Gemälde aus dem 3D-Kunstdrucker: Künstlich intelligente Reproduktion

15.12.2018, 15:15 Uhr
 

Durch Deep Learning und den 3D-Druck können Gemälde mit größerer Farbtreue kopiert werden als im üblichen Druckverfahren.

3D-Kunstdruck von Forschern des MIT - CSAIL mit dem neuen RePaint-Verfahren: eine Kombination von 3D-Drucker und Künstlicher Intelligenz.

Oben das Original unten die 3D-Kunstdruck-Kopie
[Foto: MIT CSAIL]

Das sogenannte RePaint-System wurde am Computer Science and Artificial Intelligence Laboratory (CSAIL) des MIT (Massachusetts Institute of Technology) entwickelt und soll originalgetreue Kopien von Kunstwerken herstellen.

Von dem neuen 3D-Kunstdruck-Verfahren können Privatleute profitieren, die nicht in den Besitz des das Originalkunstwerks kommen können. Aber auch Museen können die neue Technik nutzen, um die Originale vor Abnutzung zu schützen, indem Dubletten ausgestellt werden.

Unter Deep Learning (tiefgehendes Lernen) versteht man ein künstliches neuronales Netzwerk, dass aus mehrere Ebenen zwischen Eingabe- (input layer) und Ausgabeschicht (output layer) haben. Deep Learning ist eine Unterart der Künstlichen Intelligenz.
 

RePaint funktioniert bei jedem Licht

Eine der größten Herausforderungen bei der Reproduktion von Gemälden ist das Licht. Wenn man sich mit herkömmlichen Druck-Methoden an der Farbe orientiere, wie man sie zum Beispiel in der Galerie wahrnimmt, in der ein bestimmtes Gemälde hängt, könne es passieren, dass die Farbe des Druckes in einem anderen Raum ganz anders aussieht, sagt Changil Kim, einer der beteiligten Wissenschaftler am RePaint-Projekt und ergänzt:

“Unser System funktioniert unter allen Lichtverhältnissen. Es weist eine weitaus höhere Farbwiedergabefähigkeit auf als fast alle anderen bisherigen Arbeiten.”

Das Team hat festgestellt, dass RePaint bei der Farbwiedergabe mehr als viermal genauer ist als modernste physikalische Modelle.

Durch eine Kombination von Künstlicher Intelligenz und 3D-Drucker soll die perfekte Farbwiedergabe von Gemälden gelingen.

Auch unterschiedliche Lichtverhältnisse des Originals (oben) sind kein Problem für den 3D-Kunstdruck (unten)
[Foto: MIT CSAIL]

 

Noch ist der 3D-Kunstdruck langsam

Wegen des hohen Zeitaufwandes werden sind die Reproduktionen aktuell nur etwa so groß wie eine Visitenkarte. Aber durch fortgeschrittenere 3D-Drucker könnten auch größere Gemälde effizient hergestellt werden.

Die üblicherweise für Reproduktionen von Gemälden verwendeten 2D-Drucker haben den Nachteil, dass sie nur auf vier verschiedene Tinten zugreifen können: Cyan, Magenta, Gelb und Schwarz. Die Forscher vom MIT haben eine spezielle Technik entwickelt, um das jeweilige Farbspektrum vollständiger abzubilden. Diese “Color-Contoning” genannte Technik funktioniert folgendermaßen: Ein 3D-Drucker trägt zehn verschiedene transparente Tinten in sehr dünnen Schichten übereinander auf.

Kombiniert wird die Schichtmethode mit einer jahrzehntealten Technik namens Halb-Färbung (half-toning). Statt kontinuierlicher Farbtöne wird das Bild durch viele kleine farbige Punkte erzeugt. Dadurch könnten die Farbnuancen besser erfasst werden.

Künstliche Intelligenz wählt die Farbe aus

Mit der Zugriffsmöglichkeit auf ein größeres Farbspektrum, stellt sich die Frage, welche Farben denn nun in einem bestimmten Gemälde verwendet werden müssen. Aber anstatt aufwändige physikalische Untersuchungen vorzunehmen, wurde ein Deep-Learning-Modell trainiert, damit es die optimalen Schichtungen der verschiedenen Tinten vorhersagt.

Noch könnten aber nicht alle Farben vollständig reproduziert werden. Zum Beispiel fehle der Tintenbibliothek noch das Kobaltblau, sagt der Maschinenbauer Mike Foshey. Zukünftig solle diese Bibliothek aber erweitert werden und ein malerei-spezifischer Algorithmus für die Auswahl der Farben entwickelt werden, erklärt Foshey.

Gemälde aus dem 3D-Drucker für Museen, um Originale Kunstwerke zu schonen. Die Technik funktioniert mit Hilfe von Deep Learning.

3D-Druck oben, Original unten
[Foto: MIT CSAIL]

Neben Kim und Foshey arbeiten folgende Wissenschaftler an dem Projekt: Liang Shi, MIT-Professor Wojciech Matusik, der ehemaliger MIT-Postdoc Vahid Babaei (heute Max-Planck-Institut für Informatik), der Informatikprofessor der Princeton University, Szymon Rusinkiewicz und der ehemalige MIT-Postdoc Pitchaya Sitthi-Amorn (heute Dozent an der Chulalongkorn University in Bangkok, Thailand). Hier finden Sie die Abhandlung zur RePaint-Technik: “Deep Multispectral Painting Reproduction via Multi-Layer, Custom-Ink Printing”.