Hay muchas razones válidas para preocuparse acerca de cómo las técnicas de deep learning podrían usarse potencialmente para manipular imágenes por razones nefastas. Pero como demuestra Denis Shiryaev al mejorar algunas películas antiguas en blanco y negro de 1896, esas herramientas con IA también pueden ser una forma poderosa de revivir el pasado.
Cuando se miran filmaciones antiguas que están plagadas de cantidades excesivas de grano, enfoque mejorable y una falta total de color, es difícil sentirse conectado con las personas del clip, o lo que sea que está sucediendo. Parece una película, y a lo largo de los años ese medio ha enseñado a nuestros cerebros que lo que están viendo en la pantalla podría no ser real. En comparación, la experiencia de ver videos de amigos y familiares capturados en tu smartphone es completamente diferente gracias a las resoluciones 4K y las tasas de frame-rates. Esos clips se sienten más auténticos y, mientras los miras, hay más conexión con el momento, incluso si en realidad no estabas allí mientras se estaba filmando.
En 1896, Louis Lumière, uno de los famosos hermanos Lumière que ayudó a ser pionero de las películas y el equipo utilizado para capturar imágenes en movimiento en una filmación, filmó un cortometraje titulado L’Arrivée d’un train en gare de La Ciotat que presentaba un tren que lentamente llegaba a una estación. El clip de 45 segundos es más famoso por varias leyendas urbanas con respecto a los cinéfilos que salen corriendo del cine durante las proyecciones en 1896, aterrorizados de que un tren real estuviera a punto de pasar por la pantalla. Es posible que nunca se haya probado si la película tuvo ese efecto en el público, pero dado lo nuevo y novedoso que era el medio, el clip ciertamente habría sido una experiencia única para alguien que nunca antes había visto imágenes en movimiento.
L’Arrivée d’un train en gare de La Ciotat no tiene el mismo efecto en el público moderno, pero Denis Shiryaev se preguntó si podría hacerse más convincente utilizando algoritmos alimentados por redes neuronales (incluidos Gigapixel AI y DAIN de Topaz Labs) no solo para aumentar el metraje a 4K, sino también para aumentar la velocidad de cuadros a 60 por segundo. Es posible que les grites a tus padres por usar la configuración de suavizado de movimiento en su nuevo y elegante televisor, pero aquí la velocidad de fotogramas aumentada tiene un efecto espectacular para llevarte a la acción.
Además de seguir siendo blanco y negro (que podría descartarse simplemente como una opción artística) y el artefacto visual introducido por las redes neuronales, la versión mejorada de L’Arrivée d’un train en gare de La Ciotat parece que podría haberse hecho en un teléfono de hoy o una GoPro. Incluso las personas que esperan en la plataforma se parecen a los recreadores históricos disfrazados que encontrarás representando a personajes antiguos en un pueblo histórico. Los resultados están lejos de ser perfectos, y esperamos que Shiryaev aplique uno de los muchos algoritmos de deep learning que también pueden colorear fotos en blanco y negro a esta película, pero el potencial obvio de estas herramientas para mejorar el metraje histórico y aumentar su impacto es tan emocionante como su potencial para ser mal utilizado.
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