Text-zu-Bild-Generatoren wie DALL-E 2. Einsatz, Risiken und Systemgrenzen von "kreativer" künstlicher Intelligenz
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Sprache:Deutsch
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inkl. gesetzl. MwSt.Beschreibung
Produktdetails
Format
Kopierschutz
Nein
Family Sharing
Nein
Text-to-Speech
Nein
Erscheinungsdatum
21.10.2022
Verlag
GRINSeitenzahl
33 (Printausgabe)
Dateigröße
2356 KB
Auflage
1. Auflage
Sprache
Deutsch
EAN
9783346752079
Studienarbeit aus dem Jahr 2022 im Fachbereich Informatik - Künstliche Intelligenz, Note: 1,0, FOM Essen, Hochschule für Oekonomie & Management gemeinnützige GmbH, Hochschulleitung Essen früher Fachhochschule, Veranstaltung: E-Business, Sprache: Deutsch, Abstract: In dieser Hausarbeit wird die Frage erläutert, welche Faktoren für den Erfolg und die Qualität eines Text-zu-Bild-Generators verantwortlich sind. Welche technischen Voraussetzungen muss ein neurales Modell erfüllen, wie ist der Stand der aktuellen Entwicklung und wo liegen die Grenzen? Zur Beantwortung dieser Fragestellung wird im Rahmen der Arbeit eine Literaturrecherche herangezogen. Außerdem wurde im Juni 2022 durch eine Einladung ein Zugang zum modernen Text-zu-Bild-Generator DALL-E 2 von Open AI erlangt, um eine stichprobenhafte Evaluation der Outputs zu ermöglichen. Mithilfe der Literaturrecherche sowie Stichproben innerhalb von aktuellen Bildgeneratoren sollen folgende Hypothesen untersucht werden:
H1: Aktuelle Text-zu-Bild-Generatoren sind in der Lage, Bilder in einer Qualität zu generieren, wie Menschen es in der Fotografie und der Bildkunst können. H2: Text-zu-Bild-Generatoren sind durch ihren Trainingsdatensatz begrenzt und können keine Werke erstellen, für die sie nicht mit genügend Referenzen trainiert wurden.
Menschen haben ein starkes visuelles Vorstellungsvermögen. Wenn Menschen über sensorische Charakteristiken nachdenken, vermitteln sie sie selbst über Bilder, die sie sich in ihrem Bewusstsein vorstellen. Dieses Vorstellungsvermögen spielt eine wichtige Rolle dabei, Erinnerungen zu verarbeiten und Zusammenhänge herzustellen. Bildverarbeitungstechnologien, die in Computerspielen oder Anwendungen wie Photoshop eingesetzt werden, haben in den letzten Jahren stark von der Maschine-Learning-Technologie profitiert. Einer der neuen Felder ist die Synthese von Bildmaterial durch Text-zu-Bild-Generatoren. Die Grundlagen hierfür legten Godfellow et al. 2014, indem sie neuralen Netzwerken beibrachten, sich selbst zu trainieren. Dafür trainierten sie zwei Modelle. Beide Modelle wurden mit Bildern aus einem Datensatz trainiert. Allerdings sollte das erste Modell, das Generative Model, daraus neue Bilder kreieren und das zweite Modell, das Discriminative Model, feststellen, ob das erste Modell die Bilder aus dem Datensatz nur kopiert oder tatsächlich ein neues Bild generiert hat. Im statistisch besten Sinne gab das zweite Modell die Wahrscheinlichkeit, ob die Ausgabe ein neues Bild ist, mit einem Koeffizienten an. So wurde der Weg zu einem Bildgenerator, der neue Bilder generiert, die es zuvor so noch nicht gegeben hatte, zu einem Spiel mit zwei Spielern.
H1: Aktuelle Text-zu-Bild-Generatoren sind in der Lage, Bilder in einer Qualität zu generieren, wie Menschen es in der Fotografie und der Bildkunst können. H2: Text-zu-Bild-Generatoren sind durch ihren Trainingsdatensatz begrenzt und können keine Werke erstellen, für die sie nicht mit genügend Referenzen trainiert wurden.
Menschen haben ein starkes visuelles Vorstellungsvermögen. Wenn Menschen über sensorische Charakteristiken nachdenken, vermitteln sie sie selbst über Bilder, die sie sich in ihrem Bewusstsein vorstellen. Dieses Vorstellungsvermögen spielt eine wichtige Rolle dabei, Erinnerungen zu verarbeiten und Zusammenhänge herzustellen. Bildverarbeitungstechnologien, die in Computerspielen oder Anwendungen wie Photoshop eingesetzt werden, haben in den letzten Jahren stark von der Maschine-Learning-Technologie profitiert. Einer der neuen Felder ist die Synthese von Bildmaterial durch Text-zu-Bild-Generatoren. Die Grundlagen hierfür legten Godfellow et al. 2014, indem sie neuralen Netzwerken beibrachten, sich selbst zu trainieren. Dafür trainierten sie zwei Modelle. Beide Modelle wurden mit Bildern aus einem Datensatz trainiert. Allerdings sollte das erste Modell, das Generative Model, daraus neue Bilder kreieren und das zweite Modell, das Discriminative Model, feststellen, ob das erste Modell die Bilder aus dem Datensatz nur kopiert oder tatsächlich ein neues Bild generiert hat. Im statistisch besten Sinne gab das zweite Modell die Wahrscheinlichkeit, ob die Ausgabe ein neues Bild ist, mit einem Koeffizienten an. So wurde der Weg zu einem Bildgenerator, der neue Bilder generiert, die es zuvor so noch nicht gegeben hatte, zu einem Spiel mit zwei Spielern.
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