Web-App verwandelt Fotos in Gemälde berühmter Künstler

11. April 2016, 15:11
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Ein Algorithmus der Universität Tübingen macht das möglich

Lernfähige Maschinen besiegen nicht nur Schach- und Go-Weltmeister, sie entwickeln auch eine künstlerische Ader: "DeepArt" errechnet aus einem beliebigen Foto ein Gemälde nach Vorbild berühmter Kunstwerke. Eine von der ETH Lausanne (EPFL) entwickelte Website stellt "DeepArt" nun der Öffentlichkeit zur Verfügung, wie die Hochschule am Montag mitteilte.

"Deep Learning"

Der Algorithmus macht sich die neuesten Errungenschaften auf dem Gebiet des sogenannten "Deep Learning" zunutze, einer Teildisziplin der künstlichen Intelligenz, die sich unter anderem mit Bilderkennung befasst. "DeepArt" analysiert ein von Nutzern eingespeistes Foto und erkennt seine Hauptelemente. Anschließend "malt" er daraus ein neues Bild in dem vom Nutzer gewählten Malstil.

Während des etwa zehnminütigen Rechenprozesses vergleicht der Algorithmus immer wieder die Elemente des Originalfotos mit dem Gemälde, das es nachahmen soll, zum Beispiel Van Goghs "Sternennacht". Auf der von EPFL-Forscher Lukasz Kidzinski entworfenen Website kann nun jeder selbst ausprobieren, wie sich das ein oder andere Urlaubsfoto als Van Gogh-Gemälde macht.

Allerdings limitiert die kostenlose Version die Größe des errechneten Gemäldes und es gibt eine Warteschlange. Etwas Geduld werden Interessierte also mitbringen müssen.

Keine Konkurrenz für Künstler

Mithilfe der Online-Plattform überprüften Kidzinski und Wissenschafter der Universität Tübingen zudem, ob Menschen erkennen können, dass die von "DeepArt" produzierten Bilder maschinell erzeugt sind. Bei diesem Turing-Test lagen die Teilnehmenden nur in 60 Prozent der Fälle richtig, welche Werke von Künstlern gemalt und welche errechnet waren – also fast wie bei zufälligem Raten.

Die Wissenschafter sehen ihren Algorithmus nicht als Konkurrenz für Kunstschaffende, eher im Gegenteil. "Er wird sicher zu neuen Formen des künstlerischen Ausdrucks führen", liess sich Kidzinski in der Mitteilung zitieren. Ausserdem könnte das Projekt allenfalls Kunsthistorikern helfen, beschädigte Gemälde zu restaurieren. (APA, 11.4.2016)

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DeepArt

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    foto: deepart.io
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