Wir haben ja schon immer mal wieder über der Photo Style Transfer mit neuronalen Netzen berichtet, der schon länger ein Steckenpferd der KI-Forscher im Bereich Deep Learning ist. Nun ist ein aktuelles Paper veröffentlicht worden, dass noch einmal signifikante Fortschritte zeigt.
Gegenüber bisherigen Arbeiten ist die neue Methode praktisch frei von den typischen, formverzerrenden Artefakten und lässt die Struktur des Bildes weitgehend unangetastet.
Hier einmal ein beeindruckendes Beispiel, wie eine Küche (Bild 1) anhand einer zweiten Bildvorgabe (Bild 2) automatisiert die Lichtstimmung übernimmt (Bild 3):
// Top-News auf einen Blick:
- Graphite - kostenloser Grafik-Editor von Photoshop bis Motion
- Affinity Photo, Designer und Publisher ab sofort in einer kostenlosen App
- DJI Neo 2 bringt Rundum-Hinderniserkennung samt LiDAR
- Künftige Xbox Next: Vollwertiger Windows-PC mit Potenzial für Videobearbeitung
- LG UltraFine 40U990A-W - 40 5K2K Monitor mit Thunderbolt 5
Die bisherigen Ergebnisse sahen dabei immer wie gemalt aus (Bild 4). Bemerkenswert ist dabei auch, dass an diesem Paper zwei Adobe-Mitarbeiter mitgemischt haben, was offensichtlich bedeutet, dass Adobe dieses heiße Thema auch auf dem Schirm hat. Es dürfte daher nur eine Farge der Zeit sein, bis man entsprechende Funktionen auch in Photoshop und vielleicht sogar in den Videoapplikationen finden wird.
Der Einsatzzweck ist dabei weit gestreut. Grundsätzlich wird es wohl mit solchen Methoden mittelfristig möglich sein, dass man dem Computer einfach sagt, ich möchte dass mein Bild "irgendwie so aussieht wie dieses hier". Die Bildbeispiele im verlinkten PDF sind jedenfalls schon sehr beeindruckend...
