Newsmeldung von slashCAM:
Die Anwendungsmöglichkeiten von künstlichen Intelligenz sind vielfältig, stecken jedoch noch immer in den Kinderschuhen. Anhand anschaulichen Spielereien zeigen Forscher ...
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Schein-Prominente am laufenden Band - Star-Gesichter per KI generiert
Antwort von cantsin:
Naja, eigentlich konnte man sowas schon immer mit Markov-Ketten machen, dazu braucht's nicht unbedingt heutige KI... Die erspart nur mehr Handarbeit.
Antwort von ruth77:
Es gibt doch schon die KI für 2 Millarden Prominente!
F A C E B O O K
-prominente Partygäste
-prominente Popstars
-prominente Proleten
-prominente Diktatoren
-prominente Politiker
-prominente Opfer von ()
- ...
...LOL
Antwort von Darth Schneider:
Würde mich interessieren.
Sind die Gesichter nun computergenerierte 3D Objekte, oder sind die Fotos echt, aber mit anderen Namen und fiktiven Persönlichkeiten ?
Gruss Boris
Antwort von cantsin:
"Darth Schneider" hat geschrieben:
ind die Gesichter nun computergenerierte 3D Objekte, oder sind die Fotos echt, aber mit anderen Namen und fiktiven Persönlichkeiten ?
Computergenerierte 2D-Objekte. Mehr als Fotos geht auch noch nicht mit der heutigen Technik.
Antwort von Darth Schneider:
Die Fotos sehen aber enorm realistisch aus. Bis auf die Tatsache das alle so schön, fast so kitschig sind wie Puppen.
Gruss Boris
Antwort von Frank Glencairn:
Lustigerweise haben fast alle ein ziemlich ausgeprägtes und spitzes Kinn :D
Antwort von mash_gh4:
cantsin hat geschrieben:
"Darth Schneider" hat geschrieben:
sind die Gesichter nun computergenerierte 3D Objekte, oder sind die Fotos echt, aber mit anderen Namen und fiktiven Persönlichkeiten ?
Computergenerierte 2D-Objekte. Mehr als Fotos geht auch noch nicht mit der heutigen Technik.
nein -- ich glaube, das ist genau der springende punkt, in dem sich gegenwärtige ansätze markant von dem unterscheiden, was du weiter oben mit markov-chains u.ä. angesprochen hast.
es geht dabei eben nicht mehr nur eine extrapolieren oberflächlicher eigenschaften bzw "erscheinung" und entsprechender sequenzwahrscheinlichkeiten, sondern eben auch um die einbeziehung grundlegender datentransformationen, wie sie bspw. in der konstitution räumlicher sinnzusammenhänge anzutreffen sind, als hidden layers in komplexere lernmodellen -- so dass eben nicht mehr nur ähnlichkeiten in einer unmenge von flachen 2d-bildern "erlernt" werden, sondern dabei auch die dreidimensionalität darin abgebildeter gegenstände indirekt erfasst wird.
ein bisserl was davon ist z.b. hier zu hören:
https://www.youtube.com/watch?v=rTawFwUvnLE
allerdings ist es ziemlich spannend, dass derartige sachen zwar im kontext der computerwissenschaften aufregend neu und spannend klingen, ansonsten aber doch an vieles erinneren, was in anderen arbeitsfeldern kollegen schon sehr lange beschäftigt -- ich denke im angesprochen fall bspw. an edmund husserls ausführungen zur frage der raumkonstitution...
