Robert Klatt
Ein neues Deep-Learning-System generiert aus einfachen Skizzen real wirkende Gesichter in Echtzeit.
Peking (China). Das gemeinnützige Forschungsunternehmen OpenAI hat erst kürzlich eine Künstliche Intelligenz (KI) vorgestellt, die selbstständig neue Musik generieren kann. Das Ziel des Forschungsprojekts, an dessen Finanzierung unter anderem Microsoft und der Tesla-Gründer Elon Musk beteiligt waren, ist nicht die Produktion von Musik an sich, sondern die Gewinnung neuer Erkenntnisse im Bereich der KI und deren Vorteile für die gesamte Menschheit.
Wissenschaftler der University of the Chinese Academy of Sciences (UCAS) haben nun im Fachmagazin arXiv (PDF) ein Deep-Learning-System präsentiert, das aus einfachen Handskizzen echt wirkende Gesichter erstellt. Die Deepfacedrawing genannte Software nutzt dazu einen Datenbank von Gesichtern realer Menschen, aus denen es auf Basis der Skizzen ein neues Gesicht generiert.
Details wie die Haut-, Augen- und Lippenfarbe sowie die Augenlider und weitere Merkmale benötigt die Skizze nicht. Wie die Demonstration des Editors zeigt, gleicht die Software in Echtzeit die Striche der Skizze mit ihrer Datenbank ab und generiert anhand der Linienführung eins neue Gesicht. Das Ergebnis kann sich deshalb im Erstellungsprozess noch stark verändern, wenn durch den Menschen weitere Details wie Haare hinzugefügt werden oder die Gesichtsform der Skizze nachträglich angepasst wird.
Aufgrund des Alleinstellungsmerkmals des Projekts, der Grafikerstellung in Echtzeit, ist die Auflösung der Bilder derzeit noch auf 512 × 512 Pixel beschränkt. Es sind somit noch teilweise Artefakte in Details vorhanden, die die praktische Nutzbarkeit der generierten Gesichter deutlich einschränkt.
Die Ergebnisse zeigen außerdem, dass die Datenbasis aus echten Gesichtern hauptsächlich aus südamerikanisch und kaukasisch aussehenden Frauen und Männern besteht. Unklar ist, ob die chinesischen Wissenschaftler diese Einschränkung absichtlich wählten, weil die Generierung von Gesichtern unterschiedliche Völker und Altersgruppen anhand einfacher Skizzen noch zu komplex war oder ob die dafür erforderlichen Trainingsdaten noch nicht integriert wurden.
arXiv, doi: 2006.01047
