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 verbessern und sogar Unternehmen unterstützen. In diesem Kapitel untersuchen wir, wie KI Bilder erstellt, welche verschiedenen Bildgenerierungsmodelle es gibt und wie sie in der Praxis eingesetzt werden.

Wie KI Bilder erstellt

Die KI-Bilderzeugung funktioniert, indem sie aus einer riesigen Sammlung von Bildern lernt. Die KI analysiert Muster in den Bildern und erstellt dann neue, die ähnlich aussehen. Diese Technologie hat sich im Laufe der Jahre stark verbessert und erzeugt heute realistischere und kreativere Bilder. Sie wird inzwischen in Videospielen, Filmen, Werbung und sogar in der Modebranche eingesetzt.

Frühere Methoden: PixelRNN und PixelCNN

Vor den heutigen fortschrittlichen KI-Modellen entwickelten Forscher frühe Methoden zur Bildgenerierung wie PixelRNN und PixelCNN. Diese Modelle erzeugten Bilder, indem sie jeweils ein 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 Netzwerks, 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 vergangene Pixel nutzen, um den nächsten vorherzusagen. Diese Modelle waren nützlich, jedoch langsam, was ihre Beliebtheit im Laufe der Zeit verringerte. Dennoch inspirierten sie neuere, schnellere Modelle.

Wie KI Text für die Bildgenerierung versteht

Einige KI-Modelle können geschriebene Wörter in Bilder umwandeln. Diese Modelle verwenden Large Language Models (LLMs), um Beschreibungen zu verstehen und passende Bilder zu erzeugen. Wenn beispielsweise „eine Katze sitzt bei Sonnenuntergang am Strand“ eingegeben wird, erstellt die KI ein Bild basierend auf dieser Beschreibung.

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

Generative Adversarial Networks (GANs)

Einen der wichtigsten Durchbrüche bei der KI-Bilderzeugung stellten die 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 erstellen, dass der Discriminator nicht erkennen kann, dass sie gefälscht 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 sind eine weitere Methode, mit der KI Bilder generieren kann. Anstatt wie GANs auf Wettbewerb zu setzen, 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 in VAEs sorgt dafür, dass jedes generierte Bild leicht unterschiedlich ist, was Vielfalt und Kreativität ermöglicht.

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

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

Diffusionsmodelle

Diffusionsmodelle stellen den neuesten Durchbruch bei KI-generierten Bildern dar. 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 produzieren.

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

Auch wenn KI-generierte Bilder beeindruckend sind, gibt es Herausforderungen:

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

Es bestehen zudem ethische Bedenken:

• Wem gehört KI-Kunst?: Wenn eine KI ein Kunstwerk erstellt, 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 wirkende Bilder zu erstellen, was zu Fehlinformationen und Datenschutzproblemen führen kann.

Heutige Anwendungen der KI-Bilderzeugung

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

• Unterhaltung: Videospiele, Filme und Animationen nutzen KI, um Hintergründe, Charaktere und Effekte zu erstellen;
• 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 Marketingmaterialien.

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.