Welche Bedeutung besitzt Künstliche Intelligenz (KI) für das Erstellen von Bildern? Was sind die Herausforderungen, Schlüsseleigenschaften sowie die Vor- und Nachteile einzelner KI-Bild-Tools? Wie bleibe ich bei der rasanten Entwicklung auf dem Laufenden und was muss ich in Bezug auf Urheberrechte beachten, wenn ich mit KI Bilder erstellen möchte?
Künstliche Intelligenz (KI) spielt in der Welt der Bildproduktion und Bildbearbeitung eine immer wichtigere Rolle. Die neuen KI-Bild-Tools arbeiten vor allem nach dem System Text-to-Image. Sie verändern grundlegend die Art und Weise, wie wir Bilder erstellen und bearbeiten. Daher zählen KI-Kenntnisse zu den wichtigsten Marketing Fähigkeiten, die es gibt.
Einer der Hauptgründe für die Bedeutung beim KI Bilder erstellen, ist die enorme Effizienzsteigerung. Anstatt komplizierter Bildbearbeitungsschritte reicht ein aussagekräftiger Prompt, eine Textanweisung oder ein Bild, um ein KI-Bild zu generieren oder zu bearbeiten. Damit automatisieren KI-Bild-Tools zeitaufwändige Aufgaben und bieten innovative Ansätze zur Bildgestaltung, was mehr Freiraum für kreative Prozesse schafft.
Kritisch zu betrachten ist, ob die zunehmende Abhängigkeit von KI in der Bildbearbeitung, die Originalität beeinflussen wird. KI-Tools arbeiten meistens auf Grundlage vorhandener Daten und Trends. Das wirft u. a. Fragen zum Urheberrecht auf. Schwierig wird es auch, in Bezug auf die Erstellung und den Umgang mit problematischen, gefälschten und unangemessenen Inhalten.
KI-Bild-Tools sind eine Kombination aus maschinellem Lernen, neuronalen Netzwerken, Deep Learning und weiteren spezialisierten Technologien. Diese Werkzeuge können Bilder sowohl interpretieren als auch generieren und kreativ bearbeiten, was die Bildproduktion und Bildbearbeitung in vielen Bereichen revolutioniert.
In der Praxis arbeiten beim KI Bilder erstellen viele KI-Bild-Tools mit einer Kombination aus Modellen und Generatoren. Kurz gesagt: Das KI-Modell ist die „Maschine“, die das Lernen und die Vorhersage durchführt, während der KI-Bildgenerator die „Anwendung“ ist, die das Modell nutzt, um Bilder zu erzeugen. Daher sind KI-Bild-Tools in der Regel KI-Bildgeneratoren, die spezifische KI-Modelle verwenden.
KI-Bildgeneratoren verwenden teilweise auch KI-Modelle, die sie nicht selbst produziert haben, weil diese Modelle beispielsweise als Open-Source-Software veröffentlicht worden sind. Das bedeutet, dass der Quellcode frei verfügbar ist und von anderen genutzt, modifiziert und weiterentwickelt werden kann.
Das Urheberrecht für KI-generierte Bilder ist ein komplexes Thema. Das liegt zum einen daran, wie auf welche Daten die Modelle zurückgreifen und zum anderen, weil es sich um einen relativ neuen Bereich handelt und die Gesetzeslage dazu noch nicht vollständig geklärt sind. Fakt ist, dass KI-generierte Bilder derzeit nicht den gleichen Schutz wie von Menschen erstellte Werke genießen.
Kurz gesagt: Wenn Sie mit einem KI-Tool Bilder generieren, erhalten Sie auf das Ergebnis kein Urheberrecht, sondern ein Nutzungsrecht. Daher gilt: Es gibt keine Urheberrechte auf KI-generierte Bilder, da sie keine persönlichen und geistigen Schöpfungen eines menschlichen Urhebers sind.
Was sollten Sie beachten, wenn Sie mit KI Bilder erstellen? Die folgenden Hinweise sollen sensibilisieren beim KI Bilder erstellen, aber sie sind erheben weder Anspruch auf Vollständigkeit noch stellen sie eine Form der Rechtsberatung dar. Im Zweifelsfall holen Sie sich rechtlichen Rat.
Grundsätzlich liegt das Urheberrecht bei den Menschen, die kreative Inhalte erstellen. Fotografierende, Künstler*innen und Designer*innen besitzen in der Regel die Urheberrechte an ihren Bildern.
KI-Bild-Tools werden meist als Werkzeuge verwendet, um Bilder zu bearbeiten. In solchen Fällen bleibt das Urheberrecht bei der Person, die die KI-Tools kontrolliert und verwendet.
Die Situation wird komplizierter, wenn Bilder vollständig von KI-Systemen generiert werden. In den meisten Rechtsordnungen wird das Urheberrecht in diesen Fällen oft nicht anerkannt, da keine menschliche Schöpfung beteiligt ist.
Die Qualität von KI-Bildern hängt von den Daten ab, auf denen die Modelle trainiert wurden. Das Urheberrecht für die Trainingsdaten liegt in der Regel bei den Urhebern dieser Daten und damit bei den Personen oder Unternehmen, denen die Modelle gehören.
Bei der Verwendung von KI-Tools ist Vorsicht geboten, wenn urheberrechtlich geschützte Inhalte betroffen sind. Das bedeutet, das unautorisierte Generieren von Bildern, die auf geschützten Inhalten basieren, kann rechtliche Konsequenzen haben. Sie dürfen z. B. nicht einfach KI-generierte Bilder verkaufen, die urheberrechtlich geschützte Elemente enthalten, wie z.B. ein bekanntes Logo.
Wenn Sie mit KI Bilder erstellen und für kommerzielle Zwecke zu verwenden, sollten Sie sicherstellen, dass die erforderlichen Lizenzen und Genehmigungen vorliegen. Einige KI-Plattformen bieten spezielle Lizenzen an, um die Verwendung der generierten Bilder zu regeln. Allerdings müssten Sie vorab prüfen, ob diese Lizenzen rechtlich auch wirklich anerkannt sind.
Unabhängig von rechtlichen Aspekten ist es wichtig, dass Sie beim KI Bilder erstellen selbst darauf achten, ethische Standards einzuhalten. KI kann problematische oder unangemessene Inhalte erstellen, was ethische Fragen aufwirft.
Das Urheberrecht und die rechtlichen Bestimmungen in Bezug auf KI-Bilder können je nach Land variieren. Daher ist es wichtig, dass Sie sich vorab über die örtlichen Gesetze zu informieren, die für die Verwendung von KI-Bildern gelten. Greifen Sie auf normale Stockfotos zurück, gibt es ebenfalls einige Regelungen, wie Sie Stockfotos rechtssicher nutzen.
KI-Tools für die Bildproduktion besitzen unterschiedliche Funktionen. Mit den folgenden Schlüsseleigenschaften können Sie abgleichen, was Ihnen wichtig ist beim KI Bilder erstellen und welches KI-Tool für Sie die richtige Wahl ist, um mit KI Bilder zu erstellen:
Das Tool sollte in der Lage sein, hochwertige Bilder zu erzeugen, die den gewünschten Anforderungen entsprechen. Soll das Tool beispielsweise in der Lage sein, eine Vielzahl von Aufgaben zu bewältigen, wie z.B. Bildbearbeitung, Farbkorrektur, Skalierung und mehr oder ist das vorrangige Ziel, ein fertiges Bild zu generieren?
Für Neulinge ist es wichtig, dass das KI-Tool beim KI Bilder erstellen einfach zu bedienen ist, auch für Benutzer*innen ohne technischen Hintergrund. Es sollte eine intuitive Benutzeroberfläche und klare Anweisungen für seine Verwendung bieten.
Das Tool sollte in der Lage sein, sich an spezifische Bedürfnisse und Vorlieben anzupassen. Dies könnte durch anpassbare Einstellungen oder durch Lernfähigkeiten erreicht werden, die es dem Tool ermöglichen, sich im Laufe der Zeit zu verbessern.
Ein gutes KI-Tool liefert möglichst konsistente und zuverlässige Ergebnisse. Es sollte auch regelmäßig aktualisiert und gewartet werden, um sicherzustellen, dass es immer auf dem neuesten Stand ist.
Ist das KI-Tool mit verschiedenen Plattformen und Dateiformaten kompatibel? Wenn ja, dann erleichtert das die Integration in bestehende Arbeitsabläufe.
Die Fähigkeit des Tools, sich an unterschiedliche Anforderungen anzupassen und sowohl für kleine Projekte als auch für größere Unternehmensanwendungen geeignet zu sein.
Da die meisten KI-Tools mit sensiblen Daten arbeiten, ist es wichtig, dass sie strenge Datenschutzstandards einhalten.
Einige KI-Tools sind kostenlos, andere verlangen eine monatliche oder jährliche Gebühr oder arbeiten mit Credits. In manchen Fällen lohnt es sich, unterschiedliche kostenfreie Tools zu nutzen. Es kann sich aber auch lohnen, auf ein Bezahlmodell zuzugreifen und hier genau abzuwägen.
Die untenstehende Grafik fasst alle Schlüsseleigenschaften noch einmal kurz und prägnant zusammen:
Die Auswahl an KI-Bild-Tools um mit KI Bilder zu erstellen ist mittlerweile riesig und welches Sie nutzen möchten, hängt von verschiedenen Faktoren ab. Einige Tools sind kostenlos, während andere eine monatliche Gebühr erheben. Ein wichtiger Punkt sollte neben der Bildqualität auch die Benutzerfreundlichkeit sein. Einige Tools erfordern technisches Know-how, während andere intuitiv und einfach zu bedienen sind.
Demnach hängt die Auswahl des richtigen KI-Bild-Tools auch von Ihrem Kenntnisstand und Ihren spezifischen Anforderungen ab. Hier finden Sie ausführliche Beschreibungen zu unseren Empfehlungen: DALL·E, Deep Dream Generator, DreamStudio (Stable Diffusion) und Midjourney. Sie variieren je nach Anwendung und Benutzererfahrung. Im Anschluss gibt es eine Übersicht weiterer KI-Bild-Tools im Kurzvergleich.
DALL·E 2 und seit neuestem auch DALLE·3 ist ein KI-Bild-Tool von OpenAI. Die erzielte Bildqualität ist mit einigen Einschränkungen sehr gut. Das Tool wird kontinuierlich weiterentwickelt. Die Unterschiede zwischen der ersten Version DALLE und DALL·E 3 sind daher auch wirklich beachtlich. Die Anwendung eignet sich eher für User*innen, die schon etwas über Erfahrung verfügen.
Nutzbar sind die DALL·E-Anwendungen sowohl über eine Programmierschnittstelle – API: Application Programming Interfaces – als auch direkt über die Plattform OpenAI Labs.
Neben dem KI Bilder erstellen bietet die KI-Anwendung auch Outpainting und Inpainting. Dabei können Sie Inhalte außerhalb des ursprünglichen Bildbereiches hinzufügen oder fehlende Teile eines Bildes wiederherstellen.
Die Anwendung arbeitet vorrangig über Prompts, Text-to-Image oder Sie laden ein Bild hoch, dass Sie entsprechend modifizieren möchten oder als Vorlage nutzen. Weitere Skalierungen wie beispielsweise Anpassungen des Seitenverhältnisses sind nicht möglich.
Das Tool ist im Verhältnis zu anderen KI-Bild-Tools ziemlich kostenintensiv. Um einiges günstiger wird es, wenn Sie die API nutzen. Auf DALLE·3 können Sie derzeit noch kostenlos über den Bing Image Creator zugreifen.
Der Deep Dream Generator ist ein Projekt von Google-Entwickler Alexander Mordvintsev. Das Ziel ist, möglichst künstlerische Bilder zu generieren und verwandelt beispielsweise fotorealistische Bilder in psychedelische und abstrakte Kunst. Auch Anfänger*innen erzielen hier relativ schnell überzeugende Ergebnisse.
Basierend auf dem KI-Modell Stable Diffusion arbeitet der Deep Dream Generator mit einer Kombination aus Textvorgaben, Basisbildern und Deep Learning. Mittlerweile gibt es verschiedene Versionen KI-Modells, wie den Stable Diffusion XL 1.0.
Sie können zwischen unterschiedlichen Kunst- und Malstilen wählen, um Bilder zu generieren. Der Deep Dream Generator bietet drei Stile: Deep Style, Thin Style oder Deep Dream. Das KI-Tool ermöglicht es, die Bilder vorab in einer Vorschau zu sehen.
KI Bilder erstellen mit dem Deep Dream Generator, braucht vor allem Rechnerleistung. Daher haben die Entwickler*innen drei verschiedene Energiepläne erarbeitet, die sie zu unterschiedlichen Preisen anbieten. Es gibt eine kostenlose Einsteigerfunktion, die sich zum Ausprobieren eignet. Im Anschluss muss aber eines der Bezahlmodelle ausgewählt werden, um weiter damit arbeiten zu können.
Stability.ai ist die Plattform hinter dem KI-Bildgenerator DreamStudio. Mit dem Text-zu-Bild-Generator lassen sich Zeichnungen, Malereien und fotorealistische Bilder generieren. Entscheidend sind möglichst präzise Angaben. Mit den Prompts generiert das KI-Tool dann verschiedene Bildvarianten. Das Tool eignet sich vor allem für User*innen mit Vorerfahrung.
Das DreamStudio bietet wenige Skalierungsmöglichkeiten an. Das Tool punktet aber in jedem Fall mit der Qualität beim KI Bilder erstellen, beispielsweise im Hinblick auf Auflösung, Farben und mit relativ wenig Bildfehlern. Auch haben Sie immer Zugriff auf die Updates der neusten Stable-Diffusion-Modelle.
Das KI-Bild-Tool ist kostenpflichtig, aber im Verhältnis zu anderen KI-Bild-Tools relativ günstig. Für ca. 10 $ können Sie um die 5.000 Bilder generieren. Bilder erstellen Sie über vorab gekaufte Credits.
Das KI-Bild-Tool Midjourney erzielt beim KI Bilder erstellen sehr gute Ergebnisse, ist aber eher etwas für erfahrenere User*innen oder Leute, die bereit sind, einiges an Zeit zu investieren und sich grundlegend einzuarbeiten.
Für die Nutzung benötigen Sie ein Discord Account. Discord eine kostenlose App für Sprach-, Video- und Text-Chat mit Freunden und wird vor allem in Spiel-Communitys und von Entwickler*innen verwendet. Wenn Sie App installiert haben, fügen Sie den Midjourney Server hinzu. Den gibt es hier: https://discord.gg/midjourney
Dann müssen Sie sich einen Midjourney Channel aussuchen. Den brauchen Sie, um über die Anweisung „/imagine“ mit dem Midjourney Bot zu interagieren. Für Neulinge empfiehlt sich der Channel „Newbies“.
Nachteil: etwas kompliziert und ohne eigenen Server keine Privatsphäre
Die Bilder, die sich mit Midjourney produzieren lassen, sind super, aber es gibt einige Nachteile. Erstens ist die App etwas unübersichtlich. Wer sich nicht schon vorher mit Discord beschäftigt hat, wird etwas brauchen, um sich einzugroven. Auch ist es nicht möglich, nur Teile eines Bildes zu bearbeiten.
Dann sind die Ergebnisse immer öffentlich im Channel für alle anderen sichtbar. Auch können Sie ihre Bilder nicht abspeichern. Um die Verwaltung in privaterer Form zu organisieren, benötigen Sie einen eigenen Discord Server.
+ Hoch bis sehr hochwertige Bildqualität
+ Schnelle Generierung von Bildern, 12 Sekunden pro Bild
+ Verschiedene KI-Modelle zur Auswahl
- Kostenpflichtig
+ Nutzt KI-gestützte Werkzeuge
+ Einfache Bedienung
+ Vielfältige Gestaltungsmöglichkeiten
- Begrenzte KI-Funktionen im Vergleich zu spezialisierten KI-Bildgeneratoren
+ Generiert digitale Kunstwerke
+ Bietet einen kostenlosen Service
+ Sehr gute Auflösung
+ schnellere Verarbeitung
+ Editor-Funktion
+ Ermöglicht Text-to-Image-Generierung
+ Bei Dall-E 3 übersetzt ChatGPT die Bildbeschreibungen der Nutzer in Prompts
+ DALLE-3 steht über den Bing Image Creator kostenfrei zur Verfügung
- Möglicherweise nicht einfach für Neulinge
- Je nach Anwendung begrenzter Zugang
+ Generiert sowohl Texte als auch Bilder mithilfe von Prompts
- Bildqualität ist nicht sehr fotorealistisch
+ Verwandelt einfache Prompts in Bilder
+ Bietet verschiedene Kunstgenerierungsmodi und Steuerungsfunktionen zur Feinabstimmung
- In der kostenfreien Version eingeschränkte Anzahl der erstellten AI-Kreationen
- keine Vorschau
+ Leistungsstarke Bildgenerierung
+ Erzeugt realistische Bilder
+ Besitzt viele Anpassungsoptionen
- Ressourcenintensiv
- Nicht für Anfänger geeignet
- Kostenpflichtig
+ Integration in Adobe Photoshop
+ Effektive Bildoptimierung
+ Vielseitige Bearbeitungsmöglichkeiten
- Erfordert Photoshop-Kenntnisse
- Kostenpflichtig
+ Spezialisiert auf Gesichtswiederherstellung
+ Verbessert die Bildqualität
+ Kann verlorene Details wiederherstellen
- Eingeschränkt auf Gesichter
- Funktioniert über Code für ein quelloffenes Tool bei GitHub
- Eher für erfahrene User*innen
+ Textbasierte Bildsuche
+ Effektive Identifizierung von Bildern
+ Nützlich für Bildrecherche
- Erfordert grundlegende Texteingabe
- Begrenzte Anwendungen
- Funktioniert über Code für ein quelloffenes Tool bei GitHub
- Eher für erfahrene User*innen
+ Schnelle Bildgenerierung
+ Einfach zu bedienen
+ Integration in Microsoft-Produkte
- Begrenzte Anpassungsoptionen
- Abhängig von Microsoft
+ Sehr hohe Bildqualität
+ Verschiedene KI-Modelle zur Auswahl
+ Viele Effekte und Designs
+ Anpassbare Ergebnisse
- Generierung von Bildern dauert etwas länger, ggf. 35 bis 40 Sekunden pro Bild
- Komplex in der Handhabung
- Anfangs steile Lernkurve
+ Nutzt KI-gestützte Werkzeuge
+ App zur Bearbeitung und Gestaltung von Fotos
- Begrenzte KI-Funktionen im Vergleich zu spezialisierten KI-Bildgeneratoren
+ Schnelle Entfernung des Hintergrunds
+ Einfache Bedienung
+ Nützlich für Isolierung von Motiven
- Begrenzte Bearbeitungsmöglichkeiten
- Abhängig von der Bildqualität
+ Kann die Stabilität und Qualität der Bildergebnisse verbessern
+ Generiert hochwertige Bilder aus minderwertigen Quellen
+ Spart Zeit und Aufwand im Vergleich zur manuellen Bearbeitung
- Benötigt hohe Rechenleistung, um hochauflösenden Bilder zu generieren
+ Kostenloser KI-Bildgenerator aus Text, der kreative Prozesse vereinfacht
- Qualität der generierten Bilder kann variieren
Die Entwicklung im Bereich KI ist rasant. Um in Bezug auf Bild-KI-Tools auf dem neuesten Stand zu bleiben, gibt es einige bewährte Strategien. Folgen Sie z. B. führenden Fachzeitschriften und Blogs. Auch in Fachforen wie Stack Overflow oder Reddit finden Sie Diskussionen und Updates zu KI-Bild-Tools. Nutzen Sie akademische Quellen, Universitäten und Forschungseinrichtungen, diese veröffentlichen oft Forschungsarbeiten und Artikel zu KI-Bild-Tools.
Bleiben Sie vor allem neugierig, offen für neue Ideen und bereit, Ihr Wissen kontinuierlich zu aktualisieren. Dazu gehört auch: Testen und experimentieren Sie beim KI Bilder erstellen und machen Sie sich mit verschiedenen KI-Bild-Tools vertraut, indem Sie sie selbst ausprobieren. Praktische Erfahrung hilft am besten, die Funktionsweise und Anwendungen besser zu verstehen.
Insgesamt verspricht die Zukunft beim KI Bilder erstellen und in der KI-Bildbearbeitung sowohl spannende als auch sehr herausfordernde Entwicklungen. Die Art und Weise, wie wir Bilder erstellen und nutzen, wird sich grundlegend verändern. KI-Bild-Tools werden die Berufsbereiche von Grafiker*innen und Fotografierenden beeinflussen und verändern, aber in keinem Fall überflüssig machen.
Die zunehmende Integration von KI kann zwar dazu beitragen, die Qualität der visuellen Inhalte zu verbessern und uns mehr Raum für Kreativität zu verschaffen. Aber die noch weitgehend ungelösten Fragen nach einem Umgang mit Urheberrechten und die Möglichkeiten für gezielte Täuschungen, stellen große Herausforderungen dar.
Mit den Fortschritten in der Bildmanipulation wird die Diskussion über Ethik und Authentizität in der Bildbearbeitung weiter an Bedeutung gewinnen. Auch wird die Frage nach Technologien zur Bildauthentifizierung zunehmend wichtiger werden.
Das ist ein multidisziplinäres Forschungsfeld, das sich mit der Entwicklung von Algorithmen zur Bilderkennung, -interpretation und -verarbeitung befasst. KI-Bild-Tools basieren auf fortschrittlichen Computer-Vision-Technologien.
CNNs sind spezialisierte neuronale Netzwerke, die besonders gut für die Verarbeitung von Bildern geeignet sind. Sie verwenden Faltungsschichten, um Muster und Merkmale in Bildern zu identifizieren.
Deep Learning ist eine Unterart des maschinellen Lernens und bezieht sich auf neuronale Netzwerke mit vielen Schichten. In der Bildverarbeitung haben sich Deep-Learning-Modelle als sehr effektiv erwiesen. Diese Modelle lernen, Merkmale in Bildern auf verschiedenen Abstraktionsebenen zu extrahieren.
GANs sind eine wichtige Technologie in der Welt der KI-Bild-Tools. Sie bestehen aus zwei neuralen Netzwerken, einem Generator und einem Diskriminator, die in einem Wettbewerb miteinander stehen. Der Generator erstellt Bilder, während der Diskriminator versucht, zwischen echten und generierten Bildern zu unterscheiden. Dieser Wettbewerb führt zu realistischeren und kreativeren Bildern.
Maschinelles Lernen gilt als der Schlüssel zur Funktionsweise von KI-Bild-Tools. Bei dieser Methode werden Algorithmen auf Daten trainiert, um Muster und Zusammenhänge zu erkennen. Im Kontext von KI-Bild-Tools geht es um riesige Datensätze mit Bildern.
NLP werden in einigen KI-Bild-Tools verwendet, um Bildbeschreibungen zu generieren oder auf textbasierte Eingaben zu reagieren. Diese KIs sind darauf trainiert, Text- oder Sprachdaten zu verstehen und darauf zu reagieren. Das Ziel ist, dass das Tool mit eigenem Text oder eigener Sprache antwortet.
Neuronale Netzwerkesind ein grundlegender Bestandteil von KI-Bild-Tools. Sie sind von der Funktionsweise des menschlichen Gehirns inspiriert und bestehen aus künstlichen Neuronen, die miteinander verknüpft sind. Diese Netzwerke können Informationen in Bildern analysieren und interpretieren.
Prompts sind im Wesentlichen textbasierte Anweisungen oder Beschreibungen, die Sie dem KI-Modell mitteilen, um Bilder zu generieren. Sie entsprechen den in den Prompts beschriebenen Kriterien entsprechen. Sie dienen als Brücke zwischen der Vorstellungskraft des Benutzers und dem Modell, indem sie dem Modell spezifische Anweisungen geben, wie das gewünschte Bild aussehen soll.
Transfer Learning ermöglicht es, bereits trainierte Modelle für andere Aufgaben zu nutzen. KI-Bild-Tools können von Transfer Learning profitieren, indem sie vortrainierte Modelle für die Bildverarbeitung verwenden und sie an spezifische Aufgaben anpassen.
Quellen
