Redes neurais aprendem a fazer os melhores GIFs a partir de qualquer vídeo

Criar GIFs pode ser trabalhoso. Por isso, computadores estão sendo educados para vasculhar vídeos e criar os melhores GIFs a partir deles.

O GIF passou por um renascimento nos últimos anos, mas criá-los pode ser trabalhoso. Por isso, computadores estão sendo educados para vasculhar vídeos e criar os melhores GIFs a partir deles. Seria este o futuro dos memes?

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Pesquisadores da ETH Zurich na Suíça e do Yahoo! Research ensinaram uma rede neural a reconhecer as partes de um vídeo mais propícias a virarem GIF. E até que ela aprendeu bem!

Redes neurais são uma forma de inteligência artificial que imitam a forma como o cérebro funciona, fazendo determinadas informações serem analisadas por camadas de nós digitais.

Essas redes neurais são capazes de analisar imagens para adivinhar o que há nelas, e também classificar sua relevância em relação às outras. Por isso, criar GIFs parece ser o próximo passo lógico.

video2gif

“Nós colocamos a questão: será que podemos automatizar o processo totalmente manual e elaborado de criar GIFs, aproveitando a grande quantidade de conteúdo gerado pelos usuários?”, dizem os autores no estudo.

A resposta é sim. A rede neural – chamada Video2GIF – analisou 100.000 GIFs e suas respectivas 70.000 fontes para aprender quais os melhores momentos para se extrair animações de um vídeo.

No caso de vídeos mais “convencionais”, como este trecho dos Simpsons que relembra os momentos em que Homer agarrou o pescoço do Bart, a rede neural realmente consegue extrair os melhores momentos:

video2gif (1)

Mas em vídeos mais estranhos, como este do meme “Chola Mais”, ele dá preferência a momentos menos notáveis. Abaixo, os GIFs estão organizados do melhor para o pior (segundo o ranking do algoritmo); na minha opinião, os piores na verdade vêm primeiro.

video2gif (2)

Você pode conferir mais exemplos em video2gif.info. A equipe vai apresentar o estudo na CVPR 2016, conferência sobre visão computacional a ser realizada em junho.

[Arxiv via Motherboard via Gizmodo en Español]

Imagem por Andy Wilkinson/Flickr

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