Bitte lächeln?

Keines dieser Bilder ist echt – hättet ihr es gemerkt? [Update]

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Foto von Michael Springer

von Michael Springer -

Nein, diese Fotos sind nicht von Facebook zusammengesucht, denn keines von ihnen zeigt einen echten Menschen. Sie wurden mit einer neuen Methode generiert, die KI-Forscher nun vorgestellt haben. Die Ergebnisse sind so realistisch, dass sie sich kaum von realen Bildern unterscheiden lassen.

Egal ob Gesichter, Straßenszenen oder Katzenbilder – wenn Forscher ihre neuesten Ergebnisse zur KI-gestützten Bild- und Fotogenerierung präsentieren, fällt die eigene Reaktion meist ähnlich aus: "Wahnsinn, wie realistisch diese Fakes mittlerweile aussehen – es dauert bestimmt nicht mehr lange, dann kann man echte Bilder gar nicht mehr von den gefälschten unterscheiden." Tja, vielleicht ist es schon so weit. Denn die nun von einem Forscherteam präsentierten Fake-Fotos würden wohl die meisten Betrachter ohne zu zögern als echt durchwinken.

Bessere Bildqualität, mehr Kontrolle

Tero Karras, Samuli Laine und Timo Aila, drei KI-Forscher des Grafikchip-Produzenten Nvidia, haben gleich zwei wesentliche Fortschritte auf einmal erreicht: Zum einen konnten sie die durchschnittliche Qualität computergenerierter menschlicher Portraits erhöhen – ihre Methode produziere weniger "Unnatürlichkeiten", die menschlichen Betrachtern schnell ins Auge springen.

Zum anderen erlaube ihre KI ein neues Maß an Kontrolle über die Charakteristiken der zu erschaffenden Fotos. Haarfarbe, Augenform oder Kopfhaltung des Motivs sowie der Grad der Variation der Bilder untereinander können beispielsweise gezielt festgelegt und offenbar stufenlos angepasst werden. Das sei ein enormer Fortschritt gegenüber älteren Modellen, bei denen die Anwender kaum oder nur eingeschränkt Kontrolle über die produzierten Ergebnisse erlangen konnten.

Von Machine Learning/Künstliche Intelligenz generierte menschliche Ges

Von den vier Bildern oben werden lediglich Geschlecht, Alter, Haarlänge und Pose übernommen, während das Bild unten links die restlichen Informationen liefert. Alle gezeigten Fotos sind computergeneriert.

(Screenshot)  YouTube 

Von Machine Learning/Künstliche Intelligenz generierte menschliche Ges

Sehr ähnlich, aber nicht gleich: Die Stärke der Variationen lässt sich beliebig regeln.

(Screenshot)  YouTube 

Von Machine Learning/Künstliche Intelligenz generierte menschliche Ges

Von den vier Bildern oben werden lediglich Geschlecht, Alter, Haarlänge und Pose übernommen, während das Bild unten links die restlichen Informationen liefert. Alle gezeigten Fotos sind computergeneriert.

(Screenshot)  YouTube 

Von Machine Learning/Künstliche Intelligenz generierte menschliche Ges

Sehr ähnlich, aber nicht gleich: Die Stärke der Variationen lässt sich beliebig regeln.

(Screenshot)  YouTube 

Möglich geworden sei dieser Fortschritt durch Methoden, die dem Forschungsfeld der 'style transfers' entliehen sind. Diese erlauben es dem Machine-Learning-Prozess, grob vereinfacht ausgedrückt, einzelne Bildelemente – in diesem Fall etwa Frisur, Augenform oder Hautfarbe – selbstständig und im weiteren Verlauf immer besser identifizieren zu können. Weil der Algorithmus einzelne "Bestandteile" eines Gesichts genau erkennen kann, hat der Anwender auch die Kontrolle darüber, wie diese "Bestandteile" aussehen sollen.

Wie genau diese Fakes generiert werden, ist für den durchschnittlichen Internetnutzer im Grunde nicht zu durchdringen. Mit den Produkten der hochkomplexen Software wird er trotzdem konfrontiert. Schon heute haben viele Menschen Schwierigkeiten damit, falsche von wahren Meldungen, echte von unechten Profilen zu unterscheiden. Menschen sind darauf gepolt, zu glauben, was sie sehen. In den falschen Händen werden Forschungsergebnisse wie diese hier also zu gefährlichen Täuschungs- und Manipulationswerkzeugen. Und ganz ehrlich: Hättet ihr diese Bilder als unecht erkannt?

Quelle: Karras et al. via MIT Technology Review


Update vom 15.02.2019

ThisPersonDoesNotExist.com – eigene Fakes auf Knopfdruck

Mittels der Internetseite ThisPersonDoesNotExist.com könnt ihr jetzt eure ganz eigenen Fake-Gesichter generieren – bei jeder Seiten-Aktualisierung gibt's ein neues Pseudogesicht. Die Website greift dabei auf die hier vorgestellte Methode zurück, wurde aber nicht von den Forschern um Tero Karras programmiert. Leider lässt sie außerdem keine der oben gezeigten, möglichen Feineinstellungen und Einflussnahmen zu. Man bleibt also auf die Ergebnisse angewiesen, die der Generator ausspuckt.

Das reicht aber auch aus. Denn wahrscheinlich war es für Laien noch nie leichter, Fake-Gesichter zu erschaffen: Wortwörtlich genügt ein Knopfdruck. Natürlich produziert die KI in einigen Fällen wahre Monster, doch die Mehrheit der Fotos überzeugt auf den ersten Blick: In den Feeds von Facebook, Twitter und Co. würden sie als Profilbilder problemlos durchrutschen. Wenn sie von Hand per Bildbearbeitungs-Software feingeschliffen werden, sind sie noch schwerer zu erkennen. Das ist problematisch, denn die Fakes zeigen Bilder von Menschen, die es gar nicht gibt. Schon jetzt fluten Bots und Fake-Accounts die sozialen Netzwerke – durch die Fortschritte in der KI-gestützten Bildgenerierung dürften es nicht weniger werden.

Es gibt jedoch einige Details, die die Fakes im Zweifelsfall enttarnen können:

  • Die Zähne: Sie wirken häufig verschoben, krumm. Schneidezähne tauchen etwa zu weit rechts oder links auf und sind auffällig unterschiedlich groß. Manchmal fehlen Eckzähne.
  • Die Ohren: Wenn beide Ohren zu sehen sind, passen sie selten zueinander. Sie sind verschieden geformt, die Ohrmuscheln unterscheiden sich deutlich. Ohrringe sind nicht identisch oder es taucht nur einer auf.
  • Die Kleidung: Es kann etwa links des Halses ein Hemdkragen zu sehen sein, der rechts fehlt.
  • Die Haare: Besonders am Haaransatz oder am Übergang von langen Haaren zur Kleidung lassen sich Fehler finden.
  • Der Hintergrund: Fast nie lassen sich Details oder reale Strukturen im Hintergrund erkennen – das kann allerdings auch bei echten Portraitaufnahmen so gemacht werden.

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