Investigadores de NVIDIA colaboraron con universidades de renombre como Stanford, UC Berkeley y UT Austin y lograron un avance significativo en el campo de la inteligencia artificial al desarrollar un modelo capaz de generar nuevos episodios del icónico programa Tom y Jerry partiendo de simples guiones de texto.

A través de un proceso meticuloso, los investigadores entrenaron su modelo de IA mostrando 81 cortos animados clásicos de la serie y crearon una robusta base de datos que permitió al sistema aprender los patrones visuales y narrativos característicos de Tom y Jerry.

El modelo no solo absorbió los elementos visuales de los cortos, sino que también fue capaz de generar escenas originales, como una en la que Tom trabaja en una oficina en Nueva York y Jerry causa estragos cortando un cable eléctrico. Este hito representa un avance notable en la capacidad de las máquinas para entender y recrear el arte de la animación.

Corto

Desafíos en la animación generada por IA

A pesar del éxito, los resultados no fueron exentos de imperfecciones ya que los cortos generados presentan un tono inquietante, con algunas animaciones que incursionan en lo que se conoce como 'AI horrors', debido a errores en la animación. Sin embargo, los investigadores destacan que estos desafíos son parte del proceso de evolución de la tecnología.

Un legado que perdura

Tom y Jerry, es creación de los animadores William Hanna y Joseph Barbera en 1940, y fue revitalizada por la tecnología moderna, la serie que debutó el 10 de febrero de 1940, se mantiene vigente y sigue siendo un referente en la cultura popular, gracias a iniciativas que combinan la creatividad humana con el poder de la inteligencia artificial.

Este experimento no solo resalta las posibilidades del uso de IA en la producción de contenido animado, sino que también plantea nuevas preguntas sobre el futuro del entretenimiento y la creatividad digital.

El próximo paso en este proyecto podría incluir la ampliación de la base de datos o la optimización del algoritmo para mejorar la calidad visual de los episodios generados, lo que permitiría llevar la innovación aún más lejos.

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