c't 3003: Die KI, die mich malte | Besser als Lensa ct3003 KI
Dass man mit Deep-Learning-Text-zu-Bild-Generatoren wie Dall-E oder Midjourney tolle Bilder herstellen kann, hat sich inzwischen herumgesprochen – und wird kontrovers diskutiert. Was das Ganze aber nochmal interessanter macht: Die Bildgenerierungs-Systeme selbst zu trainieren, zum Beispiel mit dem eigenen Gesicht.
Allgemein fand ich nach meinen Tests übrigens die Resultate von Lensa schlechter als die "manuellen" Bilder von Stable Diffusion. Auf den ersten Blick sehen die Lensa-Kenos ganz ok aus, aber wenn man genauer hinschaut, ist zum Beispiel oft ein Auge schief und krumm oder sowas. Bei Stable Diffusion dagegen kann man manuell eine Gesichtsreparatur drüber laufen lassen, Face-Restoration heißt das hier, dann passiert sowas nicht mehr.
Es gab ja in den letzten Monaten schonmal einen kleinen Hype um diese Bildgeneratoren, angefangen mit Dall-E beziehungsweise Dall-E 2 von OpenAI, über Midjourney bis hin zu Craiyon. Wir haben dazu ja auch schon ein Video gemacht. Die Systeme haben alle ihre eigenen Charakteristiken und Vorteile und Nachteile, aber Stable Diffusion dürfte mit Abstand die größte Community aufgebaut haben – weil die Software nämlich so wunderbar flexibel ist.
Deshalb habe ich mir das für dieses Video leichter gemacht und das Training in der Cloud auf der Machine-Learning-Plattform Hugging Face gemacht. Und gleich mal der Disclaimer: Es gibt noch dutzende andere Möglichkeiten, so ein Model zu trainieren, ob die hier beschriebene jetzt die BESTE ist – das weiß ich nicht, auf jeden Fall hat sie gut und schnell funktioniert.
Das Neuzuweisen der Software dauert nochmal ein bisschen länger, etwa 10 Minuten circa. So, hier in diesem Dropdown-Menü „person“ auswählen, als Basemodel benutze ich Version 1.5, weil die meisten UIs mit den 2.0ern noch nicht gut funktionieren. Ganz wichtig, hier jetzt eingeben, wie ihr die Person nennen wollt, ihr müsst ja bei den Textprompts irgendwie sagen, dass ihr die trainierte Person da sehen wollt.
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