Cuando realizamos una foto y la editamos para subirla a las redes sociales, muchas veces nos vemos obligadxs a recortarlas para ajustarlas a los formatos y a los estándares de tamaño de publicación que marcan.
Imaginad que los grandes pintores de la historia del arte hubieran hecho lo mismo para adaptar sus obras maestras a los marcos que imponen los museos, que hubiera partes de famosos cuadros que no hubiéramos visto.
Por ejemplo, pensemos que La Mona Lisa tuviera piernas o La joven de la perla estuviera en una estancia con una ventana que iluminara su rostro de la bella manera en la que aparece en el primer plano que hizo famoso a Vermeer.
La Mona Lisa de Leonardo da Vinci
Estas partes inéditas y nunca vistas de algunas de las masterpieces más reconocibles de la historia del arte han sido rescatadas, reproducidas e imaginadas por una red neuronal artificial, con asombrosos resultados muy fieles al material original de partida.
Una red neuronal artificial se define como un conjunto de unidades llamadas "neuronas artificiales" que conectadas entre sí transmiten señales. La información de entrada atraviesa la red neuronal (donde se somete a diversas operaciones), produciendo unos valores de salida.
El bloguero Denis Shiryaev y el autor del canal Telegram Neural Networks and Blender presentaron una selección de pinturas clásicas aumentadas por algoritmos de aprendizaje automático.
Los sirgadores del Volga, de Ilya Repin
Mañana en un bosque de pinos, de Iván Shishkin y Konstantín Savitski
La red neuronal generó 8 variantes de "pinturas predibujadas". DALL-E 2, es como se conoce a este software. Actualmente la versión DALL-E 3 solo está disponible para usuarios de pago, pero puedes usarlo a través de Copilot.
Sería mágico conocer lo que no no vemos de cuadros como El jardín de las delicias, de El Bosco o El nacimiento de Venus, de Botticelli. Ahora es posible.
Chica con melocotones, de Valentin Serov
La Princesa Cisne, de Mikhail Vrubel
La joven de la perla, de Johannes Vermeer
Noche estrellada, de Vicent Van Gogh
