LONDON (IT BOLTWISE) – Eine aktuelle Studie zeigt, dass KI-Bildgeneratoren trotz umfangreicher Datensätze oft auf eine begrenzte Anzahl von Bildstilen zurückgreifen. Diese Tendenz führt zu generischen Ergebnissen, die sich in nur wenigen visuellen Motiven wiederholen. Forscher haben herausgefunden, dass selbst bei variierenden Eingaben die Modelle zu standardisierten Darstellungen neigen.

KI-Bildgeneratoren: Standardisierte Bildstile trotz großer Datenmengen
KI-Bildgeneratoren: Standardisierte Bildstile trotz großer Datenmengen (Foto: IT BOLTWISE)
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Die Künstliche Intelligenz hat in den letzten Jahren bemerkenswerte Fortschritte gemacht, insbesondere im Bereich der Bildgenerierung. Modelle wie Stable Diffusion XL und LLaVA nutzen riesige Datensätze, um einzigartige Bilder zu erzeugen. Doch eine aktuelle Studie zeigt, dass diese Modelle trotz ihrer umfangreichen Datenbasis oft auf eine begrenzte Anzahl von Bildstilen zurückgreifen. Dies führt zu generischen Ergebnissen, die sich in nur wenigen visuellen Motiven wiederholen.

In der Studie, die in der Fachzeitschrift Patterns veröffentlicht wurde, führten Forscher ein Experiment durch, das einem Spiel des visuellen Telefons ähnelt. Dabei wurde das Modell Stable Diffusion XL mit einem kurzen Textprompt gefüttert, um ein Bild zu erzeugen. Dieses Bild wurde dann dem Modell LLaVA präsentiert, das es beschreiben sollte. Die Beschreibung wurde wiederum an Stable Diffusion zurückgegeben, um ein neues Bild zu generieren. Dieser Prozess wurde 100 Mal wiederholt.

Wie bei einem menschlichen Telefonspiel ging das ursprüngliche Bild schnell verloren. Überraschend war jedoch, dass die Modelle dazu neigten, sich auf nur zwölf dominante Bildmotive zu konzentrieren. Diese Motive umfassten maritime Leuchttürme, formale Innenräume, städtische Nachtszenen und rustikale Architektur. Selbst bei unterschiedlichen Modellen und Beschreibungen zeigten sich ähnliche Trends.

Diese Erkenntnisse werfen Fragen zur Kreativität von KI auf. Während Menschen in einem Telefonspiel aufgrund individueller Vorlieben und Interpretationen zu extremen Variationen neigen, zeigen KI-Modelle das gegenteilige Problem. Unabhängig von der Originalität des Prompts neigen sie dazu, auf eine begrenzte Auswahl an Stilen zurückzugreifen. Dies könnte auf die menschlichen Präferenzen in den zugrunde liegenden Datensätzen zurückzuführen sein.


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