Neural Style Transfer
Als KI das Malen lernte: Neural Style Transfer revolutioniert die Bildbearbeitung
Bilder bearbeiten, Filter anwenden, Styles wechseln – was heute in Foto-Apps selbstverständlich wirkt, geht auf einen Durchbruch in Deutschland zurück. Mit Neural Style Transfer hat ein Team der Universität Tübingen gezeigt, wie sich der Inhalt eines Fotos mit dem künstlerischen Stil eines Gemäldes verbinden lässt. Aus einem Schnappschuss wird ein Bild im Stil einer bekannten Künstlerin, bzw. eines Künstlers.
Damit hat das Verfahren gezeigt, dass KI nicht nur rechnen, sondern auch künstlerisch wirken kann – und unsere Vorstellung davon verändert, was die Technologie in Bereichen wie Kunst, Design und Medien leisten kann.
Wenn das Urlaubsfoto zum van-Gogh-Gemälde mutiert
Ein bekanntes Beispiel ist eine nächtliche Stadtansicht, die im Stil von van Goghs „Sternennacht“ generiert wurde: Die Häuserzeile, der Fluss, die Kirche – all das bleibt klar erkennbar. Gleichzeitig verwandeln sich Farben, Strukturen und Lichtstimmungen. Über dem Motiv liegen der charakteristische Wirbelhimmel, die kräftigen Pinselstriche, die leuchtenden Kontraste des berühmten Gemäldes.
Hier zeigt sich die Stärke von Neural Style Transfer: Inhalt und Geometrie eines Bildes bleiben erhalten, während die Anmutung in einen bestimmten Stil übersetzt wird. Was früher mühsame Handarbeit in Bildbearbeitungsprogrammen war, wird zum kreativen Spielraum auf Knopfdruck.
Ansatz und Wirkung
Im Kern nutzt Neural Style Transfer ein tiefes neuronales Netz, das ursprünglich für Aufgaben bei der Bildverarbeitung entwickelt wurde. Forschende der Tübinger Universität brachten der KI bei, zwei Ebenen eines Bildes auseinanderzuhalten: den Inhalt mit Objekten, Formen und räumlicher Anordnung einerseits und den Stil mit Texturen, Farbverteilungen und typischen Strukturen andererseits.
Zwei Messgrößen steuern den Prozess: Der sogenannte Content Loss misst, wie sehr sich die Bildinhalte voneinander unterscheiden, der Style Loss bewertet die Differenzen im Stil. Ein neues Bild wird so lange optimiert, bis es möglichst genau den Inhalt des Ausgangsfotos mit dem Stil des Referenzbildes vereint.
Die Veröffentlichung von Neural Style Transfer im Jahr 2015 gehört zu den weltweit meistbeachteten Fachartikeln zur KI-Bildverarbeitung. Sie wurde mehr als 10.000-mal zitiert.
Aufbauend auf der Arbeit des Tübinger Teams entwickelten Forschungsteams weltweit – unter anderem bei Google – das patentierte Prinzip weiter: Netzwerke, die mehrere Stile gleichzeitig lernen, Stil-Mischungen sowie Echtzeit-Stiltransfer auch für Videos. Innerhalb kurzer Zeit wurde das Neural Style Transfer zu einer methodischen Grundlage der KI-Bildverarbeitung. Es ist bis heute in vielen Verfahren der Computer Vision und generativen KI zu finden.
Der Einfluss von Neural Style Transfer ging mit den ersten Anwendungen für die breite Masse schnell über wissenschaftliche Forschung hinaus. Zunächst hat das Start-up DeepArt den Stiltransfer als Online-Dienst für Nutzerinnen und Nutzer weltweit zugänglich gemacht. Parallel entstanden international weitere Angebote – etwa die Fotobearbeitungs-App „Prisma“. Heute steckt Neural Style Transfer auch in Design- und Medienprojekten, in Büchern, Ausstellungen und Wettbewerben.
Neural Style Transfer hat KI nicht nur technologisch vorangebracht, sondern auch zu einer gesellschaftlichen Öffnung beigetragen. Plötzlich war KI etwas, was sichtbare Veränderung erzeugt und zum Experimentieren einlädt. Auch die Vielfalt an neuen Möglichkeiten im Bereich Kunst, Design und Medien geht zu einem wesentlichen Teil auf das Projekt zurück und macht es zum Paradebeispiel deutscher KI-Forschung.