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Eine Auswahl der per neuronalem Netzwerk kolorierten Bilder
Eine Auswahl der per neuronalem Netzwerk kolorierten Bilder (Bild: Richard Zhang/University of California Berkeley)

Ein Netzwerk, das Farben halluziniert

Zunächst fütterten die Forscher ihr Netzwerk mit 1,3 Millionen Farbbildern der Datenbank Imagenet. Die Idee war, dem System beizubringen, welche Farbe bestimmte Objekte haben. Wenn es auf einem Foto etwa Gras erkennt, dann weiß es, dass dies in der Regel grün ist. Ein Schimpanse hat schwarzes Fell und eine Apfelsine hat einen ganz bestimmten Ton von Orange. Anschließend wurde das Netzwerk mit Schwarz-Weiß-Bildern (natürlich andere als im Training) konfrontiert und sollte diese selbstständig kolorieren. Oder, wie es Zhang und seine Kollegen beschreiben, es sollte Farben "halluzinieren".

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  • Ein koloriertes Bild von Ansel Adams (Bild: Richard Zhang/University of California Berkeley)
  • Ein koloriertes Bild von Ansel Adams (Bild: Richard Zhang/University of California Berkeley)
  • Ein koloriertes Bild von Ansel Adams (Bild: Richard Zhang/University of California Berkeley)
  • Eine Auswahl der per neuronalem Netzwerk kolorierten Bilder (Bild: Richard Zhang/University of California Berkeley)
Ein koloriertes Bild von Ansel Adams (Bild: Richard Zhang/University of California Berkeley)

Die Ergebnisse sind alles andere als perfekt und trotzdem bemerkenswert. Auf der Website des Projekts zeigen die Forscher Hunderte Vergleichsfotos mit unterschiedlichsten Motiven, darunter auch Schwarz-Weiß-Fotografien der Fotografen Ansel Adams und Henri Cartier-Bresson. Die Ergebnisse schwanken zwischen ziemlich gut und ziemlich mies. Einige Motive wie etwa Rapsfelder vor blauem Himmel konnte das Netzwerk realistisch kolorieren. Auch bei Loris-Papageien sind die Ergebnisse gut. Ganz schlecht sieht es dagegen bei Militäruniformen und Wasserflaschen aus. Die Erklärung ist simpel: Bei abstrakteren Objekten, die es in einer Vielzahl von Farben und Formen gibt, musste das Netzwerk Farben praktisch raten.

Wohlgemerkt ging es in dem Projekt nicht darum, die tatsächlichen Originalfarben zu finden, sondern ein plausibles Farbbild zu erstellen. Die Besonderheit des Netzwerks liegt darin, dass es im Vergleich zu den erwähnten früheren Forschungen darauf konzipiert ist, sowohl sattere Farben zu erstellen als auch mehr Abstufungen zu finden; eine Wiese ist schließlich selten an allen Stellen gleich grün. Wie das Netzwerk abstrakte Landschaftsbilder interpretiert, von denen es kein farbiges Original gibt, zeigt sich in den Bildern von Ansel Adams, die einer realistischen Kolorierung schon sehr nahekommen.

20 Prozent fielen auf die Bilder herein

Mit der Handarbeit der Photoshop-Künstler kann das neuronale Netzwerk von Richard Zhang zwar noch lange nicht mithalten. Aber wie die Forscher in einem abschließenden Test herausfanden, können die besten Ergebnisse so manche Menschen täuschen. Bei der Wahl zwischen Original und dem über ein Schwarz-Weiß-Foto generierten Farbbild glaubten rund 20 Prozent der Versuchspersonen, das Letztere sei das Original. Das klingt nicht besonders beeindruckend, ist aber nach Angaben der Forscher ein großer Erfolg im Vergleich zu vorherigen Experimenten.

Das Fotografie-Blog Petapixel fragt bereits, ob das Photoshop der Zukunft eine automatische Kolorierungsfunktion enthalten könnte. Das dürfte zwar noch etwas dauern, gänzlich ausgeschlossen ist es jedoch nicht. Schließlich galt einst auch die vor einigen Jahren vorgestellte Content-Aware-Funktion von Photoshop noch als undenkbar, die automatisch ungewünschte Elemente entfernt.

 Kolorierung: Es werde bunt

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MickeyKay 05. Apr 2016

Gibt es im Prinzip schon für verwackelte Bilder, ist in Photoshop integriert. Benötigt...

Bouncy 04. Apr 2016

Also mein Hirn tut das nicht, Grustufen sind schlicht genau das, grau, es wird auch...



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