KI hat das Spiel in den letzten Wochen völlig verändert, wenn es um die Erstellung von Bildern und Photos geht. Aber wie schaffen Tools wie DALL-E es aus einer einfachen Texteingabe ein bezauberndes Bild zu erschaffen?
Zunächst einmal verwendet DALL-E sogenannte “Deep Learning” Technologien. Deep Learning ist eine Art von künstlicher Intelligenz, die in der Lage ist, von einer riesigen Menge an bestehenden Daten zu lernen und Muster und Zusammenhänge zu erkennen. Im Falle von DALL-E bedeutet das, dass es tausende von Bildern von verschiedenen Dingen sieht und lernt, wie diese Dinge aussehen und sich verhalten.
Wenn du dann eine Textbeschreibung wie “ein Hund, der eine Sonnenbrille trägt und eine Gitarre spielt” eingibst, nutzt DALL-E dieses Wissen, um das Bild eines solchen Hundes zu generieren.
Aber wie kommt es dazu, dass das Bild so realistisch aussieht? Während DALL-E tausende von Bildern analysiert, lernt es nicht nur, wie Dinge aussehen, sondern auch, wie sie in Beziehung zueinander stehen. Zum Beispiel lernt es, dass Hunde normalerweise auf dem Boden laufen und nicht in der Luft schweben.
Aber wie genau macht DALL-E das? Nun, das liegt an den sogenannten “Neuronalen Netzen”, die im Hintergrund arbeiten. Neuronalen Netze sind eine Art von Algorithmen, die von der Struktur des menschlichen Gehirns inspiriert sind und in der Lage sind, komplexe Aufgaben zu lösen. Im Falle von DALL-E werden mehrere solcher Neuronalen Netze miteinander verbunden, um das Bild zu generieren.
Das erste Neuronalen Netz, das DALL-E verwendet, ist das sogenannte “Encoder-Netz”. Dieses Netz ist dafür verantwortlich, die Textbeschreibung, die du eingibst, in eine Art “Code” umzuwandeln, der von den anderen Netzen verarbeitet werden kann. Der Code enthält Informationen über die verschiedenen Elemente, die in dem Bild enthalten sein sollen, wie zum Beispiel “Hund”, “Sonnenbrille” und “Gitarre”.
Das zweite Neuronalen Netz ist das sogenannte “Generator-Netz”. Dieses Netz nutzt den Code vom Encoder-Netz, um das Bild tatsächlich zu generieren. Es verwendet das, was es über die verschiedenen Elemente gelernt hat, um sie in das Bild einzufügen und sie in Beziehung zueinander zu setzen.
Das dritte Neuronalen Netz ist das sogenannte “Discriminator-Netz”. Dieses Netz hat die Aufgabe, das generierte Bild mit echten Bildern zu vergleichen und zu entscheiden, ob es realistisch genug aussieht. Wenn das Discriminator-Netz entscheidet, dass das Bild nicht realistisch genug ist, gibt es Feedback an das Generator-Netz, damit es das Bild verbessern kann. Dieser Prozess wiederholt sich, bis das Discriminator-Netz entscheidet, dass das Bild realistisch genug ist.
Trotz seiner beeindruckenden Fähigkeiten braucht DALL-E immer noch Anleitung, um etwas wirklich Einzigartiges und Fesselndes zu schaffen – etwas, das nicht nur technisches Können, sondern auch Emotionen und Vorstellungskraft erfordert, zu denen nur Menschen in der Lage sind.
