Wem Instagram-Looks zu langweilig sind, kann seine Bilder seit Mitte 2015 durch den von Google entwickelten und mittlerweile als Open Source Software verfügbaren DeepDream-Code oder dessen Nachfolger analysieren und verändern lassen. Hierdurch entstehen traumartige, surreale und psychedelische Bilder, die Freunde der phantastischen Literatur zuweilen an die Erzählungen von H.P. Lovecraft erinnern.

(erstellt mit DeepDream Generator, 10 Iterationen)

Was ist DeepDream und wo kommt es her?

Forscher hatten DeepDream im Auftrag von Google entwickelt, um verstehen zu lernen, was in neuronalen Netzen vor sich geht, wenn diese etwa Bilder erkennen.Ursprünglich wurde DeepDream nach dem gleichnamigen Film unter dem Codenamen „Inception“ entwickelt.

Als „Nebenprodukt“ erzeugt DeepDream dabei aus herkömmlichen Fotos verfremdete Traumbilder, die ein großes Aufsehen erregt haben.

Google hat DeepDream im Jahr 2015 auf vielfachen Wunsch als Open Source veröffentlicht. Zwischenzeitlich gibt es verschiedene Anwendungen und Websites, die diesen Code nutzen und zum Experimentieren einladen.

(links oben: Ausgangsbild (Qualle), rechts oben: eine Iteration, links unten: fünf Iterationen, rechts unten: zehn Iterationen)

Wie funktioniert ein neuronales Netz?

Für die Technikinteressierten finden sich fundierte wissenschaftliche Erklärungen unter den weiterführenden Links – für alle anderen Leser hier eine stark vereinfachte Erklärung:

Künstliche neuronale Netze werden u.a. zur Klassifikation von Bildern verwendet. Sie bestehen aus einer Eingabeschicht, der die zu klassifizierenden Bilder präsentiert werden und einer Ausgabeschicht, die die Entscheidung des neuronalen Netzes zum Inhalt der Bilder ausgibt. Zwischen diesen beiden Schichten liegen weitere Schichten, in denen die zu bewertenden Bilder verarbeitet – also analysiert – werden.

(Monarchfalter, erstellt mit DeepDream Generator, 5 Iterationen)

Training der neuronalen Netze

Um ihre Aufgaben erfüllen zu können, müssen die neuronalen Netze vorab trainiert werden. Den Netzen werden solange Bilder mit den Objekten präsentiert, die sie später erkennen sollen, bis diese Trainingsbilder ebenso wie unbekannte Objekte mit hoher Sicherheit vom jeweiligen Netz erkannt werden.

Durch ein entsprechendes Training und die Vorgabe von Parametern lässt sich das Verhalten von neuronalen Netzen daher beeinflussen.

(Wüstenlandschaft, erstellt mit DeepDream Generator, 5 Iterationen)

Training der neuronalen Netze

Um ihre Aufgaben erfüllen zu können, müssen die neuronalen Netze vorab trainiert werden. Den Netzen werden solange Bilder mit den Objekten präsentiert, die sie später erkennen sollen, bis diese Trainingsbilder ebenso wie unbekannte Objekte mit hoher Sicherheit vom jeweiligen Netz erkannt werden.

Durch ein entsprechendes Training und die Vorgabe von Parametern lässt sich das Verhalten von neuronalen Netzen daher beeinflussen.

(Kuhschelle, erstellt mit Dreamscope (Deep Style))

Wovon träumen neuronale Netze?

Wenn neuronale Netz in einer Rückkopplung immer wieder mit selbst generierten Bildern gefüttert werden, lässt sich durch das „Erkennen“ nicht vorhandener Objekte erfahren, welche Objekte das neuronale Netz kennt – wovon es „träumt“.

(Kinzigufer, erstellt mit Dreamscope (Deep Style))

DeepDream und Deep Style

Eine Weiterentwicklung des DeepDream Code findet sich derzeit unter dem Namen Deep Style. Hierbei interpretiert das neuronale Netz einen zuvor trainierten Bildstil und wendet ihn auf das zu bewertende Foto an.

Weiterführende Links:

• DeepDream Generator (Online-Generator ohne Filter)
• Dreamscope (Online-Generator mit Filtern)
• DeepDream auf Wikipedia (27.06.2016)
• Google veröffentlicht den Code seiner „träumenden neuronalen Netze“ (heise, 03.07.2015)
• Gesichtserkennung: „Meine Freundin ist kein Gorilla“ (ZEIT Online, 02.07.2015)
• Bilderkennung: Wovon träumen neuronale Netze? (heise, 19.06.2015)