Und dann betrat ich das KI-Studio, wo fotorealistische Fotos im Mittelpunkt standen. Eine neue Sucht nach allem, was ich in diesem Alter schon an AI schnuppern musste?

Fotos von Menschen zu „schießen“, die im wirklichen Leben gar nicht existierten; eigentlich gefälschte Fotos. Und es funktioniert! Die ersten erfolgreichen Experimente finden Sie in und unter diesem Beitrag sowie in der umfangreichen Galerie Photorealistische Porträts unter dem Menüpunkt Aitopic Art. Die Galerie enthält über 50 fotorealistische Porträts.

KI-Kunstgeneratoren verwenden eine Form des maschinellen Lernens, ein so genanntes neuronales Netzwerk, um Porträts zu erstellen. Konkret verwenden diese Systeme eine Art neuronales Netz, das so genannte Generative Adversarial Network (GAN).

Wie dieses Verfahren funktioniert, können Sie auf den folgenden Registerkarten nachlesen.

Zunächst einmal benötigt die KI eine große Menge an Trainingsdaten. Im Falle eines Porträtgenerators wäre dies eine große Sammlung von Bildern von Gesichtern. Je mehr Variationen die Trainingsdaten aufweisen (verschiedene Altersgruppen, Geschlechter, Ethnien, Lichtverhältnisse, Gesichtsausdrücke usw.), desto besser ist die KI in der Lage, eine breite Palette von Porträts zu erstellen.

Dieses Netz besteht aus zwei Teilen: dem Generator und dem Diskriminator. Der Generator versucht, gefälschte Bilder zu erzeugen, die aussehen, als kämen sie aus dem echten Datensatz, während der Diskriminator versucht zu bestimmen, ob ein bestimmtes Bild echt (aus dem Datensatz) oder gefälscht (vom Generator erzeugt) ist.

Während des Trainingsprozesses versuchen der Generator und der Diskriminator ständig, sich gegenseitig zu übertreffen. Der Generator versucht, immer bessere Fälschungen herzustellen, um den Diskriminator zu täuschen, und der Diskriminator wird immer besser darin, diese Fälschungen zu erkennen.

Mit der Zeit lernt der Generator, Bilder zu erzeugen, die von echten Fotos kaum zu unterscheiden sind.

Bei der Erstellung der Porträts zu diesem Artikel habe ich die Spreu vom Weizen getrennt – eine klare Trennung zwischen Porträts, die ich für akzeptabel halte, und weniger geeigneten Bildern.

In jedem Fall habe ich ein oder mehrere Bilder mit Textaufforderungen in Form von „Eine Frau aus Marokko“ oder „Ein geschminkter Karnevalist aus Maastricht“ usw. erstellt.

Die meiner Meinung nach gelungensten (gefälschten) Fotos meines Experiments können Sie schließlich hier und in der zugehörigen Galerie sehen.

Zu einem späteren Zeitpunkt werde ich mich mit vielen anderen fotografischen Aspekten befassen, mit Schwarz-Weiß, anderen Techniken aus der analogen Fotowelt usw.

Die Arbeit an der Website bietet die Möglichkeit, zahlreiche neue Aspekte der KI-Kunstgeneratoren kennen zu lernen. Folgen Sie weiterhin meinem Weblog.

Einmal trainiert, kann der Generator neue Bilder erstellen. Diese werden erzeugt, indem dem Netz eine zufällige Eingabe (ein „Rausch“-Vektor) gegeben wird, die vom Netz in ein Bild umgewandelt wird. Durch Variation der Eingaben kann das Netzwerk eine unendliche Vielfalt einzigartiger Porträts erstellen.

Es ist wichtig zu wissen, dass diese Systeme zwar erstaunlich realistische Bilder erzeugen können, aber nicht wirklich „verstehen“, was sie tun, so wie es Künstler und Fotografen tun. Sie lernen, Muster in den Daten zu erkennen und sie zu reproduzieren, aber sie haben kein Bewusstsein oder Verständnis für Konzepte wie „was ist ein Gesicht“ oder „was macht ein Bild schön“.

Es ist auch zu beachten, dass die erzeugten Bilder zwar oft erstaunlich realistisch sind, aber dennoch Fehler oder unrealistische Elemente enthalten können, insbesondere wenn das Eingangsrauschen stark von den Trainingsdaten abweicht.