Más de 7.00 rosas digitales únicas se han creado y regalado, este Sant Jordi, en la UPC

Algunos ejemplos de rosas digitales que se han generado
+
Descargar

Algunos ejemplos de rosas digitales que se han generado en la web https://roses-inlab.fib.upc.edu

Origen de las ‘Rosas UPC’
Las imágenes de la web 'Roses UPC' se han generado a partir del trabajo de Katherine Crowson y del autor original del método BigGan+CLIP, con perfil de Twitter @advadnoun. La iniciativa, impulsada por el programa cultural UPCArts, ha sido desarrollada por InLab FIB, con el apoyo del Servicio de Comunicación de la UPC. El inLab FIB  es el laboratorio de innovación e investigación de la Facultad de Informática de Barcelona (FIB) de la UPC. Está especializado en el desarrollo de proyectos I+D+i multidisciplinares en el ámbito de las tecnologías de la información, tanto para entidades públicas como privadas. UPCArts es un programa de actividades culturales para toda la comunidad UPC que establece puentes y alianzas entre las ciencias y la tecnología con el arte y la cultura. Con la etiqueta #RosaUPC22, ayuda a acercar la mirada artística y la tecnológica.

Esta iniciativa se suma al resto de actividades programadas para celebrar la Diada de Sant Jordi en la UPC, el 21 de abril, que tiene lugar de forma presencial y virtual. Entre otras actividades programadas, se incluye una conferencia del escritor Jorge Carrión, la presentación de dos libros y un concierto de la cantante y pianista Gemma Humet.

Estudios relacionados con la informática y la inteligencia artificial
La Universidad ofrece algunos estudios de grado en diversos ámbitos de la tecnología en los que se imparten los conocimientos que hacen posible un proyecto como 'Roses UPC'.

La inteligencia artificial y la informática aplicadas al arte permiten generar una imagen con modelos generativos de 'deep learning'. Con esta tecnología, la UPC ha ofrecido, este Sant Jordi 2022, la posibilidad de elegir una rosa, o generar una propia, basada en el estilo de más de 180 artistas y personalizándola a partir de conceptos y descriptores. La iniciativa, llamada 'Roses UPC', ha permitido que se hayan creado y regalado más de 7.000 rosas digitales únicas.

25/04/2022

Desde el 21 al 24 de abril, y con motivo del Día de Sant Jordi, se han creado un total de 7.152 ‘Roses UPC’, una iniciativa de la Universitat Politècnica de Catalunya · BarcelonaTech (UPC) que ha unido el arte, la informática y la inteligencia artificial. Antoni Gaudí ha liderado el ranking de los artistas más escogidos para generar las 'Roses UPC' (707 veces), seguido por Banksy (517), Salvador Dalí (458), Andy Wharhol (416) y Vincent Van Gogh (408). Todas las rosas creadas se pueden ver en https://roses-inlab.fib.upc.edu/galeria.

‘Roses UPC’, que estará operativo toda esta semana, ofrece la posibilidad de crear, compartir y enviar la imagen digital de una rosa única y artística, formada a partir de modelos generativos de deep learning (aprendizaje profundo). Estos modelos se basan en redes neuronales y son capaces de producir una imagen a partir de un texto.

Cada modelo único se inicia a partir de la imagen de una rosa inicial, que se va modificando a partir de un algoritmo que utiliza la computación intensiva y una serie de cálculos complejos que se producen a gran velocidad para crear una rosa nueva. Según el estilo del artista escogido, la rosa final se determina a partir de términos o conceptos que pueden introducirse en la descripción para acabar de personalizarla.

Una vez generada, la rosa final se envía como archivo adjunto al correo electrónico de la persona que la crea, junto a un enlace para enviarla, compartirla y escribir la dedicatoria a la persona destinataria. También permite visualizar, en un vídeo de pocos segundos, cómo el algoritmo ha reinterpretado la rosa inicial.

Cada rosa creada pasa a formar parte de la galería #RosaUPC22, las cuales se pueden compartir vía enlace, WhatsApp o Twitter, así como descargar y distribuir libremente, sin uso comercial, bajo la licencia Creative Commons CC BY-NC- ND 4.0.

Computación intensiva y redes neuronales
Construir imágenes con esta tecnología requiere una computación intensiva y el uso de unidades de proceso gráfico (GPU, por sus siglas en inglés de Graphics Processing Unit) que son las encargadas de realizar cálculos complejos a mucha velocidad. Estos recursos son costosos y, por tanto, la capacidad de generar rosas está limitada a la demanda que haya en cada momento.

Internamente, se utilizan dos modelos de redes neuronales: uno de ellos es capaz de generar las imágenes, mientras que el otro juzga hasta qué punto una imagen coincide con el estilo artístico y los términos introducidos en el formulario de la aplicación . Esta interacción guía al generador para producir imágenes más precisas.

Un ejemplo inspirado en Salvador Dalí
Si se quiere generar, por ejemplo, una rosa daliniana, se puede seleccionar la rosa del estilo Salvador Dalí y añadir a la descripción los términos surrealismo y bonito. Como resultado se obtendrá una rosa digital estilo Dalí, pero con unos rasgos personalizados. El sistema tiene, por un lado, un texto que describe la imagen como 'una rosa roja' y, por otro, un texto que indica a qué queremos que se parezca, en este caso al estilo de Dalí y con unos rasgos distintivos inspirados en los términos 'surrealismo bonito'. En la primera iteración, el modelo generativo de deep learning otorgará las siguientes probabilidades a la descripción de la imagen:


'Una rosa roja': 100%. 'Surrealismo bonito para Salvador Dalí': 0,5 %.

El algoritmo irá modificando la imagen de tal forma que las probabilidades de que la imagen obtenida se corresponda con las dos frases sean las máximas posibles. Por ejemplo, y después de varias iteraciones (repeticiones en los procesos de computación intensiva), las probabilidades podrían estar repartidas de la siguiente forma:

'Una rosa roja': 95%. 'Surrealismo bonito para Salvador Dalí': 12 %.

En las imágenes superiores se puede ver la evolución de la rosa de inspiración daliniana, que también se puede visualizar el vídeo de siete segundos sobre el proceso de generación.