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--- ef:ki:bild [2026/03/26 15:05] – [Bild- und Videogeneratoren mit KI] baechlerl
+++ ef:ki:bild [2026/04/22 09:34] (aktuell) – [Was ist generative KI?] baechlerl
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 ====== Bild- und Videogeneratoren mit KI ======
-Diese Seite erklärt, wie KI-gestützte Bild- und Videogeneratoren funktionieren – von den Grundbegriffen über die technischen Hintergründe bis zu gesellschaftlichen Risiken.
+Stell dir vor, du schreibst „ein futuristisches Zürich bei Nacht“, und eine KI erzeugt daraus in wenigen Sekunden ein realistisches Bild oder sogar ein Video.
+Genau das machen moderne Bild und Videogeneratoren.
+Diese Seite erklärt, wie solche Systeme funktionieren, von den Grundbegriffen über die technischen Hintergründe bis zu den wichtigsten gesellschaftlichen Fragen.
-<WRAP tip blue>
+<WRAP tip>
 Auf einen Blick: Bild- und Videogeneratoren sind KI-Programme, die aus einer Texteingabe neue Bilder oder Videos erzeugen. Das bekannteste Verfahren dahinter heisst Diffusionsmodell.
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 ==== Was ist generative KI? ====
+<wrap 100px>{{ :ef:ki:screenshot_2026-04-22_084555.png}}</wrap>
 Normale KI-Programme erkennen Dinge wie zum Beispiel, ob auf einem Foto eine Katze zu sehen ist. Generative KI macht etwas anders. Sie erzeugt neue Inhalte, wie beispielsweise ein Bild, das es vorher noch nicht gab. Das Programm lernt dazu aus sehr vielen Beispielen. Welche Bilder, Texte oder Videos "typisch" aussehen und kann dann selbst neue erzeugen, die ähnlich wirken.((IBM: Was sind Diffusionsmodelle? https://www.ibm.com/de-de/think/topics/diffusion-models))
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 ==== Trainingsdaten ====
-Damit ein Bildgenerator lernen kann, braucht er sehr viele Beispiele. Beim Training sieht das Modell Millionen von Bildern zusammen mit Textbeschreibungen dazu. Das Modell lernt so, was Wörter wie „Hund" oder „Sonnenuntergang" visuell bedeuten.((Digitalzentrum Franken: KI-Bildgenerierung mit Stable Diffusion. https://digitalzentrum-franken.de/aktuelles/detail/ki-bildgenerierung-mit-stable-diffusion))
+Damit ein Modell Bilder erzeugen kann, braucht es sehr viele Beispiele.
+Beim Training sieht es Millionen von Bildern zusammen mit passenden Textbeschreibungen.
+So lernt das Modell, was Begriffe wie „Hund“ oder „Sonnenuntergang“ visuell bedeuten.((Digitalzentrum Franken: KI Bildgenerierung mit Stable Diffusion. https://digitalzentrum-franken.de/aktuelles/detail/ki-bildgenerierung-mit-stable-diffusion))
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 <WRAP info>
-Dieser Abschnitt erklärt, was im Hintergrund passiert. Man muss kein Mathematik-Experte sein. Es reicht das Grundprinzip zu verstehen.
+Dieser Abschnitt erklärt die wichtigsten Ideen im Hintergrund. Es geht um ein grundlegendes Verständnis, nicht um Details.
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 ==== Neuronale Netze ====
-Ein neuronales Netz ist eine Art Computerprogramm, das dem menschlichen Gehirn nachempfunden ist. Es besteht aus vielen kleinen Recheneinheiten, die miteinander verbunden sind. Beim Training werden diese Verbindungen so angepasst, dass das Netz die gewünschten Ausgaben erzeugt, weil es hier ja nicht das Ziel ist, etwas zu erkennen, sondern etwas Neues zu erschaffen.((IBM: Was sind Diffusionsmodelle? https://www.ibm.com/de-de/think/topics/diffusion-models))
+Ein neuronales Netz ist ein Computerprogramm, das grob vom menschlichen Gehirn inspiriert ist.
+Es besteht aus vielen kleinen Recheneinheiten, die miteinander verbunden sind.
+Beim Training werden diese Verbindungen so angepasst, dass das Netz sinnvolle Ergebnisse erzeugt, in diesem Fall neue Bilder.((IBM: Was sind Diffusionsmodelle? https://www.ibm.com/de-de/think/topics/diffusion-models))
 ==== Transformer und Attention ====
-Transformer sind eine bestimmte Art von neuronalen Netzen. Sie sind besonders gut darin, Zusammenhänge zu erkennen. Ein Beispiel dafür wäre, dass die Wörter „sonnige Wiese" zusammengehören und bestimmte Bildmerkmale bedeuten. Der Mechanismus dahinter heisst Attention Das Netz lernt, welche Teile der Eingabe gerade wichtig sind.((dogado KI-Lexikon: Diffusionsmodelle. https://www.dogado.de/ki-lexikon/diffusionsmodelle))
+Transformer sind eine spezielle Art von neuronalen Netzen. Sie sind besonders gut darin, Zusammenhänge zu erkennen.
+Zum Beispiel versteht das Modell, dass „sonnige Wiese“ bestimmte Farben, Lichtverhältnisse und Objekte bedeutet.
+Der Mechanismus dahinter heisst Attention. Das Modell lernt dabei, welche Teile der Eingabe besonders wichtig sind.((dogado KI Lexikon: Diffusionsmodelle. https://www.dogado.de/ki-lexikon/diffusionsmodelle))
 ==== U-Net ====
-Viele ältere Bildgeneratoren benutzen eine Architektur namens U-Net. Das Netz macht das Bild zunächst kleiner und vereinfachter (Encoder), und baut es danach wieder in voller Grösse auf (Decoder). Diese Struktur eignet sich, um Bilder schrittweise zu verfeinern.((IBM: Was sind Diffusionsmodelle? https://www.ibm.com/de-de/think/topics/diffusion-models))
+Viele ältere Bildgeneratoren benutzen eine Struktur namens U-Net. Das Netz macht das Bild zunächst kleiner und vereinfachter (Encoder), und baut es danach wieder in voller Grösse auf (Decoder). Diese Struktur eignet sich, um Bilder schrittweise zu verbessern und Details hinzuzufügen.((IBM: Was sind Diffusionsmodelle? https://www.ibm.com/de-de/think/topics/diffusion-models))
 ==== Variational Autoencoder (VAE) ====
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-  - Textverstehen: Der Prompt wird in eine Zahlen-Darstellung umgewandelt, die das Modell versteht.
+  - Textverstehen: Der Prompt wird in Zahlen umgewandelt
-  - Rauschen erzeugen: Aus einem Seed wird zufälliges Rauschen im latenten Raum erzeugt.
+  - Rauschen erzeugen: Zufälliges Rauschen wird erzeugt
-  - Schrittweises Entrauschen: Das Modell macht das Rauschen Schritt für Schritt weniger, gesteuert durch den Prompt.
+  - Schrittweises Entrauschen: Das Modell entfernt Schritt für Schritt das Rauschen
-  - Guidance: Ein Parameter namens Guidance Scale bestimmt, wie stark der Prompt das Ergebnis beeinflusst.
+  - Guidance: Der Prompt steuert den Prozess
-  - Dekodierung: Am Schluss rechnet der VAE-Decoder das Ergebnis in ein richtiges Pixelbild zurück.
+  - Dekodierung: Am Ende entsteht das Bild
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 <WRAP important>
-Die einzelnen Bilder müssen zeitlich zusammenpassen. Figuren sollen nicht von Frame zu Frame ihr Gesicht verändern, und Bewegungen sollen flüssig wirken. Das nennt man zeitliche Konsistenz.((DOCMA: Das Ende der Diffusion? Wie die neuen KI-Bildgeneratoren funktionieren. https://www.docma.info/blog/das-ende-der-diffusion-wie-die-neuen-ki-bildgeneratoren-funktionieren))
+Die einzelnen Bilder müssen zeitlich zusammenpassen. Figuren sollen nicht von Frame zu Frame ihr Gesicht verändern, und Bewegungen sollen flüssig wirken. Das nennt man zeitliche Konsistenz und gehört zu den grössten Herausforderungen, um solch ein Video zu generieren.((DOCMA: Das Ende der Diffusion? Wie die neuen KI-Bildgeneratoren funktionieren. https://www.docma.info/blog/das-ende-der-diffusion-wie-die-neuen-ki-bildgeneratoren-funktionieren))
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 ===== 7. Anwendungsbereiche =====
-KI-Bild- und Videogeneratoren werden heute in sehr vielen Bereichen eingesetzt:
+KI Bild und Videogeneratoren werden in vielen Bereichen eingesetzt. Um einen besseren Überblick zu behalten, kann man die Anwendungen in verschiedene Kategorien einteilen:
-  * Kreativbranche: Konzeptzeichnungen, Illustration, Werbung, Filmstoryboards
+==== Kreative Anwendungen ====
-  * Bildung: Anschauungsmaterial und Visualisierungen
-  * Forschung: Synthetische Trainingsdaten für andere KI-Modelle
-  * Industrie: Produktdesign, Architektur-Visualisierungen
-  * Unterhaltung: Spieleentwicklung, soziale Medien
+  * Kunst und Design: Unterstützung bei Ideen, Entwürfen und Visualisierungen
+  * Film und Medien: Erstellung von Storyboards, visuellen Effekten und Konzeptbildern
+  * Spieleentwicklung: Generierung von Figuren, Landschaften und Texturen
-===== 8. Risiken und gesellschaftliche Fragen =====
+==== Praktische und berufliche Anwendungen ====
-==== Deepfakes und Desinformation ====
+  * Architektur und Produktdesign: Realistische Visualisierung von Gebäuden und Objekten
+  * Marketing: Erstellung von Bildern und Videos für Werbung und soziale Medien
+  * Bildung: Veranschaulichung von komplexen Inhalten, z. B. historische Szenen oder wissenschaftliche Prozesse
-Generative Modelle können täuschend echte Bilder und Videos von realen Personen erzeugen, sogenannte Deepfakes. Der Begriff setzt sich aus „Deep Learning" und „Fake" zusammen. Das BSI (Bundesamt für Sicherheit in der Informationstechnik (Deutschland)) warnt, dass damit Desinformationskampagnen durchgeführt, Personen absurde Dinge unterstellt oder betrügerische Aktionen ermöglicht werden können.((BSI: Deepfakes – Gefahren und Gegenmassnahmen. https://www.bsi.bund.de/DE/Themen/Unternehmen-und-Organisationen/Informationen-und-Empfehlungen/Kuenstliche-Intelligenz/Deepfakes/deepfakes_node.html))
+==== Wissenschaft und Technik ====
-Laut einer Studie der IU Internationalen Hochschule (2025) wissen nur ca. 34,3 % der Menschen in Deutschland, was Deepfakes überhaupt sind, währenddessen fast alle Fake News kennen. Diese Wissenslücke ist gefährlich, denn Menschen können Deepfakes kaum von echten Videos unterscheiden.((IU Internationale Hochschule: Studie „Fakt oder Fake? Medienkompetenz in Deutschland". https://www.iu.de/news/grok-debatte-iu-studie-zeigt-deepfake-risiken-auf/))
+  * Forschung: Generierung von synthetischen Daten für das Training anderer KI Modelle
+  * Medizin: Simulationen und Visualisierungen, vor allem in Ausbildung und Forschung
-Die Bundeszentrale für politische Bildung (bpb) betont, dass Medienkompetenz deshalb immer wichtiger wird.((bpb: Deepfakes – Wenn man Augen und Ohren nicht mehr trauen kann. https://www.bpb.de/lernen/digitale-bildung/werkstatt/542670/deepfakes-wenn-man-augen-und-ohren-nicht-mehr-trauen-kann/))
+==== Alltag ====
-==== Herkunftsnachweise und Watermarking ====
+  * Private Nutzung: Erstellung von Bildern, Videos oder kreativen Projekten
+  * Social Media: Inhalte für Posts, Profile oder persönliche Projekte
-Als technische Gegenmassnahmen gibt es zwei Ansätze:
-  * C2PA ist ein Standard, der Herkunftsinformationen direkt in eine Datei einbettet. Man kann so nachverfolgen, wer ein Bild erstellt oder verändert hat.((C2PA: Content Credentials Technical Specification. https://c2pa.org/specifications/specifications/2.3/specs/C2PA_Specification.html))
+===== 8. Risiken und gesellschaftliche Fragen =====
-  * SynthID (Google DeepMind) bettet unsichtbare Wasserzeichen in KI-generierte Bilder und Videos ein. Diese sind für Menschen nicht erkennbar, können aber von Programmen zuverlässig gefunden werden.((Google DeepMind: SynthID. https://deepmind.google/models/synthid/))
-==== Regulierung: EU AI Act ====
+==== Deepfakes und Desinformation ====
+Mit generativer KI lassen sich sehr realistische Bilder und Videos von Personen erzeugen, sogenannte Deepfakes.
+Diese können gezielt eingesetzt werden, um falsche Informationen zu verbreiten oder Menschen Dinge in den Mund zu legen, die sie nie gesagt haben.
+Das Problem ist, dass solche Inhalte für viele Menschen kaum von echten Aufnahmen zu unterscheiden sind.
+Dadurch wird es schwieriger, zwischen Wahrheit und Manipulation zu unterscheiden.((BSI: Deepfakes Gefahren und Gegenmassnahmen. https://www.bsi.bund.de))
+==== Verlust von Vertrauen ====
+Wenn immer mehr Inhalte künstlich erzeugt werden, kann das langfristig das Vertrauen in Medien schwächen.
+Fotos und Videos galten früher oft als Beweis. Heute ist das nicht mehr selbstverständlich.
+Das betrifft zum Beispiel Journalismus, soziale Medien und auch politische Kommunikation.
-In der EU schreibt der AI Act vor, dass KI-generierte Inhalte als solche gekennzeichnet werden müssen, insbesondere Deepfakes. Soziale Plattformen wie YouTube, Tiktok oder Meta setzen das bereits mit „Made with AI"-Labels um.((HubSpot: Generative KI und Urheberrecht. https://blog.hubspot.de/marketing/urheberrecht-ki))
 ==== Urheberrecht und Autorschaft ====
-Wem gehört ein KI-generiertes Bild? Normalerweise können nur wirklich reale Menschen ein Urheberrecht beanspruchen, so können KI-Produkte nicht urheberrechtlich geschützt werden. Rein KI-generierte Werke sind deshalb nicht urheberrechtlich geschützt, sie gehören niemandem und gelten als gemeinfrei.((Bundesministerium der Justiz: Künstliche Intelligenz und Urheberrecht (FAQ). https://www.bmjv.de/SharedDocs/Downloads/DE/Themen/Nav_Themen/240305_FAQ_KI_Urheberrecht.pdf))
+Ein zentrales Problem ist die Frage, wem ein KI erzeugtes Bild gehört.
+In vielen Fällen gilt: Wenn kein Mensch kreativ beteiligt ist, gibt es kein klassisches Urheberrecht.
+Schwierig wird es, wenn ein Mensch aktiv am Ergebnis mitarbeitet, zum Beispiel durch gezielte Prompts oder Nachbearbeitung.
+Hier ist die Rechtslage noch nicht eindeutig geklärt.
-Schwieriger wird es, wenn ein Mensch viel kreative Arbeit in den Prompt gesteckt und das Ergebnis nachbearbeitet hat. Dann könnte ein Urheberrecht entstehen. Die genaue Grenze ist rechtlich noch nicht festgelegt.((Verbraucherportal BW: Das Urheberrecht und die Fallen bei Nutzung von generativer KI. https://www.verbraucherportal-bw.de/,Lde/Startseite/Verbraucherschutz/Das+Urheberrecht+und+die+Fallen+bei+Nutzung+von+generativer+KI))
 ==== Bias und Repräsentation ====
-KI-Modelle lernen aus Internetdaten und das Internet spiegelt die Sichtweise bestimmter Gruppen stärker wider als andere. Das führt zu sogenanntem Bias: bestimmte Personengruppen, Körpertypen oder Kulturen werden stereotyp oder gar nicht dargestellt. Das ist kein technisches Versehen, sondern ein Spiegel der Trainingsdaten.((Ultralytics: Diffusionsmodelle – Generative AI erklärt. https://www.ultralytics.com/de/blog/what-are-diffusion-models-a-quick-and-comprehensive-guide))
+KI Modelle lernen aus grossen Datenmengen aus dem Internet. Diese Daten enthalten oft unbewusste Verzerrungen.
+Das kann dazu führen, dass bestimmte Gruppen stereotyp dargestellt werden oder weniger sichtbar sind.
+Solche Verzerrungen nennt man Bias und sie spiegeln gesellschaftliche Ungleichheiten wider.
+==== Missbrauch und Manipulation ====
+Neben Deepfakes gibt es weitere Risiken:
+  * Erstellung von Fake Bildern für Betrug
+  * Manipulation von Beweismaterial
+  * Automatisierte Propaganda
+Dadurch entsteht ein neues Feld von digitalen Sicherheitsproblemen.
 ==== Umwelt und Ressourcen ====
-Das Training grosser KI-Modelle braucht enorme Mengen an Rechenleistung und damit Strom. Ansätze wie Latent Diffusion reduzieren diesen Aufwand, aber das grundlegende Problem bleibt bestehen.((GuideGlare: Wie Diffusionsmodelle in der KI-Bilderzeugung funktionieren. https://www.guideglare.com/de/plattform/bild-suite/technologie/diffusionsmodelle-ki-bildgeneratoren))
+Das Training grosser Modelle benötigt viel Rechenleistung und Energie.
+Das führt zu einem hohen Stromverbrauch und damit zu Umweltbelastung.
+Neue Methoden versuchen, diese Kosten zu reduzieren, aber das Problem bleibt bestehen.
+===== 9. Spannende (Erklär)videos zum Thema generative KI ====
+<WRAP download>
+"AI, Machine Learning, Deep Learning and Generative AI Explained"((https://www.youtube.com/watch?v=qYNweeDHiyU))
+"Generative AI in a Nutshell - how to survive and thrive in the age of AI"((https://www.youtube.com/watch?v=2IK3DFHRFfw))
+"Evolution of AI"((https://www.youtube.com/shorts/HVn1v9Bsibw))
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-===== 9. Zusammenfassung =====
+===== 10. Zusammenfassung =====
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