Wie bereits angesprochen habe ich mich mit Neuronalen Netzwerken und im allgemeinem mit Machine Learning auseinandergesetzt. Alles bis jetzt sehr oberflächlich, aber dennoch so, dass ich ein gewissen Grundverständnis habe. Im Zuge meiner Beschäftigung mit dem Thema bin ich auch auf "Neural Style Tranfer" gestoßen. Ein Konzept, welches (bricht man es wirklich auf das grundlegendste herunter) zwei Bilder (ein Inhaltsbild, beispielsweise ein Foto und ein Style-Bild, bspw ein Gemälde) nimmt und diese kombiniert. Leider muss ich sagen, dass ich nicht ganz erklären kann, wie es jetzt genau funktioniert, aber die Ergebnisse sind einfach nur phänomenal. Hier mal ein Beispiel um es im wahrsten Sinne des Wortes bildlicher zu machen:

Dieser ganze Prozess hat eine halbe Ewigkeit pro Bild gebraucht, trotz der Verwendung der GPU. Pro Bild musste ich circa 8 Stunden einrechnen und so habe ich den PC meistens über den Tag laufen lassen. Unter dem Suchbegriff "pyhton neural style tranfer" finden sich viele Beispielprogramme. Hier nur ein Beipiel. Mich selber hat es einige Zeit gekostet das ganze System richtig zu konfigurieren, sodass alles wie geplant läuft. Das hängt aber wirklich stark davon ab, mit welchem Programm ihr arbeitet. Das ganze musste ich letztendlich für 12 Bilder machen (da ich einen ganzen Kalender gestaltet habe), aber es hat sich letztenendes gelohnt und ich war jedes Mal aufs Neue überrascht, was der Algorithmus mal wieder hergezaubert hat.