Seit dem Aufkommen der generativen künstlichen Intelligenz sind viele kreative Bereiche automatisierbar geworden. Vor kurzem hat eine Gruppe von Forschern Drag Your GAN entwickelt, ein KI-Modell, das Bilder nach Belieben retuschieren kann.
Was ist Drag Your GAN?
Drag Your GAN ist ein Deep-Learning-Modell der künstlichen Intelligenz namens Generative Adversarial Networks (GAN). Es wurde von KI-Forschern von Google, dem Max-Planck-Institut und dem MIT CSAIL entwickelt und stellt einen Ansatz zur punktweisen Veränderung von realistischen Bildern dar.
Dazu verwendet DYG zwei neuronale Netze, einen Generator und einen Diskriminator, die einander gegenübergestellt werden und so neue synthetische Bilder im Vergleich zum Original erzeugen.
Zusätzlich zu diesen neuronalen Netzen haben die Forscher DYG auf der Grundlage einer Optimierung latenter Codes entworfen, die es ermöglicht, das Bild an die angegebene Stelle zu verschieben und dabei seine Proportionen und seine Struktur beizubehalten.
Derzeit befindet sich die Gruppe in der Testphase und hofft, ihr Modell in den nächsten Monaten auf 3D-Bearbeitungen ausweiten zu können.
Wie funktioniert Drag Your GAN?
DYG wird als ein futuristischer Bildbearbeiter angesehen.
Es ist weit davon entfernt, Photoshop zu ersetzen, aber es wird seinen Nutzern ermöglichen, ihre Fotos ganz einfach nach Belieben zu verändern. Sie müssen nur zwei Punkte, den Start- und den Endbereich, auswählen und das Modell einfach laufen lassen. Als vortrainiertes Modell kann DYG nur so genannte realistische Bilder wie Fotos von Menschen, Landschaften oder Tieren verändern. Aber es ist auch in der Lage, Texturen wie Zähne oder Augen von Grund auf neu zu erstellen.
Aufgrund ihres aufkeimenden Erfolgs könnten GANs nach der generativen KI die nächste erfolgreiche Technologie werden. Um die Forschung zur Entwicklung dieser nächsten Technologien voranzutreiben, investieren Unternehmen massiv in Teams von Datenexperten. Deshalb, wenn dir dieser Artikel gefallen hat und du eine Karriere in der Data Science in Betracht ziehst, dann zögere nicht, unsere Artikel oder unsere Ausbildungsangebote auf DataScientest zu entdecken.
Quelle: vcai.mpi-inf.mpg.de
