17 feb. 1999
1 minuut
Een groep Duitse onderzoekers heeft een algoritme gecreëerd met een verbazingwekkende techniek voor het verwerken van foto’s: een neuraal netwerk dat via convolutie elke foto kan omtoveren in een kunstwerk. Het proces duurt een uur en de benodigde berekeningen zijn ontzagwekkend, maar de resultaten spreken voor zich.
De algoritme maakt gebruikt van de manier objectherkenning wordt verwerkt in complexe neurale-netwerkprocessen, om foto’s te bewerken in de stijl van specifieke kunstenaars. Zo maakten de onderzoekers nieuwe beelden die verbluffend sterk lijken op de werken van Vincent Van Gogh, Edvard Munch en Picasso. Al deze beelden werden binnen een uur gemaakt, en als het team de algoritme verder optimaliseert zou dat nog sneller kunnen. De onderzoekers hebben de algoritme zelf nog niet bekend gemaakt.
Het netwerk behandelt op een heel elementair niveau het bron-beeld (een werk van een beroemde kunstenaar) als een textuur en filtert de doelfoto via diverse rekenlagen om een representatie te maken die overeenkomt met de stijl van het originele kunstwerk. Het is een fantastische truc maar niet het werkelijke doel van het onderzoek van het team. Het kunstproject is slechts een voorbeeld dat laat zien hoe convolutie en neurale netwerken in staat zijn om de inhoud en de stijl van een beeld te scheiden. De onderzoekers zijn actief op het gebied van deep-learning, waarbij computers patronen moeten kunne herkennen en klassificeren in omvangrijke data sets. De denkprocessen voor de computer zijn zo ontworpen dat ze een weerspiegeling vormen van de werking van het menselijk brein.
De onderzoekers tekenen aan dat – wil het resulterende beeld nog betekenisvol zijn – inhoud en stijl zorgvuldig moeten zijn gebalanceerd. Bij te veel nadruk op stijl lijkt de foto helemaal niet meer op het origineel.
De groep, met als hoofdauteur Leon Gatys, een PhD student op de Universiteit van Tübingen, is van plan om over hun algoritme een paper te schrijven voor Nature, maar lees hier al het originele rapport.
