KI gesteuerte Bildgenese

Divers, komplex, vielschichtig bei hoher Ambiguität
Eingabedatum: 01.02.2025

KI-Bild, divers, komplex, vielschichtig bei hoher Ambiguität

Der aktuelle Vorschlag zur KI-gesteuerten Bildgenese beruht auf einer einfachen Gedankenkette: Ausgangspunkt war die Idee, die KI einen Essay über zeitgenössische bildende Kunst schreiben zu lassen und diesen Text in numerische Werte umzuwandeln, um dann quasi ein Bild nach Zahlen zu entwerfen.

KI-Text zur zeitgenössischen Kunst:

Die Vielfalt und Herausforderungen zeitgenössischer bildender Kunst
Die zeitgenössische bildende Kunst präsentiert sich als ein vielschichtiges und dynamisches Feld, das sich durch seine Vielfalt an Ausdrucksformen, Materialien und Themen auszeichnet. Sie spiegelt die Komplexität und den Wandel unserer Gesellschaft wider und fordert den Betrachter heraus, gewohnte Sehweisen und Denkmuster zu hinterfragen.

Merkmale und Entwicklungen
Ein wesentliches Merkmal zeitgenössischer Kunst ist die Abkehr von traditionellen Gattungen und Techniken. Künstler* bedienen sich einer breiten Palette an Medien, von Malerei und Skulptur über Fotografie und Video bis hin zu Installationen und Performance. Digitale Technologien spielen eine zunehmend wichtige Rolle, indem sie neue Möglichkeiten der künstlerischen Gestaltung und Interaktion eröffnen.
Thematisch beschäftigt sich zeitgenössische Kunst mit einer Vielzahl von Themen, die oft gesellschaftliche, politische oder persönliche Fragen aufwerfen.

Dazu gehören unter anderem:
- Identität und Vielfalt: Künstler setzen sich mit Fragen der Identität, Gender, Herkunft und Sexualität auseinander und thematisieren die Vielfalt unserer Gesellschaft.
Globalisierung und Migration: Die Auswirkungen der Globalisierung, Migration und sozialer Ungleichheit sind häufige Motive in zeitgenössischen Kunstwerken.
- Umwelt und Nachhaltigkeit: Angesichts des Klimawandels und anderer Umweltprobleme setzen sich viele Künstler mit Fragen der Nachhaltigkeit und des verantwortungsvollen Umgangs mit der Natur auseinander.
- Technologie und Digitalisierung: Die fortschreitende Digitalisierung und die damit verbundenen Veränderungen in unserem Leben und unserer Wahrnehmung sind ein zentrales Thema zeitgenössischer Kunst.
- Herausforderungen und Perspektiven
Die Vielfalt und Offenheit zeitgenössischer Kunst bergen auch Herausforderungen. Die Abkehr von traditionellen Formen und Kriterien kann zu einer Verunsicherung des Betrachters führen und Fragen nach der Bedeutung und dem Wert von Kunst aufwerfen.
Dennoch bietet die zeitgenössische bildende Kunst ein enormes Potenzial für kreativen Ausdruck, gesellschaftlichen Dialog und kritische Reflexion. Sie fordert uns auf, unsere Sehweisen zu erweitern, neue Perspektiven einzunehmen und uns mit den komplexen Fragen unserer Zeit auseinanderzusetzen.

Zusammenfassend lässt sich sagen, dass die zeitgenössische bildende Kunst ein lebendiges und sich ständig wandelndes Feld ist, das uns herausfordert, inspiriert und zum Nachdenken anregt.
* Die KI gendert nicht.
_____________________


KI-Bild, Detail, divers, komplex, vielschichtig bei hoher Ambiguität

Erste Versuche, den Text in Zahlen zu verwandeln waren nicht befriedigend, aber im weiterführenden Dialog mit der KI ergab sich folgendes Skript:

_____________________

import hashlib
import random

def text_to_numeric(text, seed=42):
sentences = text.split('.')
random.seed(seed)
numeric_values = []
for sentence in sentences:
sentence = sentence.strip()
if sentence:
values = []
for char in sentence:
values.append(ord(char))
hash_string = ''.join(map(str, values))
hash_value = hashlib.sha256(hash_string.encode()).hexdigest()
for i in range(0, len(hash_value), 8):
chunk = hash_value[i:i + 8]
if len(chunk) == 8:
decimal_value = int(chunk, 16)
normalized_value = decimal_value / (232)
scaled_value = normalized_value 1000000000
random_shift = random.uniform(-100, 100)
shifted_value = round(scaled_value + random_shift,1)
final_value = shifted_value / 1000000000
numeric_values.append(final_value)
return numeric_values

text = "Die zeitgenössische bildende Kunst präsentiert sich als ein vielschichtiges und dynamisches Feld, das sich durch seine Vielfalt an Ausdrucksformen, Materialien und Themen auszeichnet. Sie spiegelt die Komplexität und den Wandel unserer Gesellschaft wider und fordert den Betrachter heraus, gewohnte Sehweisen und Denkmuster zu hinterfragen. ..."

numeric_results = text_to_numeric(text)
for num in numeric_results:
print(num)

_____________________


KI-Bild, Detail, divers, komplex, vielschichtig bei hoher Ambiguität

Das Ergebnis dieses Scripts erstreckt sich letztendlich auf acht Seiten Text:

Hier ein Auszug:

0.1536483904, 0.9110451152000001, 0.014197501800000002, 0.5879382697000001, 0.1185585468, 0.39176002330000004, 0.5378524367, 0.48027501660000005, 0.065877638, 0.283107383, 0.2586378111, 0.43556759310000004, 0.582091125, 0.3901629772, 0.30658201910000005, 0.2404738326, 0.7491545286, 0.4164637196, 0.1070749333, 0.0242696617, 0.6961575294, 0.4517878758, 0.8784956361, 0.40030887789999997, 0.2147077992, 0.0928774741, 0.4336860578, 0.8678373818999999, 0.6134663344, 0.5484210022, 0.7108424066, 0.0237948404, 0.0146509791, 0.297430375, 0.8111006427999999, 0.18381499469999998, 0.3450821724, 0.6682058768, 0.8566473097999999, 0.6089819173, 0.8015380757, 0.34230461689999997, 0.1456904701, 0.8492912334, 0.0155547471, 0.8718202206, 0.5791430514, 0.1125888543, 0.9105876848, 0.2020560351, 0.20478922230000002, 0.256031921, 0.0392301443, 0.9786492444, 0.27681032110000003, 0.6931241804, 0.8758150741, 0.5851051865, 0.4375475878, 0.5789606481, 0.5436132165, 0.6595859222999999, 0.2214545903, 0.991701706, 0.8960231262, 0.4065761885, 0.1264275856, 0.9426322989, 0.27663372210000003, 0.1237095998, 0.1491732769, 0.040312174299999996, 0.43378149239999997, 0.13911688230000002, 0.090568744, 0.7127232799, 0.1727170013, 0.6411120874, 0.7091845402000001, 0.539734514, 0.750654346, 0.6653741855, 0.4991836314, 0.8558844783999999, 0.0907430985, 0.2321191313, 0.1690362679, 0.6923264082, 0.9348207849, 0.71678602, 0.5622073357999999, 0.8743797407, 0.7043700351000001, 0.5192082748, 0.7343488999, 0.2440025428, 0.9378317837000001, 0.6314282308, 0.5816748304, 0.6914086733, 0.5397304987, 0.7471597366, 0.2163914193, 0.5755878221, 0.5628603552, 0.24038614590000001, 0.2065182483, 0.6237894678, 0.7046703542999999, 0.6665872754, 0.6098437106, 0.5226442164, 0.17914801819999998, 0.2005072865, 0.8971526109, 0.9997386553, 0.6369080876000001, 0.0318188615, 0.4252454661, 0.5142985626000001, 0.3942128475, 0.4763118953, 0.869891638, 0.8416940897999999, 0.5737360704, 0.2708189126, 0.5911012188, 0.195276661, 0.4018834614, 0.2340465162, 0.3358682645, 0.2404347128, 0.862055968, 0.4034599273, 0.9562381804, 0.0570311285


Weiter wurde durch die KI ein einfaches Python-Beispiel, das Zahlenwerte in ein Graustufenbild umwandelt, vorgeschlagen. Aber dem Wunsch nach einem RGB Farbraum wurde auch unmittelbar entsprochen.



KI-Bild, Detail, divers, komplex, vielschichtig bei hoher Ambiguität


from PIL import Image

def numbers_to_rgb_image(numbers, width, height, filename):
image = Image.new('RGB', (width, height))
pixels = image.load()
for y in range(height):
for x in range(width):
index = y * width + x
if index < len(numbers):
value = int(numbers[index] * 255)
# Einfache Zuordnung:
pixels[x, y] = (value, 255 - value, value // 2)
image.save(filename)

# Beispielzahlen
numbers = [0.1, 0.5, 0.9, 0.2, 0.8, 0.3, 0.7,0.4,0.6]

# Bilddimensionen
width = x
height = x

# Bild speichern
numbers_to_rgb_image(numbers, width, height, 'rgb_image.png')

_____________________

Das aus den Ergebnissen resultierende Bild war fingernagelgroß und musste mehrere Stufen der Optimierung durchlaufen, inklusive eines hochkreativen Up-Scalings mit spezieller Software.
Aber die Ergebnisse können sich sehen lassen.
Das entstandene Bild reflektiert sowohl im Ganzen als auch im Detail Diversität, Komplexität und Vielschichtigkeit bei einer hohen Ambiguität. Es veranschaulicht die emergenten Fähigkeiten der Künstlichen Intelligenz und besticht durch die Leichtigkeit in der Variabilität.


KI-Bild, divers, komplex, vielschichtig bei hoher Ambiguität

Für Bastler mit Interesse am Nachbau sei erwähnt, dass die Python-Skripte in einer Anaconda-Umgebung (mit Spyder) gut laufen, das Upscaling in den Stable Image Upscaling services - im sd_3_5_Stable_Image_API_Public.ipynb colab in der Google Cloud - und die restlichen Arbeiten im Dialog mit Gemini-Advanced entwickelt wurden. (In 4 bis 5 Stunden können angemessene Ergebnisse erzielt werden.)



ct

Kataloge/Medien zum Thema: KI