Haben Sie sich jemals gefragt, wie KI Bilder erzeugt, die uns alle in Erstaunen versetzen?
KI oder künstliche Intelligenz ist ein weites Feld der Informatik, das darauf abzielt, intelligente Maschinen zu schaffen, die in der Lage sind, Aufgaben auszuführen, die normalerweise menschliche Intelligenz erfordern. Dabei handelt es sich nicht um eine einzelne Technologie, sondern vielmehr um eine Sammlung von Techniken und Ansätzen, die es Maschinen ermöglichen, autonom zu lernen, zu denken und zu handeln.
Obwohl es sich um eine Technologie handelt, die uns heute inspiriert, hat sich diese Technologie, die im Bereich der Kunst und Bilderzeugung viel Kritik auf sich gezogen hat, ab 2024 bei der Nachahmung von Menschen erheblich verbessert.
Doch wie erzeugt KI Bilder? Nun, lassen Sie es uns erklären.
Wie erzeugt KI Bilder?
KI verfügt über die bemerkenswerte Fähigkeit, visuelle Inhalte durch den Einsatz verschiedener Methoden zu erstellen, die ein Spektrum von Techniken umfassen. Diese von der KI eingesetzten Methoden ermöglichen die Erzeugung von Bildern auf eine Weise, die die Vielseitigkeit und den Einfallsreichtum von Systemen der künstlichen Intelligenz unter Beweis stellt.
Wenn Sie sich jemals gefragt haben, wie KI Bilder erzeugt, sind dies die gängigsten Methoden, mit denen KI-Systeme Kunstwerke erzeugen, die wir alle bewundern:
- Generative Adversarial Networks (GANs)
- Variationale Autoencoder (VAEs)
- Faltungs-Neuronale Netze (CNNs)
- Wiederkehrende neuronale Netzwerke (RNNs)
- Bild-zu-Bild-Übersetzung
- Text-zu-Bild-Synthese
- Stilübertragung
Generative Adversarial Networks (GANs)
GANs sind eine Art Deep-Learning-Algorithmus, der zum Generieren neuer Bilder verwendet wird. Sie bestehen aus zwei neuronalen Netzen: einem Generator und einem Diskriminator. Der Generator erstellt neue Bilder, während der Diskriminator die erzeugten Bilder auswertet und dem Generator mitteilt, ob sie realistisch sind oder nicht. Die beiden Netzwerke arbeiten zusammen, um die Fähigkeit des Generators zu verbessern, realistische Bilder zu erstellen.
Das Generatornetzwerk verwendet einen zufälligen Rauschvektor als Eingabe und erzeugt ein synthetisches Bild. Das Diskriminatornetzwerk nimmt das synthetische Bild und ein reales Bild als Eingabe und sagt die Wahrscheinlichkeit voraus, dass das Bild real ist. Während des Trainings versucht der Generator, Bilder zu erzeugen, die dem Diskriminator vorgaukeln können, sie seien real, während der Diskriminator versucht, die Bilder korrekt als echt oder gefälscht zu klassifizieren.
GANs wurden verwendet, um eine breite Palette von Bildern zu erzeugen, darunter Gesichter, Objekte und Szenen. Sie wurden auch in verschiedenen Anwendungen wie der Bild-zu-Bild-Übersetzung, der Datenerweiterung und der Stilübertragung eingesetzt.
Obwohl GANs nicht die einzige Antwort auf die Frage sind, wie KI Bilder generiert, sind sie ein sehr wichtiges Element.
Variationale Autoencoder (VAEs)
Eine andere Möglichkeit zu beantworten, wie KI Bilder generiert, sind Variational Autoencoder (VAEs).
VAEs sind eine weitere Art von Deep-Learning-Algorithmen, die zum Generieren neuer Bilder verwendet werden. Sie bestehen aus einem Encodernetzwerk und einem Decodernetzwerk. Das Encodernetzwerk ordnet das Eingabebild einem latenten Raum zu, der eine niedrigerdimensionale Darstellung des Bildes darstellt. Das Decodernetzwerk ordnet den latenten Raum wieder dem Eingabebild zu.
Während des Trainings lernt die VAE, den Unterschied zwischen dem Eingabebild und dem rekonstruierten Bild zu minimieren. Die VAE lernt außerdem eine probabilistische Verteilung über den latenten Raum, die zur Generierung neuer Bilder verwendet werden kann.
Um ein neues Bild zu erzeugen, tastet die VAE einen latenten Code aus der Wahrscheinlichkeitsverteilung ab und leitet ihn durch das Decodernetzwerk. Das Decodernetzwerk generiert ein neues Bild basierend auf dem latenten Code.
VAEs wurden verwendet, um Bilder zu erzeugen, die den Trainingsdaten ähneln, sie können jedoch auch zur Erzeugung von Bildern verwendet werden, die nicht in den Trainingsdaten vorhanden sind. Sie wurden in verschiedenen Anwendungen wie der Bilderzeugung, der Bild-zu-Bild-Übersetzung und der Datenerweiterung eingesetzt.
Faltungs-Neuronale Netze (CNNs)
CNNs sind eine Art neuronaler Netzwerke, die häufig für Bildverarbeitungsaufgaben verwendet werden. Sie können verwendet werden, um neue Bilder zu erzeugen, indem die Muster und Strukturen von Bildern gelernt werden und dann auf der Grundlage dieser Muster neue Bilder generiert werden.
CNNs bestehen aus mehreren Faltungsschichten, die lernen, immer komplexere Merkmale in Bildern zu erkennen. Auf die Faltungsschichten folgen Pooling-Schichten, die die räumlichen Abmessungen der Feature-Maps reduzieren. Schließlich werden vollständig verbundene Schichten verwendet, um die endgültigen Vorhersagen zu treffen.
Um mithilfe eines CNN ein neues Bild zu generieren, verwendet das Netzwerk einen zufälligen Rauschvektor als Eingabe und leitet ihn durch die Faltungs- und Pooling-Schicht. Die vollständig verbundenen Schichten erzeugen dann ein neues Bild basierend auf den Feature-Maps, die von den Faltungs- und Pooling-Schichten erstellt wurden.
CNNs wurden zur Generierung von Bildern verwendet, die den Trainingsdaten ähneln, sie können jedoch auch zur Generierung von Bildern verwendet werden, die in den Trainingsdaten nicht vorhanden sind. Sie wurden in verschiedenen Anwendungen wie der Bilderzeugung, der Bild-zu-Bild-Übersetzung und der Datenerweiterung eingesetzt.
Und damit kann die CNN-Methode auch als mögliche Antwort auf die Frage gegeben werden, wie KI Bilder erzeugt.
Wiederkehrende neuronale Netze (RNNs)
RNNs sind eine Art neuronaler Netzwerke, die sich gut für die Verarbeitung sequentieller Daten wie Text oder Zeitreihendaten eignen. Sie können auch zum Generieren von Bildern verwendet werden, indem die Pixelsequenzen in Bildern gelernt und dann neue Pixelsequenzen generiert werden, um neue Bilder zu erstellen.
RNNs bestehen aus einer Schleife wiederkehrender Verbindungen, die es Informationen aus früheren Zeitschritten ermöglichen, den aktuellen Schritt zu beeinflussen. Dadurch kann das Netzwerk zeitliche Abhängigkeiten in den Daten erfassen.
Um mithilfe eines RNN ein neues Bild zu generieren, nimmt das Netzwerk eine zufällige Initialisierung der Bildpixel als Eingabe und verarbeitet sie durch die wiederkehrende Schleife. Bei jedem Zeitschritt wendet das Netzwerk eine nichtlineare Aktivierungsfunktion auf den aktuellen Zustand der Pixel an und verwendet die Ausgabe als neuen Zustand. Dieser Vorgang wird fortgesetzt, bis die gewünschte Länge des Bildes erreicht ist.
RNNs wurden verwendet, um Bilder zu erzeugen, die den Trainingsdaten ähneln, sie können jedoch auch zur Erzeugung von Bildern verwendet werden, die nicht in den Trainingsdaten vorhanden sind. Sie wurden in verschiedenen Anwendungen wie der Bilderzeugung, der Bild-zu-Bild-Übersetzung und der Datenerweiterung eingesetzt.
Bild-zu-Bild-Übersetzung
Bei der Bild-zu-Bild-Übersetzung handelt es sich um eine Technik, bei der ein neuronales Netzwerk trainiert wird, um ein Eingabebild in ein neues Bild mit gewünschten Attributen zu übersetzen. Zum Beispiel die Übersetzung eines Katzenfotos in ein Gemälde.
Mit dieser Technik können neue Bilder generiert werden, die in den Trainingsdaten nicht vorhanden sind. Das Netzwerk lernt, das Eingabebild basierend auf den aus den Trainingsdaten gelernten Mustern und Strukturen in ein neues Bild zu übersetzen.
Die Bild-zu-Bild-Übersetzung wird in verschiedenen Anwendungen wie Stilübertragung, Bildsynthese und Datenerweiterung eingesetzt.
Text-zu-Bild-Synthese
Die Text-zu-Bild-Synthese ist eine Technik, bei der ein Bild auf der Grundlage einer Textbeschreibung generiert wird. Erstellen Sie beispielsweise ein Bild einer Katze basierend auf dem Text „Eine schwarze Katze mit weißen Pfoten“.
Mit dieser Technik können neue Bilder generiert werden, die in den Trainingsdaten nicht vorhanden sind. Das Netzwerk lernt, Bilder basierend auf den aus den Trainingsdaten und der Textbeschreibung gelernten Mustern und Strukturen zu generieren.
Die Text-zu-Bild-Synthese wird in verschiedenen Anwendungen wie der Bilderzeugung, der Bild-zu-Bild-Übersetzung und der Datenerweiterung eingesetzt.
Während die Frage, wie KI Bilder erzeugt, noch beantwortet werden muss, sind KI-gestützte Anwendungen wie z Adobe Fireflydas sich auf die spezialisiert hat Text-zu-Bild Methode dürfte noch lange auf der Tagesordnung bleiben.
Stilübertragung
Stilübertragung ist eine Technik, bei der der Stil eines Bildes auf ein anderes Bild übertragen wird. Zum Beispiel den Stil eines Gemäldes auf ein Foto einer Katze übertragen.
Mit dieser Technik können neue Bilder generiert werden, die in den Trainingsdaten nicht vorhanden sind. Das Netzwerk lernt, den Stil des Eingabebilds auf der Grundlage der aus den Trainingsdaten gelernten Muster und Strukturen auf ein neues Bild zu übertragen.
Die Stilübertragung wurde in verschiedenen Anwendungen wie der Bilderzeugung, der Bild-zu-Bild-Übersetzung und der Datenerweiterung eingesetzt.
Inspiration des einen, Hass des anderen
Zu wissen, wie KI Bilder erzeugt, ist weit davon entfernt, die Sensibilität dieser Technologie zu verstehen.
Die Magie der KI-Bildgenerierung eröffnet eine schillernde Vielfalt an Möglichkeiten, doch ihr Glanz wirft auch Schatten ethischer Besorgnis. Ein lauerndes Biest ist Voreingenommenheit: Die auf riesigen Datensätzen trainierten Algorithmen spiegeln oft gesellschaftliche Vorurteile wider und spucken Bilder aus, die aufgrund von Rasse, Geschlecht oder anderen Faktoren verzerrt sind. Dies kann schädliche Stereotypen aufrechterhalten und bereits gefährdete Gruppen marginalisieren.
Dann kommt die heikle Frage des Urheberrechts und der Urheberschaft. KI-Kunst orientiert sich stark an bestehenden Werken und wirft die Frage auf, wem die Schöpfung wirklich gehört. Sollten Künstler, deren Stile nachgeahmt werden, entschädigt werden? Oder verdient die KI selbst Anerkennung? Es gibt viele ungelöste rechtliche Grauzonen.
Der Kampf der Künstler um Urheberrechte gegen KI steht vor einem harten Kampf
Auch Fehlinformationen lauern um die Ecke. Hyperrealistische KI-generierte Bilder können die Grenzen zwischen Wahrheit und Fiktion verwischen und so die Verbreitung von „Deepfakes“ und manipulierten Narrativen befeuern. Dies kann das Vertrauen in die Medien untergraben, Zwietracht säen und sogar Wahlen beeinflussen.
Schließlich verdienen die Auswirkungen auf die menschliche Kreativität eine Pause. Wird KI Künstler ersetzen und die Leinwände leer und die Studios still machen? Oder wird es neue Formen der Zusammenarbeit anstoßen und die menschliche Vorstellungskraft mit seinen digitalen Pinselstrichen verstärken? Die Navigation in dieser neuen künstlerischen Landschaft erfordert sorgfältige Überlegung.
Diese ethischen Dilemmata erfordern einen offenen Dialog, strenge Vorschriften und eine verantwortungsvolle Entwicklung. Nur dann kann die KI-Bildgenerierung wirklich eine bessere Zukunft für Kunst, Technologie und die Gesellschaft als Ganzes zeichnen. Nun, zumindest müssen Sie sich nach diesem Schreiben nicht mehr fragen, wie KI Bilder erzeugt.
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