Aus einem Foto eines Hauses bei Tageslicht wird in eine Nachtszene, berechnet von einer künstlichen Intelligenz. Eine Präsentation des Computerwissenschaftlers Fujun Luan zeigt in diesem Bereich nun riesige Fortschritte, die ihr gesehen haben solltet.

 

Prisma

Facts 

Aus einer sommerlichen Szene mit einer Baumgruppe...

...kombiniert mit einem Wald in Herbststimmung...

...errechnet ein Deep-Learning-Algorithmus ein neues Foto, das auf dem ersten Bild basiert. Es zeigt die Baumgruppe des ersten Bildes – aber im Stil des zweiten Bildes.

„Deep Photo Style Transfer“: Die Zukunft der Bildbearbeitung lässt grüßen

Das Verfahren „Artistic Style Transfer“ ist vereinfacht gesagt das Übertragen eines grafischen Stils auf ein vorhandenes Bild. Das wohl bekannteste Beispiel für Style Transfer dürfte die App Prisma sein, die letztes Jahr wochenlang in den Topcharts der App Stores zu finden war. Prisma gibt Fotos den Look bekannter Kunstwerke, so wird aus einem schnöden Schnappschuss plötzlich ein Meisterwerk von Rembrandt oder Van Gogh.

Zur Technik: Das gewünschte Foto wird auf die Prisma-Server geladen, dort übernimmt ein künstliches neurales Netz (artificial neural network) dann die Aufgabe der Umwandlung und sendet nach getaner Arbeit die Datei zurück aufs Smartphone. Die Ergebnisse sind beeindruckend, so was gab es zuvor nicht – zumindest nicht ohne erheblichen Bildbearbeitungsaufwand und einem Photoshop-Profi, der das notwendige Wissen mitbringt.

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Aber Prisma war 2016, es gibt mittlerweile rasante Fortschritte: Fujun Luan (Cornell University), Kavita Bala (Cornell University), Sylvain Paris (Adobe) und Eli Shechtman (Adobe) zeigen in einem neuen wissenschaftlichen Papier „Deep Photo Style Transfer“, wozu die Algorithmen in Sachen fotografischer Stil-Übertragung in der Lage sind. Das technische Verfahren wird ausgiebig auf der Github-Projektseite sowie im Aufsatz (PDF) beschrieben. Hier wird nicht nur ein künstlerischer Stil (z.b. „Comic“) auf ein Foto übertragen, sondern die Stimmung eines bestimmten Bildes auf das Motiv eines anderen Bildes.

Die Ergebnisse sind zwar nicht immer perfekt, aber beeindruckend ist allemal, wie die wichtigen Informationen aus dem Ausgangsfoto erhalten bleiben. Anders als ein simpler Verfremdungsfilter, der Fotos schnell die Tiefenwirkung und die ursprüngliche Struktur nehmen kann, zeigt „Deep Photo Style Transfer“ natürlich wirkende Neuinterpretationen des Ausgangsmotivs. Zwei der Mitglieder des Teams arbeiten in Forschungsabteilung des Softwareherstellers Adobe – da drängt sich der Verdacht auf, dass wir die gezeigten Erkenntnisse eines Tages in Photoshop als Funktionen wiederfinden könnten.

Quelle: Github

Stefan Bubeck
Stefan Bubeck, GIGA-Experte für Consumer Electronics, insbesondere Audio.

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