Stellen Sie sich vor, Sie schlendern durch eine Kunstausstellung in der renommierten Gagosian Gallery , deren Gemälde eine Mischung aus Surrealismus und naturgetreuer Genauigkeit zu sein scheinen. Ein Werk fällt sofort ins Auge: Es zeigt ein Kind mit vom Wind zerzaustem Haar, das den Betrachter anstarrt. Durch die Farbgebung und das scheinbar schlichte Leinenkleid erinnert es an die viktorianische Zeit. Doch hier liegt der Haken: Dies sind keine Werke menschlicher Hand, sondern Kreationen von DALL-E , einem KI-Bildgenerator AI Image Generation.
Die von Filmregisseur Bennett Miller produzierte Ausstellung zwingt uns, das Wesen von Kreativität und Authentizität zu hinterfragen, da künstliche Intelligenz (KI) beginnt, die Grenzen zwischen menschlicher Kunst und maschineller Generierung zu verwischen. Interessanterweise hat Miller die letzten Jahre damit verbracht, einen Dokumentarfilm über KI zu drehen, in dem er Sam Altman interviewte , den CEO von OpenAI, einem amerikanischen KI-Forschungslabor. Durch diese Verbindung erhielt Miller einen frühen Betazugriff auf DALL-E, das er dann zur Erstellung der Kunstwerke für die Ausstellung verwendete.
Dieses Beispiel wirft uns in einen faszinierenden Bereich, in dem die Bildgenerierung und die Erstellung visuell ansprechender Inhalte im Vordergrund der Fähigkeiten der KI stehen. Industrie und Kreative nutzen KI zunehmend zur Bildgenerierung, weshalb es unerlässlich ist zu verstehen: Wie sollte man an die Bildgenerierung durch KI herangehen?
In diesem Artikel gehen wir auf die Mechanismen, Anwendungen und Debatten rund um die AI Image Generation ein und beleuchten, wie diese Technologien funktionieren, welche potenziellen Vorteile sie haben und welche ethischen Überlegungen sie mit sich bringen.
Was ist AI Image Generation?
KI-Bildgeneratoren verwenden trainierte künstliche neuronale Netzwerke, um Bilder von Grund auf zu erstellen. Diese Generatoren können auf Grundlage von Texteingaben in natürlicher Sprache originelle, realistische Bilder erstellen. Besonders bemerkenswert ist ihre Fähigkeit, Stile, Konzepte und Attribute zu verschmelzen und so künstlerische und kontextuell relevante Bilder zu erzeugen. Möglich wird dies durch Generative KI , ein Teilbereich der künstlichen Intelligenz, der sich auf die Erstellung von Inhalten konzentriert.
KI-Bildgeneratoren werden anhand umfangreicher Daten trainiert, die aus großen Bilddatensätzen bestehen. Während des Trainings erlernen die Algorithmen verschiedene Aspekte und Eigenschaften der Bilder in den Datensätzen. Dadurch sind sie in der Lage, neue Bilder zu erzeugen, die in Stil und Inhalt denen in den Trainingsdaten ähneln.
Es gibt eine große Vielfalt an KI-Bildgeneratoren, und jeder verfügt über seine eigenen einzigartigen Fähigkeiten. Hervorzuheben sind hier die Technik der neuronalen Stilübertragung, mit der der Stil eines Bildes auf ein anderes übertragen werden kann, sowie Generative Adversarial Networks (GANs), die ein Duo neuronaler Netzwerke verwenden, um realistische Bilder zu erzeugen, die denen im Trainingsdatensatz ähneln, und Diffusionsmodelle, die Bilder durch einen Prozess erzeugen, der die Diffusion von Partikeln simuliert und dabei Rauschen schrittweise in strukturierte Bilder umwandelt.
Funktionsweise von KI-Bildgeneratoren: Einführung in die Technologien hinter der AI Image Generation
In diesem Abschnitt untersuchen wir die komplexe Funktionsweise der zuvor erwähnten herausragenden KI-Bildgeneratoren und konzentrieren uns darauf, wie diese Modelle zum Erstellen von Bildern trainiert werden.
Textverständnis mittels NLP
KI-Bildgeneratoren verstehen Texteingabeaufforderungen mithilfe eines Prozesses, der Textdaten in eine maschinenfreundliche Sprache übersetzt – numerische Darstellungen oder Einbettungen . Diese Konvertierung wird durch ein Modell zur Verarbeitung natürlicher Sprache (Natural Language Processing, NLP) eingeleitet , beispielsweise das Modell Contrastive Language-Image Pre-training (CLIP), das in Diffusionsmodellen wie DALL-E verwendet wird.
Besuchen Sie unsere anderen Beiträge, um zu erfahren, wie Prompt Engineering funktioniert und warum die Rolle des Prompt Engineers in letzter Zeit so wichtig geworden ist.
Dieser Mechanismus wandelt den Eingabetext in hochdimensionale Vektoren um , die die semantische Bedeutung und den Kontext des Textes erfassen. Jede Koordinate auf den Vektoren stellt ein bestimmtes Attribut des Eingabetextes dar.
Betrachten Sie ein Beispiel, bei dem ein Benutzer den Textaufforderungstext „ein roter Apfel auf einem Baum“ in einen Bildgenerator eingibt. Das NLP-Modell kodiert diesen Text in ein numerisches Format, das die verschiedenen Elemente – „rot“, „Apfel“ und „Baum“ – und die Beziehung zwischen ihnen erfasst. Diese numerische Darstellung dient als Navigationskarte für den KI-Bildgenerator.
Während des Bilderzeugungsprozesses wird diese Karte genutzt, um die umfangreichen Möglichkeiten des endgültigen Bildes zu erkunden. Sie dient als Regelwerk, das der KI Hinweise zu den in das Bild zu integrierenden Komponenten und ihrer Interaktion gibt. In dem gegebenen Szenario würde der Generator ein Bild mit einem roten Apfel und einem Baum erstellen und den Apfel auf dem Baum positionieren, nicht daneben oder darunter.
Diese intelligente Umwandlung von Text in eine numerische Darstellung und schließlich in Bilder ermöglicht es KI-Bildgeneratoren, Textaufforderungen zu interpretieren und visuell darzustellen.
Generative Adversarial Networks (GANs)
Generative Adversarial Networks , allgemein GANs genannt , sind eine Klasse von maschinellen Lernalgorithmen, die die Leistung zweier konkurrierender neuronaler Netzwerke nutzen – des Generators und des Diskriminators. Der Begriff „adversarial“ leitet sich von der Idee ab, dass diese Netzwerke in einem Wettbewerb gegeneinander antreten, der einem Nullsummenspiel ähnelt.
2014 wurden GANs von Ian Goodfellow und seinen Kollegen an der Universität Montreal ins Leben gerufen. Ihre bahnbrechende Arbeit wurde in einem Artikel mit dem Titel „ Generative Adversarial Networks “ veröffentlicht. Diese Innovation löste eine Flut von Forschungsarbeiten und praktischen Anwendungen aus und etablierte GANs als die beliebtesten Modelle generativer KI in der Technologielandschaft.
GAN-Architektur. GANs bestehen aus zwei Kernkomponenten, die als Untermodelle bezeichnet werden:
- Das Generator-Neuronale Netzwerk ist für die Generierung gefälschter Stichproben verantwortlich. Es verwendet einen zufälligen Eingabevektor – eine Liste mathematischer Variablen mit unbekannten Werten – und verwendet diese Informationen, um gefälschte Eingabedaten zu erstellen.
- Das Diskriminator-Neuralnetz fungiert als binärer Klassifikator. Es verwendet eine Stichprobe als Eingabe und bestimmt, ob diese real ist oder vom Generator erzeugt wurde.
Wenn du übrigens noch mehr zum Thema erfahren möchtest, kannst du dir auch unser Video ansehen, in dem wir dir die Funktionsweise von Computer Vision Anwendungen erklären.
Das kontroverse Spiel. Die kontroverse Natur von GANs leitet sich aus einer Spieltheorie ab. Der Generator zielt darauf ab, gefälschte Proben zu erzeugen, die von echten Daten nicht zu unterscheiden sind, während der Diskriminator versucht, genau zu identifizieren, ob eine Probe echt oder gefälscht ist. Dieser andauernde Wettbewerb stellt sicher, dass beide Netzwerke kontinuierlich lernen und sich verbessern.
Immer wenn der Diskriminator eine Probe genau klassifiziert, gilt sie als Gewinner und der Generator wird aktualisiert, um seine Leistung zu verbessern. Umgekehrt gilt er als Gewinner, wenn es dem Generator gelingt, den Diskriminator zu täuschen, und der Diskriminator wird aktualisiert.
Der Prozess gilt als erfolgreich, wenn der Generator eine überzeugende Probe erstellt, die nicht nur den Diskriminator täuscht, sondern auch für Menschen schwer zu unterscheiden ist.
Damit der Diskriminator die generierten Bilder effektiv bewerten kann, muss er eine Referenz dafür haben, wie authentische Bilder aussehen, und hier kommen gekennzeichnete Daten ins Spiel. Während des Trainings wird der Diskriminator sowohl mit echten Bildern (gekennzeichnet als real ) als auch mit vom Generator generierten Bildern (gekennzeichnet als gefälscht )
gefüttert . Dieser beschriftete Datensatz ist die „Grundwahrheit“, die eine Rückkopplungsschleife ermöglicht. Die Rückkopplungsschleife hilft dem Diskriminator zu lernen, wie er echte Bilder effektiver von gefälschten unterscheiden kann. Gleichzeitig erhält der Generator Feedback darüber, wie gut er den Diskriminator getäuscht hat, und verwendet dieses Feedback, um seine Bildgenerierung zu verbessern. Das Spiel ist endlos: Wenn der Diskriminator besser darin wird, Fälschungen zu erkennen, geht der Zyklus weiter.
Diffusionsmodelle
Diffusionsmodelle sind eine Art generatives Modell im maschinellen Lernen, das neue Daten wie Bilder oder Töne erstellt, indem es die Daten imitiert, mit denen es trainiert wurde. Dies erreichen sie, indem sie einen Prozess anwenden, der der Diffusion ähnelt (daher der Name). Sie fügen den Daten nach und nach Rauschen hinzu und lernen dann, wie sie es umkehren können, um neue, ähnliche Daten zu erstellen.
Stellen Sie sich Diffusionsmodelle als Meisterköche vor, die lernen, Gerichte zuzubereiten, die genauso schmecken wie die, die sie zuvor probiert haben. Der Koch probiert ein Gericht, versteht die Zutaten und bereitet dann ein neues Gericht zu, das sehr ähnlich schmeckt. In ähnlicher Weise können Diffusionsmodelle Daten (wie Bilder) generieren, die denen, mit denen sie trainiert wurden, sehr ähnlich sind.
Sehen wir uns den Vorgang genauer an.
Vorwärtsdiffusion (Zutaten zu einem Grundgericht hinzufügen). In dieser Phase beginnt das Modell mit einem Originaldatenelement, beispielsweise einem Bild, und fügt in mehreren Schritten nach und nach zufälliges Rauschen hinzu. Dies geschieht mithilfe einer Markow-Kette , bei der die Daten in jedem Schritt auf Grundlage ihres Zustands im vorherigen Schritt geändert werden. Das hinzugefügte Rauschen wird als Gaußsches Rauschen bezeichnet und ist eine häufige Art von Zufallsrauschen.
Training (Geschmäcker verstehen). Hier lernt das Modell, wie das während der Vorwärtsdiffusion hinzugefügte Rauschen die Daten verändert. Es bildet den Weg von den Originaldaten zur verrauschten Version ab. Ziel ist es, diesen Weg so gut zu meistern, dass das Modell ihn effektiv rückwärts navigieren kann. Das Modell lernt, in jedem Schritt den Unterschied zwischen den Originaldaten und den verrauschten Versionen abzuschätzen. Ziel des Trainings eines Diffusionsmodells ist es, den umgekehrten Prozess zu meistern.
Rückwärtsdiffusion (Das Gericht neu erstellen). Nachdem das Modell trainiert ist, ist es an der Zeit, den Prozess umzukehren. Es nimmt die verrauschten Daten und versucht, das Rauschen zu entfernen, um zu den Originaldaten zurückzukehren. Dies ist vergleichbar mit dem Zurückverfolgen der Schritte der Reise, nur in die entgegengesetzte Richtung. Indem das Modell die Schritte in dieser entgegengesetzten Richtung entlang der Sequenz zurückverfolgt, kann es neue Daten erzeugen, die den Originalen ähneln.
Neue Daten erzeugen (ein neues Gericht zubereiten). Schließlich kann das Modell das, was es im umgekehrten Diffusionsprozess gelernt hat, verwenden, um neue Daten zu erzeugen. Es beginnt mit zufälligem Rauschen, das wie ein chaotischer Haufen Pixel ist. Daneben nimmt es eine Textaufforderung auf, die das Modell bei der Gestaltung des Rauschens leitet.
Die Textaufforderung ist wie eine Bedienungsanleitung. Sie sagt dem Modell, wie das endgültige Bild aussehen soll. Während das Modell die umgekehrten Diffusionsschritte durchläuft, wandelt es dieses Rauschen nach und nach in ein Bild um und versucht dabei sicherzustellen, dass der Inhalt des erzeugten Bildes mit der Textaufforderung übereinstimmt. Dies wird erreicht, indem der Unterschied zwischen den Merkmalen des erzeugten Bildes und den Merkmalen, die basierend auf der Textaufforderung zu erwarten wären, minimiert wird.
Durch diese Methode, bei der man lernt, Rauschen hinzuzufügen und es dann wieder umzukehren, sind Diffusionsmodelle in der Lage, realistische Bilder, Töne und andere Arten von Daten zu erzeugen.
Neuronaler Stiltransfer (NST)
Neural Style Transfer (NST) ist eine Deep-Learning-Anwendung, die den Inhalt eines Bildes mit dem Stil eines anderen Bildes verbindet, um ein brandneues Kunstwerk zu schaffen.
Auf einer hohen Ebene verwendet NST ein vorab trainiertes Netzwerk zur Analyse von Bildern und wendet zusätzliche Maßnahmen an, um den Stil eines Bildes zu übernehmen und auf ein anderes anzuwenden. Dadurch wird ein neues Bild synthetisiert, das die gewünschten Merkmale vereint.
Der Prozess umfasst drei Kernbilder.
- Inhaltsbild – Dies ist das Bild, dessen Inhalt Sie behalten möchten.
- Bildstil – Hiermit geben Sie den künstlerischen Stil an, den Sie dem Inhaltsbild auferlegen möchten.
- Generiertes Bild – Anfangs kann dies ein zufälliges Bild oder eine Kopie des Inhaltsbilds sein. Dieses Bild wird im Laufe der Zeit geändert, um den Inhalt des Inhaltsbilds mit dem Stil des Stilbilds zu vermischen. Es ist die einzige Variable, die der Algorithmus im Laufe des Prozesses tatsächlich ändert.
Wenn man sich die Mechanik näher ansieht, sollte man erwähnen, dass die in NST verwendeten neuronalen Netzwerke Schichten von Neuronen haben. Die ersten Schichten erkennen vielleicht Kanten und Farben, aber je tiefer man in das Netzwerk eindringt, desto mehr kombinieren die Schichten diese grundlegenden Merkmale, um komplexere Merkmale wie Texturen und Formen zu erkennen. NST verwendet diese Schichten geschickt, um Inhalt und Stil zu isolieren und zu manipulieren.
Inhaltsverlust. Wenn Sie den „Inhalt“ des Originalbilds beibehalten möchten, bedeutet dies, dass das generierte Bild erkennbare Merkmale des Originalbilds aufweisen soll. Inhaltsverlust ist ein Maß dafür, wie sehr sich der Inhalt des generierten Bilds vom Inhalt des ursprünglichen Inhaltsbilds unterscheidet. NST verwendet mehrere Schichten neuronaler Netzwerke, um die Hauptelemente des Bildes zu erfassen und sicherzustellen, dass diese Elemente im generierten Inhalt denen im ursprünglichen Input ähneln.
Stilverlust. In Bezug auf den Stil geht es eher um Texturen, Farben und Muster im Bild. Stilverlust misst die Stilunterschiede, z. B. Muster und Texturen im generierten Bild und im Stilbild. NST versucht, die Texturen und Muster über die Ebenen zwischen dem Stilbild und dem generierten Bild abzugleichen.
Gesamtverlust. NST kombiniert den Inhaltsverlust und den Stilverlust zu einem einzigen Maß, dem sogenannten Gesamtverlust . Hier gibt es einen Balanceakt: Wenn Sie sich zu sehr auf die Übereinstimmung von Inhalten konzentrieren, verlieren Sie möglicherweise Stil und umgekehrt. NST ermöglicht es Ihnen, abzuwägen, wie wichtig Ihnen Inhalt gegenüber Stil beim Gesamtverlust ist. Anschließend verwendet es einen Optimierungsalgorithmus, um die Pixel im generierten Bild zu ändern und diesen Gesamtverlust zu minimieren.
Im Verlauf der Optimierung übernimmt das generierte Bild Inhalt und Stil aus verschiedenen Bildern. Das Endergebnis ist eine ansprechende Mischung aus beidem, die oft eine verblüffende Ähnlichkeit mit einem Kunstwerk aufweist.
GANs, NST und Diffusionsmodelle sind nur einige AI Image Generation technologien, die in letzter Zeit Aufmerksamkeit erregt haben. In diesem schnelllebigen und sich entwickelnden Bereich entstehen viele weitere ausgefeilte Techniken, da Forscher weiterhin die Grenzen dessen verschieben, was mit KI bei der Bildgenerierung möglich ist.
Kommen wir nun zu den vorhandenen Tools, die Sie zur Generierung von Inhalten auswählen können.
Erkundung beliebter KI-Bildgeneratoren
In diesem Abschnitt geben wir einen Überblick über die wichtigsten Text-zu-Bild-KI-Player, die auf der Grundlage der bereitgestellten Textaufforderungen unglaubliche visuelle Elemente generieren können.
DALL-E 2
DALL-E ist eine von OpenAI entwickelte AI Image Generation technologie. DALL-E ist eine Fusion aus Dali und WALL-E und symbolisiert die Verbindung von Kunst und KI, wobei Dali sich auf den surrealistischen Künstler Salvador Dali bezieht und WALL-E sich auf den liebenswerten Disney-Roboter bezieht.
Übersicht und Funktionen. DALL-E 2, die weiterentwickelte Version des ursprünglichen DALL-E, wurde im April 2022 veröffentlicht und basiert auf einer fortschrittlichen Architektur, die ein Diffusionsmodell verwendet und Daten aus CLIP integriert. CLIP (Contrastive Language-Image Pre-training) wurde von OpenAI entwickelt und ist ein Modell, das visuelle und textliche Darstellungen verbindet und sich gut zum Beschriften von Bildern eignet. DALL-E 2 verwendet das GPT-3-Großsprachenmodell, um natürliche Sprachaufforderungen zu interpretieren, ähnlich wie sein Vorgänger.
Übrigens können Sie in unseren speziellen Artikeln mehr über Großsprachenmodelle und ChatGPT erfahren. Technisch gesehen besteht DALL-E 2 aus zwei Hauptkomponenten: dem Prior und dem Decoder. Die Aufgabe des Prior besteht darin, Benutzereingaben in eine Bilddarstellung umzuwandeln, indem er Textbeschriftungen verwendet, um CLIP-Bildeinbettungen zu erstellen , die es DALL-E 2 ermöglichen, die Textbeschreibung zu verstehen und mit visuellen Elementen in den von ihm erstellten Bildern abzugleichen. Der Decoder nimmt dann diese CLIP-Bildeinbettungen und generiert ein entsprechendes Bild. Im Vergleich zum ursprünglichen DALL-E, der einen diskreten Variational Auto-Encoder (dVAE) verwendete, ist DALL-E 2 effizienter und kann Bilder mit der vierfachen Auflösung generieren. Darüber hinaus bietet es eine verbesserte Geschwindigkeit und Flexibilität bei den Bildgrößen. Benutzer haben auch den Vorteil einer größeren Auswahl an Bildanpassungsoptionen, einschließlich der Angabe verschiedener künstlerischer Stile wie Pixelkunst oder Ölgemälde und der Verwendung von Outpainting, um Bilder als Erweiterungen bestehender Bilder zu generieren. Preis. Was die Kosten betrifft, arbeitet DALL-E mit einem kreditbasierten System. Benutzer können Credits für nur 15 USD pro 115 Credits erwerben, und jeder Credit kann für eine einzelne Bildgenerierung, Bearbeitungsanforderung oder Variationsanforderung über DALL-E auf der Plattform von OpenAI verwendet werden. Early Adopters, die sich vor dem 6. April 2023 registriert haben, haben Anspruch auf kostenlose Credits.
Mitten auf der Reise
Midjourney ist ein KI-gesteuerter Text-zu-Bild-Dienst, der vom in San Francisco ansässigen Forschungslabor Midjourney, Inc. entwickelt wurde. Dieser Dienst ermöglicht es Benutzern, Textbeschreibungen in Bilder umzuwandeln und deckt ein breites Spektrum an Kunstformen ab, von realistischen Darstellungen bis hin zu abstrakten Kompositionen. Derzeit ist der Zugriff auf Midjourney ausschließlich über einen Discord-Bot auf ihrem offiziellen Discord-Kanal möglich. Benutzer verwenden den Befehl „/imagine“ und geben Texteingaben ein, um Bilder zu generieren, die der Bot anschließend zurückgibt.
Übersicht und Funktionen. Die KI von Midjourney ist so konfiguriert, dass sie die Erstellung optisch ansprechender, malerischer Bilder begünstigt. Der Algorithmus tendiert zu Bildern, die Komplementärfarben, ein kunstvolles Gleichgewicht von Licht und Schatten, scharfe Details und eine Komposition aufweisen, die sich durch angenehme Symmetrie oder Perspektive auszeichnet.
Er basiert auf einem Diffusionsmodell, ähnlich wie DALL-E und Stable Diffusion, das zufälliges Rauschen in künstlerische Kreationen verwandelt. Seit dem 15. März 2023 verwendet Midjourney sein V5-Modell, ein bedeutendes Upgrade seines V4-Modells, das eine neuartige KI-Architektur und Codebasis enthält. Bemerkenswerterweise haben die Entwickler von Midjourney keine Details zu ihren Trainingsmodellen oder ihrem Quellcode preisgegeben.
Derzeit ist die Auflösung der von Midjourney generierten Bilder relativ niedrig, wobei die Standardgröße 1.024 x 1.024 Pixel bei 72 ppi beträgt. Das kommende Midjourney 6, das voraussichtlich im Juli 2023 erscheinen wird, wird jedoch voraussichtlich Bilder mit höherer Auflösung enthalten, die sich besser zum Drucken eignen.
Preise. Midjourney bietet vier verschiedene Abonnementpläne an, die auf unterschiedliche Benutzeranforderungen zugeschnitten sind. Der Basisplan kostet 10 USD pro Monat, der Standardplan 30 USD pro Monat, der Pro-Plan 60 USD pro Monat und der Mega-Plan 120 USD pro Monat. Unabhängig vom gewählten Plan erhalten Abonnenten unter anderem Zugriff auf die Mitgliedergalerie, den Discord-Server und Bedingungen für die kommerzielle Nutzung.
Stabile Diffusion
Stable Diffusion ist ein generatives KI-Modell zur Text-zu-Bild-Umwandlung, das ursprünglich 2022 auf den Markt kam. Es ist das Produkt einer Zusammenarbeit zwischen Stability AI, EleutherAI und LAION. Neben der Fähigkeit, detaillierte und optisch ansprechende Bilder auf der Grundlage von Textbeschreibungen zu erstellen, kann es Aufgaben wie Inpainting (Ausfüllen fehlender Bildteile), Outpainting (Erweitern von Bildern) und Bild-zu-Bild-Transformationen ausführen.
Übersicht und Funktionen. Stable Diffusion verwendet das Latent Diffusion Model (LDM), eine ausgeklügelte Methode zur Generierung von Bildern aus Text. Es macht die Bilderstellung zu einem schrittweisen Prozess, ähnlich wie „Diffusion“. Es beginnt mit zufälligem Rauschen und verfeinert das Bild schrittweise, um es an die bereitgestellte Textbeschreibung anzupassen.
Ursprünglich verwendete Stable Diffusion einen eingefrorenen CLIP ViT-L/14-Textencoder, aber seine zweite Version enthält OpenClip, eine größere Version von CLIP, um Text in Einbettungen umzuwandeln. Dadurch kann es noch detailliertere Bilder generieren.
Ein weiteres bemerkenswertes Merkmal von Stable Diffusion ist sein Open-Source-Charakter. Diese Eigenschaft, zusammen mit der Benutzerfreundlichkeit und der Fähigkeit, auf Grafikkarten der Verbraucherklasse zu laufen, demokratisiert die Bildgenerierungslandschaft und lädt ein breites Publikum zur Teilnahme und Mitwirkung ein.
Preisgestaltung. Stable Diffusion ist zu einem wettbewerbsfähigen Preis von 0,0023 $ pro Bild erhältlich. Darüber hinaus gibt es eine kostenlose Testversion für Neueinsteiger, die den Dienst ausprobieren möchten. Es ist jedoch wichtig zu beachten, dass es aufgrund der großen Anzahl von Benutzern manchmal zu Serverproblemen kommen kann.
Beliebte Anwendungen und Anwendungsfälle von KI-Bildgeneratoren
Die AI Image Generation technologie hat unzählige Anwendungsmöglichkeiten. Diese Tools können beispielsweise die Kreativität von Künstlern anregen, als wertvolles Werkzeug für Pädagogen dienen und den Produktdesignprozess durch die schnelle Visualisierung neuer Designs beschleunigen.
Unterhaltung
In der Unterhaltungsindustrie erstellen KI-Bildgeneratoren realistische Umgebungen und Charaktere für Videospiele und Filme. Dies spart Zeit und Ressourcen, die für die manuelle Erstellung dieser Elemente aufgewendet werden müssten.
Ein außergewöhnliches Beispiel ist The Frost , ein bahnbrechender 12-minütiger Film, in dem jede Einstellung von der KI generiert wird. Es ist eines der beeindruckendsten und bizarrsten Beispiele dieses aufstrebenden Genres.
The Frost wurde von der Waymark-KI-Plattform nach einem Drehbuch von Josh Rubin erstellt, einem ausführenden Produzenten des Unternehmens, das den Film inszenierte. Waymark fütterte das Drehbuch mit dem Bilderzeugungsmodell DALL-E 2 von OpenAI.
Nach einigem Ausprobieren, um den gewünschten Stil zu erreichen, wurde DALL-E 2 verwendet, um jede einzelne Einstellung des Films zu erzeugen. Anschließend verwendete Waymark D-ID, ein KI-Tool, das Standbildern Bewegung verleihen kann, um diese Einstellungen zu animieren und Augen blinzeln und Lippen bewegen zu lassen.
Vermarktung und Werbung
Im Marketing und in der Werbung können KI-generierte Bilder schnell zu Kampagnenbildern werden. Anstatt beispielsweise ein Fotoshooting für ein neues Produkt zu organisieren, können Marketingfachleute KI nutzen, um qualitativ hochwertige Bilder zu generieren, die in Werbematerialien verwendet werden können.
Das Magazin Cosmopolitan machte im Juni 2022 einen bahnbrechenden Schritt, indem es ein Cover veröffentlichte , das vollständig von künstlicher Intelligenz erstellt wurde. Das Titelbild wurde mit DALL-E 2 generiert, einem KI-gestützten Bildgenerator, der von OpenAI entwickelt wurde.
Die Eingabe, die DALL-E 2 zur Generierung des Bildes erhielt, lautete: „Eine Weitwinkelaufnahme von unten einer Astronautin mit athletischem Frauenkörper, die stolzierend auf dem Mars in einem unendlichen Universum wandelt, Synthwave, digitale Kunst.“ Als offizielles Cover wurde eine komplexe und futuristische Illustration einer Astronautin auf dem Mars gewählt. Bemerkenswerterweise war dies das erste Mal, dass ein KI-generiertes Bild als Cover eines großen Magazins verwendet wurde, was das Potenzial der KI in der Kreativbranche aufzeigte.
Medizinische Bildgebung
Im medizinischen Bereich spielen KI-Bildgeneratoren eine entscheidende Rolle bei der Verbesserung der Qualität diagnostischer Bilder. Beispielsweise kann KI verwendet werden, um klarere und detailliertere Bilder von Geweben und Organen zu erzeugen, was zu genaueren Diagnosen beiträgt. In einer von Forschern aus Deutschland und den Vereinigten Staaten durchgeführten Studie
wurden beispielsweise die Fähigkeiten von DALL-E 2 im medizinischen Bereich untersucht, insbesondere für die Erzeugung und Bearbeitung radiologischer Bilder wie Röntgenaufnahmen, CT-Scans, MRTs und Ultraschallbilder. Die Studie ergab, dass DALL-E 2 besonders gut darin war, realistische Röntgenbilder aus kurzen Textaufforderungen zu erstellen und sogar fehlende Elemente in einem radiologischen Bild rekonstruieren konnte. Beispielsweise konnte es aus einem einzigen Kniebild ein Ganzkörperröntgenbild erstellen. Es hatte jedoch Probleme mit der Erzeugung von Bildern mit pathologischen Anomalien und schnitt bei der Erstellung spezifischer CT-, MRT- oder Ultraschallbilder nicht so gut ab.
Die von DALL-E 2 generierten synthetischen Daten können möglicherweise die Entwicklung neuer Deep-Learning-Tools in der Radiologie beschleunigen. Sie können auch Datenschutzprobleme beim Datenaustausch zwischen medizinischen Einrichtungen lösen.
Diese Anwendungen sind nur die Spitze des Eisbergs. Da sich die AI Image Generation stechnologie weiterentwickelt, wird erwartet, dass sie in verschiedenen Sektoren noch mehr Möglichkeiten eröffnet.
Einschränkungen und Kontroversen rund um KI-Bildgeneratoren
Während KI-Bildgeneratoren visuell beeindruckende und oftmals hyperrealistische Bilder erstellen können, bringen sie neben der Spannung auch einige Einschränkungen und Kontroversen mit sich.
Qualitäts- und Authentizitätsprobleme
Es ist kein Geheimnis, dass KI-Systeme oft Schwierigkeiten haben, Bilder zu produzieren, die frei von Unvollkommenheiten sind oder die Vielfalt der realen Welt repräsentieren. Die Unfähigkeit, makellose menschliche Gesichter zu generieren, die Abhängigkeit von möglicherweise voreingenommenen vortrainierten Datensätzen und Herausforderungen bei der Feinabstimmung von KI-Modellen sind einige der entscheidenden Hürden bei der Gewährleistung von Qualität und Authentizität.
Herausforderungen bei der Generierung realistischer menschlicher Gesichter. Trotz der bemerkenswerten Fortschritte steht KI immer noch vor der Herausforderung, menschliche Gesichter zu generieren, die von echten Fotos nicht zu unterscheiden sind. NVIDIAs StyleGAN ist beispielsweise dafür berüchtigt, menschliche Gesichter mit subtilen Unvollkommenheiten wie unnatürlichen Zahnstellungen oder Ohrringen zu generieren, die nur an einem Ohr erscheinen. DALL-E und Midjourney stellen menschliche Hände oft mit extrem langen Fingern dar oder fügen zusätzliche hinzu. Sehen Sie sich das Bild unten an: Können Sie sagen, wie viele Finger jede Hand hat?
Abhängigkeit von vorab trainierten Bildern. Die Authentizität und Qualität KI-generierter Bilder hängt stark von den Datensätzen ab, die zum Trainieren der Modelle verwendet werden. Es besteht also immer eine große Chance auf Verzerrung. Das Projekt „Gender Shades“
unter der Leitung von Joy Buolamwini am MIT Media Lab untersuchte beispielsweise die Genauigkeit kommerzieller KI-Geschlechtsklassifizierungssysteme anhand verschiedener Hauttöne und Geschlechter. Die Studie deckte erhebliche Verzerrungen in Systemen großer Unternehmen wie IBM, Microsoft und Face++ auf und ergab eine höhere Genauigkeit bei hellhäutigen Männern im Vergleich zu dunkelhäutigen Frauen. Der starke Kontrast bei den Fehlerraten unterstrich die Notwendigkeit vielfältigerer Trainingsdatensätze, um Verzerrungen in KI-Modellen zu mildern. Dieses Projekt hat maßgeblich dazu beigetragen, eine breitere Diskussion über Fairness, Verantwortlichkeit und Transparenz in KI-Systemen anzustoßen. Übrigens haben wir ein spannendes Video über die Aufbereitung von ML-Daten, das die Notwendigkeit der Erstellung hochwertiger Trainingsdatensätze hervorhebt und erklärt, wie das geht.
Schwierigkeiten bei der Feinabstimmung. Um den gewünschten Detailgrad und Realismus zu erreichen, ist eine sorgfältige Feinabstimmung der Modellparameter erforderlich, die komplex und zeitaufwändig sein kann. Dies zeigt sich insbesondere im medizinischen Bereich, wo KI-generierte Bilder, die zur Diagnose verwendet werden, eine hohe Präzision aufweisen müssen.
Fragen des Urheberrechts und des geistigen Eigentums
Der Einsatz von KI-generierten Bildern wirft erhebliche ethische Fragen auf, insbesondere wenn sie in Kontexten verwendet werden, die Authentizität und Objektivität erfordern, wie etwa Journalismus und historische Dokumentation.
Ähnlichkeit mit urheberrechtlich geschütztem Material. KI-generierte Bilder könnten unbeabsichtigt bestehendem urheberrechtlich geschütztem Material ähneln, was zu rechtlichen Problemen hinsichtlich der Verletzung führt. Im Januar 2023 reichten drei Künstler Klage gegen führende Unternehmen im Bereich der KI-Kunstgenerierung ein, darunter Stability AI, Midjourney und DeviantArt. Sie behaupteten, dass die Unternehmen urheberrechtlich geschützte Bilder ohne ihre Zustimmung verwendeten, um ihre KI-Algorithmen zu trainieren.
Eigentum und Rechte. Die Bestimmung, wem die Rechte an von KI erstellten Bildern gehören, ist eine Grauzone. Der jüngste Fall, in dem ein KI-generiertes Kunstwerk beim Kunstwettbewerb der Colorado State Fair den ersten Platz gewann, ist ein Beispiel dafür. Das von Jason Allen eingereichte Kunstwerk wurde mit dem Programm Midjourney und AI Gigapixel erstellt curmel moton.
Viele Künstler argumentierten, dass das Kunstwerk, da es von KI erstellt wurde, nicht als Original gelten sollte. Dieser Vorfall verdeutlichte die Herausforderungen bei der Bestimmung des Eigentums und der Berechtigung von KI-generierter Kunst in traditionellen Räumen.
Die Verbreitung von Deepfakes und Fehlinformationen
Erstellung irreführender Medien. KI-Bildgeneratoren können Deepfakes erstellen – realistische Bilder oder Videos, die Ereignisse darstellen, die nie stattgefunden haben. Dies hat schwerwiegende Folgen, da Deepfakes zur Verbreitung falscher Informationen oder für böswillige Zwecke verwendet werden können.
So wurden beispielsweise Deepfake-Videos von Politikern verwendet, um Falschinformationen zu verbreiten. Im März 2023 verbreiteten sich KI-generierte Deepfake-Bilder, die die vorgetäuschte Festnahme des ehemaligen Präsidenten Donald Trump zeigten, im Internet. Die mit Midjourney erstellten Bilder zeigen Trump scheinbar auf der Flucht und bei seiner Festnahme durch die New Yorker Polizei. Eliot Higgins, Gründer von Bellingcat, teilte diese Bilder auf Twitter, während einige Benutzer fälschlicherweise behaupteten, sie seien echt.
Herausforderungen bei der Erkennung. Deepfakes werden immer ausgefeilter, sodass es schwierig wird, sie von authentischen Inhalten zu unterscheiden. Social-Media-Plattformen und Nachrichtenagenturen haben oft Schwierigkeiten, Deepfake-Inhalte schnell zu identifizieren und zu entfernen, wodurch Fehlinformationen verbreitet werden. Der Fall der Festnahme von Donald Trump ist ein gutes Beispiel dafür.
Zukunft: Werden KI-Bildgeneratoren menschliche Künstler ersetzen?
Mit der Weiterentwicklung der AI Image Generation technologie stellt sich die Frage: Werden diese KI-Systeme irgendwann professionelle Künstler ersetzen?
Die kurze Antwort lautet wahrscheinlich nein.
Obwohl die KI bemerkenswerte Fortschritte gemacht hat, fehlt ihr immer noch die nuancierte Kreativität und Emotion, die menschliche Künstler in ihre Arbeit einbringen. Darüber hinaus sind KI-Bildgeneratoren von Natur aus durch ihre Abhängigkeit von Texteingabeaufforderungen eingeschränkt. Wie der Autor und Künstler Kevin Kelley in einem kürzlichen Interview bemerkte, kann diese Einschränkung einengend sein: „… wir versuchen, Kunst über eine Konversationsschnittstelle zu schaffen, aber es gibt viel Kunst, die Menschen schaffen, die nicht auf Sprache reduziert werden kann. Mit Sprache kommt man nicht dorthin. Da ist die Kunst, die ich zu schaffen versuche, und mir ist klar, dass ich sie mit einer KI nie schaffen werde, weil ich dafür Sprache brauche. Es gibt viele Dinge, die wir mit Sprache nicht erreichen können.“
Daher ist es eher vorstellbar, dass KI als Werkzeug dient, um Künstler bei ihren kreativen Bemühungen zu unterstützen und zu stärken, als sie zu ersetzen. Es hat das Potenzial, den künstlerischen Prozess zu bereichern, indem es neue Wege der Erkundung bietet und die Produktion hochwertiger Kunst erleichtert.