Anwendung von künstlicher Intelligenz im Digital Design

Selbstfahrende Autos, Humanoid Robots, AI Assistants wie Siri, Alexa und Cordana und Translation Tools wie Deepl – all das sind Anwendungsbereiche künstlicher Intelligenz, die mittlerweile jedem bekannt sind. Aber wie sieht es mit weniger bekannten Anwendungsbereichen aus? Auch im Grafik- und Designbereich hat sich in den letzten Jahren viel getan. In folgendem Artikel sehen wir uns ein paar Anwendungsfälle und Tools an, die vielleicht auch dir deinen Arbeitsalltag als Designer erleichtern.

Inhalt (Quicklinks)

Was ist künstliche Intelligenz?

Künstliche Intelligenz ist die Simulation menschlicher Intelligenzprozesse durch Maschinen, insbesondere durch Computersysteme.

Im Allgemeinen arbeiten KI-Systeme, indem sie große Mengen markierter Trainingsdaten aufnehmen, die Daten auf Korrelationen und Muster analysieren und diese Muster nutzen, um Vorhersagen über zukünftige Zustände zu treffen. Auf diese Weise kann ein Chatbot, der mit Beispielen von Textchats gefüttert wird, lernen, einen lebensechten Austausch mit Menschen zu führen, oder ein Bilderkennungsprogramm kann lernen, Objekte auf Bildern zu identifizieren und zu beschreiben, indem es Millionen von Beispielen überprüft.

Alan Turing.

Alon Mathinson Turing war ein britischer Logiker, Mathematiker, Kryptoanalytiker und Informatiker. Er gilt heute als einer der einflussreichsten Theoretiker der frühen Computerentwicklung und Informatik. Turing schuf einen großen Teil der theoretischen Grundlagen für die moderne Informations- und Computertechnologie. Als richtungsweisend erwiesen sich auch seine Beiträge zur theoretischen Biologie.

Das von ihm entwickelte Berechenbarkeitsmodell der Turingmaschine bildet eines der Fundamente der theoretischen Informatik. Während des Zweiten Weltkrieges war er maßgeblich an der Entzifferung der mit der deutschen Rotor-Chiffriermaschine Enigma verschlüsselten deutschen Funkspüche beteiligt.

Turing entwickelte 1953 eines der ersten Schachprogramme, dessen Berechnungen er mangels Hardware selbst vornahm. Nach ihm benannt sind der Turing Award, die bedeutendste Auszeichnung in der Informatik, sowie der Turing-Test zum Überprüfen des Vorhandenseins von künstlicher Intelligenz. QUELLE

Der Turing-Test.

Im Zuge dieses Tests führt ein menschlicher Fragesteller, über eine Tastatur und einen Bildschirm, ohne Sicht- und Hörkontakt, eine Unterhaltung mit zwei ihm unbekannten Gesprächspartnern. Der eine Gesprächspartner ist ein Mensch, der andere eine Maschine. Kann der Fragesteller nach der intensiven Befragung nicht sagen, welcher von beiden die Maschine ist, hat die Maschine den Turing-Test bestanden und es wird der Maschine ein dem Menschen ebenbürtiges Denkvermögen unterstellt.

Anwendungsbereiche von künstlicher Intelligenz in der Designbranche.

Auch im Designbereich hat die Anwendung von künstlicher Intelligenz Fuß fassen können. Vor allem Smartphone Apps wie FaceApp sind immer wieder in den News zu finden. Sehen wir uns ein paar Tools & Möglichkeiten genauer an.

Hintergründe entfernen (freistellen)

Was man im Fachjargon „Freistellen“ nennt ist oft ein langwieriger Prozess. Auch das geht mittlerweile per KI ganz einfach und schnell. Obwohl die Resultate noch nicht mit der Qualität eines Profis per Hand zu vergleichen sind, liefern Tools wie Remove BG durchaus brauchbare Ergebnisse. Vor allem, wenn das Ziel ist Freisteller im Web und nicht im Print Bereich zu verwenden, sind Tools wie Remove BG eine brauchbare Alternative. Hier gilt: je besser aufgelöst das Originalmaterial ist, desto besser das Endergebnis.

Wie das Ganze in der Praxis aussieht, siehst Du gleich. Für unseren Vergleich nehmen wir ein Marketing Image des kürzlich angekündigten Tesla Bots her und lassen es per KI freistellen. ↓

Hochskalierung von statischem Bildmaterial

Ein super Tool hierfür ist BigJpg. Es nutzt die neuesten Deep Neural Networks und reduziert auf intelligente Weise Rauschen und Verzerrungen in Bildern, um sie ohne Qualitätsverlust zu vergrößern. Anime-Bilder und -Illustrationen sind nahezu perfekt verarbeitet, Farben, Details und Kanten sind gut erhalten. Aber auch normale Fotos werden unterstützt.

Für unser Beispiel nehmen wir demnach eine 3d Illustration vom Charackter Artist Alex Bobylev zur Hand. Plan ist ein Hero Image für unseren Blogartikel zu bauen. Dafür brauchen wir zuerst etwas mehr Auflösung. Das Originalbild hat eine Auflösung von 1920x1280px – das skalieren wir nun mithilfe von BigJpg auf 2560 × 1707px hoch.

Wunderbar. Im nächsten Schritt entfernen wir den Hintergrund. Dafür nutzen wir erneut unser Tool RemoveBG. Bei genauerem Hinsehen fällt uns auf, dass das Ergebnis nicht perfekt ist. Macht nichts – die Kleinigkeiten bessern wir in Photoshop aus. Im nächsten Schritt setzen wir den fertigen Freisteller auf den Hintergrund des Tesla Bot Images. ↓

Jetzt legen wir die 2 Images übereinander und finalisieren den Rest in Photoshop. Das fertige Hero Image sieht dann so aus:

Blog Artikel – Hero

Bildbearbeitung und Retusche

Eine der bekanntesten Apps hierfür ist sicherlich FaceApp. Ein KI Face Editor der dich Gesichter „verschönern“, altern oder sogar den Ausdruck oder das Geschlecht ändern lässt. Was hiermit möglich ist, zeige ich dir anhand von einem bekannten Gesicht aus der Videospielserie „The Last Of Us“. (Sry Ellie…) ↓

Ganz schön creepy, oder? Die App nutzt Deep Learning zur Erkennung der wichtigsten Merkmale wie Augenlider, Wangenknochen, Kieferlinie, Nasenrücken usw. des menschlichen Gesichts, um Transformationen je nach ausgesuchtem Filter zu erstellen.

Animation

Wer jetzt noch einen Schritt weitergehen will probiert Reface – eine App die sich auf Bewegtbild Content spezialisiert hat. Was damit möglich ist, siehst du hier…

Ellie sings Britney Spears

Morphing

Eine weitere Anwendung von künstlicher Intelligenz in der Bildverarbeitung ist das sogenannte Morphing. Auf Basis von Gesichtserkennungs-Algorithmen werden z.B. 2 unterschiedliche Gesichter zu einem vereint. Tools wie Artbreeder lassen dich so z.B.:

  • 2 unterschiedliche Gesichter zu einem vereinen
  • Künstliche Landschaften & Charaktere und Gesichter erstellen
  • Gesichtsmerkmale eines Charakters nach ethnischen Kriterien verändern
  • oder: das Gesicht eines Charakters per fließendem Übergang zu einem anderen Charakter morphen.
    Und genau sehen wir uns jetzt anhand eines Beispiels genauer an:

Für unser Beispiel nehmen wir erneut 2 Charaktere bekannter Videospielserien zur Hand. Ellie und Aloy von „Horizon Zero Dawn“. Die Ausgangsbilder sehen aus wie folgt:

Als Tool kommt Artbreeder ins Spiel. Dieses Tool erlaubt uns Videos des Morphs zu erstellen und zu speichern.

Ellie / Aloy – Morph via Artbreeder

Video Games

Auch in der Videospielindustrie hat sich in den letzten Jahren viel getan. Derzeit führend ist mit Sicherheit nVidia’s DLSS das mithilfe von künstlicher Intelligenz Bewegtbilder in Echtzeit hochskaliert. Das spart Rechenpower, die für andere grafische Spielereien verwendet werden kann.

Nvidia’s DLSS (Deep Learning Super Sampling)

Deep Learning Super Sampling ist eine von Nvidia entwickelte und exklusiv für Nvidia-Grafikkarten verfügbare Technologie zur Hochskalierung von Bewegtbildern, die auf hochaufgelösten Bildschirmen (4k) dargestellt werden sollen. Das Besondere dabei ist, dass dies in Echtzeit geschieht. Dabei kommt Deep Learning ins Spiel, um Bilder mit niedrigerer Auflösung auf eine höhere Auflistung hochzuskalieren. Dabei wird das neuronale Netz von Nvidia anhand von „idealen“ Bildern von Videospielen mit ultrahoher Auflösung auf Supercomputern und Bildern mit niedriger Auflösung der gleichen Spiele trainiert. Das Ergebnis wird auf dem Grafikkartentreiber gespeichert.

So wird im Endeffekt z.B. eine native Auflösung von 1440p (2k) durch DLSS auf 3840p (4k) hochskaliert. Dadurch muss die Grafikkarte anstatt von 8.294.400 Pixeln „nur noch“ 3.686.400 Pixel berechnen. nVidia spricht hier, je nach Einstellungen und Spiel, von Leistungssprüngen bis zu 70%.

Ob man dabei einen Unterschied zwischen nativer 4k Auflösung und DLSS 4k sieht, entscheidest du am besten selbst. ↓

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DLSS ist aber keine reine Software Lösung. DLSS ist nur auf Grafikprozessoren der Serien GeForce RTX 20 und GeForce RTX 30 mit speziellen KI-Beschleunigern namens Tensor Cores verfügbar.

Fazit

Wie siehst du die Fortschritte, die in diesem Bereich gemacht werden? Vor allem der Fortschritt in der Bearbeitung von Bewegtbild hat zu vielen Kontroversen hinsichtlich Fake News geführt. Siehst du das Ganze als Horrorszenario à la Skylink oder stehst du dem Fortschritt positiv gegenüber? Wenn dir dieser Beitrag geholfen hat, dann teile ihn – das hilft uns besonders – und falls du weitere Fragen hast, hinterlasse uns gerne ein Kommentar!

Wir freuen uns über Feedback.

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