Generative Adversarial Networks (GANs)

Was sind GANs? GANs – das steht für Generative Adversarial Networks – sind eine besondere Methode der künstlichen Intelligenz, mit der Computer neue Inhalte erzeugen können, die aussehen, als wären sie echt. Zum Beispiel kann ein GAN realistisch wirkende Bilder, Stimmen, Texte oder sogar Videos erstellen – obwohl es diese Dinge vorher noch nie gesehen hat.

Wie funktioniert ein GAN?

Ein GAN besteht aus zwei Teilen, die miteinander «im Wettstreit» stehen. Daher auch der Name: Adversarial bedeutet so viel wie «gegeneinander» oder «im Wettbewerb». Der eine Teil heisst Generator, der andere Diskriminator.

Der Generator versucht, etwas Neues zu erstellen – zum Beispiel ein künstliches Porträtfoto. Der Diskriminator bekommt sowohl echte als auch vom Generator erstellte Bilder gezeigt und versucht herauszufinden, welche davon echt und welche künstlich sind.

Der Generator lernt daraus: Jedes Mal, wenn der Diskriminator ihn «ertappt», wird der Generator besser. So entstehen im Laufe des Trainings immer realistischere Ergebnisse. Man kann sich das vorstellen wie ein Fälscher (Generator), der lernt, bessere Fälschungen zu machen, und einen Prüfer (Diskriminator), der immer besser darin wird, sie zu erkennen – bis der Fälscher irgendwann so gut ist, dass die Fälschungen kaum noch zu unterscheiden sind.

Wofür werden GANs verwendet?

GANs werden heute in vielen Bereichen eingesetzt:

• Bildbearbeitung und Fotorestauration: Alte oder beschädigte Bilder können damit rekonstruiert werden.
• Kunst und Design: Künstlerinnen und Designer nutzen GANs, um neue kreative Werke zu schaffen.
• Medizin: GANs helfen, realistische Bilder für die Forschung zu erzeugen, z. B. in der Radiologie.
• Spiele und Filme: Neue Charaktere, Landschaften oder Spezialeffekte können mithilfe von GANs erstellt werden.
• Deepfakes: Dabei werden Videos oder Stimmen täuschend echt verändert – z. B. um jemandem etwas sagen zu lassen, was er oder sie nie gesagt hat.

Tools und Anwendungen

GANs und verwandte KI-Techniken werden heute in vielen kreativen Tools eingesetzt – oft ohne dass die Benutzerinnen und Benutzer es merken. Programme wie Artbreeder ermöglichen es, Gesichter, Landschaften oder Fantasiefiguren durch einfaches Verschieben von Reglern zu verändern. Mit Runway ML können auch Menschen ohne Programmierkenntnisse KI nutzen, um Bilder zu bearbeiten, Videos zu schneiden oder neue Inhalte zu erstellen. Ein weiteres Beispiel ist die Website This Person Does Not Exist, die bei jedem Aufruf ein neues, künstlich erzeugtes Gesicht zeigt. Besonders bekannt ist auch Midjourney, ein Tool, das aus Prompts verblüffend realistische Bilder erzeugt.

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