Mozart, Van Gogh und Bob von nebenan: das Kunstschaffen mit KI

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DAS WICHTIGSTE IM ÜBERBLICK

Generative Kunst hat den Bereich des Kunstschaffens neu definiert, indem sie auch Laien die Möglichkeit gibt, sich künstlerisch auszudrücken, und so die Kreativität und den Austausch von Emotionen revolutioniert. Für etablierte Künstler stellt sie eine echte Herausforderung dar. Allerdings deuten die derzeitigen Zwänge darauf hin, dass sich die Entwicklung noch lange hinziehen wird.

Es gab eine Zeit, in der das Kunstschaffen auf diejenigen beschränkt war, die über die entsprechenden Fähigkeiten verfügten – oder die glaubten, sie hätten diese.

Aber jetzt kann jeder inspirierende Musik, Kunstwerke, die an die Wand gehängt werden können, oder sogar ein hochdetailliertes Waffenpaket für ein Computerspiel erstellen.

Und all das ist mit einer einfachen Eingabe in ein Textfeld möglich.

Im Folgenden geht es um die wachsende, bunte Welt der generativen KI-Kunst.

Was ist generative KI-Kunst?

Jedes Mal, wenn künstliche Intelligenz (KI) etwas von selbst erschafft, kann dies als generative KI bezeichnet werden. Wenn KI dazu aufgefordert wird, Kunst zu schaffen, entsteht generative KI-Kunst in all ihren Formen, einschließlich visueller Kunst, Poesie, Prosa, Animationen, Musik, Videos und interaktiver Installationen.

Seit ihren Anfängen wird die generative KI-Kunst immer ausgefeilter: Das Ergebnis ist nicht mehr von menschlichem Kunstschaffen zu unterscheiden.

In den meisten Beispielen gibt man einen Ausgangspunkt vor (eine Aufforderung, ein Bild, einen Stil). Die künstliche Intelligenz erledigt den Rest und schafft so ein faszinierendes Werk.

So lernt ein Modell beim Zeichnen eines Blumenstraußes die Formen, Farben, Schattierungen und komplizierten Designs verschiedener Blumen und Sträuße kennen, bevor es an die Arbeit geht.

KI Kunst Generatoren können jedoch Werke anders gestalten, als ein Mensch sie sich vorstellt.

Die Vorgaben und das Ergebnis stimmen unter Umständen nicht überein, weil zur Kunstgenerierung hochkomplexe Algorithmen verwendet werden, die vielleicht etwas umfassenderes erzeugen, als in der ursprünglichen Eingabeaufforderung vorgesehen war.

Zwar steht die Qualität der Kunst auf einem anderen Blatt, doch hat die dynamische generative Kunst zu einem Resultat geführt: Sie hat das Kunstschaffen zugänglicher gemacht, insbesondere für Nicht-Künstler, die dennoch ihre Gedanken und Gefühle ausdrücken wollen.

Und jetzt macht sich das auch in der Kunst-, Medien- und Unterhaltungsindustrie bemerkbar.

Die Auswirkungen sind überall zu spüren – von Kunstwerken im Internet bis hin zu Streiks in Hollywood wegen des Potenzials der KI bei der Erstellung von Drehbüchern.

Der Einsatz generativer KI stößt jedoch an gewisse Grenzen, und es wird wohl noch lange dauern, bis sie die Rolle von CGI-Künstlern (engl. computer-generated imagery) und Drehbuchautoren ernsthaft übernehmen kann.

In diesem Zwischenbereich hat die dynamische generative Kunst mehrere Anwendungsfälle. Ihre Folgen sind in vielen Branchen zu beobachten.

Anwendungsfälle generativer AI-Kunst

  • Videospiele

KI kann einzigartige und komplexe Charaktere, Landschaften und Objekte wie Autos oder Waffen generieren – und das in kurzer Zeit und guter Qualität.

KI wird bereits in bekannten Spielen wie FIFA 22 (maschinelles Lernen), Red Dead Redemption 2 (NPC-Interaktionen) und Middle-Earth: Shadow of Mordor (ebenfalls NPC-Interaktionen) eingesetzt.

  • Film und Animation

Mit KI lassen sich originelle und aufwendige Hintergründe, Landschaften, Figuren und Szenen in Filmen und Animationen erstellen.

Adobe After Effects, eine bekannte Software für Spezialeffekte, verwendet zum Beispiel eine Funktion namens Content-Aware Fill, eine KI-gesteuerte Funktion zum Entfernen unerwünschter Objekte in Filmen oder Animationen.

  • Fashion und Design

Modeschöpfer entwerfen Designs, die thematisch und einzigartig sind. Nehmen wir z. B. einen Fashion-Designer, der ein Kleidungsstück nach einem Muster aus der viktorianischen Ära kreiert.

Generative Modelle können dann die Daten absorbieren, um ihre eigenen thematischen Versionen zu schaffen.

So wurden beispielsweise von den deutschen Modedesign-Plattformen Zalando und Google mithilfe von KI Project Muze Modedesigns erstellt.

  • Musik und Audio

Füttert man die generativen KI-Modelle mit Daten über vorhandene Musik, so können sie schnell aus den Mustern lernen und einzigartige Ergebnisse erzeugen.

Mit KI kann man also Songs oder Sounds produzieren, die berühmten Künstlern sehr ähnlich sind.

Ein Beispiel dafür ist der Track von Savages namens AllttA. Er besteht aus der Musik des französischen Produzenten 20Syl und des amerikanischen Rappers Mr. J Medeiros.

In ähnlicher Weise wurden Oasis-Anhänger mit einem von Fans erstellten KI-generierten Werk, dem „in den 90ern verlorenen Album“, verwöhnt.

Ist dies eine Demokratisierung der Kunst?

Vor KI gehörten Kunst und Unterhaltung ausschließlich den Künstlern in Form von Malern, Musikern und dergleichen. Diese Fähigkeiten waren für Menschen außerhalb der Kunst-, Mode- und Entertainment-Branche nicht zugänglich.

Aber jetzt hat KI den Zugang für jeden eröffnet, der sich eine Aufgabenstellung ausdenken kann. Jetzt kann man mit ein paar Worten oder Beschreibungen komplexe Kunstwerke erzeugen.

Aber dynamische generative Kunst hat auch ihre Grenzen.

Fehlende Kontrolle

Man hat keine genaue Kontrolle darüber, was produziert wird. Generative KI-Kunst wird durch komplexe Algorithmen von generativen Kunstmodellen gesteuert und kann ärgerlicherweise zufällige Ergebnisse erzeugen, die nicht den Erwartungen entsprechen.

Ähnlich wie bei einer Lotterie: Man gibt etwas ein, aber der Algorithmus produziert etwas völlig anderes als das, was zuvor vorgestellt wurde.

Menschliche Künstler haben dieses Problem nicht – sie wissen (oft), in welche Richtung sie gehen.

Fehlende Erklärungen

Wenn man sich nicht sicher ist, was generative KI-Kunst auf der Grundlage der Eingaben produzieren wird, wie kann man dann jemandem die Bedeutung des Werks erklären?

Kunst ist eine vielseitige Schöpfung, in der sich ein tieferer Sinn verbirgt. Ein Künstler kann ein Bild schaffen, das eine Reihe von Emotionen, Gefühlen und Themen darstellt.

Er selbst kann entscheiden, wie er seinem Publikum das Bild erklärt. Das Gleiche kann man von einem Programm erwarten.

Reproduzierbarkeit

Generative KI-Kunst kann extrem schwierig zu reproduzieren sein, selbst wenn man dieselben Vorgaben oder Informationen verwendet.

Die Algorithmen können extrem (ärgerlich?) zufällig sein. Es kann äußerst kompliziert sein, die gleichen Muster wiederzugeben.

Fazit

Generative KI-Kunst verändert die Medien-, Kunst- und Unterhaltungsindustrie. Sie stößt jedoch an ihre Grenzen, was Reproduzierbarkeit und Zuverlässigkeit angeht.

Die schnelle Erzeugung von Bildern, Videos und Audiodateien mag zwar aufregend sein, doch gibt es derzeit ernsthafte Einschränkungen.

Und (so glauben wir gerne) was auch immer KI an Fortschritten macht, das menschliche Gehirn ist ihr in Bezug auf Denken, Kreativität und Komplexität immer noch meilenweit voraus.

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Kaushik Pal
Technischer Redakteur
Kaushik Pal
Technischer Redakteur

Kaushik ist technischer Architekt und Softwareberater und verfügt über mehr als 20 Jahre Erfahrung in den Bereichen Softwareanalyse, -entwicklung, -architektur, -design, -prüfung und -schulung. Er interessiert sich für neue Technologien und Innovationsbereiche. Er konzentriert sich auf Webarchitektur, Webtechnologien, Java/J2EE, Open Source, WebRTC, Big Data und semantische Technologien. Kaushik ist auch der Gründer von TechAlpine, einem Technologie-Blog/Beratungsunternehmen mit Sitz in Kolkata. Das Team von TechAlpine arbeitet für verschiedene Kunden in Indien und im Ausland. Das Team verfügt über Fachwissen in den Bereichen Java/J2EE/Open Source/Web/WebRTC/Hadoop/Big Data-Technologien und technisches Schreiben.