Con estas 5 aplicaciones se pueden crear “deep fakes” de fotos y videos

Se conoce como deep fakes a los videos y las fotos con ensambles cuasi perfectos donde se combina el rostro de una persona con el cuerpo de otro; o bien cuando se fusionan dos caras en una. Esta tecnología, que se nutre de un sistema de aprendizaje automático y un importante set de datos, permite generar todo tipo de resultados realistas.

A continuación, algunas aplicaciones que permiten crear este tipo de contenido en muy pocos pasos. Son opciones que buscan ofrecer una herramienta que puede ser muy entretenida.

1. Reface

Reface, que antes se llamaba Doublicat, permite recortar fotos y videos para dar rienda suelta a la imaginación. Una de las características más destacadas es que permite intercambiar rostros o poner la imagen del usuario en diferentes clips. Se pueden combinar caras, crear memes y añadir filtros.

Cuenta con una gran variedad de contenido y opciones. En esta app como en todas las de su tipo, el usuario debe habilitar el acceso a la cámara para que el sistema registre las facciones y logre fusionar su imagen en algunos de los contenidos ofrecidos. Es posible generar archivos de video o GIF que se pueden compartir por medio de WhatsApp, Telegram y otras tantas plataformas. Está disponible para iOS y Android.

2. Wombo

Wombo es una aplicación basada en inteligencia artificial que permite darle movimientos a la selfies. Basta con cargar una imagen del rostro o bien tomar una foto en el momento, desde la app, y luego el sistema procesa el contenido para ofrecer, en pocos segundos, un pequeño video animado donde se ve al usuario cantando.

El algoritmo de AI transforma fotos estáticas en videos rápidos y expresivos. Los resultados pueden variar según la imagen que se suba. Es importante encuadrar bien el rostro o la cara retratada antes de presionar el botón para que comience el procesamiento del contenido. Se puede descargar tanto en móviles Android como iPhone.

3. Deep Nostalgia

La plataforma Deep Nostalgia dentro del sitio MyHeritage permite animar fotos. En ese caso no es posible hacer cantar a las imágenes sino simplemente hacerles mover el rostro de un costado a otro, así como hacer guiños. La herramienta está pensada para fotos antiguas, porque cuenta con un algoritmo que permite optimizar la calidad de esas imágenes.

La función Deep Nostalgia utiliza varios videos modelos para animar los rostros. Cada video modelo consiste en una secuencia fija de movimientos y gestos. El clip modelo guía los movimientos en la animación para que se pueda ver los rostros de antepasados girar la cabeza, parpadear y sonreír, tal como se explica en la página oficial. Para probar esta herramienta hay que ingresar al sitio web mencionado aquí.

4. FacePlay

Hay una variedad de plantillas de video cortas para cambiar la cara del clip en apenas un toque. El primer paso consiste en dejar que el sistema escanee el rostro y luego hay que seleccionar el video que se desea protagonizar. El resto del trabajo queda en manos de la inteligencia artificial que permite crear un video con rostro cambiado en pocos segundos. Está disponible para iOS y Android.

5. FaceJoy

Este editor de fotos y videos permite hacer intercambio de rostros para ponerse en la piel de personajes y celebridades. Es posible fondo, de forma manual y utilizar las plantillas integradas. Las fusiones están muy bien logradas, se obtienen imágenes muy realistas. El usuario puede añadir cambios o ediciones para hacer los últimos retoques. La aplicación también permite hacer cambio de género e incorporar otro tipo de filtros. Está disponible en Android.

Existen diferentes sistemas de aprendizaje automático para llevar adelante este tipo de proyectos. El más utilizado y que se hizo más conocido vinculado los deep fakes son las redes generativas antagónicas (GAN, por sus siglas en inglés).

Se trata de dos redes neuronales que compiten entre sí para lograr un resultado cada vez más realista. Hay una red que es el generador y produce imágenes; y otra red que es el discriminado y se encarga de adivinar, al ver esas imágenes, si son reales (porque vienen del set de datos de entrenamiento) o si son falsas (producidas por el generador). Esa competencia entre las redes permite ir optimizando el resultado y lograr imágenes o videos cada vez más realistas.

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