En la película “Clueless” de 1995, la protagonista Cher Horowitz tiene un armario digital que le permite probarse virtualmente diferentes atuendos. Demostrando que algunas ideas nunca pasan de moda, la profesora de la Allen School, Ira Kemelmacher-Shlizerman, ha dedicado las últimas dos décadas a convertir esa y otras tecnologías futuristas en realidad.
“Mi área de especialización se encuentra en la intersección de la visión por computadora y los gráficos, o medios generativos. Me entusiasman todos los aspectos de la generación de imágenes y videos, y las aplicaciones que podemos construir sobre ellos. Una de mis grandes pasiones es modelar personas y ropa a partir de grandes colecciones de fotos”, explicó Kemelmacher-Shlizerman, directora del UW Reality Lab y miembro del UW Graphics & Imaging Group (GRAIL). “Actualmente, estoy trabajando para llevar los límites del modelado humano y de la ropa a nuevos niveles, buscando una calidad y un detalle extremos.”
El Instituto de Ingenieros Eléctricos y Electrónicos (IEEE) la reconoció recientemente en la clase de 2026 de IEEE Fellows, uno de los mayores honores de la organización, por sus “contribuciones al modelado de rostros, cuerpos y ropa a partir de grandes colecciones de imágenes”. Los IEEE Fellows representan a miembros con un historial excepcional de logros en su campo que aportan “la realización de un valor significativo a la sociedad en general”.
Kemelmacher-Shlizerman fue pionera en el campo del modelado facial a partir de grandes colecciones de fotos obtenidas de internet. Ayudó a desarrollar el primer método de estereofotometría que puede reconstruir modelos faciales tridimensionales a partir de fotos no estructuradas obtenidas de internet, lo que dio lugar a miles de artículos de seguimiento. A medida que el campo avanzaba, Kemelmacher-Shlizerman y sus colaboradores introdujeron el MegaFace Benchmark, el primer conjunto de datos de imágenes a escala de un millón para evaluar algoritmos de reconocimiento facial. Este trabajo sirvió como punto de referencia estándar para el campo durante muchos años. Kemelmacher-Shlizerman desarrolló posteriormente un motor de búsqueda de imágenes personalizado que permite a los usuarios imaginar cómo podrían lucir con varios peinados, o en diferentes épocas o edades, cualquier cosa que se pueda buscar en el motor. Más tarde, comercializó la tecnología a través de su startup Dreambit, que fue adquirida por Meta.
Desde entonces, Kemelmacher-Shlizerman ha pasado de ayudar a los usuarios a probarse nuevos peinados a ser pionera en la tecnología de prueba virtual de ropa, permitiendo que la ropa real se renderice en un cuerpo humano. Ella y su equipo introdujeron el primer uso de redes generativas adversarias condicionales para una prueba virtual fotorrealista. Además de la tecnología de prueba virtual para fotos, Kemelmacher-Shlizerman desarrolló Fashion-VDM, un modelo de difusión de video para generar videos de prueba virtual que ayuden a los usuarios a ver la prenda desde múltiples ángulos y comprender cómo fluye y cae en movimiento.
“Estamos trabajando en la medición detallada de humanos y ropa para permitir una prueba virtual consciente del ajuste, es decir, ir más allá de la visualización generativa para proporcionar una prueba basada en mediciones métricamente correctas y crear una tecnología de prueba mejor que la prueba física”, dijo Kemelmacher-Shlizerman.
Su trabajo como científica principal en Google, donde lidera el equipo de Medios Generativos de Google Shopping, está llevando esta tecnología al mercado masivo. Kemelmacher-Shlizerman y su equipo introdujeron una herramienta de IA generativa para Google Shopping donde los usuarios pueden ver cómo se ve una prenda en una variedad de modelos de diferentes tamaños, formas corporales y tonos de piel. El pasado diciembre, su equipo lanzó una versión mejorada de la herramienta de prueba virtual que genera una versión digital completa del cuerpo de un usuario para ayudarlo a ver cómo le quedaría la ropa.
“Ira es, sin duda, la investigadora más destacada en el campo de la tecnología de prueba virtual. Ha escrito varios artículos fundamentales, pioneros en el uso de la IA generativa para este caso de uso, y es la principal tecnóloga detrás del lanzamiento de esta tecnología por parte de Google en sus productos de búsqueda y compras”, dijo el profesor de la Allen School, Steve Seitz, quien codirige el UW Reality Lab. “Si bien esta área de investigación es relativamente nueva, ya está teniendo un gran impacto en la industria.”
Además de ser nombrada IEEE Fellow, Kemelmacher-Shlizerman ha sido reconocida como Miembro Distinguido de la Association for Computing Machinery (ACM) y ha recibido un Google Faculty Award, el GeekWire Innovation of the Year Award y el Madrona Prize.
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