AI generiert Mars im Stil der Erde – Earth styletransfered onto Mars

Styletransfer war die „alte“ AI-Technologie von Apps wie Prisma, die dann als einfache Fotofilter bekannt wurden. Tatsächlich aber lernt ein Neural Network den Stil des einen Bildes und überträgt diesen auf ein anderes Bild. Das funktioniert auch mit Dingen, die über Fotofilter weit hinausgehen. So kann eine Computer-Vision-AI eine Küche aus weißen Plastik mit Holz-Vertäfelung zeichnen oder ein brutalistisches Beton-Bauwerk im Stil gotischer Kathedralen abbilden, oder ganz banal: Aus einem Mittagshimmel einen Sonnenuntergang basteln. Oder eben den Mars im Stil der Erde abbilden.

Dazu hat Shi Weili ein Neural Network auf Satellitenaufnahmen der Erde trainiert und diesen „Stil“ auf topografische Merkmale des Mars angewandt, also auf seine Krater, die Oberfläche, die Dünen. Herausgekommen ist ein fiktiver Mars, wie er möglicherweise vor ein paar hundert Millionen Jahren mal im die Sonne kreiste, bevor seine Bewohner an einer banalen Grippe eingingen.

Nette Arbeit von Herrn Shi Weili, nur das Dokumentationsvideo dazu ist so extrem cheesy, dass ich es mir nicht bis zum Ende anschauen kann.

What I present here is planet Mars in a visual style that resembles our own planet. For this project, I have trained an artificial neural network with topographical data and satellite imagery of Earth so that it can learn the relation between them. The trained model was then applied to topographical data of Mars to generate images that resemble satellite imagery of Earth. Terra Mars suggests a new approach to creative applications of artificial intelligence—using its capability of remapping to broaden the domain of artistic imagination.

The conditional generative adversarial nets (Conditional GAN) model and data examples used in the project. Earth data was used in the training phase, while Mars data was used in the generation phase. The generator was trained to produce color images according to topographical data in hopes of convincing the discriminator which was trained to be knowledgeable about the authenticity of Earth imagery. The two networks were trained in turn so that they can compete and grow together. The datasets consist of global data of Earth and Mars sliced into thousands of tiles. To facilitate training and generation, land-ocean mask, longitude, and latitude data were also used.

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2 Kommentare zu “AI generiert Mars im Stil der Erde – Earth styletransfered onto Mars”

  1. Hast du ein Links zu den anderen Beispielen(Küche/Bauwerk
    ) die du im ersten Absatz erwähnt hast. Würde mich interessieren. Danke.

Kommentare sind geschlossen.

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