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concept#Künstliche Intelligenz#Maschinelles Lernen#Architektur#Daten

Image Generation

Erzeugung von Bildern durch algorithmische Modelle, typischerweise mittels generativer KI wie Diffusionsmodellen oder GANs.

Image Generation beschreibt Verfahren zur automatischen Erzeugung visueller Inhalte durch trainierte Modelle.
Aufstrebend
Hoch

Klassifikation

  • Hoch
  • Technisch
  • Technisch
  • Fortgeschritten

Technischer Kontext

Cloud-API-Anbieter (z. B. OpenAI, Stability APIs)Design-Tools (z. B. Figma, Adobe Photoshop) für NachbearbeitungDatenplattformen für Trainingsdaten und Labeling

Prinzipien & Ziele

Klare Zieldefinition für Stil, Qualität und Nutzungskontext.Transparenz über Trainingsdaten und Lizenzbedingungen.Iterative Validierung der Outputs mit Nutzern und Fachexperten.
Umsetzung
Unternehmen, Domäne, Team

Use Cases & Szenarien

Kompromisse

  • Unabsichtliche Reproduktion urheberrechtlich geschützter Inhalte.
  • Bias und diskriminierende Darstellungen in generierten Bildern.
  • Missbrauch für Deepfakes oder irreführende Inhalte.
  • Prompts versionieren und reproduzierbare Pipelines bauen.
  • Automatisierte Qualitätstests und menschliche Reviews kombinieren.
  • Klar dokumentierte Datenherkunft und Lizenz-Compliance sicherstellen.

I/O & Ressourcen

  • Text-Prompts, Stil-Vorgaben, Referenzbilder
  • Trainingsdatensätze, Label-Informationen
  • Rechenressourcen (GPU/TPU) und Inferenzumgebung
  • Generierte Bilddateien in definierter Auflösung
  • Metadaten zu Prompts, Modell-Seed und Qualitätsbewertungen
  • Versionierte Assets für Produktion oder Training

Beschreibung

Image Generation beschreibt Verfahren zur automatischen Erzeugung visueller Inhalte durch trainierte Modelle. Sie umfasst Techniken wie Diffusionsmodelle, GANs und multimodale Text-to-Image-Pipelines. Einsatzbereiche reichen von Marketing-Assets über Produktdesign bis zu synthetischen Datensätzen; dabei sind Qualität, Kontrolle, ethische Implikationen sowie Produktionskosten zentrale Entscheidungsfaktoren.

✔

  • Schnelle Produktion visueller Varianten ohne Fotoshootings.
  • Kosteneffiziente Prototypen und Design-Iterationen.
  • Ermöglicht Generierung seltener oder schwer zu erfassender Szenen.

✖

  • Qualität und Konsistenz hängen stark vom Modell und Prompting ab.
  • Rechtliche und ethische Einschränkungen bei Trainingsdaten und Outputs.
  • Begrenzte Kontrolle über feine Details und Markenrepräsentation.

  • Perzeptive Bildqualität (MOS)

    Benutzer- oder Expertenbewertungen zur subjektiven Bildqualität.

  • Prompt-Stabilität

    Konsistenz der generierten Ergebnisse bei gleichen Prompts.

  • Inference-Latenz

    Zeit zwischen Anfrage und verfügbaren Bildausgaben.

Marketingkampagne mit KI-Bildern

Ein Einzelhändler erzeugt Produktbilder in verschiedenen Stilen für Web‑A/B‑Tests.

Automatisierte Mockups für UI

Ein Designteam nutzt Text-to-Image-Modelle, um Layout-Varianten schnell zu visualisieren.

Synthetische Trainingsdaten für Objekterkennung

Ingenieure erzeugen diverse Blickwinkel und Bedingungen, um ein Modell robuster zu machen.

1

Ziele und Akzeptanzkriterien definieren; relevante Stakeholder einbinden.

2

Geeignete Modelle und Infrastruktur evaluieren (Cloud vs. On-Prem).

3

Pilot mit klaren Testcases durchführen und Outputs bewerten.

4

Skalierung, Governance und Monitoring einführen.

⚠️ Technische Schulden & Engpässe

  • Kein zentraler Prompt- und Modell-Katalog vorhanden.
  • Ad-hoc-Nachbearbeitung statt reproduzierbarer Post-Processing-Skripte.
  • Unvollständiges Logging von Eingaben, Outputs und Metadaten.
Fehlende TrainingsdatenvielfaltRechenressourcen für Inferenz und Fine-TuningReview- und Freigabeprozesse
  • Erzeugung täuschender Bilder zur gezielten Desinformation.
  • Verwendung urheberrechtlich geschützter Trainingsdaten ohne Erlaubnis.
  • Automatisches Ersetzen realer Personen in Werbematerial ohne Zustimmung.
  • Unterschätzung des Review-Aufwands für rechtliche Risiken.
  • Annäherung an Markenfarben und -designs ohne Style-Governance.
  • Fehlende Nachverfolgbarkeit von Modellausgaben und Seeds.
Prompt-Engineering und ModellverständnisBildbearbeitung und NachverarbeitungDatenschutz- und Lizenzbewusstsein
Datenschutz und LizenzkonformitätLatenz und Skalierbarkeit der Generations-APIQualitätssicherung und Nachbearbeitungs-Workflows
  • • Lizenz- und Urheberrechtsregelungen für Trainingsdaten
  • • Performance-Limits bei Echtzeitanwendungen
  • • Organisatorische Richtlinien zu ethischer Nutzung