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Malerei und KI: wie passt das zusammen?
Von Oliver Schick am 23. Februar 2021
Künstliche Intelligenz (KI) wird derzeit vor allem für analytische Aufgaben eingesetzt. Durch den steigenden Einsatz und die damit einhergehende Bekanntheit von KI experimentieren mittlerweile auch Menschen nicht analytischer und technischer Fachrichtungen mit den Möglichkeiten der Technologie. Eine der derzeit spannendsten Anwendungen ist der sogenannte Neural Style Transfer (NST), bei dem Malerei mit KI kombiniert wird.
Der Begriff NST bezieht sich auf eine Klasse von Software-Algorithmen, die digitale Bilder oder Videos manipulieren, um den visuellen Stil eines anderen Bildes zu übernehmen. NST-Algorithmen nutzen dazu tiefe neuronale Netze für die Bildtransformation.
Eine der häufigsten Anwendungen für NST ist die Erstellung künstlicher Kunstwerke aus Fotografien wie beispielsweise das Übertragen des Aussehens berühmter Gemälde, deren Künstler schon lange verstorben sind, auf neue Fotos. So können private Fotos so manipuliert werden, dass es so scheint, als wären diese von berühmten Künstlern wie Van Gogh oder Picasso gemalt worden. Dies wollten wir für unsere Bilder ausprobieren und haben dazu folgendes Teamfoto ausgewählt, um es an die Malerei von Picasso anzulehnen:
Inhaltsbild: Ein altes Teamfoto von 2019 in dem ein Teil unseres heutigen Teams zu sehen ist. Dieses haben wir im folgenden mit dem NST-Algorithmus manipuliert.
Stilbild: Portrait von Marie-Therese Walter (©Nachlass von Pablo Picasso/Artists Rights Society), das Picasso vor fast 100 Jahren gemalt hat.
Das technische Prinzip des neuronalen Stiltransfers besteht darin, zwei Abstandsfunktionen zu definieren und deren Abstände zu minimieren. Die eine Abstandsfunktion beschreibt, wie unterschiedlich der Inhalt zweier Bilder ist. Dagegen beschreibt die andere Funktion, wie sich die Bilder bezüglich ihres Stils unterscheiden. Je größer der Unterschied der Bilder, desto größer ist auch der Wert der beiden Abstandsfunktionen. Mithilfe eines Neuronalen Netzes wird der Inhalt des zu verändernden Bildes (hier unser Teamfoto) extrahiert und der Stil des zu imitierenden Bildes (Gemälde von Pablo Picasso) so stark auf das zu verändernde Bild angewendet, dass der Inhalt noch erkennbar ist. Mathematisch gesprochen werden die zuvor berechneten Abstandsfunktionen minimiert.
Das Ergebnis dieser Symbiose ist dieses Teamfoto von uns, das aus Picassos Hand stammen könnte:
Picassos “Interpretation” unseres Teamfotos.
Ziemlich beeindruckend, oder? Man kann klar die Stilelemente von Picasso und den Inhalts unseres Teamfotos erkennen. Dabei sind die Bilddetails und Stilelemente schön aufeinander abgestimmt. Wie oben beschrieben geht der Algorithmus dabei höchst strukturiert und analytisch vor, indem er die Unterschiede der Bilder verkleinert und der Output eine Symbiose der beiden Bilder darstellt. Dies hat zwar nichts mit Kreativität im klassischen Sinne zu tun, aber zeigt auf, dass KI und Malerei auch zusammenpassen können. Außerdem führt es uns vor Augen, dass die menschliche Kreativität mithilfe von KI skaliert werden kann. Dies gilt es auf andere Fachdomänen anzuwenden, um so neue Produkte oder Dienstleistungen zu schaffen, die sich ohne eine Skalierung nicht rechnen würden.
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