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Esta herramienta detecta cuando una foto está photoshopeada

Adobe usó una red neuronal para que aprendiera a detectar modificaciones

Hoy día, mucha gente modifica sus fotografías en Photoshop para verse mejor. Levantar un poco la sonrisa, reducir un poco el peso o quitar las arrugas son cambios menores que no afectan a nadie, ¿no? Pues si a ti sí te molesta o solo quieres descubrir a tus amigos tramposos, Adobe ya creó una herramienta para ello.

Por medio de un comunicado de prensa, Adobe anunció que, los investigadores Richard Zhang y Oliver Wang, junto con sus colaboradores de la UC Berkeley, Sheng-Yu Wang, el Dr. Andrew Owens y el profesor Alexei A. Efros, desarrollaron un método para detectar ediciones de imágenes realizadas con la función Face Aware Liquify de Photoshop. ¿Y cómo lo lograron? Naturalmente usando una red neuronal e inteligencia artificial.

Básicamente, lo que hizo el equipo de trabajo fue crear un script para modificar ligeramente una serie de fotografías y las añadieron a la red. Después, agregaron las fotografías originales con la expectativa de que la máquina pudiera detectar las diferencias pero relacionando las imágenes con sus contrapartes. El experimento resultó todo un éxito: mientras que los humanos solo podían adivinar si una foto estaba modificada el 50% de las veces, el modelo acertó en 99% de las ocasiones.

Y eso no es lo mejor de todo: Gracias a la información, la red incluso aprendió a detectar esos cambios y la manera en que suelen realizarse, por lo que incluso aprendió a deshacerlos incluso sin la necesidad de haber visto la fotografía original.

Cierto, esta herramienta apenas está en sus primeras etapas y solo sirve para detectar modificaciones para un programa en particular, pero puede ser el inicio de un futuro en que ya no sea tan fácil engañar a la gente.

"Vivimos en un mundo donde cada vez es más difícil confiar en la información digital que consumimos", dijo Richard Zhang de Adobe, quien trabajó en el proyecto. "Espero seguir explorando esta área de investigación".

Si estás interesado, puedes leer este proyecto con más detalle o revisar el código fuente en este enlace.

¿Qué te parece esta herramienta? ¿La usarías? ¡Déjanos tus comentarios!

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