Wie lernen Maschinen mittels künstlicher Intelligenz?
Damit künstliche Intelligenz Kunst schaffen kann, muss sie zunächst die verschiedenen Stile, Formen und Techniken der Kunst kennenlernen. Es gibt verschiedene Methoden, die zum Trainieren von KI-Modellen in der Kunst verwendet werden können, darunter:
- Überwachtes Lernen: Bei dieser Methode wird ein Modell anhand eines Datensatzes mit gekennzeichneten Beispielen trainiert, z. B. anhand eines Datensatzes mit Bildern, die als "Landschaft" oder "Porträt" gekennzeichnet sind. Das Modell lernt, Muster und Merkmale in den Bildern zu erkennen, die den Bezeichnungen entsprechen, und kann zur Klassifizierung neuer Bilder verwendet werden.
- Unüberwachtes Lernen: Bei dieser Methode wird ein Modell auf einem Datensatz mit nicht beschrifteten Beispielen trainiert, z. B. einem Datensatz mit Bildern ohne Beschriftungen. Das Modell lernt dann, Muster und Merkmale in den Bildern zu erkennen, ohne vorher zu wissen, was die Bilder darstellen.
- Generative Algorithmen: Ein Algorithmus werden verwendet, um neue Bilder oder Videos zu erstellen, die einzigartig und unvorhersehbar sind. Sie können eingestellt werden, dass sie Bilder erzeugen, die bestimmten Stilen oder Themen ähneln, oder sie können so eingestellt werden, dass sie völlig zufällige Bilder erzeugen.
- Bestärkendes Lernen (Reinforcement Learning): Bei dieser Methode lernt die KI aus dem Feedback, das sie von ihrer Umgebung erhält, und passt ihre Aktionen entsprechend an.
Mit Hilfe dieser Methoden und Techniken kann die KI verschiedene Stile, Formen und Techniken der Kunst kennen lernen und so neue und einzigartige Werke schaffen. Diese Methoden werden häufig beim Schaffen generativer Kunst eingesetzt, bei der KI zur Erstellung von Animationen oder digitalen Skulpturen verwendet werden kann, die sich mit der Zeit entwickeln und verändern. Darüber hinaus können diese Techniken auch verwendet werden, um vorhandene Bilder oder Videos zu manipulieren oder zu verbessern.
Wer ist der Künstler der KI generiertern Bilder?
Die Frage der Urheberschaft und die Definition des "Künstlers" ist komplex und vielschichtig sein. Bei der Schaffung von generierter Kunst spielen Generator, der Programmierer und die Personen, die die Daten zur Verfügung stellen, verschiedene Rollen.
Der Generator: Der Generator beziehungsweise der KI-Algorithmus ist für die Erstellung oder Bearbeitung des endgültigen Kunstwerks verantwortlich. Sie kann als das "Werkzeug" oder "Medium" betrachtet werden, das der Künstler zur Schaffung des Werks verwendet.
Der Programmierer: Der Programmierer ist für die Konzeption des KI-Algorithmus verantwortlich, der zur Erstellung des Kunstwerks verwendet wird. Er legt die Parameter, Regeln und Anweisungen fest, denen der Generator folgt, um Kunstwerke zu schaffen. Er kann als "Regisseur" oder "Dirigent" des Generators angesehen werden.
Der Datenlieferant: Die Person, die die Daten zur Verfügung stellt, mit denen der KI-Algorithmus trainiert wird, kann ebenfalls als ein wichtiger Mitwirkender am Kunstwerk betrachtet werden. Er wählt die Bilder, Videos oder andere Daten aus, die der Generator verwendet, um etwas über die verschiedenen Stile, Formen und Techniken in der Kunst zu lernen. Sie können als die "Inspiration" oder das "Rohmaterial" für den Generator angesehen werden.
Der Prompt Engineer: Der Nutzer, welcher dem KI-Programm einen Prompt (einen Hinweis in Textform) gibt, um auf Basis dessen ein Bild zu erstellen, ist das letzte Glied in der Kette aller Beteiligten im Erstellungsprozess. Er gibt dem Generator mit seiner Eingabe und Konfiguration abstrakte Befehle, die den Ursprung für die kreative Idee darstellen
Das endgültige Kunstwerk kann als eine Zusammenarbeit zwischen Generator, Programmierer, Datenlieferanten und Prompt Engineer betrachtet werden, wobei jeder von ihnen seine eigenen Perspektiven und Beiträge in den Prozess einbringt.
Sind KI-generierte Bilder wirklich Kunst? Ein Blick auf die aktuelle Kontroverse
Das Potenzial der KI, menschliche Künstler zu ersetzen, ist ein Thema, das in der Kunstwelt ständig diskutiert wird. Sie hat die Fähigkeit, einzigartige und innovative Werke zu schaffen, die ein Mensch allein vielleicht nicht schaffen könnte. Darüber hinaus kann KI Kunst in einem viel schnelleren Tempo und mit einer Präzision schaffen, die für Menschen nur schwer zu erreichen ist. Das gibt dieser Technologie das Potenzial, die Kunstwelt zu revolutionieren.
Andererseits gibt es Bedenken, dass der Einsatz von KI in der Kunst zu einem Verlust der menschlichen Note und des persönlichen Ausdrucks führen könnte, die für die Kunst so wichtig sind. Es gibt auch ethische Bedenken gegen den Einsatz von KI, um Kunst zu schaffen und Geld für den Künstler zu verdienen, sowie die Frage, ob KI wirklich als "kreativ" angesehen werden kann.
Darüber hinaus wirft der Einsatz von KI in der Kunst die Frage nach Urheberschaft und Originalität auf, da das endgültige Kunstwerk zwar von einem Generator geschaffen wird, aber immer noch unter der Aufsicht und den Anweisungen eines Menschen steht.
Der Einsatz von KI in der Kunst hat eine Kontroverse über die Definition von Kunst ausgelöst und darüber, ob KI-generierte Kunst wirklich als "Kunst" betrachtet werden kann. Trotz der anhaltenden Debatte gewinnt KI-generierte Kunst in der Kunstwelt immer mehr an Anerkennung und Akzeptanz. Museen und Galerien beginnen, KI-generierte Kunst zu zeigen, und sie wird sogar für beträchtliche Summen versteigert.
Es ist wichtig festzuhalten, dass KI als Werkzeug und nicht als Ersatz für menschliche Künstler angesehen werden kann. KI kann menschlichen Künstlern eine neue Möglichkeit bieten, ihre Kreativität zum Ausdruck zu bringen, anstatt sie zu ersetzen.
Wie Du Dein erstes Kunstwerk erzeugen kannst
Es gibt eine Auswahl an zahlreichen Programmen, mit denen sich Kunst generieren lässt. In diesem Abschnitt stellen wir drei der bekanntesten Generatoren vor, mit denen wir selbst schon gearbeitet haben:
Midjourney
Midjourney ist ein unabhängiges Forschungslabor, das ein proprietäres Programm für künstliche Intelligenz entwickelt, das Bilder aus Textbeschreibungen erstellt. Das Tool befindet sich derzeit in der offenen Beta-Phase und ist über einen Discord-Bot auf ihrem offiziellen Discord zugänglich. Benutzer erstellen Kunstwerke mit Midjourney über Discord-Bot-Befehle. Das Unternehmen arbeitet an der Verbesserung seiner Algorithmen und bringt alle paar Monate neue Versionen heraus. Das Unternehmen wird von David Holz geleitet, der Leap Motion mitbegründet hat. Um Midjourney zu nutzen, kannst Du Dich auf der Homepage midjourney für die Beta-Version anmelden.
Wenn Du lernen willst, selbst KI-Kunst mit Midjourney zu erstellen, kannst Du Dir auch unseren Blogartikel dazu durchlesen: Eine Schritt-für-Schritt-Anleitung zur KI-Kunstgenerierung mit Midjourney.
Stable Diffusion
Stable Diffusion ist ein Deep Learning Text-Bild-Generator, der hauptsächlich für die Erzeugung detaillierter Bilder verwendet wird. Er kann aber auch für andere Aufgaben wie Inpainting (Überarbeitung einzelner Bildelemente eines bestehenden Bildes), Outpainting (Erweiterung eines bestehenden Bildes) und Bild-zu-Bild-Übersetzungen auf der Grundlage einer Textaufforderung eingesetzt werden. Es verwendet ein latentes Diffusionsmodell, eine Variante eines tiefen generativen neuronalen Netzes, das von der CompVis-Gruppe an der Ludwig-Maximilians-Universität München entwickelt wurde. Der Code und die Modellgewichte von Stable Diffusion wurden veröffentlicht und können auf den meisten Consumer-Hardware-Systemen ausgeführt werden, die mit einer durchschnittlichen GPU mit mindestens 8 GB Grafikspeicher ausgestattet sind. Dies stellt eine Abweichung von früheren proprietären Text-zu-Bild-Modellen wie DALL-E und Midjourney dar, die nur über Cloud-Dienste zugänglich waren. Wenn Du Stable Diffusion nutzen möchtest, kannst Du Dich auf der Webseite von Stable Diffusion anmelden und loslegen.
DALL-E
DALL-E und sein Nachfolger DALL-E 2 sind von OpenAI entwickelte Computerprogramme, die mithilfe von maschinellem Lernen Bilder aus Textbeschreibungen erstellen können. Das Programm verwendet künstliche neuronale Netze, um Wörter als Eingabe in Anordnungen von Pixeln als Ausgabe zu übertragen. Die KI kann völlig neue Konzepte und Bilder in verschiedenen künstlerischen Stilen erstellen. Das Programm wurde anhand von Millionen von Bildern aus dem Internet trainiert. Es basiert auf dem Generative Pre-Trained Transformer 3 (GPT-3), einem von OpenAI entwickelten Textgenerator, der Texte, Zusammenfassungen und sogar Gedichte verfassen kann. DALL-E 2 verwendet ein Diffusionsmodell, das auf CLIP-Bildeinbettungen konditioniert ist, die während der Inferenz aus CLIP-Texteinbettungen generiert werden. Der Generator ist über die Webseite von OpenAI verfügbar. Du kannst den Generator über diesen Link nutzen: DALL-E.
Zusammenfassung der wichtigsten Punkte über KI-Kunst und ein Blick in die Zukunft"
KI-Kunst ist ein aufstrebender Bereich ist, der die Leistungsfähigkeit der Technologie mit der Kreativität und der Vorstellungskraft menschlicher Künstler verbindet. Sie nutzt künstliche Intelligenz und Algorithmen des maschinellen Lernens, um visuelle, auditive und andere Formen von Medien zu schaffen oder zu manipulieren, was zu einzigartigen und innovativen Kunstformen führt.
Der Prozess der Schaffung von KI-Kunst umfasst mehrere Schritte, darunter die Auswahl eines Datensatzes, das Training eines Modells und die Erstellung des endgültigen Kunstwerks. Die Frage der Urheberschaft und der Definition des "Künstlers" in der KI-Kunst kann komplex und vielschichtig sein und die Maschine, den Programmierer und die Person, die die Daten liefert, einbeziehen.
Das Potenzial der KI, menschliche Künstler zu ersetzen, und die ethischen Bedenken, die sich aus dieser Möglichkeit ergeben, sind breit diskutiert worden. Während die einen argumentieren, dass KI-generierte Kunst keine echte Kunst ist, weil sie von einer Maschine geschaffen wird, argumentieren andere, dass KI-generierte Werke als Kunst angesehen werden muss, weil sie in einem kreativen Prozess erschaffen werden.
Die Zukunft der KI-Kunst ist bleibt spannend und birgt viel Potenzial, da sie die Grenzen dessen, was in Kunst und Technologie möglich ist, weiter verschiebt. Es ist jedoch wichtig, die ethischen Implikationen ihres Einsatzes zu berücksichtigen.
