Das KI-Vokabular · 01 Das Modell
Was ist Diffusionsmodell?
Ein generatives Modell, das Bilder und andere Medien erzeugt, indem es bei Rauschen beginnt und es Schritt für Schritt entfernt.
Ein Diffusionsmodell lernt rückwärts. Im Training werden echte Bilder mit immer mehr zufälligem Rauschen überdeckt, bis nur noch Flimmern übrig ist, und das Modell lernt, jeden dieser kleinen Schritte rückgängig zu machen.
Um etwas Neues zu erzeugen, beginnt es bei reinem Rauschen und entfernt es Schritt für Schritt, gelenkt von deinem Prompt, bis ein Bild entsteht. Dasselbe Prinzip wird für Video, Audio und andere Medien genutzt. Damit sind Diffusionsmodelle eine Kerntechnik der generativen KI.
Warum es für dich wichtig ist
Weil jedes Bild bei anderem Zufallsrauschen beginnt, liefert derselbe Prompt jedes Mal ein anderes Ergebnis (Nicht-Determinismus). Dieselbe Technik, die in Sekunden Produktbilder macht, erzeugt auch überzeugende Deepfakes.
Own it
Prüf Lizenz und Trainingsdaten der Bildmodelle, die du nutzt, besonders bei kommerzieller Arbeit, und kennzeichne KI-Bilder, wo es wichtig oder vorgeschrieben ist (KI-Kennzeichnung).
Woher es kommt
Die Idee stammt aus Deep Unsupervised Learning using Nonequilibrium Thermodynamics von Jascha Sohl-Dickstein und Kollegen (März 2015), inspiriert von der Physik: die Struktur von Daten langsam zerstören und dann lernen, sie wiederherzustellen. Der Durchbruch bei der Bildqualität kam mit Denoising Diffusion Probabilistic Models von Jonathan Ho, Ajay Jain und Pieter Abbeel (Juni 2020), das damals Spitzenwerte auf einem Standard-Bildbenchmark erreichte.
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