Um Bilder mithilfe von künstlicher Intelligenz zu erstellen, gibt es verschiedene Werkzeuge und Methoden. Die Erstellung von Bildern mithilfe von KI wirft ethische Fragen auf. Auch die Rechtmäßigkeit ist ein häufig wiederkehrendes Problem, insbesondere im Hinblick auf das Urheberrecht und die Verwendung personenbezogener Daten. Erfahren Sie, wie KI Bilder erzeugt und es den Nutzern gleichzeitig ermöglicht, neue Stile zu erforschen. Außerdem ist die Automatisierung bestimmter kreativer Aufgaben denkbar.
Die Auswirkungen des Aufstiegs der künstlichen Intelligenz auf die Bilderzeugung
Der Aufstieg der künstlichen Intelligenz hat einen erstaunlichen Einfluss auf die Bildgestaltung gehabt. Es haben sich zahlreiche neue Möglichkeiten für die Kreativität ergeben. KI-Techniken ermöglichen es, realistische Bilder aus Datenbanken zu generieren. Je nach Programmierung kann die KI aus einer Vielzahl von Datensätzen lernen. Sie kann dann Muster, Texturen und Details mit hoher Genauigkeit reproduzieren.
Sie kann sich an die Entwicklungen der verschiedenen Systeme anpassen. Mithilfe von KI ist es möglich, bestimmte kreative Designaufgaben zu automatisieren. So kann sie automatisch Landschaften, Objekte und sogar Gesichter erstellen. Das spart den Erstellern von visuellen Inhalten viel Zeit. Designer können mithilfe von KI neue Wege gehen.
Künstliche Intelligenz bietet neue Möglichkeiten, mit Bildern zu interagieren. Es ist einfacher, nach ähnlichen Inhalten zu suchen und Details in Echtzeit zu ändern. Die Möglichkeiten werden in Bezug auf die visuelle Gestaltung erweitert.
Die verschiedenen Technologien zur Erzeugung von Bildern mithilfe künstlicher Intelligenz
Es gibt zwei Arten von Technologien, mit denen Bilder mithilfe künstlicher Intelligenz erzeugt werden können. Die Bilderzeugung, die auf antagonistischen generativen neuronalen Netzen (GAN) basiert, und die Bilderzeugung, die auf konvolutionellen neuronalen Netzen (CNN) basiert.
Generative antagonistische neuronale Netze GAN
Generative Adversarial Networks (GAN) sind sogenannte tiefe neuronale Netze. Sie bestehen aus zwei Teilen. Der Generatorteil erzeugt synthetische Bilder über zufälliges Rauschen. Der Diskriminatorteil sorgt dafür, dass die vom Generator erzeugten Bilder von realen, aus dem Internet heruntergeladenen Bildern unterschieden werden. Das Ziel des Generators ist es, an Kompetenz zu gewinnen, um den Diskriminator in die Irre zu führen. Durch die Gegenüberstellung der beiden Teile des GAN können so immer realistischere visuelle Inhalte erzeugt werden.
Faltungsneuronale Netze (CNN)
CNNs (Convolutional Neural Networks) sind auf die Klassifizierung von Bildern, aber auch auf die Erzeugung von Bildern spezialisiert. Convolutional Neural Networks werden anhand von realen Bildern trainiert. Diese werden modifiziert, um neue Bilder über Restblöcke, Normalisierungsschichten oder transponierte Schichten zu erzeugen.
Der Prozess der Bilderzeugung durch KI
Es gibt mehrere Schritte, die die Generierung von visuellen Inhalten kennzeichnen. Der erste Schritt ist das Sammeln von Trainingsdaten. Die KI muss über einen ausreichend großen Datenpool verfügen, um die Produktion von Inhalten zu trainieren. In der Regel besteht dieser Pool aus Bildern, die bereits existieren. Die Programmierer der KI leisten im Vorfeld viel Arbeit.
Die Wahl des KI-Modells hängt in erster Linie von den Zielen der Programmierer ab. Sie wählen zwischen antagonistischen generativen neuronalen Netzen (GAN) und konvolutionellen neuronalen Netzen (CNN). Wie bereits erwähnt, sind dies die beiden gängigsten Architekturen.
Sobald das Modell ausgewählt ist, muss die KI trainiert werden, damit die Designer die verschiedenen Parameter verfeinern können. Sie wird bewertet, um ihre Fähigkeit zu überprüfen, qualitativ hochwertige visuelle Inhalte zu produzieren. Bewertungsmetriken dienen als Maßstab. Während des gesamten Prozesses werden Anpassungen vorgenommen, um die Leistung der KI zu verbessern.
Wenn sich das Modell ausreichend bewährt hat, wird es als diensttauglich eingestuft. Die Nutzer können nun die Dienste der KI in Anspruch nehmen, um visuelle Inhalte zu produzieren. Sie geben eine bestimmte Eingabe ein: Zufallsrauschen, Textprompt etc. Die KI nutzt ihre Lernfähigkeit, um das vom Nutzer gewünschte Bild zu produzieren. Es können Filter eingesetzt werden, um bestimmte Merkmale der Bilder genau zu definieren.
