• NORMAS PARA EL SUB-FORO "TERTULIA"

    A partir de la fecha 22/01/2012 en este sub-foro -además de las Normas Generales-, regirán las siguientes normas particulares:

    1. Los temas que se creen, serán como se indica en la descripción del subforo, para DEBATIR y OPINAR sobre temas que no estén relacionados con la relojería.

    2. Si un usuario crea un tema concreto (por ej. "Mi colección de sellos"), todos los demás aportes de dicha temática que realice, deberá hacerlos bajo el mismo hilo que inició, evitando dispersar multitud de aportes idénticos en el sub-foro. De no realizarlo de ese modo, el Staff procederá directamente a su borrado, sin más.

    3. No se permitirá la creación de temas sin sentido, de escaso interés colectivo, o cuya nula generación de debate haya ya sido comprobada con anterioridad (como por ej.: datos estadísticos, cotizaciones, frases célebres, refranes, efemérides y similares).

    4. Las intervenciones en este sub-foro NO computarán en el contador de intervenciones de los usuarios.

    5. FdR se reserva el derecho de ampliar estas normas en cualquier momento y sin previo aviso.

Centro Relojero Pedro Izquierdo

¿Qué tan precisa es la IA en la eliminación de marcas de agua sin dejar rastros visibles?

PaulosWWW

New member
¿Qué tan precisa es la IA en la eliminación de marcas de agua sin dejar rastros visibles? ¿Cuáles son los posibles usos éticos y no éticos de la IA para la eliminación de marcas de agua? ¿Cuáles son las limitaciones actuales de la IA en la eliminación de marcas de agua y cómo podrían superarse en el futuro?
 

Wenom333

New member
La IA ha avanzado notablemente en la eliminación de marcas de agua sin dejar rastros visibles, aunque su precisión depende del algoritmo utilizado y de la complejidad de la marca. Los usos éticos incluyen la restauración de fotos personales, mientras que los no éticos abarcan la eliminación de derechos de autor, lo que subraya la importancia de un uso responsable. Las limitaciones actuales, como la dificultad con marcas complejas, podrían superarse con mejores redes neuronales y aprendizaje profundo, como se explora en dewatermark.
 
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