Por Da Redação; Para O TechTudo
26/09/2016 19h22 Atualizado 26/09/2016
Uma nova ferramenta de edição de imagens criada pela Adobe, em parceria com a Universidade de Berkeley, nos Estados Unidos, é capaz de criar e alterar figuras com aparência realista a partir de apenas alguns rabiscos do usuário — de forma automática, seguindo "ordens". O sistema, que ainda está em desenvolvimento, usa tecnologias de aprendizagem de máquinas e redes neurais para descobrir o que significam cada linha e gerar as imagens automaticamente, podendo modificar, em seguida, cores e formas sem perder o realismo.

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A ferramenta, chamada iGAN (“redes adversariais generativas e interativas”), foi escrita usando Python2 e possui três opções básicas que servem para delimitar as cores e formas da imagem e alterar o formato. Uma das formas de usá-la é carregar a foto de um objeto para, em seguida, alterá-lo conforme o desejado.

Um dos exemplos mostrados pela equipe é usar a foto de um tênis e, em seguida, mudando sua cor e aparência. Todas as imagens são geradas automaticamente e o usuário pode usar um slider para escolher o resultado final da alteração ou um passo intermediário que esteja de acordo com seus gostos.

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Outra possibilidade é usar o iGAN para criar imagens realistas a partir de telas em branco. Neste caso, o sistema procura interpretar o que o usuário quis dizer com cada traço, oferecendo várias sugestões do que o objeto desejado significa. Em seguida, é possível adicionar novos detalhes ou mudar as cores até criar o resultado desejado.

O sistema de edição ainda está em fase de testes e não há uma previsão de quando ou como ele pode ser integrado a outras ferramentas. Uma das possibilidades é que ele seja adicionado ao próprio Photoshop para permitir edições avançadas, mas o iGAN também pode ser usado por sites como o eBay ou lojas de roupas para ajudar seus clientes a encontrar objetos com a forma e cor desejados.

Mais informações sobre o projeto no site oficial (people.eecs.berkeley.edu/~junyanz/projects/gvm/) e no GitHub (github.com/junyanz/iGAN). 

Via The Next Web e Universidade de Berkeley

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