Muito provavelmente você já deve ter se deparado com um certo desafio viral de envelhecer o rosto através de um aplicativo para smartphone. A premissa do aplicativo é interessante, afinal de contas, quem não gostaria de dar uma olhadinha no seu possível rosto em plena velhice? Muita gente, desde aquela sua tia que vive no WhatsApp a celebridades de todo o tipo, parecem ter aderido a essa tendência, que por sua vez é cortesia do FaceApp.
O FaceApp é um aplicativo de manipulação de imagens que permite aos usuários usar suas selfies para retocá-las com alterações fotorrealistas. Um dos recursos mais famosos do aplicativo é o envelhecimento do rosto para uma idade entre 60 a 70 anos, prevendo essencialmente como a pessoa ficará mais tarde na vida. Ele também permite a troca de gênero, para ver como você seria com o sexo oposto, além de permitir que os usuários adicionem recursos em suas selfies, como barbas ou penteados diferentes.
Toda essa variedade de recursos atraiu muita atenção da população em geral, e com razão, pois os resultados são muito realistas e bastante precisos. Mas você já parou para pensar em como eles conseguem fazer uma manipulação de imagem altamente precisa e de uma forma praticamente instantânea? É exatamente essa a questão que vamos abordar ao longo desse post!
O FaceApp foi criado pela empresa Wireless Lab e foi lançado oficialmente em janeiro de 2017. O aplicativo se concentra principalmente na edição rápida de selfies ou quaisquer fotos que tenham rostos, deixando as pessoas mais velhas ou mais jovens, além de prever recursos adicionais (como penteados e barba ou alterar o sexo).
O FaceApp se tornou viral no início desse ano, quando as pessoas começaram a postar desafios relacionados à transformação de suas selfies com os recursos do aplicativo. Os resultados das imagens alteradas pelo aplicativo sempre foram muito convincentes e divertidos, o que ajudou o aplicativo a viralizar em redes sociais como o Facebook e o Instagram. Para se ter uma ideia, o aplicativo já foi baixado mais de 100 milhões de vezes, tornando-o o aplicativo mais bem classificado na iOS App Store em 121 países.
Esse aplicativo usa redes neurais artificiais para manipular rapidamente as imagens e os resultados são realmente dignos de aplausos, pois em alguns casos é muito difícil discernir uma imagem alterada da realidade. Consequentemente, esse aplicativo mostra algumas das proezas mais interessantes da inteligência artificial na questão da manipulação de imagens e vídeos, empregando métodos modernos para angariar o crescimento do aplicativo.
O FaceApp usa um subcampo da ciência da computação chamado “aprendizado de máquina” para fazer seu programa manipular imagens fornecidas pelo usuário. O aplicativo fornece vários recursos de manipulação nas versões gratuita e paga. Depois de transformadas e salvas, você pode postar as imagens na plataforma de sua escolha, como Facebook, Instagram, WhatsApp etc.
O FaceApp usa um tipo muito específico de técnica de aprendizado de máquina chamado “rede neural”. Essas redes são modeladas nos processos neuronais do cérebro humano e podem ser treinadas para reconhecer e manipular tarefas específicas. Os dados com as informações visuais passam por várias camadas do cérebro, a partir das quais são extraídos os recursos específicos que nos levam a considerar a imagem uma coisa quase que totalmente realista.
Vale destacar que, para permitir que o programa reconheça faces e adicione modificações para obter o efeito desejado, o FaceApp usa um subconjunto de redes neurais chamadas Redes Adversárias Geradoras (GAN).
Em termos básicos, as Redes Adversárias Geradoras operam duas redes neurais colocadas especialmente uma contra a outra para criar uma imagem o mais realista possível. Uma das redes é chamada de “gerador” e seu trabalho é pegar vetores (uma lista de números aleatórios) para gerar uma imagem. Esses números aleatórios garantem variações na imagem gerada, para que produza uma imagem diferente a cada vez.
A segunda rede é chamada de “discriminador”, cujo principal trabalho é julgar as imagens criadas pelo gerador. O discriminador julga as imagens com base nos dados do mundo real. Assim, ele rejeitará continuamente as imagens e fornecerá um feedback sobre as peças defeituosas. Dado tempo e poder computacional suficientes, o gerador eventualmente passará por todos os critérios do discriminador e criará uma imagem realista. Por exemplo, para que a rede gere fotos de rostos idosos, eles devem primeiramente receber dados de treinamento rotulados por idade, o que ajuda a GAN a conhecer tais características.
Assim, o gerador gera fotos de várias idades e o discriminador as julga com base nos dados do treinamento. Desse modo, quando você tira uma selfie e seleciona a opção para deixar seu rosto mais velho, o aplicativo transfere o recurso de sua enorme biblioteca de treinamento para a imagem, mantendo os aspectos principais da pessoa, mas ao mesmo tempo conferindo a ela características comuns de “pessoas mais velhas”.
Embora o aplicativo realmente apresente excelentes recursos de manipulação de imagem, ele também tem sido alvo de diversas controvérsias. Durante o seu lançamento oficial, por exemplo, esse aplicativo foi criticado por ter um filtro que prometia deixar as fotos mais “atraentes”, quando na verdade tornava o tom de pele mais claro. O aplicativo também recebeu críticas por conta de seus filtros que transformavam o rosto das pessoas em “negro”, “indiano” e “asiático”, o que os críticos consideravam ser algo racista.
À medida que o aplicativo ganhava mais atenção e se tornava insanamente viral em várias plataformas, outras controvérsias começaram a aparecer. Muitos usuários passaram a ficar preocupados com a privacidade de seus dados enviados e com o acesso irrestrito que o FaceApp tem às imagens do telefone em que está instalado. O aplicativo também foi acusado de vender os dados obtidos de milhões de usuários para empresas terceirizadas que desejam acessar esses dados para fins desconhecidos.
No entanto, o fato é que essas controvérsias não foram suficientes para interromper o sucesso do aplicativo, pois ele continua conquistando mais seguidores todos os dias. De fato, a Wireless Lab disse que continuará atualizando seus recursos para permanecer relevante e continuar dominando o mercado de aplicativos para manipulação de fotos.
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