Forscher der Duke University haben ein KI-System entwickelt, das aus völlig verpixelten Fotos realistische Gesichter generiert. Dazu erdenkt «Pulse» Details wie feine Linien, Wimpern oder Bartstoppeln, die Auflösung ist anschliessend 64 Mal so hoch wie beim pixeligen Original. Das Team betont allerdings, dass das resultierende Gesicht zwar plausibel, aber nicht real ist - zur Identifikation der Person auf dem Originalfoto taugt es also nicht. Doch könne der genutzte Ansatz theoretisch Bilder beliebiger Dinge ähnlich hochskalieren.

Zwar gibt es bereits andere Ansätze, bei verpixelten Gesichtern quasi nachzuschärfen. «Nie zuvor wurden hochauflösende Bilder mit dieser Auflösung mit so vielen Details erstellt», betont Duke-Informatikerin Cynthia Rudin, Leiterin des Teams. Denn bisherige Ansätze können auf die achtfache Auflösung hochskalieren, Pulse nochmals das Achtfache davon. Dazu haben sich die Duke-Forscher vom klassischen Ansatz verabschiedet, langsam zusätzliche Details aufzubauen, indem ein Algorithmus praktisch errät, welche Pixel in höherer Auflösung nötig sind, um gemittelt das Original zu ergeben.

Stattdessen sucht Pulse nach KI-generierten Gesichtern mit hoher Auflösung, um diese richtig herunterzuskalieren. Dazu wird in einem sogenannten GAN (Generative Adversarial Network) ein neuronales Netzwerk ein Gesicht erstellt und ein anderes bewertet, ob es für echt gehalten werden könnte. Das erste neuronale Netzwerk wird dabei immer besser, bis es das zweite tatsächlich täuscht. Mit diesem Ansatz kann das System binnen Sekunden zu einem Ausgangsbild mit 16x16 Pixeln Auflösung ein realistisches Gesicht mit 1024x1024 Pixeln finden - selbst, wenn im Original Augen und Mund kaum noch zu erkennen waren.

Die von Pulse erstellten Gesichter sind zwar realistisch, zeigen aber nicht unbedingt genau die Person, von der das pixelige Originalbild gemacht wurde. Eine gewisse Ähnlichkeit besteht zwar, wie das Team im Selbstversuch mit zuerst herunterskalierten, dann von der KI wieder hochskalierten Portraits zeigt. Wirklich zur sicheren Identifikation von Personen anhand pixeliger Bilder ist das System aber nicht geeignet.

Pulse wird diese Woche im Rahmen der 2020 Conference on Computer Vision and Pattern Recognition näher vorgestellt. Gesichter dienen dabei als Machbarkeitsnachweis. Dem Duke-Team zufolge könnte die Methode theoretisch auf so ziemlich jede Art von Bild mit geringer Auflösung angewendet werden, um realistische, scharfe Bilder zu erstellen, beispielsweise auch in der Medizin, Mikroskopie, Astronomie oder bei Satellitenfotos.