É uma maldição comum: o flash se apaga e você pisca, resultando em uma imagem que faz você parecer ridícula. Mas o Facebook acha que não tem que ser assim. Pesquisadores criaram um sistema de inteligência artificial que pode retocar imagens de pessoas piscando para substituir olhos fechados por olhos abertos gerados por computador.
Como funciona?
A ferramenta usa uma rede geradora de adversários, ou GAN, que é um sistema de aprendizado de máquina em duas partes, cujos componentes duais competem entre si para tentar enganar o sistema e fazê-lo pensar que suas imagens geradas por computador são reais. Basicamente, uma rede é treinada para reconhecer e classificar se as imagens de olhos abertos são reais e a outra rede é treinada para gerar imagens convincentes de olhos abertos. A rede geradora tenta criar imagens cada vez mais convincentes para enganar a rede classificadora, e a rede classificadora tenta melhorar a identificação dessas falsificações sofisticadas. Ao longo do tempo, cada parte da GAN aprimora suas habilidades e cria imagens retocadas mais precisas, à medida que a rede melhora a determinação de como os olhos abertos realistas se parecem e como gerar essas imagens com êxito.
Essa técnica é semelhante à popular ferramenta Adobe Photoshop “content-aware fill”, que permite aos usuários remover recursos indesejáveis - como distração de objetos de fundo - em suas fotos, fazendo com que o programa preencha o espaço com uma estimativa razoável do que acredita vá ali. A técnica é conhecida como in-painting.
Inteligência Artificial
Os sistemas atuais de IA podem fazer um trabalho bastante decente de características faciais na pintura baseadas em imagens gerais de rostos humanos, mas até agora eles têm lutado para fazer uma pintura que se assemelha a uma pessoa específica. O artigo de pesquisa que o Facebook publicou sobre sua nova ferramenta explica que, “dado um conjunto de treinamento de tamanho suficiente, a rede aprenderá como deve ser a aparência de um rosto humano e fará a pintura adequada”. técnicas de pintura têm sido incapazes de preservar a identidade de um sujeito específico, o que pode levar a resultados “indesejáveis e tendenciosos” (pelos quais supostamente significam assustadores, irrealistas ou imprecisos).
A nova ferramenta do Facebook corrige esse problema, incluindo dados exemplares, ou seja, fornece ao sistema fotos exemplificativas da pessoa-alvo de olhos abertos. Isso permite que a GAN saiba como são os olhos abertos da pessoa-alvo específica e fornece imagens geradas que refletem com precisão a cor da pele, a cor dos olhos, o formato dos olhos e o posicionamento da pessoa-alvo. Isso significa que o sistema pode gerar imagens personalizadas dos olhos de uma pessoa, não apenas retocar uma foto piscando com um conjunto genérico de olhos.
O trabalho de pesquisa do Facebook incluiu muitos exemplos de imagens retocadas “antes e depois” com olhos gerados por computador, incluindo fotos de Naomi Watts, da atriz Natalia Dyer, e, em uma escolha um tanto desconcertante, um retrato em preto-e-branco de Gandhi. Curiosamente, muitas das fotos de exemplo apresentam celebridades paquistanesas, como Mawra Hocane, Muneeb Butt, Mehreen Syed, Anoushey Ashraf e Ayesha Omar. Todas as fotos de "antes" das celebridades apresentam fotos delas com os olhos fechados como parte da campanha Literatura de Luz da Pepsi, que ajuda a fornecer luzes de garrafas acessíveis e ecologicamente corretas para as pessoas carentes. Para a campanha, celebridades em todo o Paquistão posaram de olhos fechados e colocaram suas fotos no Instagram com a hashtag #EyesClosedforLight. (Entramos em contato com o Facebook para obter mais informações sobre como eles selecionaram suas imagens de amostra, mas não responderam a tempo para publicação.)
Os resultados são surpreendentemente realistas e convincentes. Nos testes, os entrevistados frequentemente confundiram os olhos abertos gerados por computador com os reais ou disseram que não podiam ter certeza se um conjunto de olhos era real ou gerado por computador.
A ferramenta do Facebook não é perfeita, no entanto. Ele ainda luta com a correspondência de cores em algumas fotos e pode criar efeitos estranhos se os olhos piscarem parcialmente cobertos por óculos ou cabelos. No entanto, os pesquisadores acreditam que podem superar esses dois problemas com mais ajustes. Talvez o maior obstáculo técnico da ferramenta seja tentar corrigir fotos quando não há bons dados exemplares a serem usados. Resta saber como isso gerará olhos abertos convincentes se o sistema não tiver fotos de bom exemplo da pessoa-alvo.
Esta ferramenta tem o potencial de eliminar uma característica perniciosa e frustrante comum em fotos em que alguém piscou no momento errado, desde que possa passar pelo vale misterioso. Se a ferramenta do Facebook puder criar olhos abertos hiper-realistas, talvez ela se torne tão comum quanto outras ferramentas de retoque de fotos, que podem remover olhos vermelhos ou suavizar manchas na pele.
Ainda assim, a ferramenta pode enfrentar algumas reações negativas do intestino dos usuários com base em seu fator de fluência. Para muitas pessoas, há algo de perturbador no fato de o Facebook aprender todas as nuances do rosto de alguém ao ponto de poder abrir automaticamente os olhos em uma foto. No entanto, parece oferecer uma solução rápida e fácil para um problema comum, especialmente para fotos em grupo. É o problema clássico do Facebook: equilibrar a utilidade com a estranheza.
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