Usando inteligência artificial, o cineasta canadense Daniel Voshart reconstruiu o rosto de antigos imperadores romanos. Ele aplicou uma rede neural às esculturas e conseguiu criar imagens muito realistas de imperadores como Calígula e Nero.
Imagens “renascem” antigos imperadores
O nível de realismo das imagens é de fato impressionante, como pode ser visto. Até parece que os antigos imperadores “renascem” com as novas reconstruções digitais.
Durante muito tempo, as fisionomias das figuras histórias ficaram preservadas em somente esculturas. A arte delas é realmente incrível, mas não é o bastante para ver como os governantes eram em vida. No entanto, o novo feito do cineasta e designer virtual Daniel Voshart deu um novo passo para esse objetivo.
Voshart usou o aprendizado de máquina – ou machine learning – em uma rede neural chamada Artbreeder para criar as imagens. O algoritmo analisou cerca de 800 bustos para modelar formas faciais e características como cabelo e pele. Então, o designer ajustou os modelos usando Photoshop, adicionando detalhes recolhidos ao longo da história – em descrições históricas, obras de arte, etc.
Ainda, de acordo com Voshart, o processo tende a descartar esculturas danificadas ou imagens com pouca qualidade. Dessa forma, o algoritmo considera mais os bustos bem esculpidos, com poucos danos e boa iluminação.
“Há uma regra prática na programação chamada ‘lixo para fora’, que se aplica ao Artbreeder. Um busto bem iluminado e bem esculpido, com poucos danos (…) facilita o processo. Por outro lado, um conjunto de dados com esculturas danificadas ou mal fotografadas pode produzir imagens ruins (…)” – Daniel Voshart
Uma distração durante a quarentena
Para o cineasta canadense, a ideia surgiu apenas como uma distração durante a quarentena do COVID-19. Ele afirmou que seu conhecimento sobre os antigos imperadores era “quase zero”. Mas depois de começar, Voshart não parou mais, chegando a reconstruir o rosto de 54 imperadores romanos entre os anos 27 a.C. e 285 d.C.
Para a cor da pele, Voshart disse que pôde mudá-la manualmente, de acordo com registros históricos. Portanto, as etnias puderam ser recriadas de acordo com descrições e depoimentos ao longo da história. Mas o designer ainda deixou uma imagem colorida de referência para o programa distribuir os tons de cor. Para isso, a superfície do modelo deveria se parecer o máximo possível com a pele humana.
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Ele disse que buscou fazer as imagens da forma mais realista e fiel possível, e, para isso, deveria deixar de lado preconceitos. Muitas vezes, explica o cineasta, a personalidade pode acabar influenciando na descrição histórica. Mas foi isso que ele evitou, tentando usar como parâmetro apenas a fisionomia dos imperadores.
“Aspectos da personalidade podem influenciar indevidamente um artista, levando-o a criar um retrato que reflete uma percepção distorcida” – Daniel Voshart
Aprendizado de máquina e Redes Neurais
O Machine Learning (ML) ou “aprendizado de máquina” nasceu quando pesquisadores interessados em Inteligência Artificial (AI) queriam saber se as máquinas poderiam aprender com dados. Surgiu da teoria de que computadores podem aprender de forma semelhante aos humanos, obtendo maior índice de acertos conforme a experiência.
As redes neurais são modelos computacionais inspirados no sistema nervoso central humano, sendo capazes de reconhecer padrões. Consistem em sistemas com nós interconectados que funcionam como os neurônios do cérebro humano. Respondendo a sinais de entrada, eles simulam o comportamento de redes neurais biológicas. A partir de métodos iterativos, elas podem, com o tempo, aprender e melhorar continuamente. Podem, por exemplo, ajudar a criar programas que identificam objetos a partir de imagens.
As imagens podem ser vistas no Blog do cineasta.
