KI-generierte Bilder verändern die Art und Weise, wie Kunst, Design und digitale Inhalte erstellt werden. Mithilfe künstlicher Intelligenz können Computer heute realistische Bilder erzeugen, kreative Arbeiten unterstützen und sogar Unternehmen helfen. In diesem Kapitel werden wir untersuchen, wie KI Bilder erzeugt, welche verschiedenen Bildgenerierungsmodelle es gibt und wie diese in der Praxis eingesetzt werden.

Wie KI Bilder erzeugt

Die Bildgenerierung durch KI funktioniert, indem aus einer großen Sammlung von Bildern gelernt wird. Die KI analysiert Muster in den Bildern und erstellt anschließend neue, die ähnlich aussehen. Diese Technologie hat sich im Laufe der Jahre stark verbessert und ermöglicht heute realistischere und kreativere Bilder. Sie findet Anwendung in Videospielen, Filmen, Werbung und sogar in der Modebranche.

Frühe Methoden: PixelRNN und PixelCNN

Vor den heutigen fortschrittlichen KI-Modellen entwickelten Forschende frühe Bildgenerierungsverfahren wie PixelRNN und PixelCNN. Diese Modelle erzeugten Bilder, indem sie jeweils einen Pixel vorhersagten.

• PixelRNN: verwendet ein System namens rekurrentes neuronales Netzwerk (RNN), um die Farben der Pixel nacheinander vorherzusagen. Obwohl es gut funktionierte, war es sehr langsam;
• PixelCNN: verbesserte PixelRNN durch den Einsatz eines anderen Netztyps, sogenannter Faltungsschichten, wodurch die Bilderzeugung schneller wurde.

Obwohl diese Modelle einen guten Anfang darstellten, waren sie nicht in der Lage, hochwertige Bilder zu erzeugen. Dies führte zur Entwicklung besserer Techniken.

Autoregressive Modelle

Autoregressive Modelle erzeugen Bilder ebenfalls Pixel für Pixel, wobei sie vorherige Pixel verwenden, um den nächsten vorherzusagen. Diese Modelle waren nützlich, aber langsam, was sie im Laufe der Zeit weniger beliebt machte. Dennoch inspirierten sie neuere, schnellere Modelle.

Wie KI Text für die Bilderzeugung versteht

Einige KI-Modelle können geschriebene Wörter in Bilder umwandeln. Diese Modelle nutzen Large Language Models (LLMs), um Beschreibungen zu verstehen und passende Bilder zu generieren. Wenn beispielsweise „a cat sitting on a beach at sunset“ eingegeben wird, erstellt die KI ein Bild basierend auf dieser Beschreibung.

KI-Modelle wie OpenAIs DALL-E und Googles Imagen verwenden fortschrittliches Sprachverständnis, um die Übereinstimmung zwischen Textbeschreibungen und den generierten Bildern zu verbessern. Dies wird durch Natural Language Processing (NLP) ermöglicht, das hilft, Wörter in Zahlen umzuwandeln, die die Bilderzeugung steuern.

Generative Adversarial Networks (GANs)

Einen der wichtigsten Durchbrüche in der KI-Bilderzeugung stellten Generative Adversarial Networks (GANs) dar. GANs arbeiten mit zwei verschiedenen neuronalen Netzwerken:

• Generator: erzeugt neue Bilder aus dem Nichts;
• Discriminator: prüft, ob die Bilder echt oder gefälscht wirken.

Der Generator versucht, Bilder so realistisch zu gestalten, dass der Discriminator nicht erkennen kann, dass sie künstlich sind. Mit der Zeit werden die Bilder besser und ähneln echten Fotografien. GANs werden in Deepfake-Technologien, der Erstellung von Kunstwerken und zur Verbesserung der Bildqualität eingesetzt.

Variationale Autoencoder (VAEs)

VAEs stellen eine weitere Methode dar, mit der KI Bilder generieren kann. Anstatt Wettbewerb wie bei GANs zu nutzen, kodieren und dekodieren VAEs Bilder mithilfe von Wahrscheinlichkeiten. Sie lernen die zugrunde liegenden Muster eines Bildes und rekonstruieren es anschließend mit leichten Abweichungen. Das probabilistische Element der VAEs sorgt dafür, dass jedes generierte Bild leicht unterschiedlich ist, was Vielfalt und Kreativität fördert.

Ein zentrales Konzept bei VAEs ist die Kullback-Leibler (KL) Divergenz, die den Unterschied zwischen der gelernten Verteilung und einer Standardnormalverteilung misst. Durch die Minimierung der KL-Divergenz stellen VAEs sicher, dass generierte Bilder realistisch bleiben und dennoch kreative Variationen ermöglichen.

Funktionsweise von VAEs

1. Kodierung: Die Eingabedaten x werden in den Encoder eingespeist, der die Parameter der latenten Raumverteilung q(z∣x) (Mittelwert μ und Varianz σ²) ausgibt;
2. Sampling im latenten Raum: Latente Variablen z werden aus der Verteilung q(z∣x) mithilfe von Techniken wie dem Reparametrisierungstrick gezogen;
3. Dekodierung & Rekonstruktion: Das gesampelte z wird durch den Decoder geleitet, um die rekonstruierten Daten x̂ zu erzeugen, die dem ursprünglichen Input x ähneln sollten.

VAEs eignen sich für Aufgaben wie das Rekonstruieren von Gesichtern, das Generieren neuer Versionen bestehender Bilder und das Erzeugen fließender Übergänge zwischen verschiedenen Bildern.

Diffusionsmodelle

Diffusionsmodelle sind der neueste Durchbruch bei KI-generierten Bildern. Diese Modelle beginnen mit zufälligem Rauschen und verbessern das Bild schrittweise, ähnlich wie das Entfernen von Störungen aus einem unscharfen Foto. Im Gegensatz zu GANs, die manchmal nur begrenzte Variationen erzeugen, können Diffusionsmodelle eine größere Bandbreite an hochwertigen Bildern generieren.

Funktionsweise von Diffusionsmodellen

1. Vorwärtsprozess (Rauschzugabe): Das Modell beginnt damit, einem Bild über viele Schritte hinweg zufälliges Rauschen hinzuzufügen, bis es völlig unkenntlich wird;
2. Rückwärtsprozess (Entrauschen): Anschließend lernt das Modell, diesen Prozess umzukehren, indem es das Rauschen schrittweise entfernt, um ein sinnvolles Bild wiederherzustellen;
3. Training: Diffusionsmodelle werden darauf trainiert, das Rauschen in jedem Schritt vorherzusagen und zu entfernen, wodurch sie in der Lage sind, aus zufälligem Rauschen klare und hochwertige Bilder zu erzeugen.

Ein bekanntes Beispiel sind MidJourney, DALL-E und Stable Diffusion, die für die Erstellung realistischer und künstlerischer Bilder bekannt sind. Diffusionsmodelle werden häufig für KI-generierte Kunst, hochauflösende Bildsynthese und kreative Designanwendungen eingesetzt.

Beispiele für von Diffusionsmodellen erzeugte Bilder

Herausforderungen und ethische Bedenken

Obwohl KI-generierte Bilder beeindruckend sind, gehen sie mit Herausforderungen einher:

• Mangelnde Kontrolle: KI erzeugt nicht immer genau das, was die Nutzer wünschen;
• Rechenleistung: Die Erstellung hochwertiger KI-Bilder erfordert teure und leistungsstarke Computer;
• Voreingenommenheit in KI-Modellen: Da KI aus bestehenden Bildern lernt, kann sie manchmal Vorurteile aus den Daten wiederholen.

Es gibt auch ethische Bedenken:

• Wem gehört KI-Kunst?: Wenn eine KI ein Kunstwerk erschafft, gehört es dann der Person, die die KI genutzt hat, oder dem KI-Unternehmen?
• Gefälschte Bilder und Deepfakes: GANs können verwendet werden, um gefälschte, echt aussehende Bilder zu erstellen, was zu Fehlinformationen und Datenschutzproblemen führen kann.

Aktuelle Anwendungen der KI-Bilderzeugung

KI-generierte Bilder haben bereits großen Einfluss auf verschiedene Branchen:

• Unterhaltung: Videospiele, Filme und Animationen nutzen KI zur Erstellung von Hintergründen, Charakteren und Effekten;
• Mode: Designer verwenden KI, um neue Kleidungsstile zu entwerfen, und Online-Shops bieten virtuelle Anproben für Kunden an;
• Grafikdesign: KI unterstützt Künstler und Designer bei der schnellen Erstellung von Logos, Postern und Werbematerialien.

Die Zukunft der KI-Bilderzeugung

Mit der fortschreitenden Entwicklung der KI-Bilderzeugung wird sich die Art und Weise, wie Menschen Bilder erstellen und nutzen, weiter verändern. Ob in Kunst, Wirtschaft oder Unterhaltung – KI eröffnet neue Möglichkeiten und erleichtert kreative Arbeit.