c't 16/2019
S. 152
Praxis
Stiltransfer mit CycleGANs
Aufmacherbild

Kunstliche Intelligenz

CycleGANs übertragen den Stil eines Malers auf Fotos

Wie hätte wohl Claude Monet die Fotomotive des letzten Urlaubs gemalt? Ein KI-Algorithmus aus der Forschung erzeugt Bilder, die einer Antwort darauf erstaunlich nahekommen. In diesem Artikel erklären wir, wie mehrere neuronale Netze lernen, ein Bild so zu manipulieren, dass aus Ihren Urlaubsfotos Gemälde im Stil berühmter Künstler entstehen.

Mit dem sogenannten „Stiltransfer“ beschäftigen sich immer mehr KI-Forscher. Der macht es möglich, tote Maler wie Claude Monet virtuell wiederauferstehen zu lassen. Der wiederbelebte Maler ist eigentlich ein Algorithmus, der mit einem Foto als Vorlage ein Bild berechnet, das den Stil eines Künstlers nachahmt. Beispielsweise erzeugt der KI-Maler aus einem im Yosemite-Nationalpark geschossenen Urlaubsfoto ein Bild, welches das gleiche Motiv zeigt, jedoch im Stil von Monets Abendstimmung in Venedig.

Diese anspruchsvolle Aufgabe meistert eine Technik namens „Convolutional Neural Networks“ (CNNs) [1], [2]. Diese neuronalen Netze brauchen normalerweise zu jedem Eingabedatum die perfekt richtige Ausgabe. Produzieren sie während des Trainings eine andere Ausgabe, haut der Trainingsalgorithmus ihnen auf die Finger.

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