Bilderzeugung: Stable Diffusion 2.0 erscheint mit Upscaler

Upscaler sind bisher vor allem zur Nutzung in Videospielen bekannt. Auch bei der Bilderzeugung per Deep Learning soll das bessere Auflösungen ermöglichen.

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Mit Stable Diffusion erzeugte Bilder
Mit Stable Diffusion erzeugte Bilder (Bild: Stability AI)

Das Forschungsteam von Stability AI hat die Version 2.0 des KI-Modells zur Bilderzeugung Stable Diffusion veröffentlicht. Das erstmals im August öffentlich verfügbar gemachte Modell ist in der nun bereitstehenden Version 2.0 um einen Upscaler erweitert worden, wodurch es möglich sein soll, deutlich besser aufgelöste sowie größere Bilder zu erzeugen.

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Die großen GPU-Hersteller bieten seit Jahren verschiedene Upscaling-Techniken. Dabei nutzen Nvidias DLSS und Intels neues XeSS explizit KI-Techniken auf Basis von Machine Learning. Bemerkenswert dabei ist, dass Konkurrent AMD für FSR 2.0 auf Machine-Learning-Algorithmen verzichtet. Bei dem Upscaler von Stable Diffusion 2.0 handelt es sich um eine speziell angepasste Variante des auch zur Bilderzeugung selbst verwendeten Diffusion-Modells, das auf Ausschnitten aus größeren Bildern trainiert worden ist. Konkret sollen damit Vergrößerungen der bisherigen Bilder um das Vierfache möglich werden. Möglich ist damit auch eine schärfere Darstellung der Bilder selbst, wie das Team anhand von Beispielen zeigt.

Die Grundlage von Stable Diffusion 2.0 ist darüber hinaus ein komplett neu trainiertes Modell mit einem neuen Text-Encoder, der die Qualität der erzeugten Bilder verbessern soll. Neu hinzugekommen sind außerdem die Möglichkeit, Tiefeninformationen eines Bildes erhalten zu können sowie die Nutzung zum sogenannten Inpainting, also das Hineinzeichnen neuer Informationen in ein bestehendes Bild.

Wie bereits zuvor steht das Modell als Open Source bereit und das beteiligte Forschungsteam stellt zahlreiche Informationen dazu sowie Details zur Nutzung auf Github bereit. Das Repository soll aktiv gepflegt und betreut werden, heißt es weiter.

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