Stable Diffusion: Die nächste Bilder-KI sorgt für Begeisterung
11. Sep. 2022, 21:36 | 0 KommentareBild: Midjourney
Ein Vergleich mit "Midjourney" offenbart Stärken und Schwächen, die Öffnung des Quellcodes bietet massives Potenzial
Künstliche Intelligenzen, die auf Kommando Bilder malen, haben in den letzten Monaten breite Aufmerksamkeit erfahren - auch außerhalb der Tech-Welt. Zuletzt hat etwa der Sieg eines von der KI "Midjourney" generierten Gemäldes bei einem Ausstellungsbewerb auf der Colorado State Fair für einige Diskussionen darüber gesorgt, wie viel menschliche Kunst eigentlich in einem solchen Werk steckt.
Ungeachtet dessen erfreuen sich mittlerweile zigtausende Menschen an dem Werkzeug, das ihnen die Technologie bietet. Es reicht die Eingabe einer Idee - egal ob nur grob ausformuliert oder mit vielen Details -, um teils erstaunliche Resultate zu erzeugen. Während Google seinen eigenen Bildgenerator "Imagen" nicht öffentlich verfügbar macht und Open AI für sein Projekt "Dall-E 2" eine Warteliste für den öffentlichen Testlauf pflegt und die limitierte Auskopplung "Craiyon" (vormals "Dall-E Mini") wesentlich weniger leistungsfähig ist, ist Midjourney für jeden nutzbar. Neue User erhalten ein Kontingent an kostenlosen Credits für Tests und können anschließend für die Nutzung zahlen.
Mit "Stable Diffusion" von Stability AI gibt es nun auch eine dritte Option. Diese wurde zuerst für Forscher freigegeben, steht seit Ende August aber auch der Allgemeinheit als Open Source zur Verfügung. Wer die Skills und Ressourcen dafür hat, kann damit auch direkt auf seinem eigenen Rechner Bilder erzeugen lassen. Diese Öffnung bietet daher großes Potenzial, birgt aber auch erhöhte Risiken - Stichwort: Deepfakes. Ebenso aber bessere Chancen, künftigen Fälschungen leichter auf die Schliche zu kommen.
Mehr dazu findest Du auf derstandard.at
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Die Community hält die neue Version von Stable Diffusion für einen Witz. Offenbar liegt das an selbstauferlegten Zensurregeln.
Für die aktuelle Version von Stable Diffusion setzt das Team auf neue Forschungsansätze, die Bildqualität und Leistung verbessern sollen.
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