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Pinceladas generadas por computadora que imitan pinturas de tinta oriental
Hubo un tiempo, no hace mucho tiempo, en que la manipulación de imágenes era algo raro y mágico. Caro y lento, estaba confinado en gran medida al mundo de la publicidad, el marketing y el diseño de revistas de moda.
En la década de 1990, la era de Photoshop llevó la manipulación de fotografías a un público más amplio. Y en los últimos años, la manipulación de fotos se ha convertido en una actividad principal para el desarrollo de filtros que automáticamente hacen que las fotos se vean granulosas o viejas o de color agua, etc.
En contraste con Photoshop, que cuesta cientos de dólares, estos filtros están integrados en aplicaciones fotográficas que cuestan centavos. La explosión de imágenes alteradas en la web es testimonio del hecho de que todo el mundo tiene una.
A pesar de este progreso, todavía hay algunas técnicas de fotomanipulación que aún no se han automatizado. Uno de ellos es la técnica de Sumi-e o pintura de tinta oriental.
Muchas técnicas de pintura occidentales crean imágenes usando muchas capas de tinta o pintura que construyen y modifican lentamente la imagen. Por el contrario, sumi-e utiliza pinceladas simples para capturar la esencia de una imagen o un movimiento de la manera más simple posible.
El desafío de automatizar esto es reproducir primero estas simples pinceladas de una manera natural y repetible. Luego deben aplicarse de manera que produzcan la imagen requerida.
Varios grupos han intentado producir pinceladas de aspecto natural. Una forma es crear un modelo basado en la física de la forma en que el pincel y la tinta entran en contacto con el papel. Esto puede producir resultados de apariencia natural, pero los cálculos computacionalmente costosos deben repetirse para cada golpe, lo que hace que esto no sea práctico para aplicaciones ordinarias.
Ahora Ning Xie y sus amigos del Instituto de Tecnología de Tokio en Japón han resuelto el problema. Estos chicos han desarrollado un modelo de computadora que imita el contacto de un pincel y tinta con el papel cuando el pincel se mueve de varias formas. Pero permita que este modelo pinte una línea y producirá un resultado terrible.
Entonces Ning y compañía utilizaron una técnica conocida como aprendizaje por refuerzo para mejorar el resultado. Esta es una idea simple en la que el modelo es recompensado por producir líneas más suaves, pero no cuando produce líneas irregulares. De esta forma aprende.
Ning y compañía utilizaron la técnica para crear una biblioteca de pinceladas que la computadora puede usar en cualquier momento. Luego, los aplica siguiendo las líneas en una imagen existente para crear una versión de tinta oriental.
Ning y compañía dicen que creen que los resultados son bastante buenos. Es difícil no estar de acuerdo. La imagen de arriba es un hermoso ejemplo y hay algunos más a continuación.
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Ref: arxiv.org/abs/1206.4634 : Artist Agent: Un enfoque de aprendizaje reforzado para la generación automática de trazos en la pintura con tinta oriental