De nueva cuenta la inteligencia artificial sigue sorprendiéndonos con sus diversas aplicaciones, y en los últimos meses ha destacado como una ventana para mostrar situaciones peculiares e increíbles. En esta ocasión, ha surgido un fenómeno viral que revela los distintos aspectos de los mexicanos según cada estado del país. TikTok ha sido la plataforma de redes elegida para difundir las creaciones de la inteligencia artificial. En esta ocasión, se ha compartido una fascinante galería de rostros mexicanos, creados por la interpretación de la IA tanto en fotografías como en videos.

Bajo el título "Explorando los rostros de México: Parte 1, según la inteligencia artificial", esta colección publicada por el usuario @alexiregio, revela fotografías y diseños asombrosos, donde se representan las diversas caras de los mexicanos a lo largo y ancho de las ciudades y zonas rurales del país.

¿Cómo genera imágenes la inteligencia artificial?

La generación de imágenes por parte de la inteligencia artificial se basa en técnicas de aprendizaje profundo, en particular en el campo de la generación de imágenes llamado "aprendizaje generativo". El proceso se basa en diferentes pasos que se a continuación se explican uno a uno.

Conjunto de datos: para generar imágenes, primeramente se necesita un conjunto de datos de entrenamiento que contenga ejemplos de fotografías del tipo que se desea generar. Este conjunto de datos puede ser recopilado manualmente o extraído de bases de datos existentes.

Redes generativas adversariales (GAN): estas son el enfoque más común para generar imágenes mediante inteligencia artificial. Las redes constan de dos componentes principales: el generador y el discriminador. El generador es una red neuronal que aprende a generar nuevas imágenes a partir del ruido o de una representación latente. Comienza generando imágenes aleatorias y, a medida que avanza el entrenamiento, se ajusta para producir imágenes más realistas que se asemeje al conjunto de datos de entrenamiento. El discriminador, es otra red neuronal que se entrena para distinguir entre las imágenes generadas por la herramienta y las imágenes reales del conjunto de datos de entrenamiento. Su objetivo es diferenciar entre las imágenes falsas y las reales.

Generación de imágenes: una vez que el entrenamiento se ha completado y el generador ha aprendido a generar imágenes realistas, se puede utilizar para producir nuevas. Esto se logra ingresando una entrada al generador, ya sea ruido aleatorio o una representación latente específica, y se obtiene una imagen generada como resultado.

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