Reconstrucción de imágenes afectadas por la DANA combinando detección, segmentación e inpainting con Stable Diffusion.
[ES] Las inundaciones provocadas por la Depresión Aislada en Niveles Altos (DANA) en la Comunidad Valenciana, acontecida en octubre de 2024, ocasionaron la pérdida y deterioro de miles de fotografías personales. Este Trabajo Fin de Máster, que se enmarca dentro del proyecto ``Recuperar las memorias&...
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| Tipo de recurso: | tesis de maestría |
| Fecha de publicación: | 2025 |
| País: | España |
| Institución: | Universitat Politècnica de València (UPV) |
| Repositorio: | RiuNet. Repositorio Institucional de la Universitat Politécnica de Valéncia |
| Idioma: | español |
| OAI Identifier: | oai:riunet.upv.es:10251/225180 |
| Acceso en línea: | https://riunet.upv.es/handle/10251/225180 |
| Access Level: | acceso abierto |
| Palabra clave: | Inteligencia artificial Reconstrucció d&apos imatges Image reconstruction Artificial Intelligence Intel·ligència artificial YOLOv8 Segment Anything Model SAM2 Stable Diffusion Inpainting DANA Máster Universitario en Inteligencia Artificial, Reconocimiento de Formas e Imagen Digital-Màster Universitari en Intel·ligència Artificial, Reconeixement de Formes i Imatge Digital |
| Sumario: | [ES] Las inundaciones provocadas por la Depresión Aislada en Niveles Altos (DANA) en la Comunidad Valenciana, acontecida en octubre de 2024, ocasionaron la pérdida y deterioro de miles de fotografías personales. Este Trabajo Fin de Máster, que se enmarca dentro del proyecto ``Recuperar las memorias'', una iniciativa más amplia en la que también participó Hugo Albert Bonet, presenta una aplicación basada en inteligencia artificial que permite la reconstrucción de imágenes dañadas. El objetivo principal ha sido desarrollar una herramienta accesible que permita la recuperación de las fotografías dañadas (actualmente se han recibido más de 200,000 imágenes), las cuales son parte importante de la memoria de las familias afectadas. En momentos en los que un desastre natural puede borrar décadas de historia familiar, las imágenes se convierten en mucho más que simples documentos visuales, son testigos del pasado, de seres queridos y de momentos irrepetibles. Dada la cantidad de fotografías recibidas, se necesitaba alguna herramienta que automatice el proceso de reconstrucción. Por esta razón, este trabajo propone una forma de ayudar a reconstruir ese vínculo con la memoria, utilizando la inteligencia artificial como aliada. Para ello, se diseñó una aplicación combinando YOLOv8, SAM2 y Stable Diffusion, que es capaz de detectar automáticamente las zonas deterioradas de las imágenes y reconstruirlas de manera coherente con el resto del contenido, preservando la coherencia de cada escena. Así, la tecnología se pone al servicio de la dignidad de quienes desean conservar sus historias personales. Además, se ha prestado especial atención a la reconstrucción de rostros, ya que suelen ser elementos centrales en las fotografías personales. Para ello, se incorporó la detección automática de los rostros dañados y se aplicó un tratamiento específico para preservar su identidad visual. Además, se desarrolló una aplicación web que permite a los usuarios cargar imágenes y generar restauraciones, incluso en modo por lotes. Finalmente, se ha iniciado un proceso de evaluación preliminar en dos dimensiones: evaluación perceptual humana (encuestas a expertos en reconstrucción fotográfica o IA) y evaluación automática (LPIPS) con un grupo de imágenes reconstruidas, obteniendo resultados que sugieren una correlación entre los resultados obtenidos de la métrica automática y los obtenidos con la evaluación humana. |
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