Hey, Schraubenpaule, erkläre mir doch bitte einmal...

Hey, Schraubenpaule, erkläre mir doch bitte einmal...

wie die Erstellung von KI-generierten Bildern funktioniert.

Und Schraubenpaule legt los und erklärt:

Die Erstellung von KI-generierten Bildern ist ein faszinierender und komplexer Prozess,
der auf künstlicher Intelligenz (KI) basiert. KI ist die Fähigkeit von Maschinen,
menschenähnliche Aufgaben zu erledigen, wie zum Beispiel sehen, hören, sprechen, lernen und kreativ sein.

Um KI-generierte Bilder zu erstellen, werden verschiedene Methoden und Technologien verwendet,
aber eine der häufigsten ist die Verwendung von Generative Adversarial Networks (GAN).
GAN sind eine Art von KI-Modellen, die aus zwei Teilen bestehen:
einem Generator und einem Diskriminator.
Der Generator ist dafür verantwortlich, neue Bilder zu erzeugen, die möglichst realistisch aussehen.
Der Diskriminator ist dafür verantwortlich, die Bilder zu bewerten und zu entscheiden,
ob sie echt oder gefälscht sind.

Der Generator und der Diskriminator stehen in einem Wettbewerb miteinander und versuchen,
sich gegenseitig zu überlisten. Durch diesen Prozess lernen beide Teile,
wie sie bessere Bilder erzeugen oder erkennen können.

Um GAN zu trainieren, werden große Mengen an vorhandenen Bildern als Referenz verwendet.
Diese Bilder können aus verschiedenen Quellen stammen,
wie zum Beispiel dem Internet, Datenbanken oder Kameras.

Die Bilder werden in Pixel zerlegt, die die kleinsten Einheiten eines digitalen Bildes sind.
Jeder Pixel hat eine bestimmte Farbe, die durch einen numerischen Wert ausgedrückt wird.

Der Generator lernt,
wie er diese Pixelwerte manipulieren kann, um neue Bilder zu erzeugen,
die den Referenzbildern ähneln.
Der Diskriminator lernt,
wie er die Pixelwerte analysieren kann,
um die Unterschiede zwischen echten und gefälschten Bildern zu erkennen.

Die Erstellung von KI-generierten Bildern hat viele Anwendungen und Vorteile,
aber auch einige Herausforderungen und Risiken.
Einige der Anwendungen sind zum Beispiel die Erstellung von Kunstwerken, Illustrationen,
Infografiken, Logos, Porträts, Landschaften, Zeichnungen oder Tierbildern.

Einige der Vorteile sind zum Beispiel die Kosteneffizienz, die Schnelligkeit,
die Kreativität, die Personalisierung und die Vielfalt der Bilder.

Einige der Herausforderungen und Risiken sind zum Beispiel die Qualität, die Authentizität,
die Ethik, die Urheberrechte und die Sicherheit der Bilder.