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KI-Bildgenerator: Stable Diffusion XL 1.0 ist erschienen

Die Bildqualität soll verbessert worden sein. Neben besseren Farben und Kontrasten können KI -Bilder in höherer Auflösung generiert werden.
/ Martin Böckmann
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Stability AI ist der Entwickler hinter Stable Diffusion. (Bild: Stability AI)
Stability AI ist der Entwickler hinter Stable Diffusion. Bild: Stability AI

Stability AI hat die Version Stable Diffusion XL 1.0 des KI-Modells zur Bildgenerierung freigegeben(öffnet im neuen Fenster) . Es soll das fortschrittlichste Modell seiner Art sein und neue Maßstäbe bei der Bildqualität setzen. Verbessert haben sollen sich die Farbwahl, Kontraste, Beleuchtung und mögliche Auflösung der Bilder.

Im Interview mit Techcrunch hat Joe Penna, Chef für angewandtes Maschinenlernen bei Stability AI, angegeben, dass sich mit dem neuen Modell Bilder in voller Ein-Megapixel-Auflösung in wenigen Sekunden erzeugen lassen. Dabei können auch automatisch mehrere Varianten in verschiedenen Formaten erzeugt werden.

Bei der Generierung kann das Modell auf 3,5 Milliarden Parameter zurückgreifen, aus denen die KI das neue Bild erzeugt. Ältere Versionen von Stable Diffusion konnten zwar auch Bilder in hoher Auflösung generieren, brauchten dafür aber viel mehr Rechenleistung und Speicher.

Illegale Inhalte sollen bestmöglich verhindert werden

Ein großer Fokus liegt weiterhin auf der Verbesserung von Bildinhalten, die durch bloße Ähnlichkeit keinen Sinn ergeben, wie beispielsweise die Darstellung von Text. Verhindert werden soll hingegen das Generieren von pornografischen Inhalten, besonders dann wenn Personen in Situationen dargestellt werden sollen, die nicht der Realität entsprechen. Laut Penna gibt sich der Anbieter weiterhin Mühe, möglichst viele problematische Promts zu blockieren und solche Inhalte nicht zu generieren.

Stability AI will aber ein Beta-Feature ausliefern, mit dem sich aus nur wenigen Bildern ein Modell trainieren lässt, mit dem weitere Bilder dieser Art erstellt werden können, sofern sie keine solchen Inhalte enthalten. Damit sollen beispielsweise Personen oder Objekte angelernt werden können, die dann in weiteren Bildern in anderen Szenarien dargestellt werden können.


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