KI-Grafik: Künstler macht aus Comic-Figuren reale Personen
Der Grafiker Nathan Shipley zeigt bei Twitter, wie animierte Figuren aus Filmen wie The Incredibles 2 und Sonys Spider-Man: Into the Spider-Verse als echte Personen aussehen würden. Dabei stolpert er über ein KI-Vorurteil.
Mit auf Bildanalyse und -veränderungen trainierten neuronalen Netzen können Künstler mit wenig Aufwand Effekte erzielen, die früher nach aufwendiger Handarbeit verlangt hätten.
Der in den USA lebende Grafiker Nathan Shipley wendete KI-Technik jetzt auf Comic-Figuren aus Up, Coco, The Incredibles 2 und Spider-Man: Into the Spider-Verse an, um sie als reale Personen zu visualisieren – dabei ließ er ihnen die Comic-Proportionen, was zu teils surrealen Resultaten führt.
¿Como sería si Miguel fue un niño real? Here’s “real” Miguel from @Pixar‘s Coco. ¿Lindo? ¿Raro? Si. Una prueba de #InteligenciaArtificial #StyleGAN #Coco pic.twitter.com/cmhSjS907C
— Nathan Shipley (@CitizenPlain) October 15, 2020
Shipley verwendete für den Effekt das Programm Pixel2Style2Pixel, das auf Nvidias StyleGAN basiert, einem neuronalen Netz, das auf die Generierung realistischer menschlicher Gesichter trainiert wurde. Die Software kann zum Beispiel gering aufgelöste Porträtfotos in hochauflösende oder echte Porträtfotos in Zeichnungen oder Comic-Figuren verwandeln.
Toonify with pSp! Initial results of the pSp framework @EladRichardson and I released this week over @Norod78‘s and @Buntworthy‘s toonify StyleGAN. pic.twitter.com/33VoMghpMY
— Yuval Alaluf (@yuvalalaluf) October 6, 2020
Shipley verwendete die Technik einfach umgekehrt: Anstatt aus Fotos echter Personen Comic-Figuren zu generieren, verwandelte er Comic-Figuren in real anmutende Personen.
Shipley stolpert über KI-Vorurteil
Die Ideen für neue Gesichter nimmt sich das neuronale Netzwerk aus Nvidias Gesichterdatensatz FFHQ, mit dem es trainiert wurde. Der Datensatz besteht aus 70.000 qualitativ hochwertigen Bildern menschlicher Gesichter, die bei der Fotowebseite Flickr zur freien Verfügung hochgeladen und von dort automatisiert gezogen wurden.
Laut der Ersteller des Datensatzes bietet dieser bei den Fotos “erhebliche Unterschiede hinsichtlich Alter und ethnischer Zugehörigkeit”. Sie weisen darauf hin, dass mit dem Datensatz trainierte neuronale Netze dennoch die Voreingenommenheit von Flickr erben würden.
Shipley machte diese Erfahrung bei seinem Experiment selbst: Die schwarze Comic-Figur “Miles” wurde zu einer realen Person mit heller Hautfarbe.
Reverse toonification!
Here’s what one of @robhrr‘s drawings of Miles from #Spiderverse might look like as a real person. Source on left / result on right.
Using @yuval_alaluf and @EladRichardson‘s #pixel2style2pixel amazing framework. Big thanks! 🙌 #styleGAN
More in thread: pic.twitter.com/se4XM5S4J7
— Nathan Shipley (@CitizenPlain) October 13, 2020
Shipley entschuldigte sich unmittelbar nach der Veröffentlichung des Bildes, zeigte eine neue Version des realistischen Miles mit schwarzer Hautfarbe und verwies auf ein grundlegendes Problem Künstlicher Intelligenz: Maschinelle Lernsysteme übernehmen beim KI-Training in Datensätzen enthaltene menschliche Vorurteile. Vorurteilsfreie Trainingsdatensätze zu erstellen, bedeutet hohen Aufwand.
Der eigene Fehltritt sei ein “großartiges Beispiel” für die “implizite Voreingenommenheit” der KI-Systeme “und die Arbeit, die ich (und die KI-Gemeinschaft) zu leisten haben”, so Shipley.
Shipley zeichnet auch verantwortlich für einen animierten Deepfake von Salvador Dalī, der im Dalī-Museum in Florida zu Besuchern spricht.
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Filed under: KI und Kunst - @ 23. Oktober 2020 8:41