Rosto realista de Fridah gerado por rede neural criada pelo artista. O quadro usado foi: “Auto-retrato com colar de espinhos e beija-flor”. - Divulgação/ Denis Shiryaev
Arte

Artista usou IA para tornar realistas os rostos de pinturas famosas. Confira!

Denis Shiryaev aplicou os algoritmos em 7 pinturas icônicas diferentes, e o resultado foi no mínimo interessante

Ingredi Brunato Publicado em 05/09/2020, às 14h15

Um artista digital chamado Denis Shiryaev decidiu realizar um projeto criativo em julho deste ano: ele usou redes neurais (que são feitas de algoritmos projetados para reconhecer padrões) para recriar os rostos de sete pinturas famosas diferentes, porém em versões mais realistas. 

Shiryaev sempre se interessou por inteligências artificiais: tinha vontade de entender como funcionava o processo pelo qual máquinas são capazes de aprender. “Achei que, fazendo um blog (sobre isso), iria combater minha preguiça e, escrevendo sobre aprendizado de máquinas, descobri mais sobre isso e encontrei outros amigos interessados ​​nesse assunto.”, contou o artista ao My Modern Met. 

“Nos resultados, você verá uma estimativa do rosto”, comentou Shiryaev em um vídeo de que gravou para apresentar o projeto , “então não podemos considerar esses rostos como historicamente precisos, mas é uma coisa divertida de fazer”.

Embora Denis tenha tido a ideia deste projeto de arte tecnológico há anos atrás, ele finalmente conseguiu os meios para colocá-lo em prática. O resultado é satisfatório: podemos ter uma imagem melhor de como era a enigmática Monalisa, assim como uma ideia mais precisa do que passava pela cabeça de Botticelli quando ele pintou sua famosa Vênus de Milo. 

“Mona Lisa” de Leonardo da Vinci. Crédito: Denis Shiryaev. 

 

“Garota com brinco de pérola” de Johannes Vermeer. Crédito: Denis Shiryaev. 

“O Nascimento de Vênus” de Sandro Botticelli, Crédito: Denis Shiryaev. 

 

“A ronda noturna” de Rembrandt van Rijn. Crédito: Denis Shiryaev.

 

“Dama com um Arminho” de Leonardo da Vinci.

 

“American Gothic” de Grant Wood. Crédito: Denis Shiryaev. 
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