Aplicación para convertirse en pintura renacentista con Inteligencia Artificial

Es posible que haya escuchado susurros recientemente sobre una aplicación que puede convertir su rostro en una pintura renacentista. Es posible que incluso hayas visto a personas compartiendo su historia, y se haya sentido realmente confundido sobre cómo lo están manejando.

Toma su rostro y lo fusiona con un filtro que convierte su imagen en una pintura renacentista, y los resultados son … interesantes. Algunos parecen bastante vibrantes y otros parecen no haber dicho no a la metanfetamina esa vez. Hay diez filtros disponibles, como la cámara VSCO, y puede cargar tantas fotos de su carrete de la cámara como desee. Es completamente gratis y te voy a decir cómo hacerlo.

¿Qué es?

En realidad no es una aplicación, es un sitio web. El sitio web se llama ai-art.tokyo/en, y es un artista de Inteligencia Artificial llamado «AI Gahaku» que genera pinturas de renacimiento de lienzo para usted a partir de sus fotos. Combina su imagen con una foto renacentista, casi como una mascarilla facial pero también como un filtro.

¿Cómo se hace?

Entre al sitio web, sube su foto y espere. Luego aparecerán un montón de filtros para que pueda elegir. Algunos le hacen ver como un viejo demacrado y otros son realmente bastante peng. Es posible que deba probar algunos selfies y una gran cantidad de filtros diferentes para obtener uno que sea digno de IG, pero al final llegará allí. Lea también: Herramientas creativas para generar arte con Inteligencia Artificial

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Algunos son buenos, algunos son … no tan buenos

¿Por qué todos hablan de eso?

También se ha visto envuelto en un poco de drama recientemente, porque las personas no blancas afirmaban que las comparaciones de fotos básicamente los hacían parecer blancos, porque ninguno de los filtros son personas de color. Los creadores han admitido esto, con una sección antes de convertir su foto que dice: “Actualmente, estamos confirmando que la salida del artista de IA ha sido sesgada. Esperamos utilizar una amplia variedad de datos de aprendizaje y aumentar la diversidad de resultados en el futuro «.

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