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Nvidia StyleGAN erschafft lebensechte Darstellungen nicht existierender Menschen

Leute, die es gar nicht gibt: Nvidia hat Version 2 seiner StyleGAN-Algorithmen (Generative Adversarial Network) veröffentlicht. Die Website These People Do Not Exist zeigt, was mit den neuen Algorithmen möglich ist. Alle Gesichter sind noch wesentlich lebensechter geworden, haben Hautunreinheiten, Haare und sichtbare Poren. Fehlerhafte Artefakte oder "Bubbles" sind kaum noch erkennbar. Die Integration von Accessoires wie Brillen und Ohrringen gelingt nahezu fehlerfrei, Hintergründe und Lichtverhältnisse korrespondieren perfekt mit Gesichtsfarben und Schatten.

Die synthetisch erzeugten Menschenbilder wirken äußerst realistisch. Und manche sehen sogar richtig gut aus und würden - bei Tinder eingestellt - wohl ein paar Leute nervös machen...

Ein Generative Adversarial Network (GAN) ist eine Klasse von maschinellen Lernsystemen, die 2014 von Google-Wissenschaftler Ian Goodfellow und seinen Kollegen erfunden wurde. Zwei neuronale Netzwerke treten spielerisch gegeneinander an - und wie bei jedem Spiel, muss vorher trainiert werden, um  gute Ergebnisse zu erzielen. Bei einem Training lernen die Algorithmen, neue Daten mit den gleichen statistischen Werten wie die vom Trainingsset vorgebenen Daten zu erzeugen. So kann beispielsweise eine auf Fotos geschulte GAN neue Fotos erzeugen, die für menschliche Beobachter authentisch aussehen und viele gewohnte und realistische Eigenschaften aufweisen.

Der französische Informatiker Yann LeCun beschrieb GANs in einem Vortrag als "die coolste Idee im maschinellen Lernen der letzten zwanzig Jahre".

13.12.2019