Neue Dimensionen der Bildbearbeitung durch KI-Technologie

In den letzten Jahren hat sich die Bildbearbeitung durch die Einführung von KI-basierten Technologien dramatisch weiterentwickelt. Insbesondere die Fähigkeit, Objekte in Bildern hinzuzufügen und zu entfernen, ist ein Bereich, der durch Fortschritte in der künstlichen Intelligenz erheblich verbessert wurde. Eine neue Studie, die von Forschern durchgeführt wurde und auf dem Preprint-Server arXiv veröffentlicht ist, hat nun eine innovative Methode vorgestellt, die es ermöglicht, diesen Prozess noch weiter zu verfeinern. Die Methode, bekannt als "Paint by Inpaint", basiert auf der Erkenntnis, dass das Entfernen von Objekten aus Bildern, das sogenannte Inpainting, wesentlich einfacher ist als der umgekehrte Prozess des Hinzufügens, das Paint. Forscher haben herausgefunden, dass durch die Nutzung von großen Datensätzen, die Bilder und deren korrespondierende Versionen ohne bestimmte Objekte enthalten, ein Diffusionsmodell trainiert werden kann, das den Inpainting-Prozess umkehrt und effektiv Objekte zu Bildern hinzufügt. Der Vorgang beginnt damit, dass zunächst Objekte aus Bildern entfernt werden, um eine leere Stelle zu schaffen. Dann wird ein Vision-Sprachmodell verwendet, um detaillierte Beschreibungen der entfernten Objekte zu generieren, und ein großes Sprachmodell, um diese Beschreibungen in vielfältige, natürlichsprachliche Anweisungen umzuwandeln. Diese Anweisungen werden dann verwendet, um das Modell dazu zu bringen, die leeren Stellen mit neuen Objekten zu füllen, die auf den Anweisungen basieren. Dieser Ansatz bietet im Vergleich zu anderen Bildbearbeitungsmethoden mehrere Vorteile. Erstens werden durch das Training mit natürlichen Zielbildern anstelle von synthetischen Bildern realistischere Ergebnisse erzielt. Zweitens sorgt die Konsistenz zwischen Quell- und Zielbildern dafür, dass die hinzugefügten Objekte nahtlos in ihre neue Umgebung integriert werden. Darüber hinaus hat die Forschungsgruppe festgestellt, dass das von ihnen trainierte Modell in qualitativer und quantitativer Hinsicht bestehende Modelle übertrifft. Der Prozess des Hinzufügens und Entfernens von Objekten in Bildern hat vielfältige Anwendungen. Von der professionellen Bildbearbeitung über die Erstellung von Medieninhalten bis hin zu Anwendungen in der virtuellen Realität und Augmented Reality – die Möglichkeiten sind nahezu unbegrenzt. Die Technologie kann auch dazu beitragen, die Privatsphäre zu schützen, indem beispielsweise unerwünschte Personen oder Objekte aus Fotos entfernt werden, bevor sie online geteilt werden. Die Entwicklungen auf diesem Gebiet sind nicht nur für professionelle Grafikdesigner und Künstler von Bedeutung, sondern haben auch das Potenzial, die Art und Weise, wie Durchschnittsnutzer mit Bildinhalten interagieren, zu revolutionieren. Mit fortschrittlichen KI-Tools wird es möglich, komplexe Bildbearbeitungen durchzuführen, ohne dass dafür spezialisiertes Wissen oder teure Software erforderlich ist. Die Forscher haben ihre umfangreichen Datensätze zusammen mit den trainierten Modellen für die Gemeinschaft freigegeben, was weitere Forschungen und Entwicklungen auf diesem Gebiet ermöglicht. Dieser offene Ansatz fördert die kollektive Verbesserung der Technologie und die Erweiterung ihrer Anwendungsmöglichkeiten. Das deutsche KI-Unternehmen Mindverse, das sich auf die Entwicklung von KI-gesteuerten Lösungen spezialisiert hat, darunter Chatbots, Voicebots, KI-Suchmaschinen, Wissenssysteme und vieles mehr, ist bestrebt, solche Fortschritte in der Bildbearbeitung zu integrieren und für seine Kunden nutzbar zu machen. Mit einer solchen Technologie könnte Mindverse bestehende Dienstleistungen weiter verbessern und neue innovative Lösungen anbieten, die auf den neuesten Erkenntnissen in der KI-Forschung basieren. Quellen: - Wasserman, N., Rotstein, N., Ganz, R., & Kimmel, R. (2024). Paint by Inpaint: Learning to Add Image Objects by Removing Them First. arXiv:2404.18212. Verfügbar unter https://arxiv.org/abs/2404.18212 - Yu, T., Feng, R., Feng, R., Liu, J., Jin, X., Zeng, W., & Chen, Z. (2023). Inpaint Anything: Segment Anything Meets Image Inpainting. Verfügbar unter https://github.com/geekyutao/Inpaint-Anything - Quan, W., Chen, J., Liu, Y., Yan, D.-M., & Wonka, P. (2024). Deep Learning-based Image and Video Inpainting: A Survey. arXiv:2401.03395v1. Verfügbar unter https://arxiv.org/html/2401.03395v1