Kunst, die mithilfe von künstlicher Intelligenz erzeugt oder unterstützt wird. Dabei kommen häufig spezialisierte Modelle wie Generative Adversarial Networks (GANs) oder Diffusionsmodelle zum Einsatz, die eigenständig visuelle Kompositionen, abstrakte Kunstwerke oder andere Inhaltsformen schaffen. Dieser Ansatz eröffnet neue Perspektiven der Kreativität und wirft Fragen hinsichtlich Urheberschaft und der Rolle von Maschinen im künstlerischen Schaffensprozess auf.

Künstler, die KI-gestützte Werkzeuge in ihren kreativen Prozess integrieren und dadurch innovative, oft überraschende Ergebnisse erzielen – an der Schnittstelle zwischen traditioneller Kunstpraxis und moderner Technologie.

Ein System, das mithilfe von KI Inhalte wie Texte, Bilder oder Videos analysiert, um problematische oder unangemessene Inhalte zu identifizieren und gegebenenfalls zu blockieren.

Eine interaktive Plattform, die textbasierte Abenteuer in Echtzeit generiert, bei der Benutzer durch ihre Eingaben die dynamische Geschichte beeinflussen und so individuelle, unvorhersehbare Narrative entstehen.

Software oder Modelle, die mithilfe von KI Inhalte wie Texte, Bilder, Musik oder Videos erstellen, indem sie aus großen Datensätzen eigenständig kreative Outputs generieren.

Ein Phänomen, bei dem KI-Modelle Informationen generieren, die nicht in den Trainingsdaten enthalten oder faktisch fehlerhaft sind – oft bedingt durch fehlerhafte Datenauswertung.

Ein KI-System, das mittels maschinellem Lernen auf umfangreichen Datensätzen trainiert wurde, um Aufgaben wie Bilderkennung, Texterzeugung oder Sprachverarbeitung durchzuführen.

Der Einsatz von KI zur Erstellung digitaler Gemälde, häufig unter Verwendung von Techniken wie Stiltransfer oder generativen Modellen, wodurch traditionelle Maltechniken mit algorithmischer Kreativität kombiniert werden.

Eine Technik, bei der mithilfe von KI niedrig aufgelöste Bilder analysiert und rekonstruiert werden, um sie schärfer und detailreicher in höherer Auflösung darzustellen.

Ein Designprozess, bei dem KI-Tools eingesetzt werden, um Ideen zu generieren, Layouts zu optimieren und diverse Entwurfsversionen vorzuschlagen, sodass komplexe Gestaltungsmöglichkeiten schneller erkundet werden können.

Eine präzise, schrittweise Anweisung zur Lösung eines Problems oder zur Durchführung einer Aufgabe, die als Grundlage für computerbasierte Prozesse dient.

Ein zusätzlicher Kanal in digitalen Bildern, der die Transparenzinformationen jedes Pixels speichert und so das Überlagern von Bildern bzw. Spezialeffekte ermöglicht.

Eine Rendering-Technik, die berechnet, wie Umgebungslicht in Ecken und zwischen Objekten abgeschwächt wird, um realistischere Schatten und räumliche Strukturen zu erzeugen.

Der Prozess, personenbezogene Daten so zu verändern, dass eine Identifikation einzelner Personen nicht mehr möglich ist – zentral für den Datenschutz.

Ein eindeutiger Schlüssel, der benötigt wird, um über eine Programmierschnittstelle (API) auf bestimmte Funktionen oder Daten zuzugreifen.

Der Einsatz von Techniken, oft KI-gestützt, um unerwünschte visuelle Störungen oder Artefakte aus digitalen Bildern zu entfernen und so die Bildqualität zu verbessern.

Das Verhältnis von Breite zu Höhe eines Bildes oder Displays, z. B. 16:9 oder 4:3, was für die Bildkomposition zentral ist.

Ein Teil von Attention-Mechanismen in neuronalen Netzwerken, der es ermöglicht, verschiedene Aspekte einer Eingabe parallel unterschiedlich zu gewichten.

Eine Methode, bei der einem KI-Modell bestimmte Teile einer Eingabe hervorgehoben und weniger relevante Informationen ausgeblendet werden, um präzisere Ergebnisse zu erzielen.

Ein strukturierter Workflow, der verschiedene Datenaugmentationstechniken (z. B. Rotation, Skalierung, Farbmanipulation) kombiniert, um Trainingsdatensätze künstlich zu erweitern.

Der gezielte Einsatz von KI zur Erweiterung des kreativen Denkprozesses, indem neue Ideen, alternative Vorschläge und unkonventionelle Perspektiven eingebracht werden.

Eine Technologie, die digitale Informationen wie Bilder, Grafiken oder Texte in Echtzeit in die reale Umgebung einbettet, z. B. mittels Smartphones oder AR-Brillen.

Eine benutzerfreundliche Weboberfläche für das Stable Diffusion Modell, die es ermöglicht, Parameter wie Prompts, Sampling-Methoden und Bildauflösungen interaktiv anzupassen.

Die automatische Erzeugung von Bildunterschriften durch KI, bei der das Modell ein Bild analysiert und in verständlichen Text übersetzt.

Ein neuronales Netzwerk, das Daten in eine komprimierte, latente Darstellung überführt und sie anschließend rekonstruiert, um wesentliche Merkmale zu erlernen.

Ein Modell, das Vorhersagen schrittweise auf Basis bereits generierter Elemente trifft, um einen zusammenhängenden, kohärenten Output zu erzeugen.

Ein Werkzeug, das digitale Bilder analysiert und den Hintergrund entfernt, sodass das Hauptmotiv isoliert dargestellt wird – oft mithilfe von KI zur präzisen Kantenerkennung.

Ein Datensatz, in dem alle Kategorien gleichmäßig vertreten sind, um zu verhindern, dass das Modell systematische Verzerrungen erlernt.

Die gleichzeitige Erzeugung mehrerer Inhalte in einem Durchlauf, was den Rechenaufwand optimiert und die Effizienz der Verarbeitung erhöht.

Eine Methode, bei der die Ausgaben innerhalb eines Trainingsbatches normalisiert werden, um den Lernprozess zu stabilisieren und Überanpassung zu reduzieren.

Die Anzahl der Datenpunkte, die in einem einzelnen Trainingsdurchlauf (Batch) verarbeitet werden – ein wichtiger Faktor für Trainingsgeschwindigkeit und Stabilität.

Eine systematische Verzerrung in den Trainingsdaten oder im Modell, die zu fehlerhaften oder einseitigen Vorhersagen führen kann.

Ein großes generatives adversariales Netzwerk, das in der Lage ist, hochauflösende und vielfältige Bilder zu erzeugen.

Eine Methode, bei der die Gewichte eines neuronalen Netzwerks auf zwei diskrete Werte reduziert werden, um Speicherbedarf und Rechenzeit zu senken.

Die Anzahl der Bits, die zur Darstellung von Farben oder Graustufen eines Pixels verwendet werden – höhere Bit Depth bedeutet feinere Abstufungen.

Eine Open-Source-Software für 3D-Modellierung, Animation und Rendering, die vielseitig in kreativen Prozessen und als Datenquelle für KI-Anwendungen eingesetzt wird.

Eine Technik, die den charakteristischen Unschärfeeffekt eines Kameraobjektivs simuliert, um Hintergründe gezielt unscharf darzustellen.

Ein rechteckiger Rahmen, der in Bildern Objekte lokalisiert und kennzeichnet, beispielsweise im Kontext der Objekterkennung.

Ein Filter, der durch Mittelwertbildung benachbarter Pixel einen gleichmäßigen Unschärfeeffekt erzeugt, oft zur Rauschreduzierung verwendet.

Ein Modell, das digitale Pinselstriche und Malereffekte simuliert, um traditionelle künstlerische Techniken in digitalen Anwendungen nachzubilden.

Eine Funktion in der Stable Diffusion WebUI, die die Bildgenerierung in unterschiedlichen Auflösungsschritten organisiert, um den Ressourceneinsatz zu optimieren.

Ein Tokenisierungsalgorithmus, der wiederkehrende Teilfolgen in Texten erkennt und zusammenfasst, um die Verarbeitung in Sprachmodellen effizienter zu gestalten.

Ein System, das automatisch passende Bildunterschriften oder Beschreibungen erstellt, indem es visuelle Inhalte analysiert und in prägnante Texte überführt.

KI-Algorithmen, die Bilder interpretieren und konsistente, sinnvolle Bildbeschreibungen generieren, um Inhalte zugänglicher zu machen.

Eine Methode in generativen Modellen, die ohne den Einsatz eines separaten Klassifizierungsmodells den generativen Prozess direkt steuert.

Ein gespeicherter Zustand eines Modells während des Trainings, der als Referenzpunkt dient und den weiteren Trainingsverlauf ermöglicht.

Ein Algorithmus, der Daten in vordefinierte Kategorien einteilt und so zur automatischen Klassifizierung von Inhalten genutzt wird.

Ein Modell, das Bilder und Texte in einen gemeinsamen semantischen Raum einbettet, um deren inhaltliche Übereinstimmung zu analysieren.

Ein Tool, das mithilfe des CLIP-Modells Bildinhalte analysiert und passende Beschreibungen oder Prompts generiert.

Ein Maß, das die Übereinstimmung zwischen einem generierten Bild und einem Textprompt basierend auf CLIP-Embeddings quantifiziert.

Eine Methode, bei der das CLIP-Modell den Diffusionsprozess steuert, sodass die Bildgenerierung präziser an einem Textprompt ausgerichtet wird.

Ein spezialisiertes neuronales Netzwerk, das mittels Faltungen lokale Merkmale in Bilddaten erkennt und extrahiert.

Ein klar strukturierter und inhaltlich konsistenter Eingabetext, der zu präzisen und kohärenten generativen Outputs führt.

Eine Augmentationsmethode, bei der zufällige Variationen in Helligkeit, Kontrast und Farbsättigung eingeführt werden, um Modelle robuster zu machen.

Ein Tool, das aus Bilddaten oder textlichen Vorgaben harmonische Farbkombinationen generiert und so Designern als Inspiration dient.

Eine grafische Benutzeroberfläche, die auf einem Node-basierten Ansatz beruht und den interaktiven Umgang mit Stable Diffusion-Prozessen erleichtert.

Die Technik, bei der einzelne Bildbestandteile zu einem nahtlos integrierten Gesamtbild verschmolzen werden.

Ein Ansatz in Diffusionsmodellen, bei dem zusätzliche Bedingungen wie Textprompts genutzt werden, um die Generierung zielgerichtet zu steuern.

Ein generatives adversariales Netzwerk, das neben Zufallsrauschen auch bedingende Informationen verwendet, um kontextspezifische Inhalte zu erzeugen.

Ein Sampling-Verfahren, bei dem zusätzliche Parameter in den generativen Prozess einfließen, sodass definierte Eigenschaften verstärkt werden.

Ein numerischer Wert, der die Sicherheit eines Modells bezüglich seiner Vorhersagen angibt und Rückschlüsse auf die Zuverlässigkeit ermöglicht.

Eine Datei, in der die Konfigurationseinstellungen und Parameter für ein Modell oder eine Anwendung definiert werden, um den Prozess reproduzierbar zu gestalten.

Die Erweiterung eines Prompts um zusätzlichen Kontext, wodurch das Modell durch erweiterte Hintergrundinformationen relevantere Outputs erzeugt.

Eine erweiterte Netzwerkarchitektur, die externe Steuerungsinformationen in den Generierungsprozess integrieren kann, um die Ergebnisse präzise anzupassen.

Der Zustand, in dem während des Trainings eines Modells die Fehlerwerte stabil bleiben und das Modell seinen optimalen Zustand erreicht.

Die gezielte Auswahl und Optimierung von Prompts, um möglichst präzise und erwünschte generative Ergebnisse zu erzielen.

Ein speziell an individuelle Bedürfnisse angepasstes Modell, oft durch Transfer Learning oder Feinabstimmung eines Standardmodells erstellt.

Ein generatives adversariales Netzwerk, das ohne gepaarte Daten zwei Bilddomänen miteinander verknüpft, um beispielsweise einen Stiltransfer zu ermöglichen.

Ein von OpenAI entwickeltes Modell, das aus textlichen Beschreibungen kreative und häufig überraschend realistische Bilder generiert.

Verzerrungen in den Trainingsdaten, die ein Modell in eine bestimmte Richtung lenken und zu unsachgemäßen Vorhersagen führen können.

Der systematische Prozess des Sammelns, Überprüfens und Organisierens von Daten, um hochwertige und repräsentative Datensätze für KI-Modelle zu erstellen.

Der ethische Umgang mit Daten unter Berücksichtigung von Datenschutz, Fairness und Transparenz, um negative gesellschaftliche Auswirkungen zu vermeiden.

Das Kennzeichnen von Datenpunkten mit spezifischen Kategorien oder Attributen, um überwachten Lernverfahren eine solide Basis zu liefern.

Eine strukturierte Abfolge von Schritten, bei der Rohdaten bereinigt, transformiert und für das Training von KI-Modellen aufbereitet werden.

Ein Angriff, bei dem manipulierte Daten in den Trainingsdatensatz eingeschleust werden, um das Verhalten eines Modells absichtlich zu verschlechtern.

Der Vorgang, bei dem Daten, insbesondere Texte, in kleinere Einheiten (Tokens) zerlegt werden, damit sie von einem Modell verarbeitet werden können.

Eine Sammlung von Daten, die als Grundlage für das Training und die Evaluierung von KI-Modellen dient, wobei die Qualität die Leistung maßgeblich beeinflusst.

(Denoising Diffusion Implicit Models) – Ein Ansatz, der den Diffusionsprozess effizient modelliert und die Anzahl der Schritte reduziert, ohne die Bildqualität zu beeinträchtigen.

(Denoising Diffusion Probabilistic Models) – Ein Standardansatz in generativen Diffusionsmodellen, der den schrittweisen Rauschreduktionsprozess probabilistisch abbildet.

Ein Autoencoder, der darauf trainiert wird, verrauschte Eingaben zu bereinigen, während die wesentlichen Merkmale beibehalten werden.

Ein Bestandteil eines neuronalen Netzwerks, der latente oder komprimierte Informationen in lesbare oder visuelle Ausgaben zurückübersetzt.

Der Prozess, bei dem latente Variablen schrittweise in konkrete, sichtbare Outputs umgewandelt werden.

Eine Methode, bei der neuronale Netzwerke verwendet werden, um durch Überbetonung von Mustern psychedelische und surreale Bildveränderungen zu erzeugen.

Eine Technik, die die Architektur eines Netzwerks nutzt, um Details in einem einzelnen Bild zu rekonstruieren, ohne externe Trainingsdaten zu benötigen.

Ein Teilbereich des maschinellen Lernens, der auf tiefen, mehrschichtigen neuronalen Netzwerken basiert und komplexe Muster in großen Datensätzen erkennt.

Eine Technik, bei der mithilfe von KI realistisch wirkende, aber gefälschte Bilder oder Videos erzeugt werden, die sowohl künstlerische als auch manipulative Zwecke erfüllen können.

Die voreingestellte Methode zur Auswahl von Werten in einem generativen Modell, die als Basis für den Erzeugungsprozess dient.

Ein Modell, das in 3D-Anwendungen verwendet wird, um Objekte zu verzerren oder zu transformieren, beispielsweise zur Erzeugung von Animationen.

Ein Baustein in Diffusionsmodellen, der aus latenten Zuständen schrittweise ein klares Bild rekonstruiert.

Ein generativer Ansatz, der den schrittweisen Prozess der Rauschreduzierung nutzt, um aus einem Zufallsbild ein strukturiertes Bild zu erzeugen.

Modelle, die den Übergang von Rauschen zu strukturiertem Output mittels probabilistischer Ansätze iterativ realisieren.

In einem GAN das Modell, das zwischen echten und generierten Daten unterscheidet, um so den Generator zu verbessern.

Die Fähigkeit eines Modells, unabhängige Faktoren im latenten Raum voneinander zu trennen, sodass Änderungen an einem Aspekt die anderen nicht beeinflussen.

Techniken, die ein Modell, das in einer bestimmten Domäne trainiert wurde, an leicht unterschiedliche, aber verwandte Domänen anpassen.

Eine Methode, bei der ein generatives Modell durch zusätzliche Trainingsphasen an individuelle Stile oder Inhalte angepasst wird, um persönliche Vorlieben abzubilden.

Der Prozentsatz an Neuronen, die während eines Trainingsschritts zufällig deaktiviert werden, um Überanpassung zu verhindern.

Ein adaptives Verfahren, bei dem Schwellenwerte während der Inferenz dynamisch angepasst werden, um konsistentere Ergebnisse zu erzielen.

Ein Verfahren, das abrupte Helligkeitsänderungen in Bildern zur Identifikation von Objektkanten nutzt.

(Enhanced Deep Super-Resolution) – Ein Deep-Learning-Modell zur Erhöhung der Bildauflösung, indem fehlende feine Details rekonstruiert werden.

Ein hochdimensionaler Raum, in dem Daten als Vektoren dargestellt werden, sodass semantisch ähnliche Einträge nahe beieinander liegen.

Ein Vektor, der die wesentlichen Merkmale eines Datenelements im Embedding Space repräsentiert.

Der Teil eines neuronalen Netzwerks, der Eingangsdaten in eine kompakte, latente Repräsentation überführt.

Ein vollständiger Durchlauf durch den gesamten Trainingsdatensatz, in dem das Modell alle Beispiele mindestens einmal verarbeitet.

Der verantwortungsvolle Einsatz von KI unter Beachtung von Fairness, Transparenz und Datenschutz, um ethische Systeme zu entwickeln.

Ein Sampling-Algorithmus, der auf der Euler-Methode basiert und in Diffusionsmodellen für stabile Bildgenerierung eingesetzt wird.

Ein weiterer auf der Euler-Methode basierender Sampler, der zuverlässige Ergebnisse bei der Bildgenerierung liefert.

In digitalen Bilddateien eingebettete Metadaten, die Informationen wie Kamerainstellungen, Aufnahmedatum und oft den Aufnahmeort enthalten.

Ansätze, die die Entscheidungsprozesse von KI-Modellen transparent und nachvollziehbar machen, um deren Outputs besser interpretierbar zu gestalten.

Ein gewichteter gleitender Durchschnitt, der genutzt wird, um Modellparameter sanft zu aktualisieren und so den Trainingsprozess zu stabilisieren.

Methoden der Bildbearbeitung, die Unter- oder Überbelichtung korrigieren, um eine natürliche Bilddarstellung zu erzielen.

Ein ausführlicher, informativer Eingabetext, der zusätzliche kontextuelle Informationen liefert, um die Generierung präziser zu steuern.

Die automatisierte Analyse von Gesichtern in Bildern, bei der KI Merkmale wie Emotionen, Alter oder Geschlecht extrahiert und interpretiert.

Ein Verfahren zur automatischen Erkennung und Lokalisierung von Gesichtern in Bildern oder Videos, häufig basierend auf vortrainierten Modellen.

Techniken, die darauf abzielen, die Bildqualität von Gesichtern zu verbessern, indem sie Rauschen reduzieren, Details schärfen und kleinere Mängel korrigieren.

Eine Methode, bei der Merkmale mehrerer Gesichter kombiniert werden, um neue, synthetische Gesichter zu erzeugen – oft zu kreativen oder künstlerischen Zwecken.

Der Einsatz generativer Modelle zur Erzeugung realistischer, aber künstlich generierter Gesichter, beispielsweise für Avatare.

Techniken, die beschädigte oder unvollständige Gesichtsdaten in Bildern wiederherstellen, indem fehlende Details rekonstruiert werden.

Ein Teil eines neuronalen Netzwerks, der relevante Merkmale aus Eingabedaten extrahiert und für die weitere Verarbeitung bereitstellt.

Ein neuronales Netzwerk, in dem Daten nur in eine Richtung von der Eingabe zur Ausgabe fließen, ohne Rückkopplungen.

Eine Technik, bei der ein Modell anhand weniger Beispiele lernt, eine Aufgabe zu erfüllen, sodass auch mit begrenzten Daten kreative Ergebnisse erzielt werden können.

Die zusätzliche Anpassung eines vortrainierten Modells an spezielle Aufgaben oder Datensätze, um dessen Leistung zu optimieren.

Bezeichnungen für die Gleitkommazahl-Genauigkeit in Rechenprozessen – FP16 benötigt weniger Speicher, FP32 bietet höhere Präzision.

Eine Verlustfunktion, die schwer zu klassifizierende Beispiele stärker gewichtet, um das Training in unbalancierten Datensätzen zu verbessern.

Eine Sammlung von Tools, Bibliotheken und Vorgehensweisen, die Entwicklern die Erstellung und Umsetzung von KI-Modellen erleichtern.

Die bewusste Anordnung von Objekten in einem Bild, um den Blick des Betrachters gezielt zu lenken und ästhetisch ansprechende Kompositionen zu erzeugen.

Ein quantitatives Maß zur Bewertung der Bildqualität generierter Bilder, das den Abstand zwischen den Verteilungen realer und generierter Bilder vergleicht.

Die experimentelle Nutzung unstrukturierter Prompts, um kreative oder unerwartete generative Ergebnisse zu erzielen.

Die grafische Benutzeroberfläche einer Anwendung, die es Nutzern ermöglicht, interaktiv mit KI-Tools zu arbeiten.

Ein neuronales Netzwerk, das verschiedene Datenmodalitäten kombiniert, um durch Integration von Informationen verbesserte Ergebnisse zu erzielen.

Ein Generative Adversarial Network, bei dem ein Generator und ein Diskriminator im Wettbewerb stehen, um realistische Daten zu erzeugen.

Eine Erweiterung von GANs, die speziell für die Animation von Gesichtsausdrücken oder beweglichen Objekten entwickelt wurde.

Ein Werkzeug, das den latenten Raum eines GANs untersucht und durch gezielte Manipulationen kreative Variationen ermöglicht.

Ein Bildfilter, der mithilfe einer Gaußschen Funktion eine weiche und gleichmäßige Unschärfe erzeugt.

Ein Ansatz in Diffusionsmodellen, bei dem schrittweise Gaußsches Rauschen entfernt wird, um aus einem Zufallsmuster ein strukturiertes Bild zu generieren.

Rauschen, das einer Gaußschen Verteilung folgt, und genutzt wird, um realistische Unvollkommenheiten in Bildern zu simulieren.

Die Fähigkeit eines Modells, auch auf zuvor ungesehene Daten korrekte Vorhersagen zu treffen.

KI-Systeme, die in der Lage sind, völlig neue Inhalte wie Texte, Bilder oder Videos zu erzeugen, indem sie aus Trainingsdaten lernen.

Ein großes, vortrainiertes Transformer-Modell, das komplexe, kontextabhängige Texte generiert.

Ein digitaler Marker, der generierte Inhalte kennzeichnet – häufig im Kontext von Blockchain-Anwendungen oder NFTs verwendet.

Ein Mechanismus, bei dem in einem neuronalen Netzwerk alle Teile einer Eingabe gleichmäßig berücksichtigt werden, um umfassende kontextuelle Beziehungen zu erfassen.

Die Nutzung von Grafikkarten, um rechenintensive KI-Anwendungen zu beschleunigen.

Ein Optimierungsalgorithmus, der Modellparameter schrittweise in Richtung des steilsten Abstiegs des Fehlermaßes anpasst.

Eine Regularisierungstechnik, die in der Optimierung von GANs eingesetzt wird, um zu starke Gradienten zu bestrafen und das Training zu stabilisieren.

Ein Framework, das es Entwicklern ermöglicht, interaktive Demos und Benutzeroberflächen für KI-Modelle schnell zu erstellen.

Der Prozess, bei dem Farbbilder in Graustufenbilder umgewandelt werden, um die Verarbeitung zu vereinfachen oder künstlerische Effekte zu erzielen.

Ein Referenzbild, dessen Inhalt als korrekt angenommen wird, um generierte Ergebnisse zu validieren.

Eine Normalisierungstechnik, die besonders bei kleinen Batchgrößen stabile Ergebnisse liefert, indem sie über Gruppen von Neuronen normiert.

Ein Parameter in Diffusionsmodellen, der den Einfluss eines Prompts auf den generativen Prozess steuert.

Die gezielte Steuerung des Outputs eines KI-Modells durch wohlüberlegte und strukturierte Prompts.

Das Phänomen, bei dem ein KI-Modell Inhalte generiert, die nicht mit dem Prompt übereinstimmen, sondern neue, unerwartete Elemente erzeugt.

Der Prozess, bei dem unterschiedliche stilistische oder inhaltliche Elemente in einem generierten Bild so kombiniert werden, dass ein stimmiges Gesamtbild entsteht.

Eine Methode, bei der Datenintensitäten farblich dargestellt werden, um Aktivierungsmuster oder wichtige Bereiche in einem Bild zu visualisieren.

Praktische Faustregeln oder vereinfachte Lösungsansätze, die in komplexen Situationen schnelle und oft gute Näherungslösungen liefern.

Die Erzeugung von Inhalten mit außergewöhnlicher Detailtreue und Präzision, sodass generierte Bilder nahezu realistisch wirken.

Techniken, die in generierten Bildern kleinere Fehler korrigieren und Details in hoher Auflösung wiederherstellen.

Eine Plattform, die Open-Source-KI-Modelle, Tools und Datensätze bereitstellt und den Zugang zu modernen Technologien wie Transformers erleichtert.

Ein Modell, das verschiedene Ansätze oder Architekturen kombiniert, um die Vorteile der einzelnen Methoden zu vereinen.

Ein Netzwerk, das dynamisch die Gewichte eines anderen Modells generiert oder anpasst, um flexiblere und anpassungsfähige Systeme zu ermöglichen.

Vordefinierte Parameter, die das Lernverhalten und die Architektur eines Modells bestimmen, z. B. die Lernrate oder die Anzahl der Schichten.

Der Einsatz von KI, um Bilder mit außergewöhnlicher Detailgenauigkeit und fast fotografischer Qualität zu erzeugen.

Die automatische Erzeugung von Textbeschreibungen für Bilder, bei der visuelle Inhalte analysiert und in prägnante Sätze übersetzt werden.

Techniken, mit denen fehlende oder beschädigte Bildteile durch KI ergänzt werden, um ein vollständiges Bild zu erhalten.

Eine systematisch zusammengestellte Sammlung von Bildern, die als Grundlage für das Training und die Evaluierung von KI-Modellen dient.

Die Umwandlung von Bilddaten in numerische Vektoren, wodurch visuelle Informationen in einem hochdimensionalen Raum dargestellt und verglichen werden können.

Methoden zur Verbesserung der Bildqualität, z. B. durch Schärfen, Rauschreduzierung oder Farbkorrekturen.

Ein Prozess, bei dem fehlende Bereiche in einem Bild intelligent ergänzt werden, sodass das Gesamtbild vollständig erscheint.

Eine Überlagerung, die bestimmte Bereiche eines Bildes markiert, um diese gezielt für weitere Bearbeitungen zu isolieren.

Die Erzeugung völlig neuer Bilder durch KI, basierend auf erlernten Mustern und gegebenen Eingaben.

Die Umwandlung von Bildinhalten in tokenisierte, numerische Daten, sodass diese von KI-Modellen verarbeitet werden können.

Ein Ansatz, bei dem bestehende Bilder transformiert werden, um alternative Versionen oder verbesserte Varianten zu generieren.

Der Prozess, bei dem ein trainiertes Modell auf neue, ungesehene Daten angewendet wird, um Vorhersagen oder generative Inhalte zu erzeugen.

Ein Begriff, der häufig synonym zu Image Inpainting verwendet wird und den kreativen Prozess der Ergänzung fehlender Bildbereiche beschreibt.

Eine Normalisierungstechnik, die innerhalb einzelner Bildinstanzen erfolgt und insbesondere im Stiltransfer Anwendung findet.

Die pixelgenaue Unterteilung eines Bildes, bei der einzelne Objekte voneinander abgegrenzt und separat segmentiert werden.

Eine grafische Darstellung, die die Intensität von Helligkeits- oder Aktivitätswerten in einem Bild farblich abbildet.

Die Möglichkeit, den generativen Prozess in Echtzeit durch fortlaufende, interaktive Eingaben zu steuern.

Eine zzwischenliegende Schicht in einem neuronalen Netzwerk, die zur Extraktion und Verarbeitung relevanter Merkmale dient.

Ein einzelner Durchlauf im Trainings- oder Generierungsprozess, in dem das Modell seine Parameter anpasst oder den Output verfeinert.

Kleine, zufällige Verschiebungen in Bilddaten, die als Datenaugmentation eingesetzt werden, um Modelle robuster gegenüber Positionsverschiebungen zu machen.

Ein Verfahren, bei dem Informationen aus verschiedenen Modalitäten (z. B. Bild und Text) gemeinsam gewichtet werden, um semantische Zusammenhänge zu verstärken.

Die Darstellung von Daten aus unterschiedlichen Quellen in einem gemeinsamen Vektorraum, um intermodale Beziehungen herzustellen.

Sichtbare Störungen, die durch verlustbehaftete JPEG-Kompression entstehen, oft erkennbar als Blockbildung oder Detailverlust.

Ein strukturierter Eingabetext im JSON-Format, der Prompts und Parameter präzise an ein KI-Modell übermittelt.

Eine benutzerfreundliche Deep-Learning-API in Python, die den Aufbau und das Training neuronaler Netzwerke vereinfacht – häufig in Verbindung mit TensorFlow verwendet.

Die Größe eines Filters in einem Convolutional Neural Network, die angibt, über wie viele benachbarte Pixel Informationen für die Merkmalextraktion genutzt werden.

Die Verwendung von Schlüsselwörtern als Eingabe, um ein KI-Modell gezielt in Richtung eines bestimmten Themas oder Stils zu lenken.

Ein statistisches Maß, das den Unterschied zwischen zwei Wahrscheinlichkeitsverteilungen quantifiziert und häufig als Verlustfunktion in neuronalen Modellen genutzt wird.

Ein Verfahren, bei dem das Wissen eines großen Modells auf ein kleineres übertragen wird, um dessen Effizienz zu steigern.

Eine strukturierte Darstellung von Entitäten und deren Beziehungen, die komplexe Wissensinhalte vernetzt nachvollziehbar macht.

Fehlerhafte oder inkonsistente Datenbeschriftungen, die zu fehlerhaften Lernsignalen führen können.

Ein Datensatz, in dem jedem Beispiel korrekte Kategorien oder Attribute zugeordnet sind, was für überwachte Lernverfahren essenziell ist.

Ein kompakter Vektor im latenten Raum, der die zugrunde liegenden, abstrakten Merkmale eines Datenelements repräsentiert.

Das Prinzip, dass ähnliche Eingaben in einen konsistenten Bereich des latenten Raums abgebildet werden, sodass stabile generative Ergebnisse erzielt werden.

Ein Modell, das den diffusionsbasierten Generierungsprozess in einem reduzierten latenten Raum durchführt, um den Rechenaufwand zu senken.

Die gezielte Nutzung latenter Informationen, um den Generationsprozess in einem Modell präzise zu steuern.

Zufällige Störungen im latenten Raum, die eingeführt werden, um die Diversität der generierten Inhalte zu erhöhen.

Ein abstrakter Raum, in dem Daten als kompakte Vektoren dargestellt werden, sodass semantische Beziehungen abgebildet und verglichen werden können.

Eine Technik, die die Eingaben innerhalb einer Schicht normalisiert, um den Trainingsprozess zu stabilisieren.

Ein Mechanismus, der die Lernrate während des Trainings dynamisch anpasst, um in verschiedenen Trainingsphasen optimale Fortschritte zu erzielen.

Eine Online-Plattform, die als Inspirationsquelle und Suchmaschine für KI-generierte Bilder sowie zugehörige Prompts dient.

Eine Methode, bei der ein vortrainiertes Modell durch niedrig-rangige Anpassungen effizient an neue Aufgaben angepasst wird, wodurch Ressourcen gespart werden.

Der Prozess, bei dem die mittels LoRA angepassten Gewichte in das ursprüngliche Modell integriert werden, um eine einheitliche Architektur zu erzielen.

Eine mathematische Funktion, die den Unterschied zwischen den Vorhersagen eines Modells und den tatsächlichen Werten misst und als Optimierungskriterium dient.

Eingabedaten, meist Bilder, die in ihrer ursprünglichen Auflösung niedrig sind und häufig vor weiteren Verarbeitungsschritten wie Upscaling stehen.

Ein Teilgebiet der künstlichen Intelligenz, das Algorithmen nutzt, um aus Daten Muster zu erkennen und darauf basierende Entscheidungen zu treffen.

Ein Ansatz, der davon ausgeht, dass hochdimensionale Daten auf einer niedrigdimensionalen, gekrümmten Mannigfaltigkeit liegen, und der die zugrunde liegenden Strukturen extrahiert.

Der Prozess, bei dem Bereiche eines Bildes durch Masken selektiv isoliert werden, um diese gezielt für weitere Bearbeitungen vorzubereiten.

Eine Variante des Autoencoders, bei der Teile der Eingabe maskiert werden, sodass das Modell lernt, die fehlenden Informationen zu rekonstruieren.

Ein systematischer Ansatz, um bestimmte Teile von Daten zu maskieren, um dadurch robuste Features zu extrahieren oder kreative Effekte in generativen Prozessen zu erreichen.

Eine statistische Methode, die die Parameter eines Modells so optimiert, dass die Wahrscheinlichkeit der beobachteten Daten maximiert wird.

Die Integration zusätzlicher Metadaten in die Datenrepräsentation, um dem Modell mehr Kontext und Informationen zu liefern.

Ein erweiterter Prompt, der neben der eigentlichen Aufgabenstellung zusätzliche Anweisungen oder kontextuelle Informationen enthält.

Eine KI-gestützte Plattform zur Bildgenerierung, die eigene ästhetische Präferenzen verfolgt und als Alternative zu anderen generativen Modellen genutzt wird.

Ein Ansatz, bei dem mehrere spezialisierte Modelle parallel arbeiten und deren Ergebnisse kombiniert werden, um eine höhere Gesamtleistung zu erzielen.

Ein Problem in GANs, bei dem der Generator eine eingeschränkte Ausgabediversität erzeugt, sodass ähnliche Ergebnisse wiederholt werden.

Die strukturelle Gestaltung eines KI-Modells, bestehend aus Schichten, Verbindungen und Berechnungseinheiten, die dessen Leistungsfähigkeit bestimmen.

Ein Dokument, das umfassende Informationen zu einem KI-Modell bereitstellt, einschließlich Zweck, eingesetzter Trainingsdaten, Leistungskennzahlen und ethischer Überlegungen.

Ein gespeicherter Zustand eines Modells während des Trainings, der es ermöglicht, den aktuellen Fortschritt zu sichern und später wieder aufzunehmen.

Das Phänomen, bei dem ein Modell Inhalte generiert, die nicht den tatsächlichen Eingaben entsprechen, sondern neue, unerwartete Elemente einschließen.

Ein Verfahren, bei dem unwichtige Gewichte oder Verbindungen in einem Modell entfernt werden, um dessen Komplexität und Rechenaufwand zu reduzieren.

Eine Technik, bei der Zwischenbilder generiert werden, um flüssige Bewegungsabläufe zwischen zwei bekannten Bildzuständen zu erzeugen.

Die Kombination mehrerer Prompts, um komplexe und vielschichtige generative Outputs zu erzielen.

Ein Mechanismus, der es einem Modell ermöglicht, Informationen auf verschiedenen räumlichen oder kontextuellen Skalen zu erfassen, sodass sowohl globale als auch lokale Details berücksichtigt werden.

Der Einsatz von KI-Modellen, die mehrere Datentypen wie Text, Bild und Audio integrieren, um kontextuell reichhaltigere Ergebnisse zu erzielen.

Eine Methode, bei der kontrastierende Vektoren im Embedding Space genutzt werden, um unerwünschte Eigenschaften in generierten Inhalten zu unterdrücken.

Ein Prompt, der gezielt darauf abzielt, bestimmte Elemente oder Stile aus dem generierten Output auszuschließen.

Automatisierte Verfahren, die nach der optimalen Netzwerkarchitektur für eine gegebene Aufgabe suchen, indem sie verschiedene Konfigurationen evaluieren.

Ein System künstlicher Neuronen, das darauf ausgelegt ist, Muster in Daten zu erkennen und zu verarbeiten, inspiriert von der Funktionsweise des menschlichen Gehirns.

Der Einsatz neuronaler Netze zur Erzeugung von Bildern oder Videos, bei dem traditionelle Rendering-Methoden durch datengetriebene Ansätze ergänzt oder ersetzt werden.

Eine Technik, bei der der künstlerische Stil eines Bildes, etwa Pinselstriche und Farbschemata, auf ein anderes Bild übertragen wird.

Eine festgelegte Abfolge von Rauschpegeln in Diffusionsmodellen, die den Übergang von völliger Zufälligkeit zu strukturiertem Output steuert.

Eine Schicht in einem neuronalen Netzwerk, die Eingaben standardisiert, um den Trainingsprozess zu stabilisieren.

Der Einsatz unkonventioneller oder innovativer Prompts, um das Modell zu unerwarteten, kreativen Ergebnissen zu inspirieren.

Ein System, das Inhalte auf nicht jugendfreie oder unangemessene Elemente überprüft und diese blockiert, um sichere Outputs zu gewährleisten.

Ein Ansatz, bei dem nahezu kein spezifischer Input gegeben wird, um zu beobachten, welche standardisierten Ergebnisse generiert werden.

Eine grundlegende Python-Bibliothek zur effizienten Verarbeitung und Speicherung numerischer Daten in Form mehrdimensionaler Arrays, die in vielen KI-Anwendungen verwendet wird.

Eine Technik, bei der verschiedene Objekte in einem Bild harmonisch miteinander verschmolzen werden, um einen nahtlosen Gesamteindruck zu erzeugen.

Die automatische Erkennung und Lokalisierung von Objekten in Bildern, häufig mittels Algorithmen, die Bounding Boxes verwenden.

Eine pixelgenaue Maske, die ein einzelnes Objekt in einem Bild isoliert, um es gezielt weiterzuverarbeiten.

Eine Forschungsorganisation, die fortschrittliche KI-Modelle entwickelt – unter anderem hinter bekannten Systemen wie GPT und DALL·E.

Eine offene Variante des CLIP-Modells, die flexibel anpassbar ist und Bilder sowie Texte in einen gemeinsamen Embedding-Space einbettet.

Eine umfangreiche Open-Source-Bibliothek für Computer Vision, die zahlreiche Algorithmen und Werkzeuge für die Bildverarbeitung bereitstellt.

Algorithmen, die darauf abzielen, die Parameter eines Modells zu optimieren, indem sie schrittweise Fehler minimieren.

Eine Technik, bei der ein bestehendes Bild über seinen ursprünglichen Rahmen hinaus erweitert wird, indem das Modell zusätzliche, stilistisch konsistente Inhalte generiert.

Ein Zustand, in dem ein Modell zu stark an den Trainingsdaten haftet und dadurch auf neuen, ungesehenen Daten schlecht generalisiert.

Die Diskussion und Regelung der Urheberrechte an durch KI generierten Kunstwerken, um zu klären, wem die kreative Schöpfung gehört.

Ein Ansatz in neuronalen Netzwerken, bei dem mehrere Schichten oder Komponenten dieselben Parameter verwenden, um die Modellkomplexität zu verringern und die Generalisierungsfähigkeit zu verbessern.

Eine GAN-Architektur, die anhand kleiner Bildausschnitte (Patches) arbeitet, um lokale Strukturen und Texturen zu beurteilen.

Die Fähigkeit von KI-Systemen, wiederkehrende Strukturen oder Muster in Daten zu identifizieren und daraus sinnvolle Informationen abzuleiten.

Ein flexibles Modell, das Daten aus verschiedenen Modalitäten in eine gemeinsame Repräsentation umwandelt, um multimodale Aufgaben effizient zu lösen.

Ein Mechanismus, bei dem einzelnen Pixeln in einem Bild unterschiedliche Gewichtungen zugewiesen werden, um wichtige Details hervorzuheben.

Ein generativer Ansatz, der auf der Ebene einzelner Pixel arbeitet, um detaillierte und nuancierte Bildinhalte zu erzeugen.

Ein spezialisierter Prompt, der darauf abzielt, Bilder im typischen, stilisierten Look der Pixelkunst zu generieren.

Die Einbettung von Positionsinformationen in Sequenzdaten, sodass die Reihenfolge der Elemente für das Modell erkennbar wird.

Eine Reihe von Vorverarbeitungsschritten, die Rohdaten bereinigen, normalisieren und in ein Format überführen, das für den Trainingseinsatz geeignet ist.

Ein Modell, das bereits auf umfangreichen Datensätzen trainiert wurde und als Ausgangspunkt für weitere Anpassungen dient.

Ein Eingabetext, der einem KI-Modell vorgibt, welche Art von Inhalt oder Stil generiert werden soll.

Die gezielte Gewichtung einzelner Teile eines Prompts, um dem Modell zu helfen, relevante Informationen hervorzuheben.

Die Kombination mehrerer Prompts, um hybride oder komplexe generative Ergebnisse zu erzielen.

Die fortlaufende Anwendung mehrerer Prompts, bei denen das Ergebnis eines Prompts als Eingabe für den nächsten dient.

Die kunstvolle Gestaltung von Prompts, um möglichst präzise und hochwertige Outputs zu erzielen.

Ein systematischer Ansatz zur Optimierung von Prompts durch kontinuierliches Experimentieren und Anpassungen, um den generativen Output zu verbessern.

Eine Technik, bei der schädliche Inhalte in einen Prompt eingebracht werden, um unerwünschte Outputs zu erzeugen.

Die Integration unterschiedlicher Prompt-Elemente, um durch deren Kombination vielfältigere Ergebnisse zu erzielen.

Die Zuweisung von unterschiedlichen Prioritäten zu den Bestandteilen eines Prompts, um den generativen Prozess gezielt zu steuern.

Das gezielte Anpassen eines bestehenden Prompts, um bereits generierte Inhalte nachträglich zu verändern oder zu optimieren.

Ein firmeneigenes Modell, das nicht frei zugänglich ist und oft exklusive Algorithmen und Daten nutzt.

Eine Technik im semi-überwachten Lernen, bei der Vorhersagen eines Modells als sogenannte „Pseudo“-Labels für unbeschriftete Daten verwendet werden.

Ein System, das generierte Inhalte anhand vorgegebener Qualitätskriterien bewertet und minderwertige Ergebnisse aussortiert.

Ein numerischer Indikator, der die Übereinstimmung oder den Qualitätsgrad eines generierten Outputs mit festgelegten Standards misst.

Ein Prozess, bei dem die numerische Präzision von Modellparametern reduziert wird, um Speicherbedarf und Rechenaufwand zu senken – oft durch Umwandlung in weniger präzise Datentypen.

Ein Ansatz, bei dem ein generatives Modell Inhalte basierend auf einer spezifischen Abfrage erzeugt, um den Output genau anzupassen.

Eine Methode, bei der Aufgaben in einer Warteschlange gesammelt und in Chargen (Batches) verarbeitet werden, um die Effizienz zu steigern.

Ein KI-Modell zur Super-Resolution, das speziell dafür optimiert wurde, unscharfe oder verzerrte Bilder realistisch zu verbessern.

Ein Maß, das den Unterschied zwischen den ursprünglichen Eingabedaten und den vom Modell rekonstruierten Ausgaben quantifiziert.

Ein Bild, das als verbindlicher Referenzwert dient und an dem generative Modelle ihre Outputs ausrichten.

Ein definierter Bereich innerhalb eines Bildes, der für detaillierte Analysen, Annotationen oder Bearbeitungen ausgewählt wurde.

Techniken, die in den Trainingsprozess integriert werden, um Overfitting zu vermeiden und die Generalisierungsfähigkeit eines Modells zu verbessern.

Eine weit verbreitete Aktivierungsfunktion in neuronalen Netzwerken, die negative Eingabewerte auf null setzt und positive linear weitergibt.

Eine Softwarekomponente, die digitale Szenen in fertige Bilder oder Videos umwandelt, indem sie Licht, Schatten und Materialeigenschaften simuliert.

Die gesamte Abfolge von Prozessen, die von der Szenenbeschreibung bis zur finalen Bild- oder Videoausgabe durchgeführt wird.

Die Fähigkeit, durch dokumentierte Verfahren und feste Parameter wiederholbare und konsistente Ergebnisse zu erzielen.

Ein architektonisches Element in neuronalen Netzwerken, das durch Skip-Connections den Informationsfluss verbessert – insbesondere in sehr tiefen Netzen.

Ein Verfahren, bei dem fehlende Pixelwerte anhand benachbarter Werte mathematisch interpoliert werden, um die Bildauflösung zu erhöhen.

Ein KI-gestützter Ansatz zur Generierung von Zwischenbildern, der flüssige Übergänge in Videosequenzen ermöglicht.

Ein Algorithmus, der stichprobenartig Werte aus einer Wahrscheinlichkeitsverteilung auswählt, um generative Modelle zu steuern.

Eine Schleife im Generierungsprozess, in der das Modell wiederholt ausgeführt wird, um den finalen Output schrittweise zu erzeugen.

Ein festgelegter Plan, der die Anzahl und Reihenfolge der Sampling-Schritte definiert, um konsistente Ergebnisse zu gewährleisten.

Ein Ansatz in Diffusionsmodellen, bei dem ein Bewertungsmaß zur Steuerung des Übergangs von Rauschen zu strukturiertem Output verwendet wird.

Eine erweiterte Version des Stable Diffusion Modells, die hochauflösende Bilder mit verbesserter Detailtreue generiert.

Ein festgelegter Startwert für Zufallszahlengeneratoren, der reproduzierbare generative Prozesse ermöglicht.

Ein Mechanismus, der semantische Beziehungen in den Eingabedaten fokussiert, um den generativen Output zu verbessern.

Die präzise Zuweisung von Klassen zu jedem Pixel eines Bildes, wodurch Objekte und deren Kontext exakt segmentiert werden.

Die Umwandlung eines vollständigen Satzes in einen Vektor, der dessen semantische Bedeutung einfängt.

Ein Unternehmen, das fortschrittliche KI-Modelle entwickelt, insbesondere im Bereich generativer Bildsysteme wie Stable Diffusion.

Ein generativer Ansatz, der durch schrittweise Rauschreduzierung aus einem Zufallsbild ein klares und strukturiertes Bild erzeugt.

Ein Modul, das den visuellen Stil eines generierten Bildes anpasst, ohne die grundlegende Struktur zu verändern.

Die Technik, bei der Merkmale verschiedener Bilder kombiniert werden, um hybride, stilistisch gemischte Ergebnisse zu erzielen.

Ein Prompt, der spezifische Hinweise hinsichtlich des gewünschten visuellen Stils bei der Bildgenerierung liefert.

Ein Verfahren, bei dem der künstlerische Stil eines Bildes auf ein anderes übertragen wird, um neuartige visuelle Effekte zu erzielen.

Ein fortschrittliches generatives adversariales Netzwerk, das besonders realistische Bilder erzeugt und vielfältige Steuerungsmöglichkeiten für stilistische Anpassungen bietet.

Techniken, die die Auflösung eines Bildes erhöhen, um mehr Details und Schärfe zu generieren.

Künstlich generierte Daten, die zur Erweiterung von Trainingsdatensätzen oder zur Simulation seltener Szenarien verwendet werden.

Ein standardisierter Prompt, der interne Anweisungen enthält, um den generativen Prozess konsistent zu steuern.

Die Zuordnung von Schlüsselwörtern oder Kategorien zu Inhalten, um diese zu organisieren und leichter auffindbar zu machen.

Ein Parameter, der die Zufälligkeit im generativen Prozess steuert – niedrigere Werte führen zu deterministischeren, höhere zu variableren Outputs.

Ein Modellteil, der Texte in numerische Vektoren umwandelt, sodass semantische Informationen für die weitere Verarbeitung verfügbar sind.

Ein textbasierter Input, der einem KI-Modell vorgibt, welche Art von Inhalt oder Stil generiert werden soll.

Ein Verfahren, bei dem Text- und Bildinformationen in einen gemeinsamen semantischen Raum projiziert werden, sodass generierte Bilder inhaltlich mit dem Text übereinstimmen.

Ein generativer Prozess, bei dem aus einer textlichen Beschreibung mittels KI ein entsprechendes Bild erstellt wird.

Eine Technik, bei der spezifische Konzepte als zusätzliche Token in den Vektorraum eines Modells integriert werden, um einzigartige Stile oder Effekte zu ermöglichen.

Ein Ansatz, bei dem aus zweidimensionalen Bildern dreidimensionale Strukturen oder Tiefeninformationen extrapoliert werden.

Ein Verfahren, bei dem ein Bild in kleinere, wiederkehrende Segmente unterteilt wird, damit diese einzeln verarbeitet oder generiert werden – speziell bei sehr hoher Auflösung.

Die kleinste verarbeitbare Einheit eines Textes, in die dieser bei der Tokenization zerlegt wird.

Ein Algorithmus, der Texte in diskrete Tokens zerlegt, damit sie von KI-Modellen verarbeitet werden können.

Eine Sampling-Strategie, bei der nur die K wahrscheinlichsten nächsten Tokens berücksichtigt werden, um den Output gezielt zu steuern.

Ein vollständiger Durchlauf durch den gesamten Trainingsdatensatz, in dem das Modell alle Beispiele mindestens einmal verarbeitet.

Eine strukturierte Abfolge von Schritten, die von der Datenvorbereitung über das Training bis zur Evaluierung eines KI-Modells reicht.

Der Prozess, ein vortrainiertes Modell als Ausgangspunkt für eine neue, oft spezialisierte Aufgabe zu nutzen und weiter anzupassen.

Eine Architektur, die auf Selbstaufmerksamkeit basiert und insbesondere in der Sprach- sowie Bildverarbeitung hervorragende Ergebnisse erzielt.

Ein zusätzlicher Kanal in digitalen Bildern, der die Transparenz (Opazität) der Pixel definiert, um Überlagerungen zu ermöglichen.

Eine Methode, bei der der latente Raum eines generativen Modells beschränkt wird, um konsistentere und qualitativ hochwertige Ergebnisse zu erzielen.

Eine spezialisierte Netzwerkarchitektur, die mittels einer symmetrischen Encoder-Decoder-Struktur vor allem in der Bildsegmentierung präzise Ergebnisse liefert.

Die Anpassung und Erweiterung der Benutzeroberfläche von Webanwendungen, um spezifische Funktionen oder Designs in KI-Tools bereitzustellen.

Ein Phänomen, bei dem nahezu realistische, aber noch nicht perfekt gestaltete Darstellungen als unheimlich empfunden werden.

Ein Zustand, in dem ein Modell die zugrunde liegenden Muster der Trainingsdaten nicht ausreichend lernt, was zu schlechten Vorhersagen führt.

Ein generatives Modell, das auf der U-Net-Architektur basiert und durch präzise Rekonstruktion detailreiche Bilder erzeugt.

Eine Sampling-Methode, bei der alle möglichen Outputs gleichwahrscheinlich berücksichtigt werden, was zu vielfältigen, aber weniger fokussierten Ergebnissen führen kann.

Der Prozess, bei dem die Auflösung eines Bildes erhöht wird – oft durch Interpolation oder spezialisierte KI-Verfahren – um ein detailreicheres Endergebnis zu erzielen.

Ein Tool oder Algorithmus, der niedrig aufgelöste Bilder mithilfe von KI-Techniken hochskaliert, um mehr Details und Schärfe zu erzeugen.

Eine vom Nutzer erstellte Eingabe, die als kreativer Impuls den generativen Prozess eines KI-Modells steuert.

Ein funktionsspezifischer Baustein in ComfyUI, der Operationen innerhalb eines visuellen Workflows übernimmt.

Ein separater Teil eines Datensatzes, der zur Evaluierung der Generalisierungsfähigkeit eines Modells genutzt wird.

Ein generatives Modell, das Eingaben probabilistisch in einen latenten Raum überführt, um variantenreiche Outputs zu erzeugen.

Die Darstellung von Daten als numerische Vektoren in einem hochdimensionalen Raum, sodass semantische Beziehungen messbar werden.

Ein mathematischer Raum, in dem Vektoren als Datenrepräsentationen dienen und deren Beziehungen analysiert werden können.

Das systematische Kennzeichnen und Verwalten verschiedener Versionen eines Modells, Datensatzes oder Codes, um Änderungen nachvollziehbar zu machen.

Ein generativer Ansatz, bei dem Diffusionsmodelle auf sequenzielle Bilddaten angewendet werden, um flüssige Videosequenzen zu erzeugen.

Ein Modell, das die Transformer-Architektur auf Bildverarbeitungsaufgaben adaptiert, indem es Bilder in Patch-Sequenzen aufteilt und diese verarbeitet.

Die Nutzung visueller Hinweise oder Vorlagen, um den generativen Prozess in Bezug auf Stil oder Inhalt gezielt zu steuern.

Die Kunst, Geschichten rein visuell zu erzählen, wobei KI genutzt wird, um narrative Bild- oder Videosequenzen zu erstellen.

Ein hybrides Modell, das Vector Quantization und generative adversariale Netzwerke kombiniert, um hochwertige und kreative Bildinhalte zu erzeugen.

Ein Maß zur Berechnung des Abstands zwischen zwei Wahrscheinlichkeitsverteilungen, das in der Optimierung generativer Modelle Anwendung findet.

Ein Verfahren, bei dem die Werte der Gewichte in einem neuronalen Netzwerk auf einen festgelegten Bereich beschränkt werden, um instabile Trainingsverläufe zu verhindern.

Eine Regularisierungstechnik, die hohe Gewichte bestraft, um das Risiko von Overfitting zu reduzieren.

Ein Ansatz, bei dem mehrere Schichten oder Komponenten eines Modells dieselben Gewichtswerte verwenden, um Speicher zu sparen und die Generalisierung zu fördern.

Ein von OpenAI entwickeltes Modell zur Spracherkennung, das Audioeingaben in Text umwandelt.

Eine Methode in der Bildbearbeitung, die Farbabweichungen unter verschiedenen Lichtverhältnissen korrigiert, um natürliche Farbdarstellungen zu erzielen.

Die Darstellung von Wörtern als numerische Vektoren in einem mehrdimensionalen Raum, sodass semantische Ähnlichkeiten messbar werden.

Ein Baustein in visuellen Arbeitsabläufen, der spezifische Funktionen übernimmt und so den Fluss von Verarbeitungsschritten in einem System ermöglicht.

Ein Ansatz, bei dem ein Modell Aufgaben bewältigen kann, die es während des Trainings nie explizit gesehen hat, basierend auf abstrakten Zusammenhängen.

Eine Technik, bei der während des Diffusionsprozesses schrittweise in höhere Auflösungen hineingezoomt wird, um zusätzliche Details zu generieren.

Ein Verfahren, bei dem der Rand eines Bildes erweitert wird, indem das Modell zusätzliche, stilistisch konsistente Inhalte für diese Bereiche generiert.

Eine Strategie, bei der der generative Prozess gezielt auf einen bestimmten Bildbereich fokussiert wird, um dort Details zu verbessern oder Fehler zu korrigieren.