Stable Diffusion: Mit Texteingaben Bilder kreieren

Stable Diffusion ist ein KI-Modell, das aus Anweisungen in Textform digitale Bilder kreiert. Das Tool zeichnet sich vor allem durch seine Fähigkeit aus, sehr detailreiche und realistisch wirkende Inhalte zu erstellen. Die Technologie wird vor allem zur Bildererstellung verwendet, aber ebenso zur Bildbearbeitung und zur Gestaltung von User Interfaces.

Was ist Stable Diffusion?

Bei Stable Diffusion handelt es sich um ein generatives KI-Modell, das aus Text einzigartige realistische Bilder generiert. Dies geschieht mithilfe spezieller Anweisungen, die in Textform eingegeben und als Prompts bezeichnet werden. Mittlerweile zählt aber auch das Erkennen von Sprachbefehlen zu den integrierten Stable-Diffusion-Features. Darüber hinaus bieten neuere Versionen die Möglichkeit, kurze Videos oder Animationen zu erstellen (in Kombination mit Erweiterungen wie Deforum).

Stable Diffusion basiert auf Deep Learning, nutzt also künstliche neuronale Netze zur Informationsverarbeitung. Dadurch ist es dem Modell möglich, aus Daten selbstständig zu lernen. Um Muster und Beziehungen in Datenmengen zu erkennen und passende Inhalte zu generieren, wurde die künstliche Intelligenz mit vielen Millionen Bild-Text-Paaren trainiert.

In seinen Ursprüngen geht das KI-Tool auf ein Projekt von Forschenden der LMU München und der Universität Heidelberg zurück. Seit der Veröffentlichung der ersten Version im August 2022 wurde das Modell kontinuierlich verbessert. Mittlerweile unterstützt das Modell bis zu acht Milliarden Parameter, wodurch die KI die Intention hinter Eingaben präziser erkennt und bessere Ergebnisse generiert. Da Stable Diffusion als Open-Source-Software umgesetzt wurde, ist der Quellcode frei zugänglich.

Was zeichnet Stable Diffusion aus?

Stable Diffusion zeichnet sich durch eine Reihe von Features und Eigenschaften aus, die das KI-Programm für Privatpersonen und Unternehmen gleichermaßen interessant machen. Unter anderem sind hierbei folgende Merkmale zu nennen:

• Open Source: Jede Person hat die Möglichkeit, den Quellcode des KI-Modells herunterzuladen und für individuelle Projekte zu nutzen. Außerdem verfügt Stable Diffusion über eine aktive Community, dank der umfangreiche Dokumentationen und Tutorials verfügbar sind.
• Erstklassige Ergebnisse: Selbst bei komplexen Eingaben liefert Stable Diffusion realistische und detailreiche Inhalte. Dies lässt sich einerseits auf die Architektur des KI-Tools und andererseits auf das Training mit dem umfangreichen LAION-Datensatz zurückführen. Damit zählt Stable Diffusion definitiv zu den besten KI-Bild-Generatoren auf dem Markt.
• Plattformunabhängigkeit: Stable Diffusion lässt sich sowohl auf leistungsstarken Servern als auch auf Standard-Consumer-Hardware ausführen. So können Sie das Tool grundsätzlich auch auf gewöhnlichen PCs und Laptops verwenden. Diese Skalierbarkeit gestattet es einer breiten Nutzerschaft, das Modell für kreative und professionelle Zwecke einzusetzen, ohne Zugang zu teuren Cloud-Diensten zu benötigen.
• Hohe Flexibilität: Wenn Sie über das notwendige Know-how verfügen, können Sie das KI-Modell an Ihre spezifischen kreativen Anforderungen anpassen oder Anwendungen auf Basis individueller Workflows erstellen.

Wie funktioniert Stable Diffusion?

Im Gegensatz zu den meisten anderen KI-Bild-Generatoren stellt Stable Diffusion ein sogenanntes Diffusionsmodell dar. Bei diesem innovativen Ansatz wandelt die KI Bilder aus dem Trainingsdatensatz zunächst in ein visuelles Rauschen um. Bei der Erzeugung von Bildern läuft dieser Prozess umgekehrt ab. Im Zuge des Trainings lernt das Modell, wie es aus Rauschen aussagekräftige Bilder generiert, indem es immer wieder die Differenz zwischen erstellten und tatsächlichen Bildern überprüft. Die Stable-Diffusion-Architektur setzt sich aus vier zentralen Bestandteilen zusammen:

• Variationeller Auto-Encoder (VAE): Der VAE besteht aus einem Encoder und einem Decoder. Der Encoder komprimiert das Bild, damit es sich einfacher manipulieren lässt und erfasst dessen semantische Bedeutung. Der Decoder ist für die Bildausgabe zuständig.
• Diffusionsprozesse: Die Vorwärtsdiffusion fügt dem Bild schrittweise Gaußsches Rauschen hinzu, bis lediglich zufälliges Rauschen übrig ist. Die umgekehrte Diffusion macht diesen Prozess später iterativ rückgängig, erstellt also aus dem Rauschen ein einzigartiges Bild.
• Rauschprädikator: Der Rauschprädikator prognostiziert die Menge des Rauschens im latenten Raum und subtrahiert diese vom Bild. Den Vorgang wiederholt er eine festgelegte Anzahl an Malen, um das Rauschen immer weiter zu reduzieren. Bis zur Versionsnummer 3.0 wurde dafür ein U-Net-Modell (neuronales Faltungsnetzwerk) verwendet. Neuere Versionen nutzen stattdessen den Rectified Flow Transformer.
• Textkonditionierung: Ein Tokenizer übersetzt die Texteingabe in für das KI-Modell verständliche Einheiten, um die Intention der Benutzerin bzw. des Benutzers zu erfassen und diese präzise zu interpretieren. Im Anschluss wird die Eingabeaufforderung an den Rauschprädikator weitergegeben.

Einsatzzwecke von Stable Diffusion

Als Hauptanwendungsbereich von Stable Diffusion gilt die Bilderstellung. Für welchen Zweck Bilder generiert werden, fällt jedoch sehr unterschiedlich aus. Während Kreative, Designerinnen und Designer den KI-Bild-Generator nutzen, um Ideen umzusetzen, realisieren Werbeagenturen mithilfe des KI-Tools unter anderem digitale Entwürfe für Kampagnen und Projekte.

Stable Diffusion wird außerdem für die Bildbearbeitung genutzt. Auch in diesem Bereich bietet das Modell ein breites Repertoire an Optionen. Es ist zum Beispiel möglich, einzelne Objekte aus einem Bild zu entfernen, zu übermalen oder deren Farbe zu ändern, den Hintergrund gegen einen anderen zu ersetzen und die Beleuchtung abzuändern.

Darüber hinaus kommt das KI-Modell beim Design von User Interfaces zum Einsatz. Mithilfe von Text-Prompts lassen sich sowohl komplette grafische Benutzeroberflächen als auch UI-Elemente wie Buttons, Icons und Hintergründe generieren. Dies gestattet es Designerinnen und Designern nicht nur, schnell und ohne großen Aufwand verschiedene Konzepte beziehungsweise Ansätze zu testen, sondern verbessert im Optimalfall auch das User-Experience-Design.

Limitierungen von Stable Diffusion

Obwohl Stable Diffusion viele Features und beeindruckende Fähigkeiten aufweist, gibt es dennoch einige Einschränkungen. Zu nennen sind in diesem Zusammenhang vor allem:

• Bildfehler: Auch wenn das KI-Modell dazu in der Lage ist, detailreiche Bilder zu erzeugen, treten vor allem bei abstrakten Konzepten Ungenauigkeiten auf. Insbesondere für ungeübte Userinnen und User gestaltet es sich zudem oftmals schwierig, die gewünschten Ergebnisse zu produzieren.
• Unbekannte Einsatzfälle: Stable Diffusion kann lediglich auf die Beispiele aus dem Trainingsdatensatz zugreifen und diese zur Bilderstellung heranziehen. Es gelingt dem Tool nicht oder nur sehr begrenzt, Anfragen zufriedenstellend zu bearbeiten, für die keine Daten vorhanden sind.
• Urheberrechtsprobleme: Die für das Training der KI genutzten Daten wurden ohne ausdrückliche Zustimmung der Urheberinnen und Urheber verwendet. Dies hat bereits mehrfach zu rechtlichen Auseinandersetzungen geführt, da Betroffene mit der unautorisierten Nutzung ihrer Werke nicht einverstanden waren.
• Bias und Stereotypen: Wie bei anderen KI-Modellen besteht auch bei Stable Diffusion das Risiko, dass Vorurteile aus den Trainingsdaten übernommen werden. Dies führt unter Umständen zu stereotypischen oder diskriminierenden Darstellungen (z. B. geschlechts-, kultur- oder altersbezogene Verzerrungen).
• Hardwareanforderungen: Stable Diffusion benötigt für die Erstellung von Bildern erhebliche Rechenressourcen, insbesondere eine leistungsstarke Grafikkarte (GPU) mit ausreichend VRAM (Video Random Access Memory). Dies kann für Nutzerinnen und Nutzer mit Standard-Hardware eine Hürde darstellen. Die Ladezeiten und die Geschwindigkeit der Bildgenerierung sind auf solchen Systemen stark eingeschränkt.