Diffusionsmodelle

Diffusionsmodelle ermöglichen Maschinelles Lernen (ML) bei der Erstellung und Verbesserung von Bildern und Videos. Textbasierte Eingabeaufforderungen steuern die Bilderstellung und liefern Informationen über den gewünschten Rahmen, das Motiv und den Stil.

Diffusionsmodelle lernen aus training und verwerfen diese nach dem training. Sie fügen einem Bild auf reversible Weise Rauschen hinzu, lernen, das Bild zu entrauschen, und wenden das vom Modell Gelernte an, um völlig neue Bilder zu erstellen. Generative Pre-trained Transformer (GPT) Bildwerkzeuge wie Dall-E2 und Microsoft Designer verwenden Diffusionsmodelle.

Warum sind Diffusionsmodelle wichtig?

Diffusionsmodelle sind ein innovativer und effektiver Ansatz für die Bilderstellung, der alternativen Ansätzen für die Erstellung hochwertiger Bilder überlegen ist, darunter generative adversarische Netzwerke (GANs), Variationale Autoencoder (VAEs) und flussbasierte Modelle. Im Gegensatz zu GANs glätten Diffusionsmodelle die Verteilungen, was dazu führt, dass Diffusionsmodelle eine größere Vielfalt in den Bildern aufweisen. Dies bedeutet, dass das Diffusionsmodell kann im Vergleich zu den älteren Ansätzen zur Bilderzeugung und Rauschunterdrückung mehrere Variationen eines Bildes liefern. Diffusionsmodelle stecken noch in den Kinderschuhen, zeigen aber bereits ihre Überlegenheit gegenüber traditionellen Ansätzen.

Entwicklung und Verfeinerung von Prompts

Die Rahmenkomponente der Eingabeaufforderung gibt den gewünschten Stil der gewünschten Ausgabe an. Beispiele für Rahmen sind eine Zeichnung, ein Foto oder ein Ölgemälde.

Der Rahmen wird mit einem Thema kombiniert, zu dem es im Internet viele Bilder gibt, von denen man lernen kann. Wenn Sie z. B. im Gastgewerbe tätig sind, könnten Sie Ihre Hoteleinrichtungen als Thema wählen, weil Sie abstrakte Bilder für Werbeaktionen und Broschüren erstellen möchten.

Der angegebene Rahmen und das Motiv können einen Stil haben, der z. B. als Kunst- oder Beleuchtungsstil angegeben werden kann: stimmungsvoll, sonnig, surrealistisch oder abstrakt.

Bilder anpassen

Die generierten Bilder können Ausschnitte haben, um zusätzliche Inhalte zu platzieren. Durch das Einfügen von Bildern können Elemente im Bild ersetzt werden, z. B. durch die Auswahl eines Kleidungsstils, von Wolken am Himmel oder der Pose einer Person.

Outpainting bezieht sich auf die Möglichkeit, einen Kontext für das zu erstellende Motiv zu schaffen. Zum Beispiel können Sie das Motiv in einem bestimmten Raum oder in einem Park platzieren.

Anwendungen von Diffusionsmodellen

Die Anwendungen von Diffusionsmodellen werden dank der Produkte von Unternehmen wie Microsoft und OpenAI, die die Modelle in ihre Plattformen einbetten, immer alltäglicher werden. Hier sind die Anwendungsfälle, die Diffusionsmodelle ermöglichen:

• Diffusionsmodelle werden das Produktdesign verändern, denn sie ermöglichen es Designern, Entwürfe aus verschiedenen Blickwinkeln zu betrachten, Perspektiven anzuwenden und 3D-Renderings zu erstellen, die zum Drucken von 3D-Modellen verwendet werden können.
• Vermarkter können mit Hilfe von Text beschreiben, welche Bilder sie mit Inhalten verknüpfen möchten, und diese dann rendern lassen, anstatt für ein kompromittierendes Archivfoto zu bezahlen, wie es heute üblicherweise geschieht.
• Online-Händler können Produkte in verschiedenen Einstellungen und Farben anzeigen.
• Verwendung von Diffusionsmodell-gesteuerten Renderings können Online-Konfiguratoren hochauflösende Bilder von Produkten, wie z. B. Autos, mit benutzerdefinierten Funktionen erstellen und diese in verschiedenen Einstellungen anzeigen.

Herausforderungen bei Diffusionsmodellen

Die Diffusionsmodelle sind noch neu und entwickeln sich schnell weiter. Zu den Beschränkungen gehören:

• Gesichter können verzerrt werden, wenn mehr als zwei Personen auf einem Bild zu sehen sind.
• Text in einem Bild kann verzerrt werden.
• Diffusionsmodelle funktionieren am besten, wenn die Ausgabe den training entspricht.
• Diffusionsmodelle erfordern massive Serverressourcen, die in Cloud mit gemessenerCPU, GPU- und TPU-Nutzung teuer werden können. Produkte wie DreamStudio von Stability AI sind Open-Source-Produkte mit einer herunterladbaren Version, die mit in-house Hardware ausgeführt werden kann, um die Kosten für die gemessene Nutzung zu vermeiden.
• Die Bilderzeugung ist komplex, was eine Optimierung des Prozesses ohne den Einsatz vieler zusätzlicher markierter training erschwert. Oft werden Aufforderungen falsch interpretiert, was zu unerwarteten Ergebnissen führt.
• KI-basierte Generierung ist anfällig für Voreingenommenheit, genau wie menschliche Ausbilder. Es muss darauf geachtet werden, dass die Modelle innerhalb akzeptabler sozialer und ethischer Standards funktionieren.

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