Generative KI-Modelle sind darauf ausgelegt, neue Inhalte zu erstellen, indem sie Muster aus vorhandenen Daten erlernen. Diese Modelle sind in der Lage, eine Vielzahl von Ausgaben zu generieren, darunter Text, Bilder, Musik, Videos und sogar 3D-Objekte.

Generative KI-Modelle lassen sich grob in zwei Kategorien einteilen:

1. Regelbasierte Modelle: Diese Modelle basieren auf vordefinierten Regeln und Logik zur Inhaltserzeugung. Sie sind oft einfacher und weniger flexibel, können jedoch für spezifische Aufgaben effektiv sein;
2. Tiefenlern-basierte Modelle: Diese Modelle nutzen neuronale Netze, um aus großen Datenmengen zu lernen, was ihnen ermöglicht, hochrealistische und komplexe Ausgaben zu erzeugen. Sie sind anpassungsfähiger und können eine Vielzahl kreativer Aufgaben bewältigen;

Moderne Generative KI basiert auf tiefenlern-basierten Modellen, zu denen gehören:

• Generative Adversarial Networks (GANs);
• Variational Autoencoders (VAEs);
• Recurrent Neural Networks (RNNs) & Long Short-Term Memory (LSTMs);
• Diffusionsmodelle;
• Neural Radiance Fields (NeRFs).

Jeder Modelltyp besitzt eine einzigartige Architektur, die beeinflusst, wie Inhalte generiert werden, und macht sie für unterschiedliche Anwendungen im Bereich der KI geeignet.

1. Generative Adversarial Networks (GANs)

GANs bestehen aus zwei konkurrierenden neuronalen Netzen, die gemeinsam trainiert werden:

• Generator: erzeugt synthetische Daten;
• Diskriminator: unterscheidet echte von künstlichen Daten.

Architektur von GANs

1. Eingabe:

   • Der Generator beginnt mit einem zufälligen Rauschvektor (latenter Raum);

2. Generator-Modul:

   • Verwendet vollständig verbundene Schichten, um Rauschen in strukturierte Merkmale zu überführen;
   • Setzt Faltungsschichten ein, um die Ausgabe zu verfeinern (z. B. zur Bildgenerierung);

3. Generierte Ausgabe:

   • Der Generator erzeugt synthetische Daten (z. B. ein Bild);

4. Diskriminator-Modul:

   • Nutzt Faltungsschichten zur Analyse des Bildes;
   • Wendet eine Klassifikationsschicht an, um zu bestimmen, ob das Bild echt oder künstlich ist.

5. Adversariales Training

   • Wenn der Diskriminator das künstliche Bild korrekt klassifiziert, passt der Generator seine Parameter an, um sich zu verbessern;
   • Dieser Prozess wiederholt sich, bis der Generator hochrealistische Ausgaben erzeugt.

Häufige Anwendungsbereiche:

• KI-generierte Bilder und Deepfakes
• Generierung synthetischer Daten
• KI-gestützter künstlerischer Stiltransfer

2. Variationale Autoencoder (VAEs)

VAEs sind probabilistische Modelle, die eine komprimierte Darstellung von Daten erlernen und daraus Variationen rekonstruieren.

Architektur von VAEs

1. Eingabeschicht:
   • Akzeptiert Rohdaten (z. B. ein Bild);
2. Encoder-Modul:
   • Komprimiert die Eingabe in eine latente Raumdarstellung (niederdimensionaler Merkmalsraum);
   • Verwendet konvolutionale oder vollständig verbundene Schichten;
3. Latenter Raum:
   • Definiert die Wahrscheinlichkeitsverteilung der Merkmale mittels Mittelwert- und Varianzschichten;
   • Fügt zufälliges Rauschen hinzu, um Variationen in den generierten Ausgaben zu ermöglichen;
4. Decoder-Modul:
   • Rekonstruiert Daten aus der latenten Darstellung;
   • Verwendet Dekonvolutionsschichten (Upsampling), um neue Daten zu erzeugen;
5. Ausgabeschicht:
   • Erzeugt rekonstruierte Daten (z. B. eine modifizierte Version der Eingabe).

Häufige Anwendungsbereiche:

• Datenaugmentation und Generierung synthetischer Daten
• Bildgenerierung mit kontrollierten Variationen
• Anomalieerkennung

3. Transformatorbasierte Modelle

Transformer sind die Grundlage moderner KI-Textmodelle. Anstatt Daten sequenziell zu verarbeiten, analysieren sie gesamte Eingabesequenzen gleichzeitig mithilfe von Self-Attention-Mechanismen.

Architektur von Transformern

1. Eingabe-Embedding:
   • Wandelt Wörter oder Token in Vektordarstellungen um;
   • Verwendet Positionskodierung, um die Wortreihenfolge beizubehalten;
2. Self-Attention-Modul:
   • Bestimmt welche Wörter in einem Satz basierend auf dem Kontext wichtig sind;
   • Verwendet Multi-Head-Attention-Schichten für ein tieferes Kontextverständnis;
3. Feedforward-Netzwerk:
   • Verarbeitet die Self-Attention-Ausgaben mit vollständig verbundenen Schichten;
   • Normalisiert Daten mit Layer-Normalisierung;
4. Ausgabeschicht:
   • Erzeugt Vorhersagen für das nächste Wort oder übersetzt Text basierend auf erlernten Mustern.

Häufige Anwendungsbereiche:

• KI-gestützte Chatbots und Textgenerierung
• Maschinelle Übersetzung
• KI-unterstützte Programmierung

4. Diffusionsmodelle

Diffusionsmodelle sind eine neue Klasse generativer KI-Modelle, die hochwertige, detailreiche Bilder erzeugen, indem sie zufälliges Rauschen schrittweise in strukturierte Ausgaben umwandeln. Diese Modelle sind besonders effektiv für KI-generierte Fotografie und digitale Kunst.

Im Gegensatz zu GANs, die auf adversarialem Training basieren, lernen Diffusionsmodelle, indem sie einen Rauschprozess umkehren – das bedeutet, sie beginnen mit rein zufälligem Rauschen und rekonstruieren Bilder schrittweise.

Architektur von Diffusionsmodellen

1. Vorwärtsprozess (Rauschen hinzufügen):
   • Ein reales Bild wird schrittweise durch das Hinzufügen von zufälligem Rauschen über mehrere Schritte verfälscht;
   • Nach ausreichend vielen Schritten wird das Bild zu rein zufälligem Rauschen;
2. Rückwärtsprozess (Schrittweises Entrauschen):
   • Ein neuronales Netzwerk lernt, das Rauschen Schritt für Schritt zu entfernen;
   • Jeder Schritt stellt Details im Bild wieder her;
   • Das Endergebnis ist ein hochaufgelöstes, generiertes Bild.

Zentrale Module in Diffusionsmodellen

• Noise Scheduler – legt fest, wie viel Rauschen in jedem Schritt hinzugefügt wird;
• U-Net Backbone – ein konvolutionales neuronales Netzwerk, das lernt, Bilder zu entrauschen;
• Time Encoding Module – unterstützt das Modell dabei, zu erkennen, in welchem Schritt des Entrauschungsprozesses es sich befindet.

Häufige Anwendungsbereiche:

• KI-generierte Kunstwerke und Fotografie;
• Bildrestaurierung (Entfernung von Unschärfe und Rauschen);
• Hochauflösende Video-Frame-Interpolation.

Wie Diffusionsmodelle gegenüber GANs verbessert sind

Diffusionsmodelle bieten größere Stabilität, höherwertige Ergebnisse und mehr Vielfalt als GANs. Während GANs auf adversarialem Training basieren, was zu instabilen Ergebnissen und Modenkollaps führen kann, verfeinern Diffusionsmodelle schrittweise Rauschen zu detaillierten Bildern und gewährleisten so konstante Qualität. Sie erzeugen zudem vielfältigere Ausgaben, während GANs oft wiederholende Inhalte generieren. Allerdings benötigen Diffusionsmodelle längere Rechenzeiten aufgrund ihres schrittweisen Denoising-Prozesses, wodurch sie langsamer, aber zuverlässiger für hochwertige Bildsynthese sind.

Fazit

Generative KI umfasst vier Hauptmodelle des Deep Learning, die jeweils für unterschiedliche Aufgaben optimiert sind:

• GANs sind spezialisiert auf Deepfakes und KI-Kunstgenerierung;
• VAEs werden häufig für Datenaugmentation und Anomalieerkennung eingesetzt;
• Transformer eignen sich am besten für Textgenerierung.
• Diffusionsmodelle bieten die hochwertigsten Bilder mit stabilem Training.

Jedes Modell hat einzigartige Vorteile und entwickelt sich stetig weiter, wodurch die Zukunft der KI-gestützten Kreativität und Automatisierung geprägt wird.