Wie funktioniert die AI-Bilderzeugung? AI Art erklärt

Erinnern Sie sich noch daran, als der KI-Bildgenerator von DALL-E im Jahr 2021 für alle zugänglich wurde?

Schon im nächsten Jahr schätzte Forbes, dass mehr als 1,5 Millionen Nutzer erstellten zwei Millionen Bilder pro Tag mit DALL-E. 

Wenn Sie sich schon einmal mit KI-generierter Kunst beschäftigt haben, war DALL-E wahrscheinlich auch Ihre erste Anlaufstelle.

Aber die Zeiten, in denen KI nur zum Spaß eingesetzt wurde, sind längst vorbei. Heute werden KI-generierte Bilder für geschäftliche Zwecke genutzt. 

A März 2023 Studie ergab, dass 36% der Vermarkter inzwischen KI zur Erstellung von Website-Visualisierungen einsetzen, während 39% sie für Inhalte in sozialen Medien verwenden. 

Doch während viele das kreative Potenzial der KI begrüßen, verstehen nur wenige wirklich, wie die KI-Bilderzeugung hinter den Kulissen funktioniert. 

Wie kommt ein KI-Modell von der Analyse von Millionen von Bildern dazu, auf der Grundlage einer einfachen Textaufforderung ein brandneues, noch nie dagewesenes Bild zu erzeugen? 

Genau das werde ich Ihnen in diesem Leitfaden näher bringen. Wir werden erklären, was KI-Bilderzeugung ist, wie sie funktioniert, welche KI-Modelle hinter den Kulissen stecken und vieles mehr.

Fangen wir also an.

Was ist AI Image Generation?

Bei der KI-Bilderzeugung werden Modelle der künstlichen Intelligenz eingesetzt, um Bilder von Grund auf zu erstellen. 

Man gibt einem KI-Bildgenerator einfach ein paar Zeilen Text, und ein Algorithmus, der auf einem absurd großen Datensatz von Bildern trainiert wurde, liefert innerhalb von Sekunden ein Bild.

Das Verfahren kommt ohne Pinsel und Kameras aus.

Der Algorithmus wurde an Unmengen von Gemälden, Fotos und digitalen Kunstwerken aus allen Bereichen des Lebens trainiert und kann nun auf der Grundlage Ihrer Anweisungen etwas völlig Neues produzieren.

Mit "völlig neu" meine ich alles, was der menschliche Verstand sich vorstellen kann, ob real oder irreal, existierend oder nicht existierend. 

Fragen Sie zum Beispiel nach "einer Cyberpunk-Stadt bei Sonnenuntergang", und die KI wird ein noch nie dagewesenes Bild erstellen, das Ihrer Beschreibung entspricht.

Und nein, die KI greift nicht auf ein bereits vorhandenes Foto zurück oder kopiert ein anderes Kunstwerk. Sie erzeugt jedes Mal etwas völlig Neues.

Aber wie sehen die Bilder dann aus?

Nun, die Bilder sind manchmal atemberaubend. Manchmal urkomisch daneben. (Haben Sie jemals eine KI gebeten, menschliche Hände zu erzeugen?? Viel Glück). 

Komplexe Szenen mit präzisen Interaktionen zwischen Objekten können die KI manchmal verwirren, was zu visuellen Störungen führt, die wie in einer alternativen Realität aussehen.

Neuere Modelle haben sich jedoch beim Zeichnen von Händen, Füßen und anderen komplizierten Details stark verbessert.

Einige der wichtigsten AI-Bildgeneratoren sind:

• DALL-E
• Stabile Diffusion
• MidJourney 
• Craiyon

Jeder dieser Bereiche hat seine eigenen Stärken. Einige sind gut im Fotorealismus, während andere besser in stilisierter Kunst sind.

Werfen Sie einen Blick auf dieses Pixelkunstbild von Stable Diffusion:

Wie funktioniert KI also auf technischer Ebene? Schauen wir uns genauer an, wie die KI-Bilderzeugung funktioniert.

Wie AI mit maschinellem Lernen Bilder erstellt

Der Hauptakteur hinter der KI-Bilderzeugung ist das maschinelle Lernen, kurz ML genannt.

Maschinelles Lernen ist ein komplexer Computerrahmen, der es Algorithmen ermöglicht, Muster zu lernen, Beziehungen zu erkennen und neue Daten zu generieren, ohne dass der Mensch eingreifen muss. 

Dank ihres Trainings auf umfangreichen Datensätzen lernen ML-Modelle ganz von selbst, wie Objekte, Farben und Texturen aussehen sollten.

Nun gibt es zwei Haupttechniken für das Training dieser Modelle:

• Überwachtes Lernen: Der KI werden Bilder zusammen mit ihren Beschreibungen gezeigt, damit sie Wörter mit visuellen Elementen assoziieren kann.
• Unüberwachtes Lernen: Die KI lernt durch die Analyse von Mustern in riesigen Datensätzen ohne menschliche Anweisungen, indem sie visuelle Informationen selbständig interpretiert.

Auf technischer Ebene sind neuronale Netze die zugrunde liegende Technologie.

Dabei handelt es sich um Computermodelle, die das menschliche Gehirn nachahmen und Informationen schichtweise verarbeiten, ähnlich wie der Mensch.

Natürlich ist dies nur der Anfang. 

Als Nächstes erfahren Sie Schritt für Schritt, wie KI zur Bilderzeugung tatsächlich funktioniert. 

So funktioniert die AI-Bilderzeugung (Schritt für Schritt)

Wir haben zwar die Grundzüge behandelt, aber wie funktioniert die KI-Bilderzeugung in der Praxis? 

Der eigentliche Prozess ist nicht so einfach, wie einen Knopf zu drücken und zuzusehen, wie Magie passiert. Hinter jedem KI-generierten Bild steht eine sorgfältig strukturierte Pipeline.

Hier ein Blick aus der Adlerperspektive auf diese Pipeline.

1. Training auf massiven Bilddatensätzen

Bevor ein KI-Modell Bilder generieren kann, muss es zunächst eine Menge sehen. Und mit viel meine ich Millionen (oder sogar Milliarden) von Bildern, die oft aus dem Internet stammen. 

Diese Bilder werden mit Textbeschreibungen gepaart, die der KI helfen zu verstehen, wie Wörter mit visuellen Elementen zusammenhängen. 

Wenn es "einen flauschigen Golden Retriever in der Sonne liegen sieht", lernt es, dass "flauschig" sich auf die Textur bezieht, "golden" auf die Farbe, und "in der Sonne liegen" auf Beleuchtung und Schatten.

Diese Phase ist von entscheidender Bedeutung, da ein KI-Modell nur so gut ist wie seine Trainingsdaten. 

Wenn der Datensatz unausgewogen ist, z. B. überwiegend Kunst im westlichen Stil oder einseitige Darstellungen bestimmter Berufe, kann die Die Ergebnisse der KI spiegeln diese Verzerrungen wider. 

Aus diesem Grund nehmen die Forscher ständig eine manuelle Feinabstimmung der Datensätze auf Vielfalt und Fairness vor, um Missgeschicke zu vermeiden, wie z. B. dass KI-generierte CEOs standardmäßig zu weißen Männern mittleren Alters neigen.

2. Verwendung neuronaler Netze zur Erkennung von Merkmalen

Sobald die KI einen Berg von Bildern aufgenommen hat, beginnt sie mit der Verarbeitung von Mustern unter Verwendung von neuronale Netze. 

Da es nicht praktikabel ist, sich bestimmte Bilder zu merken, und dies eine schmerzhafte Einschränkung wäre, zerlegt die KI die Bilder in numerische Werte, erkennt Trends und ordnet den Beziehungen Wahrscheinlichkeiten zu.

So lernt es zum Beispiel, dass Gitarren in der Regel mit Händen assoziiert werden, dass Katzen in der Regel Schnurrhaare haben und dass das Sonnenlicht weiche Schatten wirft. 

Wenn Sie die KI nach "einem Flamingo mit Zylinder und Sonnenbrille, der bei Sonnenuntergang am Strand tanzt, gerendert im Stil eines Aquarells" fragen, wird sie kein vorhandenes Bild finden, das sie kopieren kann. 

Stattdessen generiert es ein originelles Bild, indem es die gelernten Begriffe (Flamingo, Zylinder, Sonnenbrille, Strand, Sonnenuntergang und Aquarellstil) zusammensetzt.

3. Bilder generieren mit KI-Modellen

In diesem Stadium ist die KI bereit, Bilder zu erstellen, aber sie malt sie nicht einfach Strich für Strich wie ein menschlicher Künstler. 

Stattdessen verwenden viele Modelle einen Prozess namens Diffusion, eine Technik, bei der die KI lernt, Bilder aus visuellem Rauschen "wiederherzustellen".

Und so funktioniert es:

1. Die Forscher fügen während des Trainings Schichten von Zufallsrauschen (z. B. Rauschen auf einem alten Fernsehbildschirm) zu den Bildern hinzu.
2. Die KI lernt, die verdeckten Bilder unter dem Rauschen zu erkennen.
3. Anschließend wird der Prozess umgekehrt und das Rauschen schrittweise entfernt, bis wieder ein klares, detailliertes Bild entsteht.

Mit der Zeit wird die KI so gut in diesem Prozess, dass sie gar kein Originalbild mehr benötigt.

Wenn Sie stattdessen eine Texteingabe machen, beginnt die KI mit reinem Rauschen und verfeinert es Pixel für Pixel, bis ein völlig neues Bild entsteht.

4. Verfeinerung der Ergebnisse durch iteratives Training

KI-generierte Bilder können zwar atemberaubend realistisch sein, aber der Prozess ist nicht perfekt.

Manchmal erzeugt ein Modell ein Bild, das fast richtig aussieht, aber dann bemerkt man ein bizarres zusätzliches Glied oder ein geschmolzenes Gesicht. In solchen Fällen müssen KI-Modelle iterativ trainiert werden.

KI-Modelle verbessern sich durch eine Feedback-Schleife, in der sie die von ihnen erzeugten Bilder ständig mit realen Bildern vergleichen.

Dies geschieht häufig über zwei konkurrierende Netze:

• Ein Generator, der neue Bilder erzeugt
• Ein Diskriminator, der versucht zu erkennen, ob diese Bilder echt oder gefälscht sind

Der Generator wird besser darin, den Diskriminator zu täuschen, und der Diskriminator wird besser darin, Fälschungen zu erkennen.

Durch dieses nicht enden wollende Spiel wird die KI immer besser, bis die generierten Bilder kaum noch von echten Bildern zu unterscheiden sind.

Mit jeder Iteration werden die KI-Modelle intelligenter, schneller und besser darin, subtile Details zu verstehen, z. B. wie Reflexionen auf Wasser wirken, wie verschiedene Materialien mit Licht interagieren und, ja, wie man endlich menschliche Hände erzeugt, die nicht aussehen, als gehörten sie zu einem unheimlichen Schrecken.

Arten von AI-Bilderzeugungsmodellen

Unter der Haube verwenden KI-Bildgeneratoren verschiedene Arten von Modellen, um Pixel zum Leben zu erwecken.

Im Folgenden werden einige Haupttypen dieser Modelle vorgestellt.

1. Generative adversarische Netze (GANs)

Wie bereits erwähnt, GANs besteht aus zwei neuronalen Netzen - einem Generator und einem Diskriminator -, die gegeneinander antreten. Der Generator erzeugt Bilder, während der Diskriminator deren Authentizität bewertet. 

Mit der Zeit verbessert der Generator seine Fähigkeit, realistische Bilder zu erzeugen, die den Diskriminator täuschen können. GANs werden häufig für die Erstellung hochwertiger, fotorealistischer Bilder verwendet.

2. Diffusionsmodelle

Diffusionsmodelle Bilder erzeugen, indem sie den Daten schrittweise Rauschen hinzufügen und dann lernen, den Prozess umzukehren.

Ausgehend von einem zufälligen Rauschen verfeinert das Modell das Bild schrittweise, angeleitet durch eine Textaufforderung.

Dieser Ansatz ist dafür bekannt, dass er sehr detaillierte und vielfältige Ergebnisse liefert.

3. Variationale Autoencoder (VAEs)

VAEs Bilder in eine komprimierte Datei kodieren latenter Raum und dekodieren sie dann zurück in Bilder. Durch Stichproben aus diesem latenten Raum können VAEs neue Bilder erzeugen, die den Trainingsdaten ähneln. 

Sie werden häufig für Aufgaben eingesetzt, die eine kontrollierte und strukturierte Bilderzeugung erfordern.

4. Neuronale Stilübertragung (NST)

Wollten Sie schon immer das Porträt Ihres Haustieres im Stil von Van Goghs Sternennacht sehen? Das braucht NSTFachwissen. 

NST nimmt zwei vorhandene Bilder, eines für den Inhalt und eines für den Stil, und fügt sie zusammen. 

Es verwendet tiefe neuronale Netze, um Merkmale wie Texturen, Farben und Muster zu isolieren und zu mischen und so visuell beeindruckende Ergebnisse zu erzeugen, die den Stil berühmter Kunstwerke oder einzigartiger Designs imitieren.

Anwendungen von AI Image Generation

Was früher stundenlange manuelle Entwurfsarbeit erforderte, kann heute mit der richtigen Software in wenigen Minuten erledigt werden. Tools zur Erstellung von KI-Inhalten.

Hier sind einige der wirkungsvollsten Möglichkeiten, wie die KI-Bilderzeugung heute eingesetzt wird:

• Kreative in der Werbung: Marken nutzen KI-Bildgeneratoren, um Werbegrafiken, Produkt-Renderings und Kampagnenvisualisierungen zu einem Bruchteil der Kosten und des Zeitaufwands herkömmlicher Designmethoden zu erstellen.

• Art: Künstler und Designer nutzen KI, um neue Stile zu entwickeln, bestehende Ästhetiken neu zu mischen und visuelle Konzepte zu erforschen, die sie sich selbst vielleicht nicht hätten vorstellen können.

• Miniaturansichten und Bilder für Blogs und soziale Medien: Mit KI müssen Blogger nicht mehr nach Stockfotos suchen oder sich auf allgemeine Grafiken verlassen. Sie können einfach benutzerdefinierte Bilder erstellen, die zum Thema ihres Inhalts passen.

• Spieleentwicklung und virtuelle Welten: Videospielentwickler nutzen KI, um detaillierte Texturen, Charakterdesigns und manchmal sogar ganze Landschaften zu erstellen.

Wie man überprüft, ob ein Bild AI-generiert wurde 

Der Unterschied zwischen menschlichem und künstlichem Bildmaterial wird immer schwieriger zu erkennen, da die künstliche Intelligenz immer realistischere Bilder erzeugt.

Es gibt jedoch einige manuelle Techniken, um zu überprüfen, ob ein Bild von einer künstlichen Intelligenz erzeugt wurde.

Suchen Sie nach unnatürlichen Details

Die KI ist nicht perfekt, und manchmal verraten kleine, aber entscheidende Fehler sie.

Achten Sie auf seltsam geformte Finger, unnatürliche Gesichtsausdrücke, inkonsistente Beleuchtung oder asymmetrische Muster, die nicht mit der realen Physik übereinstimmen. 

Selbst fortgeschrittene KI-Modelle haben manchmal Schwierigkeiten, realistische Hände, Augen oder komplexe Texturen darzustellen.

Prüfen Sie auf übermäßig glatte oder verschwommene Bereiche

KI-generierte Bilder wirken oft unheimlich weich, vor allem in Regionen mit hohem Detailgrad. 

Wenn ein Bild zu glatt erscheint, keine feinen Strukturen aufweist oder unscharfe Ränder hat, wo Schärfe vorhanden sein sollte, könnte dies das Ergebnis der KI-Erzeugung sein.

Analysieren von Schatten und Reflexionen

Eine der Schwachstellen der KI ist die genaue Nachbildung der Wechselwirkung von Licht und Objekten.

Reflexionen in Spiegeln oder Fenstern stimmen möglicherweise nicht mit der tatsächlichen Szene überein, und Schatten können inkonsistent oder physikalisch unmöglich erscheinen.

Wenn etwas an der Beleuchtung "nicht stimmt", lohnt sich eine genauere Untersuchung.

Umgekehrte Bildsuche verwenden

Wenn Sie den Verdacht haben, dass ein Bild von einer künstlichen Intelligenz generiert wurde, führen Sie eine umgekehrte Bildsuche durch.

Zu diesem Zweck können Sie die Google-Bildersuche verwenden. 

KI-generierte Bilder haben im Gegensatz zu Stockfotos oder nutzergenerierten Inhalten oft keinen Ursprung im Internet.

Wenn ein Bild nicht in den Suchergebnissen auftaucht, ist es möglicherweise von einer künstlichen Intelligenz erzeugt worden. 

Heranzoomen und die feinen Details inspizieren

Auf den ersten Blick können KI-Bilder makellos aussehen.

Beim Heranzoomen können jedoch seltsame Artefakte, sich wiederholende Texturen oder Verzerrungen in kleinen Details (wie das Muster von Haaren oder Stoffen) auffallen.

Trotz all dieser manuellen Methoden gibt es viele feinere Details, die das menschliche Auge einfach nicht erfassen kann. 

Da uns nun aber KI-Bilddetektoren zur Verfügung stehen, müssen wir uns nicht mehr mit der manuellen Erkennung von Bildern für KI herumschlagen. 

Nehmen Sie Der AI-Bilddetektor von Undetectable AIzum Beispiel.

Sie müssen lediglich das Bild hochladen, und der Detektor analysiert das Bild mithilfe von Algorithmen des maschinellen Lernens auf einer tieferen Ebene, um KI-Fingerabdrücke zu erkennen, die mit dem bloßen Auge möglicherweise nicht sichtbar sind.

Erinnern Sie sich an das Flamingo-Hut-Bild, das von Stable Diffusion AI generiert wurde, aus den letzten Abschnitten?

Die Unerkennbare KI konnte sie nicht täuschen. Sehen Sie selbst unten.

Wenn Sie also nicht sicher sind, ob ein Bild AI ist oder nicht, verwenden Sie Undetectable AI's AI-Bilddetektor um die Antwort zu erhalten.

Schlussgedanken

KI-Bilderzeugung ist kein futuristisches Konzept mehr.

Sie ist da, sie entwickelt sich weiter und wird zu einem grundlegenden Bestandteil der Erstellung digitaler Inhalte. 

Wenn Sie also verstehen, wie die KI-Bilderzeugung funktioniert, haben Sie einen entscheidenden Vorteil in der heutigen Atmosphäre, sei es auf dem Arbeitsmarkt oder im privaten Umfeld.

Gleichzeitig ist die Fähigkeit, KI-generierte Bilder voneinander zu unterscheiden, ebenso wichtig, da seine zunehmende Verwendung zur Herstellung von Fälschungen.

Diese Fähigkeit hilft Ihnen auch, KI-Hinweise in Ihren Bildern zu erkennen, damit Sie sie entfernen können, um Umgehung der AI-Inhaltserkennung. 

Aber mit dem KI-Bilddetektor von Undetectable AI bereitet uns das keine Kopfschmerzen mehr.

Mithilfe fortschrittlicher Algorithmen für maschinelles Lernen kann unser Detektor KI-generierte Bilder präzise identifizieren.

Verlassen Sie sich nicht auf unser Wort, wenn Sie es können Testen Sie es selbst.

Wenn Sie schon mal hier sind, vergessen Sie nicht, unseren AI-Detektor und Humanizer im Widget unten zu entdecken!