Wie KI-gestützte Bildgenerierung funktioniert: Ein technischer Deep Dive

Dass aus wenigen Wörtern ein fotorealistisches Bild entsteht, wirkt wie Magie. Technisch basiert der Prozess auf Wahrscheinlichkeitsmodellen, neuronalen Netzen und großskaligem Training.

Grundlage: Eine visuelle Welt lernen

Beim Training verarbeitet das Modell riesige Mengen aus Bild-Text-Paaren und lernt statistische Beziehungen zwischen Sprache und visuellen Mustern.

Es speichert keine einzelnen Bilder, sondern verallgemeinert Strukturwissen in Milliarden von Gewichten.

Diffusion: Zerstören und rekonstruieren

Diffusionsmodelle fügen Bildern im Training schrittweise Rauschen hinzu und lernen anschließend, diesen Prozess umzukehren.

Bei der Generierung startet das Modell mit reinem Rauschen und formt es iterativ zu einem konsistenten Bild.

Text-Conditioning: Wie Wörter Pixel steuern

Prompts werden in numerische Embeddings umgewandelt. Diese Embeddings werden per Cross-Attention in den Denoising-Prozess eingespeist.

So kann das Modell Stilbegriffe, Objektangaben und semantische Beziehungen direkt in die Bildentstehung einbeziehen.

Latente Diffusion: Recheneffizienz

Viele Systeme arbeiten nicht im vollen Pixelraum, sondern in einem komprimierten latenten Raum. Ein VAE kodiert und dekodiert zwischen beiden Darstellungen.

Das senkt Rechenkosten und Speicherbedarf deutlich bei gleichzeitig hoher Bildqualität.

Classifier-Free Guidance

Classifier-Free Guidance steuert den Kompromiss zwischen Prompt-Treue und Vielfalt. Dafür werden bedingte und unbedingte Vorhersagen kombiniert.

Zu hohe Guidance-Werte erhöhen zwar die Prompt-Nähe, können aber auch Artefakte und geringere Variabilität verursachen.

Inference, Seeds und Variabilität

Unterschiedliche Seeds erzeugen unterschiedliche Ergebnisse, selbst bei identischem Prompt.

Sampling-Strategie, Schrittzahl und Guidance bestimmen gemeinsam Qualität, Stiltreue und Rechenzeit.