PornHub, el sitio web para adultos más grande y polémico del mundo, ha sido noticia esta semana por restaurar en color películas porno antiguas y mejorar su frecuencia de imagen. Han denominado a su técnica «remasturización» y la han utilizado para «remasturar» películas clásicas para adultos que datan de finales del siglo XIX.
Tal vez sea una buena jugada de marketing por su parte, que recuerda a los espectadores, así como a sus enemigos activistas antiporno, que el porno ha estado con nosotros desde la invención de la cámara, y nunca desaparecerá. De hecho, la película más antigua a la que se le ha dado el tratamiento de remodelación es «El beso», producida nada menos que por el inventor Thomas Edison, y que pretende ser la primera «película azul» del mundo. Aunque la visión de un hombre y una mujer besándose puede no parecer «pornográfica» hoy en día, en la década de 1890 causó indignación. Según PornHub, besarse en público era ilegal en Estados Unidos en la década de 1890.
Cnet informa:
Dado que los modelos estándar de aprendizaje profundo se entrenan con imágenes seguras para el trabajo, PornHub utilizó su IA en su biblioteca de 100.000 vídeos e imágenes para adultos para aprender a detectar las partes del cuerpo que ocupan los primeros puestos en las películas eróticas. Una vez que la IA hubo coloreado las películas en blanco y negro, el equipo aumentó la estabilización de la imagen, redujo el parpadeo y aumentó la velocidad de la película a 60 fotogramas por segundo. Añadieron pistas de audio, como la música de piano típica de las películas mudas, que van in crescendo en los lugares adecuados.
«Pensamos que era importante no sólo conservar estas películas, sino modernizarlas», afirma Pornhub. Es probable que estas reliquias exciten por igual a los aficionados al porno y a la historia.
La cuestión es hasta dónde puede llegar esta tecnología a medida que avanza la inteligencia artificial. ¿Podría llegar a utilizarse para convertir el porno clásico en 2D en porno de realidad virtual, por ejemplo? Yo diría que sí, y puede que no esté muy lejos. Tanto Facebook como Google lanzaron servicios que permitían a los usuarios convertir cualquier foto 2D en una imagen 3D.
Facebook acaba de ampliar la publicación de fotos en 3D a teléfonos que en realidad no captan datos de profundidad. Gracias a la magia del aprendizaje automático (es decir, la inteligencia artificial), Facebook ha enseñado a una red neuronal a «inferir estructuras tridimensionales a partir de fotos en 2D», incluso si esas fotos se tomaron con una cámara de un solo objetivo.
El anuncio se ha hecho público hace unos momentos en el blog de Facebook AI, donde los ingenieros de la compañía han explicado en profundidad cómo lo han conseguido.
«Este avance hace que la tecnología de fotos en 3D sea fácilmente accesible por primera vez para los muchos millones de personas que utilizan teléfonos o tabletas con cámara de una sola lente», se lee en el anuncio. «También permite a todo el mundo experimentar fotos familiares de hace décadas y otras imágenes preciadas de una forma nueva, convirtiéndolas a 3D».
Por supuesto, lo convincente que resulte cualquier intento de la IA de remasterizar o actualizar imágenes antiguas para convertirlas en algo más moderno, depende de dos cosas. La primera es la sofisticación de los algoritmos de IA. Y la segunda es la cantidad de datos presentes en la imagen original sobre los que trabajar. Una película porno clásica en 2D, siempre que contenga múltiples ángulos, debería ser bastante fácil de convertir en una escena porno de realidad virtual convincente en un futuro no muy lejano. Un vídeo 2D POV podría incluso convertirse en realidad virtual 3D con la tecnología actual. Si el objetivo de la «remodelación» es simplemente convertir a la actriz en un «avatar» en 3D que luego pueda animarse, esto podría resultar aún más fácil con la tecnología deepfake existente. Hace poco vimos cómo una web de ancestros familiares animaba a personas fallecidas hace mucho tiempo a partir de fotografías antiguas en 2D. Imaginemos una IA más sofisticada trabajando a partir de múltiples imágenes de un individuo.
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