{"id":226799,"date":"2023-07-27T21:16:23","date_gmt":"2023-07-27T21:16:23","guid":{"rendered":"http:\/\/aitopic.nl\/fotorealismus-faszinierende-portraets-mit-ai\/"},"modified":"2024-05-26T12:52:28","modified_gmt":"2024-05-26T12:52:28","slug":"fotorealismus-faszinierende-portraets-mit-ai","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/aitopic.nl\/de\/fotorealismus-faszinierende-portraets-mit-ai\/","title":{"rendered":"Fotorealismus – faszinierende Portr\u00e4ts mit AI"},"content":{"rendered":"
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Entdeckungstour<\/h5>\n\t\t\t\t

Die letzten Wochen und Monate waren eine Reise der Entdeckungen. Die F\u00e4higkeiten von Chatbots wie ChatGPT und Google Bard haben sich als beispiellos erwiesen - und das ist nur das, was ich selbst entdeckt habe. Und trotzdem entdecken...<\/p>\n

Aber KI-Generatoren wie MidJourney, DreamStudio, Dall-E2, NightCafe, Leonardo usw., die ich im Laufe der Entwicklung dieser Website kennengelernt habe (und immer noch lerne, sie besser zu nutzen), lie\u00dfen mich von einer \u00dcberraschung zur n\u00e4chsten fallen. Unglaublich, unvorstellbar, bizarr, unberechenbar\" - Begriffe, die auch mein Partner regelm\u00e4\u00dfig verwendete.<\/p><\/div>\n\t\t\t<\/div>

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Fotorealismus und gef\u00e4lschte Fotos<\/h5>\n\t\t\t\t

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?<\/p>\n

Fotos von Menschen zu \"schie\u00dfen\", die im wirklichen Leben gar nicht existierten; eigentlich gef\u00e4lschte Fotos. Und es funktioniert! Die ersten erfolgreichen Experimente finden Sie in und unter diesem Beitrag sowie in der umfangreichen Galerie Photorealistische Portr\u00e4ts<\/a> unter dem Men\u00fcpunkt Aitopic Art<\/strong>. Die Galerie enth\u00e4lt \u00fcber 50 fotorealistische Portr\u00e4ts.<\/p>\n

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AI-Kunstgeneratoren<\/h5>\n\t\t\t\t

KI-Kunstgeneratoren verwenden eine Form des maschinellen Lernens, ein so genanntes neuronales Netzwerk, um Portr\u00e4ts zu erstellen. Konkret verwenden diese Systeme eine Art neuronales Netz, das so genannte Generative Adversarial Network (GAN).<\/p>\n

Wie dieses Verfahren funktioniert, k\u00f6nnen Sie auf den folgenden Registerkarten nachlesen.<\/p><\/div>\n\t\t\t<\/div>

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Datentraining<\/h5>\n\t\t\t\t

Zun\u00e4chst einmal ben\u00f6tigt die KI eine gro\u00dfe Menge an Trainingsdaten. Im Falle eines Portr\u00e4tgenerators w\u00e4re dies eine gro\u00dfe Sammlung von Bildern von Gesichtern. Je mehr Variationen die Trainingsdaten aufweisen (verschiedene Altersgruppen, Geschlechter, Ethnien, Lichtverh\u00e4ltnisse, Gesichtsausdr\u00fccke usw.), desto besser ist die KI in der Lage, eine breite Palette von Portr\u00e4ts zu erstellen.<\/p><\/div>\n\t\t\t<\/div>

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Generative Adversarial Network (GAN)<\/h5>\n\t\t\t\t

Dieses Netz besteht aus zwei Teilen: dem Generator und dem Diskriminator. Der Generator versucht, gef\u00e4lschte Bilder zu erzeugen, die aussehen, als k\u00e4men sie aus dem echten Datensatz, w\u00e4hrend der Diskriminator versucht zu bestimmen, ob ein bestimmtes Bild echt (aus dem Datensatz) oder gef\u00e4lscht (vom Generator erzeugt) ist.<\/p><\/div>\n\t\t\t<\/div>

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Trainingsprozess<\/h5>\n\t\t\t\t

W\u00e4hrend des Trainingsprozesses versuchen der Generator und der Diskriminator st\u00e4ndig, sich gegenseitig zu \u00fcbertreffen. Der Generator versucht, immer bessere F\u00e4lschungen herzustellen, um den Diskriminator zu t\u00e4uschen, und der Diskriminator wird immer besser darin, diese F\u00e4lschungen zu erkennen.<\/p>\n

Mit der Zeit lernt der Generator, Bilder zu erzeugen, die von echten Fotos kaum zu unterscheiden sind.<\/p><\/div>\n\t\t\t<\/div>

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Auswahl<\/h5>\n\t\t\t\t

Bei der Erstellung der Portr\u00e4ts zu diesem Artikel habe ich die Spreu vom Weizen getrennt - eine klare Trennung zwischen Portr\u00e4ts, die ich f\u00fcr akzeptabel halte, und weniger geeigneten Bildern.<\/p>\n

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.<\/p>\n

Die meiner Meinung nach gelungensten (gef\u00e4lschten) Fotos meines Experiments k\u00f6nnen Sie schlie\u00dflich hier und in der zugeh\u00f6rigen Galerie sehen.<\/p>\n

Zu einem sp\u00e4teren Zeitpunkt werde ich mich mit vielen anderen fotografischen Aspekten befassen, mit Schwarz-Wei\u00df, anderen Techniken aus der analogen Fotowelt usw.<\/p>\n

Die Arbeit an der Website bietet die M\u00f6glichkeit, zahlreiche neue Aspekte der KI-Kunstgeneratoren kennen zu lernen. Folgen Sie weiterhin meinem Weblog.<\/p>\n

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Neue Bilder erstellen<\/h5>\n\t\t\t\t

Einmal trainiert, kann der Generator neue Bilder erstellen. Diese werden erzeugt, indem dem Netz eine zuf\u00e4llige 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 Portr\u00e4ts erstellen.<\/p>\n

Es ist wichtig zu wissen, dass diese Systeme zwar erstaunlich realistische Bilder erzeugen k\u00f6nnen, aber nicht wirklich \"verstehen\", was sie tun, so wie es K\u00fcnstler und Fotografen tun. Sie lernen, Muster in den Daten zu erkennen und sie zu reproduzieren, aber sie haben kein Bewusstsein oder Verst\u00e4ndnis f\u00fcr Konzepte wie \"was ist ein Gesicht\" oder \"was macht ein Bild sch\u00f6n\".<\/p>\n

Es ist auch zu beachten, dass die erzeugten Bilder zwar oft erstaunlich realistisch sind, aber dennoch Fehler oder unrealistische Elemente enthalten k\u00f6nnen, insbesondere wenn das Eingangsrauschen stark von den Trainingsdaten abweicht.<\/p><\/div>\n\t\t\t<\/div>\n\t\t\t<\/div>

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Diashow im Vollbildmodus? Klicken Sie auf ein Bild!<\/p>\n<\/div>\n\t\t\t<\/div>

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