Los usuarios tienen en el imaginario colectivo el uso de pantallas verdes o 'cromas' como algo extendidísimo en el cine. Y no es para menos; el croma verde es uno de los métodos más usados para diferenciar a un actor de un fondo y poder modificar este a placer, facilitando mucho el rodaje. No obstante, lo que poca gente en España sabe es que esta es una tecnología con problemas que quizás tengan solución: el color magenta.
Netflix se ha dispuesto a mejorar el croma verde con una técnica que no ha dejado a nadie indiferente. Y es que normalmente, se dispone al actor y en el fondo una pantalla verde intenso para diferenciarlo del fondo. Lo que han hecho desde el equipo de investigación de Netflix es iluminar al actor de magenta, o lo que es lo mismo, una mezcla de azul y rojo.
De esta forma, se aprovecha el cómo funcionan las cámaras digitales hoy en día para que, mediante el magenta, se silueteen de forma casi perfecta actores y objetos en el fondo. Una forma de mejorar los cromas, los cuales ya se enfrentaban a ciertas limitaciones y de hacer más fácil el proceso de creación de películas y series. Así lo han detallado en este paper, titulado Magenta Green Screen: Spectrally Multiplexed Alpha Matting with Deep Colorization.
Mejorando el croma
Lo principal es lo principal: ¿qué es un croma? Esta técnica, también conocida como clave de color, busca extraer un color concreto del plano para sustituirlo por un fondo distinto, reemplazando el área del croma por una imagen o vídeo. Y es que el verde, el croma más extendido, usa este color precisamente porque no está presente en la piel humana y por ende, es más fácil de separar del plano.
Es una táctica tremendamente extendida, que lleva usándose décadas y no solo con el verde. El problema es que no es una técnica infalible. El uso del verde limita enormemente el setting del rodaje; los actores no pueden llevar ropa o maquillaje de tonos verdes, y debido a que se usan algoritmos de separación para implantar fondos CGI, normalmente los editores tienen que repasar los cortes en busca de fallos, algo que no es poco habitual, sobre todo en áreas difíciles de separar, como es el pelo.
Pantalla verde.
Pese a que el croma verde es uno de los métodos más usados, sino el que más, estos fallos provocan verdaderos quebraderos de cabeza en la producción; cualquier serie, película o documental se ve afectado por estos problemas, y muchos cuentan incluso con equipos de investigación dispuestos a optimizar esta técnica.
La luz magenta
Netflix parece haber dado con una solución que, a simple vista, no parece idónea pero tiene más sentido del que parece. Y es que junto al fondo en verde, a los actores se les baña con una intensísima luz en color magenta. Lógicamente, entre el fondo verde y la luz magenta, está claro que la imagen está lejos de ser ideal. Pero el truco está en cómo ven el mundo las cámaras actuales.
Proceso de colorización con color magenta.
A la hora de recoger color, las cámaras de vídeo funcionan a base de píxeles formados por combinaciones de colores primarios. Estos se dividen en tres canales en la mayoría de casos, que serían el rojo, el verde y el azul; por ejemplo, una imagen en blanco y negro que use escalas de grises contará con un canal, mientras que las imágenes digitales se componen de estos tres canales, dominados por su color primario.
En definitiva, puede haber cualquier número de colores primarios para formar una imagen. Estos canales están catalogados como RGB (Red, Green, Blue), y derivan u obedecen a los receptores del color del ojo humano. Por ejemplo, si la imagen RGB s de 24 bits (hablamos de un estándar muy antiguo), cada canal tiene 8 bits, para cada uno de estos canales.
Ilustraciones de los canales de colores de una imagen
La imagen, así, está compuesta de tres imágenes, una roja de 8 bits, una verde de 8 bits y una azul de 8 bits, donde cada imagen puede almacenar píxeles con intensidades de brillo de entre 0 a 255. cUANTA más resolución (es decir, más bits) tenga la imagen, más profundidad de color tendrá. No obstante, existen imágenes con más canales, como es el caso del CMYK; cian, magenta, amarillo y negro.
Es aquí donde entra la luz magenta de Netflix. Y es que el magenta es una combinación de rojo y azul que, a nuestros ojos, forma ese magenta rosado tan intenso. Debido a que la cámara toma la imagen en canales de rojo, verde y azul, la toma de todos los objetos teñidos de magenta sobre el fondo del croma consiguen tener una silueta muchísimo más definida.
Separación de objetos y personas incluso con objetos transparentes.
Y es que este canal verde, en conjunto con el magenta, se puede usar para crear un canal en blanco y negro usado para separar los objetos del plano en siluetas y elegir los que serán reemplazados por el fondo editado. Por ende, con un par de retoques se puede separar de forma mucho más directa y fiel al sujeto del fondo verde, y cuenta con importantes ventajas.
Uno de los mayores problemas del croma es el uso de objetos transparentes, ya sean de plástico o de cristal, que suelen tener dificultades con el croma verde. Esta nueva metodología garantiza un recorte del fondo casi exacto, ayudando a reducir el coste de producción y haciendo que sea más fácil repasar los posibles errores de recorte que se puedan suceder.
Por si fuera poco, el método consigue que se puedan usar más objetos verdes en primer plano pese al croma, ya que este está bañado por luz magenta. Todo este recorte se hace usando inteligencia artificial, por lo que tampoco se pueden garantizar unos resultados ideales en la mayoría de ocasiones. Desgraciadamente, presenta algunos problemas. El más importante está en la previsualización, ya que la gestión de color y el recorte no se hacen en el momento.
No solo el actor está bañado en magenta, lo que hace que vislumbrar la escena en el vacío sea difícil, sino hace que a ojos del director todo se sienta antinatural, al tener que grabar casi de forma permanente con esta luz magenta. Por el momento, habrá que esperar que la IA realice la gestión de color en el mismo momento y en tiempo real, algo que aunque puede ser beneficioso en el futuro, obliga a los estudios a mejorar estos sistemas con vistas a tiempos venideros.