Desarrollo de una herramienta basada en Deep Learning para asistir en el coloreado de imágenes antiguas

Abstract

[Resumen] Dentro de la restauración y conservación del patrimonio cultural, un área que está comenzando a recibir mucha atención es el sector audiovisual. En concreto el coloreado de fotografías es un uno de los principales campos de trabajo ya que permite revivir tanto fotografías como vídeo de archivo. Esto permite a su vez ofrecer nuevas perspectivas y puntos de vista a documentos antiguos. Tradicionalmente, este coloreado de imágenes es llevado a cabo por artistas especializados mediante un proceso manual con herramientas de edición fotográfica. En este trabajo se propone una alternativa basada en las Generative Adversarial Networks, un nuevo modelo de deep learning con resultados muy prometedores. Las Generative Adversarial Networks son un campo de investigación muy activo, que evoluciona constantemente, y durante el desarrollo de este trabajo se explorará este área del aprendizaje automático, con la intención de mostrar el avance que supone respecto a las alternativas tradicionales, ya sea de cara al usuario final como para el alumno, que desarrollará competencias en un campo de reciente aparición. En paralelo a este modelo, se desarrollará una herramienta accesible al usuario para asistir al coloreado de imágenes de manera sencilla, utilizando el estándar de industria del desarrollo web.

[Abstrac] Within the restoration and conservation of cultural heritage, an area that is beginning to receive a lot of attention is the audiovisual sector. Specifically, the coloring of photographs is one of the main fields of work since it allows to revive both photographs and video files. This allows us to offer new perspectives and points of view to old documents. Traditionally, this coloring of images is carried out by specialized artists through a manual process with photo editing tools. This work proposes an alternative based on Generative Adversarial Networks, a new model of deep learning with very promising results. Generative Adversarial Networks are a very active field of research, which is constantly evolving, and during the development of this work this area of automatic learning will be explored, with the intention of showing the progress that it entails versus traditional alternatives, either for the end user as for the student, who will develop skills in a field of recent appearance. In parallel to this model, a tool accessible to the user will be developed to assist in the coloring of images in a simple way, using web development industry standards.