Die monströsen Katzen von Pix2pix, unterstützt von TensorFlow, verbreiteten sich schnell im Netz, und es war nur eine Frage der Zeit, bis jemand diesen Code nahm und eine andere Lösung entwickelte. Künstliche Intelligenzen sind sehr gut darin, Objekte und Gesichter zu erkennen, aber wenn es darum geht, ein Bild zu erzeugen aus einer einfachen Datengruppe, haben sie noch viel zu lernen. Was wäre eine „einfache Datengruppe“? Zeichne ein Gesicht freihändig in das Kästchen und lass Pix2pix ein wenig schwitzen …
Unabhängig vom Komplexitätsgrad ist das Training der Schlüssel für jede künstliche Intelligenz. Wenn das ein wenig nach roher Gewalt klingt, dann weil es das in gewisser Weise auch ist: Wenn man eine KI haben möchte, die Orangen und Zitronen zuverlässig erkennt, ist der effektivste Weg, sie mit Millionen von Bildern zu füttern, sie alle Fehler machen zu lassen, die sie braucht, und zu beobachten, wie sie sich verbessert. Dieser Prozess erfordert erhebliche Rechenleistung, und die neuesten Entwicklungen zielen darauf ab, die Trainingszeit zu verkürzen, aber gleichzeitig besteht die Möglichkeit, einen Algorithmus aus seiner Komfortzone zu holen und ihn zu seltsamen Interpretationen zu zwingen.
Eines der besten Beispiele mit freiem Zugang für den Nutzer ist Pix2pix. Zum ersten Mal haben wir es im vergangenen Februar gesehen, als der Programmierer Christopher Hesse einen mit TensorFlow kompatiblen Port erstellte. Sein Ziel war es, alles, was gezeichnet wurde, als Katze zu interpretieren, und wenn ich „alles“ sage, konnte sogar ein Beholder Fell und Katzenaugen bekommen. Diese neue Version konzentriert sich auf menschliche Gesichter und hängt im Grunde davon ab, wie komplex die Quelle ist. Wenn wir das Referenzbild betrachten, ist das Ergebnis sehr gut, und selbst wenn wir es ein wenig verändern, versucht es, das Gelernte anzuwenden, sagen wir, einen Hals zu erzeugen, wo keiner ist.
Überflüssig zu sagen, der geringe Verstand von Pix2pix fliegt über die Klippe, wenn wir es zwingen, einfache Kritzeleien zu verarbeiten. Wenn die Priorität darin besteht, alles als menschliches Gesicht zu sehen, können sehr lustige Dinge herauskommen, oder Monstrositäten, die des Meisters H.R. Giger würdig sind. Leider habe ich keine fortgeschrittenen technischen Daten über diesen Generator, abgesehen von seinem Schöpfer, NPO (die öffentliche Rundfunkanstalt der Niederlande), und dem Datensatz, der auf Bildern der Journalistin Lara Rense basiert. Versuch etwas zu zeichnen und teile die Ergebnisse.
