Man l\u00e4sst das Hochzeitsfoto der Gro\u00dfeltern durch die App laufen und es kommt gestochen scharf zur\u00fcck, mit klar definierten Gesichtern und sauberen Konturen. Das Ergebnis ist beeindruckend \u2013 und verdient eine Erkl\u00e4rung, die fast niemand gibt.<\/p>\n
Dieses Detail fehlte.<\/b> Die k\u00fcnstliche Intelligenz hat keine versteckten Informationen im Bild gefunden: Sie hat neue Informationen generiert, die zum Rest passen.<\/p>\n Das Modell lernte, wie Gesichter und Texturen normalerweise aussehen, und zeichnete das Fehlende so, dass es mit der Umgebung \u00fcbereinstimmte.<\/p><\/div><\/div> Feine Gesichtsz\u00fcge, Augenform und L\u00e4cheln k\u00f6nnen anders wirken als im Original. Je schlechter das Foto, desto mehr schm\u00fcckt das Model es nach.<\/p><\/div><\/div> Beim Vergr\u00f6\u00dfern eines kleinen Fotos werden durch Sch\u00e4tzung neue Pixel erzeugt. Die wahrgenommene Sch\u00e4rfe nimmt zu, die tats\u00e4chliche Bildinformation jedoch nicht.<\/p><\/div><\/div> Die wiederhergestellte Version ist eine Interpretation. Die Originaldatei ist das Dokument und sollte nicht \u00fcberschrieben werden.<\/p><\/div><\/div> Es gibt Anwendungsbereiche, in denen es hervorragende Ergebnisse liefert und das Risiko gering ist. Kratzer, Flecken, Knicke und Vergilbungen von einem gescannten Foto entfernen.<\/b> Es handelt sich um eine Reparatur physischer Sch\u00e4den: Die Bildinformationen sind vorhanden, und das Modell bereinigt lediglich das, was sich dar\u00fcber befindet.<\/p>\n Das Gleiche gilt f\u00fcr Korrigierte verblasste Farbe<\/b> und f\u00fcr Ger\u00e4usche reduzieren<\/b> aus einem Scan, der bei schwachem Licht durchgef\u00fchrt wurde. Dies sind Verfahren, die die Aussagekraft des Fotos respektieren.<\/p>\n Der Teufelskreis beginnt, wenn das Foto klein, sehr unscharf oder von sehr niedriger Aufl\u00f6sung ist. Dann hat das Model nur wenige Informationen zur Verf\u00fcgung und muss mehr hinzuf\u00fcgen als korrigieren. Genau dann entstehen der plastische Hauteffekt und Gesichter, die zwar \u00e4hnlich, aber nicht identisch aussehen.<\/p>\n Das Kolorieren eines Schwarzwei\u00dffotos ist das deutlichste Beispiel f\u00fcr diese Grenze. Die Farbinformationen waren in diesem Film nie vorhanden.<\/b> Das Modell w\u00e4hlt aus Millionen von Beispielen wahrscheinliche Farben aus.<\/p>\n Das Ergebnis ist meist wundersch\u00f6n und aufregend, und daran ist nichts auszusetzen, solange dem Betrachter klar ist, dass die Farbe rekonstruiert wurde. Das Kleid k\u00f6nnte urspr\u00fcnglich blau gewesen sein und gr\u00fcn erscheinen, und die KI kann das unm\u00f6glich wissen.<\/p>\n
\nSie f\u00fcllt die L\u00fccken, sie enth\u00fcllt sie nicht.<\/h3>
\nDas Risiko liegt im Gesicht.<\/h3>
\nMehr Details bedeuten nicht automatisch mehr Informationen.<\/h3>
\nBewahren Sie immer das Original auf.<\/h3>
\n<\/div>\nWenn KI wirklich hilft.<\/h2>\n
Die Vermutung der Kolorierung ist gut begr\u00fcndet.<\/h2>\n