría aprender a separar el contenido y estilo de una imagen. En las imágenes transformadas, el arreglo de los objetos en la fotografía original fue preservado en gran medida, con los “colores y las estructuras locales” modificadas para emular los estilos de pintar de los artistas mencionados. Sin embargo, el delinear el estilo y contenido no parece ser tan simple y está probablemente incompleto en este modelo. Una emulación mucho más fiel de un estilo artístico hace que el contenido original de la fotografía se distorsione o se pierda.
Referencias: