Kdenlive anticipa una interesante novedad para el 2025
A medida que los modelos de Inteligencia Artificial de código abierto van surgiendo, muchos desarrolladores los incorporan a las aplicacones que usamos en Linux. Por ejemplo, Kdenlive anticipa una interesante novedad, el borrado de fondo en los videos.
Kdenlive es un editor de video no lineal y, fue pionero en la integración que mencionamos. Hace un par de años agregó un generador de subtítulos automático.
Esto es una buena noticia, ayer hablaba de los servicios en la nube que son muy útiles pero una pesadilla en términos de privacidad. Por eso es ideal que hayan programas de código abierto que tengan las mismas prestaciones.
Antes de seguir, una aclaración. Estamos hablando de software en una etapa muy preliminar de prueba por lo que puede tenere fallas. Además, la funcionalidad requiere de la descarga de un modelo de Inteligencia Artificial que requerirá espacio en disco y recursos del sistema para el procesamiento. Si no tienes una tarjeta gráfica potente, el procedimiento podría tardar bastante tiempo.
Kdenlive anticipa una interesante novedad
Empecemos por el principio.
SAM2 (Segment Anything Model 2) es un modelo de segmentación de imágenes desarrollado por Meta (Facebook e Instagram) desarrollado para su Inteligencia Artificial. Trabaja bajo la modalidad de «segmentación de objetos»que consiste en aislar un objeto específico del resto de una imagen.
El procedimiento consta de las siguientes características:
- Identificación de objetos: SAM2 es capaz de identificar y «recortar» una gran variedad de objetos dentro de una imagen, sin importar que no lo haya visto durante su entrenamiento previo.
- Múltiples formas de selección de los Objetos.
Los modos de selección de objetos son:
- Haciendo clic sobre el objeto: El título lo dice claramente..
- Trazando un recuadro: Por el contorno del objeto: Muy útil para objetos de formas irregulares o complejas.
- Usando texto: Esto es una característica proyectada. Simplemente se describe el objeto que se quiere eliminar. Por ejemplo. «La planta en la ventana».
- Máscaras precisas: Es parecido al método para borrar objetos en El GImp. SImplemente se pinta sobre el objeto a eliminar.
Todo esto es una descripción del modelo en general, no necesariamente venga implementado en Kdenlive.
Cómo funcionara esta característica
El procedimiento para el borrado del fondo será el siguiente:
- Añadir el clip con el que se va a trabajar al proyecto.
- Seleccionr la zona del fondo que se quiere eliminar.
- Hacer clic en el botón Máscara.
- Seleccionar Configurar para establecer los ajustes de la herramienta. Esto solo se hace una vez.
- Hacer clic en Instalar en la configuración de detección de objetos.
Los desarrolladores advierten que esto va a tardar mucho tiempo (Entre 5 y 15 minutos) y que todavía no se puede ver el progreso de la instalación. A menos que se indique otra cosa, el programa instalará el modelo máss pequeño.
Una vez descargado el modelo, hacemos lo siguiente:
- Hacer clic en Crear nueva máscara.
- Hacer clic en el objeto que se quiera conservar. Esperar a que aparezca la máscara blanca.
- Hacer clic en Generar Máscara.
Esto puede tardar bastante.
Una vez creada la máscara de video la podremos ver en la ventana del cuadro de diálogo del administrador de máscaras. Luego solo habrá que arrastrar la zona del clip desde el monitor de clips a la línea de tiempo y seleccionar la máscara acabada de crear. Para finalizar hay que hacer clic en Aplicar Máscara.
Esta función también podrá usarse para aplicar efectos o cambiar de color en una zona específica.
Antes de darles los enlaces de descarga, repito la aclaración de que se trata de un programa en fase muy preliminar. De hecho, la versión Windows necesitará permisos de instalación manual. También tendras que avisarle al antivirus de que no se trata de software malicioso.
Todavía no tuve oportunidad de probarlo, pero sin dudas es un gran avance. Hasta ahora la única forma de hacerlo era usando las biblioteca OpenCV que requería conocimientos de programación. De todas formas habrá que esperar hasta abril del 2025 para tener una versión estable.
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