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Buenos días a todos. En la mayoría de mis videos hasta ahora he estado discutiendo sobre GANs que pueden generar imágenes. Aunque generar imágenes es realmente impresionante, los GANs tienen aplicaciones mucho más allá de eso. Hoy me gustaría hablar sobre cómo se pueden aplicar los GANs a la traducción de imágenes. Específicamente, hablaré sobre CycleGAN y cómo puede traducir imágenes de un tipo a otro sin necesidad de pares de imágenes. En algunos casos, como el que están viendo aquí, las imágenes pueden dividirse en dos dominios distintos. Aquí los dominios son imágenes satelitales e imágenes de mapas. Supongamos que queremos hacer una IA que traduzca imágenes satelitales en imágenes de mapas. El enfoque más simple sería relativamente directo; podríamos simplemente entrenar un autoencoder para traducir la foto, luego comparar la foto traducida con su par real. El autoencoder utilizaría algunos bloques de convolución, reduciendo la resolución de la imagen unas cuantas veces y luego aumentando la resolución unas cuantas veces para devolver t
