Un video presenta cómo Disney desarrolló su propia tecnología de deepfakes para usar en sus películas

El trabajo de ETH Zurich y Disney Research Studios avanza para concretar intercambios faciales automatizados para usar en el cine.


Los deepfakes han generado controversia, ya que su reemplazo digital en base a algoritmos permite tomar una imagen base, especialmente a lo que concierne a los rostros, para reemplazarla completamente para dar con un nuevo resultado.

Obviamente el material pornográfico le ha sacado el jugo a esa mecánica, pero también ha generado discusiones políticas por los alcances que pueden existir a la hora de crear mensajes falsos para enturbiar las campañas.

Pero en el cine, en un escenario en donde los rejuvenecimientos digitales y las técnicas de efectos avanzan a pasos agigantados año a año, los deepfakes también pueden tener un fin cinematográfico.

Tomen como ejemplo lo que reveló Disney, a partir del trabajo de su división de Estudios de Investigación, que llevarán a los reemplazos automatizados de rostros al siguiente nivel.

Un vistazo a Los intercambios faciales automatizados de Disney

En un paper llamado “Intercambio de caras neuronales de alta resolución para efectos visuales”, que será presentado en un próximo Simposio de Eurografía sobre Renderizado, los investigadores de ETH Zurich y Disney Research Studios detallarán sus innovaciones y acercamientos a “los intercambios faciales automatizados que producen resultados de megapíxeles con suficiente calidad y resolución para ser utilizados en la producción real de películas“.

A grandes rasgos, el algoritmo modifica la fuente capturada para que sea más fácil intercambiar por nuevas caras. El movimiento original se estabiliza y suaviza sutilmente para eliminar posibles problemas que podrían desviar el proceso de intercambio automatizado en un paso posterior. Por ejemplo, si alguien mueve más de la cuenta sus labios.

En el camino se mejoraron otros pasos, como la combinación de la nueva cara en el original a través de técnicas de composición mejoradas, con el objetivo de que todo coincida con el contraste general de los fondos y las fuentes de luz.

Inclusive el algoritmo genera los cuadros intermedios necesarios para crear resultados suavizados, permitiendo que el rostro sea menos detectable como falso.

El resultado se puede ver en el siguiente video de ejemplo.

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