Schlagwort: fälschung

Ich bin durch­aus beein­druckt davon, was DeepArt.io kann. DeepArt.io ist ein aus For­schun­gen der Uni Tübin­gen, der ETH Lau­sanne und der Katho­li­schen Uni­ver­si­tät Löwen her­vor­ge­gan­ge­nes Pro­jekt, das tie­fe neu­ro­na­le Netz­wer­ke zur Bil­d­er­ken­nung ver­wen­det. (Ja, das geht in eine ähn­li­che Rich­tung wie das, was Goog­le mit Deep Lear­ning und Ten­sor­Flow macht). 

Wie gut die kom­mer­zi­el­len Ange­bo­te von DeepArt.io funk­tio­nie­ren, habe ich nicht aus­pro­biert. Für hoch­auf­lö­sen­de Bil­der, Dru­cke oder Lein­wän­de muss gezahlt wer­den – oder auch dafür, die heu­te im Schnitt 50 Minu­ten dau­ern­de War­te­schlan­ge zu umge­hen. Ich habe aber mit eini­gen Fotos her­um­pro­biert, und als »Style« Gemäl­de von mir ver­wen­det. Das funk­tio­niert erstaun­lich gut, solan­ge es eine gewis­se Über­ein­stim­mung zwi­schen dem neu­en Bild­mo­tiv und der Stil­vor­la­ge gibt. Wenn also, wie links, bei­des eher in Rich­tung Landschaft/​Gebäude geht, oder wenn bei­des ein Por­trät ist. Soweit, einen Stil völ­lig vom Motiv zu abs­tra­hie­ren, ist DeepArt.io noch nicht – aber um aus einem Gemäl­de eine gan­ze Rei­he in einem ähn­li­chen Stil gehal­te­ner »Fäl­schun­gen« ähn­li­cher Moti­ve zu machen, dafür eig­net sich das Pro­gramm sehr gut. Spa­ßes­hal­ber habe ich auch ein­mal aus­pro­biert, was pas­siert, wenn Motiv und Style bei­des Fotos sind – also z.B. ein Foto von Kin­dern und ein Foto von Blü­ten. Tech­nisch kommt DeepArt.io damit natür­lich klar. Das Ergeb­nis ist dann aller­dings weni­ger über­zeu­gend, son­dern sieht mehr wie eine etwas dane­ben gegan­ge­ne Dop­pel­be­lich­tung aus. 

Auch aktu­el­le Bild­be­ar­bei­tungs­soft­ware hat Funk­tio­nen, die durch die algo­rith­mi­sche Fil­te­rung von Bil­dern Effek­te erzeu­gen sol­len, die nach Ölge­mäl­de oder Blei­stift­skiz­ze aus­se­hen sol­len. Das funk­tio­niert halb­wegs gut, aber längst nicht so über­zeu­gend wie die Kunst­ko­pien, die DeepArt.io lie­fert. Was die Fra­ge auf­wirft, was eigent­lich einen künst­le­ri­schen Stil aus­macht, wie die­ser (bei Men­schen) erlernt, ver­fes­tigt und repro­du­ziert wird, und wie ein­ma­lig gro­ße Kunst­wer­ke noch sind, wenn nicht nur Fälscher*innen in müh­se­li­ger Klein­ar­beit, son­dern auch Soft­ware in weni­gen Minu­ten neue Bil­der im sel­ben Stil pro­du­zie­ren kann (und wem der abs­tra­hier­te Stil eines Künst­lers oder einer Künst­le­rin eigent­lich gehört …). Das Kunst­werk in den Zei­ten der digi­ta­len Repro­du­zier­bar­keit betrifft eben nicht mehr nur die 1:1‑Kopie in glän­zen­den Bits, son­dern inzwi­schen auch das algo­rith­mi­sche Imi­tat eines bestimm­ten Stils. Tie­fe Fra­gen, die ange­wand­te KI hier auf­wirft. (Vgl. auch Visu­al Turing Test, Bericht der SZ dazu vom Februar).