2016, el año en el que Prisma transformó las fotos

El años 2016, en lo tecnológico, ha sido muchas cosas. Ha sido el año de Pokemon Go, el año de los incendios en el Galaxy Note 7, el año de HTC Vive y de Marc Zuckerberg filtrándose entre un montón de periodistas embobados con la realidad virtual. Pero uno de los cambios más importantes del año, uno que se filtrará en nuestras vidas durante los próximos meses, es la llegada de Prisma y la revolución que ha supuesto en el retoque fotográfico casual. Es el segundo paso de una transformación que comenzó con Instagram y que lo está cambiando todo.

En casi todos los estudios serios sobre qué es lo que buscan los consumidores de un smartphone, la batería es uno de los protagonistas. Pero la cámara no suele estar muy lejos.

Instagram superó ya hace tiempo a Twitter por número de usuarios y como herramienta de mercadotecnia, los selfies no parecen una moda pasajera y las fotos con filtros tienen tanta repercusión que han llegado a tener un movimiento en su contra, #NoFilters.

Y entonces llegó Prisma.

La historia de esta aplicación rusa dirigida por Alexey Moiseenkov que va de camino a los 100 millones de descargas y cuenta con más de dos millones de usuarios únicos al mes tiene su origen en una combinación de factores.

Aunque las repúblicas postsoviéticas tienen buen historial en el mundo de la imagen (recordemos la compra la bielorrusa Masquerade por Facebook), el origen de Prisma se remonta a dos trabajos académicos publicados en Alemania que proponían una aplicación práctica para las redes neuronales convolucionales.

En este tipo de redes las ‘neuronas’ simulan las de la corteza visual primaria de un cerebro biológico, a través de un sistema especialmente oportuno para la clasificación de imágenes -de hecho, ya se había utilizado experimentalmente para la clasificación de estilos pictóricos.

El nuevo feed de Prisma permite descubrir los trabajos de otros usuarios...
El nuevo feed de Prisma permite descubrir los trabajos de otros usuarios…

Probablemente el más importante de los estudios detrás de Prisma fue ‘Un Algoritmo Neural de Estilo Artístico’, de Leon A. Gatys, Alexander S. Ecker y Matthisas Bethge. «Nuestro trabajo es un paso más hacia un conocimiento algorítmico de cómo los humanos crean y perciben las imágenes artísticas«, explicaban en el mismo.

Las redes neuronales convolucionales están formadas por capas de pequeñas unidades computacionales que procesan la información visual de forma jerárquica. En una foto de una persona con un horizonte y un árbol, el algoritmo es capaz de distinguir la importancia de cada uno de los elementos que la conforman.

A diferencia de los filtros tradicionales, que se aplican sobre toda la imagen de la misma manera, el tipo de producto del que hablamos es capaz de comprender individualmente los elementos que componen una foto, valorarlos y asignarles la importancia debida.

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Si a esas capas separadas se les añade un estilo, el resultado son imágenes que mantienen los elementos fundamentales que definen la imagen, pero introduciendo variables «artísticas».

«Creo que esta tecnología será una herramienta clave para el procesado de imágenes y cambiará fundamentalmente el modo en que manipulamos imágenes», afirmaba Gatys en una entrevista con Digital Trends.

Desde entonces, su equipos se ha movido a toda velocidad para transformar su proyecto deepart.io en una aplicación similar a Prisma, DeepArt. Mucho menos pulida en lo que a interfaz se refiere que su contrapartida más popular –no permite elegir la intensidad del filtro, por ejemplo, ni tiene nombres de filtros tan llamativos como ‘waves’ o ‘mononoke’ asociados a imágenes muy representativas–; pero con ciertas ventajas, como la posibilidad de elegir las proporciones de la imagen a manipular (no sólo acepta cuadrados perfectos), la inexistencia de la marca de agua que caracterizó a Prisma (hasta que recientemente la quitaron) o una cierta percepción subjetiva de elevada calidad de la que carecen otros clones de Prisma como Painnt.

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¿Cuál es Prisma y cuál es DeepArt?

El problema es que Prisma ya tiene la popularidad y se mueve a la velocidad del rayo. Ha montado ya su propia plataforma social y llegó a integrar sus filtros en la aplicación Facebook Live, si bien la red social terminó por bloquearle el acceso al estar ella interesada en lanzar su propia (y muy similar) herramienta de filtros.

Para 2017 lo más lógico es prever que este tipo de sistemas de manipulado de imagen se instalen definitivamente en el ecosistema, hasta el punto que no sería nada de extrañar que Google incorporase un sistema similar también en Android o que Apple hiciese lo mismo en sus dispositivos.

Además, la parte de filtros artísticos es sólo una parte del potencial de este tipo de manipulación. ¿Cuánto tardarán algunas de las mejores aplicaciones de retoque móvil como Snapseed en añadir las lecciones aprendidas? ¿Habilitará Instagram una serie de filtros más artísticos o que apliquen otras formas de transferencia de estilos? ¿Se cumplirán las promesas de sus creadores sobre el impacto en la comprensión de nuestra relación con la fotografía y el arte o se quedarán en un juguete fotográfico más?