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Text-zu-Bild-Generatoren wie DALL-E 2. Einsatz, Risiken und Systemgrenzen von kreativer künstlicher Intelligenz (in German)
Scharff, Alexander
Synopsis "Text-zu-Bild-Generatoren wie DALL-E 2. Einsatz, Risiken und Systemgrenzen von kreativer künstlicher Intelligenz (in German)"
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. Au erdem 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 beibrac
