Una fotografía muestra muchas veces rostros de personas de frente, o de costado quizá, las cuales por la misma naturaleza de la imagen, perdemos la tercera dimensión, es decir, tenemos una imagen 2D en donde la profundidad muchas veces se ha perdido.En algunas investigaciones de cómputo o bien, tal vez para cuestiones de juegos o incluso educativas, el poder tener una imagen de un rostro tridimensional a partir de imágenes 2D resulta una tarea interesante. Por ello, este nuevo estudio muestra esta posibilidad de pasar de rostros bidimensionales a tridimensionales, usando para ello redes neuronales profundas.Los resultados de los investigadores parecen asombrosamente precisos. El equipo de la Universidad del Sur de California junto con el Instituto de Tecnologías Creativas de la propia universidad, han logrado este efecto y publicado un artículo llamado "Photorealistic Facial Texture Inference Using Deep Neural Networks". Los autores son Shunsuke Saito, Lingyu Wei, Liwen Hu, Koki Nagano y Hao Li.Es claro que hacer un mapa detallado de un rostro es una tarea compleja. De acuerdo a Dunja Djudjic, en DIYPhotography "se requiere de una serie de fotos con luz ideal y consistente desde diferentes ángulos. Si se quiere capturar todos los detalles e imperfecciones de la cara, se necesita iluminación hecha por profesionales así como muchas fotos".Mapear un rostro requiere de muchas fotos y luz ideal para poder registrar todas las curvas, ángulos y asimetrías de la cara. Ya al inicio de este diciembre, el Instituto de Tecnologías Creativas de la USC trabajó sobre un esquema …