{"id":35382,"date":"2024-03-22T10:14:15","date_gmt":"2024-03-22T10:14:15","guid":{"rendered":"https:\/\/www.techopedia.com\/de\/?post_type=definition&#038;p=35382"},"modified":"2024-03-22T10:14:15","modified_gmt":"2024-03-22T10:14:15","slug":"stable-diffusion","status":"publish","type":"definition","link":"https:\/\/www.techopedia.com\/de\/definition\/stable-diffusion","title":{"rendered":"Stable Diffusion"},"content":{"rendered":"<h2><span id=\"was_ist_stable_diffusion\">Was ist Stable Diffusion?<\/span><\/h2>\n<p>Stable Diffusion ist ein quelloffenes <a href=\"https:\/\/www.techopedia.com\/de\/definition\/generative-ki\">generatives KI<\/a>-Modell, das Textaufforderungen verwendet, um neue Bilder zu erzeugen oder bestehende Bilder zu ver\u00e4ndern.<\/p>\n<p>Technisch gesehen handelt es sich bei Stable Diffusion um ein latentes Diffusionsmodell (LDM) f\u00fcr <a href=\"https:\/\/www.techopedia.com\/de\/definition\/maschinelles-lernen-ml\">maschinelles Lernen<\/a>. Diese Art von spezialisiertem <a href=\"https:\/\/www.techopedia.com\/de\/definition\/deep-learning\">tiefem Lernen<\/a> verwendet Wahrscheinlichkeitsverteilungen, um Ausgaben zu erzeugen, die den Daten, auf denen das Modell trainiert wurde, statistisch \u00e4hnlich sind.<\/p>\n<p>Neben der Erzeugung neuer Bilder kann Stable Diffusion auch zum \u00dcbermalen oder Ausmalen von Elementen innerhalb eines bestehenden Bildes sowie zur Bild-zu-Bild-\u00dcbersetzung verwendet werden.<\/p>\n<ul>\n<li data-sourcepos=\"1:1-1:238\"><strong>Inpainting<\/strong> ist der Prozess des Auff\u00fcllens fehlender oder besch\u00e4digter Teile eines Bildes. Es ist eine h\u00e4ufige Aufgabe bei der Bildrestaurierung und -bearbeitung und kann verwendet werden, um Objekte aus Bildern zu entfernen, besch\u00e4digte Fotos zu reparieren oder unvollst\u00e4ndige Bilder zu vervollst\u00e4ndigen.<\/li>\n<li data-sourcepos=\"3:1-3:193\"><strong>Outpainting<\/strong> ist der Prozess der Erweiterung eines Bildes \u00fcber seine urspr\u00fcnglichen Grenzen hinaus. Es kann verwendet werden, um gr\u00f6\u00dfere Bilder zu erstellen, neue Elemente zu einem Bild hinzuzuf\u00fcgen oder das Seitenverh\u00e4ltnis eines Bildes zu \u00e4ndern.<\/li>\n<li data-sourcepos=\"5:1-5:243\"><strong>Bild-zu-Bild-\u00dcbersetzung<\/strong> ist der Prozess der Abbildung eines Eingangsbildes auf ein Ausgangsbild. Sie kann verwendet werden, um den k\u00fcnstlerischen Stil eines Bildes zu \u00e4ndern, das Aussehen eines Objekts in einem Bild zu ver\u00e4ndern oder die Qualit\u00e4t eines Bildes durch Erh\u00f6hung des Kontrasts oder der Farbdichte zu verbessern.<\/li>\n<\/ul>\n<h2><span id=\"wie_funktioniert_stable_diffusion\">Wie funktioniert Stable Diffusion?<\/span><\/h2>\n<p>Stable Diffusion wurde zun\u00e4chst mit von Menschen beschrifteten Bildern trainiert, die aus dem Internet gescraped wurden. Das Modell lernte, seine Ergebnisse mit Hilfe einer Technik namens &#8220;Reinforcement Learning with Human Feedback&#8221; (RLHF) zu verbessern.<\/p>\n<p>In der anf\u00e4nglichen Trainingsphase hatte das <a href=\"https:\/\/www.techopedia.com\/de\/definition\/foundation-model\">Grundlagenmodell<\/a> die Aufgabe, die Wahrscheinlichkeitsverteilung latenter Variablen in markierten <a href=\"https:\/\/www.techopedia.com\/de\/definition\/trainingsdaten\">Trainingsdaten<\/a> zu analysieren. Die latenten Variablen erfassen die zugrunde liegende Struktur und die Details eines Trainingsbildes und erm\u00f6glichen es dem Modell zu lernen, wie wahrscheinlich es ist, dass ein bestimmtes Bild mit der von einem Menschen erstellten Textbeschriftung \u00fcbereinstimmt.<\/p>\n<p>Stabile Diffusion funktioniert durch Anwendung eines Diffusionsfilters auf ein Bild mit zuf\u00e4lligen Pixeln, der die Werte benachbarter Pixel mittelt. Bei jeder Iteration des Deep-Learning-Prozesses entfernt der Filter mehr Rauschen aus dem Bild, bis die verbleibenden Pixel statistisch mit der vorgegebenen Textbeschreibung \u00fcbereinstimmen.<\/p>\n<p>Die neueste Version des Grundlagenmodells, SDXL 1.0, wurde im August 2023 ver\u00f6ffentlicht. Es soll mit 3,5 Milliarden Parametern und Tausenden von <a href=\"https:\/\/www.techopedia.com\/de\/definition\/hyperparameter\">Hyperparametern<\/a> trainiert worden sein. Laut der Website von Stability AI funktioniert das Modell deshalb so gut, weil es vor der Ver\u00f6ffentlichung mit \u00fcber 10.000 Betatestern, die durchschnittlich 1,7 Millionen Bilder pro Tag erstellten, in gro\u00dfem Ma\u00dfstab getestet wurde.<\/p>\n<p>Hier ist ein Beispiel f\u00fcr ein Stable Diffusion-Bild, das mit der Textaufforderung &#8220;Graues Eichh\u00f6rnchen schnuppert an gelber Blume&#8221; erstellt wurde.<\/p>\n<figure id=\"attachment_103749\" aria-describedby=\"caption-attachment-103749\" style=\"width: 287px\" class=\"wp-caption aligncenter\"><img decoding=\"async\" class=\"wp-image-103749 size-medium\" src=\"https:\/\/www.techopedia.com\/wp-content\/uploads\/2023\/09\/Squirrel-DreamStudio-beta.dreamstudio.ai_-287x300.png\" alt=\"Mit Stable Diffusion erzeugtes Bild eines Eichh\u00f6rnchens, das an einer Blume schnuppert. \" width=\"287\" height=\"300\" \/><figcaption id=\"caption-attachment-103749\" class=\"wp-caption-text\">Quelle: DreamStudio.ai<\/figcaption><\/figure>\n<p>Hier ist ein Beispiel f\u00fcr ein Stable Diffusion-Bild, das mit der Textaufforderung &#8220;Origami graues Eichh\u00f6rnchen schn\u00fcffelt an einer gelben Blume&#8221; erstellt wurde.<\/p>\n<figure id=\"attachment_103750\" aria-describedby=\"caption-attachment-103750\" style=\"width: 291px\" class=\"wp-caption aligncenter\"><img decoding=\"async\" class=\"wp-image-103750 size-medium\" src=\"https:\/\/www.techopedia.com\/wp-content\/uploads\/2023\/09\/Origami-grey-squirrel-sniffing-yellow-flower-291x300.png\" alt=\"Origami graues Eichh\u00f6rnchen schnuppert an gelber Blume\" width=\"291\" height=\"300\" \/><figcaption id=\"caption-attachment-103750\" class=\"wp-caption-text\">Quelle: DreamStudio.ai<\/figcaption><\/figure>\n<h3><span id=\"stabile_diffusion_vs_dall-e_midjourney\">Stabile Diffusion vs. DALL-E, Midjourney<\/span><\/h3>\n<p>Stable Diffusion wird oft mit DALL-E verglichen, einer propriet\u00e4ren generativen KI-Bild-App, die von Open AI, dem Erfinder von <a href=\"https:\/\/www.techopedia.com\/de\/definition\/chatgpt\">ChatGPT<\/a>, entwickelt wurde.<\/p>\n<p>W\u00e4hrend beide KI-Modelle auf riesigen Mengen von Bilddaten trainiert wurden und beide in der Lage sind, n\u00fctzliche Bilder zu erzeugen, ist DALL-E ein <em>konditioniertes Diffusionsmodell<\/em>, das externe Informationen zur Steuerung des Bilderzeugungsprozesses verwendet. Die Eingabeaufforderungen des Benutzers geben dem Modell spezifische Hinweise darauf, wie das erzeugte Bild aussehen oder aussehen sollte.<\/p>\n<p>Im Gegensatz dazu ist Stable Diffusion ein quelloffenes <em>latentes Diffusionsmodell<\/em>, das Text- oder Bildaufforderungen verwendet, um eine latente Darstellung des gew\u00fcnschten Bildes zu kodieren. Die latente Repr\u00e4sentation steuert den Diffusionsprozess, um sicherzustellen, dass das generierte Bild statistisch gesehen der Eingabeaufforderung des Benutzers \u00e4hnlich ist.<\/p>\n<p><a href=\"https:\/\/www.techopedia.com\/de\/definition\/midjourney\">Midjourney<\/a> ist ein propriet\u00e4res <em>latentes Diffusionsmodell<\/em> zur Erzeugung von Bildern. Es ist nur \u00fcber ein kostenpflichtiges Abonnement erh\u00e4ltlich. Es gibt keine kostenlosen oder Freemium-Versionen f\u00fcr den pers\u00f6nlichen Gebrauch.<\/p>\n<h2><span id=\"geschichte\">Geschichte<\/span><\/h2>\n<p>Stable Diffusion wurde erstmals im Jahr 2022 ver\u00f6ffentlicht und wird von einem relativ neuen Forschungs- und Entwicklungsunternehmen namens <a href=\"https:\/\/stability.ai\/\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">Stability AI<\/a> finanziert.<\/p>\n<p>Die Partnerschaft des Unternehmens mit Amazon Web Services (AWS) verschaffte den Entwicklern Zugang zum <a href=\"https:\/\/www.techopedia.com\/de\/definition\/supercomputer\">Supercomputer<\/a> Ezra-1 UltraCluster und versorgte Stability AI mit der Rechenleistung, die das Startup ben\u00f6tigte, um komplexe <a href=\"https:\/\/www.techopedia.com\/de\/definition\/kuenstliche-intelligenz-ki\">k\u00fcnstliche Intelligenz<\/a> (KI)-Modelle f\u00fcr Bilder, Musik und Codegenerierung zu entwickeln.<\/p>\n<p>Die erkl\u00e4rte Mission von Stability AI ist es, &#8220;KI zug\u00e4nglicher und inklusiver zu machen&#8221;. Im September 2023 berichteten jedoch einige Medien, dass es Nutzern verboten wurde, Stable Diffusion auf der Google Cloud Platform (GCP) auszuf\u00fchren.<\/p>\n<p>Chris Perry, ein Group Product Manager bei Google, reagierte mit einem Tweet darauf, dass das Unternehmen die generative KI-App nicht verboten habe, aber <a href=\"https:\/\/twitter.com\/thechrisperry\/status\/1649189902079381505\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">Einschr\u00e4nkungen f\u00fcr kostenlose Konten<\/a> vorgenommen habe, weil Stable Diffusion so beliebt geworden sei. Der Gr\u00fcnder von Stability AI, Mohammad Emad Mostaque, twitterte, er halte <a href=\"https:\/\/twitter.com\/EMostaque\/status\/1649191202950897666\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">diese Entscheidung f\u00fcr fair<\/a>.<\/p>\n<p><img decoding=\"async\" class=\"alignnone wp-image-103734 size-large\" src=\"https:\/\/www.techopedia.com\/wp-content\/uploads\/2023\/09\/Stable-Diffusion-Tweet-from-Chris-Perry-at-Google-1024x458.png\" alt=\"\" width=\"580\" height=\"259\" \/><\/p>\n<h2><span id=\"wie_verwendet_man_stable_diffusion\">Wie verwendet man Stable Diffusion<\/span><\/h2>\n<p>Stable Diffusion kann auf der <a href=\"https:\/\/stability.ai\/\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">Stability AI-Website<\/a> oder \u00fcber DreamStudio oder Clipdrop aufgerufen und kostenlos ausprobiert werden. DreamStudio ist die <a href=\"https:\/\/dreamstudio.ai\/\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">Webanwendung von Stability AI zur Erzeugung und Bearbeitung von Bildern<\/a>, und Clipdrop ist das <a href=\"https:\/\/clipdrop.co\/\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">\u00d6kosystem von generativen Anwendungen, Plugins und Ressourcen<\/a>.<\/p>\n<p>Das Modell ist auch auf einer Freemium-Basis von einer gro\u00dfen Anzahl von Drittanbieter-Websites verf\u00fcgbar, die die <a href=\"https:\/\/www.techopedia.com\/de\/definition\/programmierschnittstelle\">Anwendungsprogrammierschnittstelle<\/a> (API) von Stable Diffusion nutzen.<\/p>\n<p>Gehen Sie folgenderma\u00dfen vor, um Stable Diffusion zu verwenden:<\/p>\n<ol>\n<li>\u00d6ffnen Sie die Stable Diffusion-Benutzeroberfl\u00e4che.<\/li>\n<li>Geben Sie eine Textaufforderung ein, die ein Bild beschreibt &#8211; oder laden Sie ein Bild hoch und geben Sie eine Textaufforderung ein, wie das Bild ver\u00e4ndert werden soll.<\/li>\n<li>Klicken Sie auf die Schaltfl\u00e4che &#8220;Generieren&#8221;, um eine kleine Anzahl von Bildern basierend auf der Textaufforderung zu generieren.<\/li>\n<li>Wenn gew\u00fcnscht, k\u00f6nnen Sie die Textaufforderungen und die latenten Variablen des Modells anpassen, um verschiedene Aspekte der Ausgabe zu steuern, z. B. Stil, Inhalt oder Thema.<\/li>\n<li>Wenn das Modell ein gew\u00fcnschtes Ergebnis generiert, speichern Sie es lokal zur sp\u00e4teren Verwendung.<\/li>\n<\/ol>\n<h3><span id=\"3_tipps_zur_verwendung_von_stable_diffusion\">3 Tipps zur Verwendung von Stable Diffusion<\/span><\/h3>\n<ul>\n<li>Geben Sie bei der Erstellung von Textaufforderungen genau vor. Dies ist wohl der schwierigste Aspekt bei der Verwendung von Stable Diffusion. Je spezifischer die Textaufforderung ist, desto besser wird die Ausgabe sein. Wenn die anf\u00e4nglichen Ergebnisse des Modells suboptimal sind, sollten Sie erw\u00e4gen, den Prozess mit spezifischeren Aufforderungen erneut zu beginnen.<\/li>\n<li>Verwenden Sie negative Eingabeaufforderungen, um bestimmte Elemente von der Ausgabe des Modells auszuschlie\u00dfen. Um beispielsweise ein Bild eines Cowboys ohne Hut zu erzeugen, verwenden Sie die negative Eingabeaufforderung &#8220;kein Hut&#8221;.<\/li>\n<li>Wenn das Modell lokal ausgef\u00fchrt wird, sollten Sie eine Feinabstimmung mit einem kleineren Datensatz in Betracht ziehen, um bestimmte kreative Anforderungen zu erf\u00fcllen.<\/li>\n<\/ul>\n<h2><span id=\"lokale_ausfuehrung_von_stable_diffusion\">Lokale Ausf\u00fchrung von Stable Diffusion<\/span><\/h2>\n<p>Um die Kosten f\u00fcr die Nutzung von Stable Diffusion im gro\u00dfen Ma\u00dfstab zu vermeiden, k\u00f6nnen technisch versierte Benutzer, die der <a href=\"https:\/\/stability.ai\/use-policy\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">Richtlinie zur akzeptablen Nutzung von Stability AI<\/a> (AUP) zustimmen, das LDM-Modell lokal auf handels\u00fcblichen Desktop-Computern installieren, die \u00fcber eine <a href=\"https:\/\/www.techopedia.com\/de\/definition\/grafikverarbeitungseinheit-gpu\">Grafikkarte<\/a> mit mindestens 7 GB Video Random Access Memory (VRAM) verf\u00fcgen.<\/p>\n<p>Stability AI <a href=\"https:\/\/stability.ai\/blog\/stable-diffusion-public-release\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">erwartet in naher Zukunft die Ver\u00f6ffentlichung optimierter Versionen ihres LDM-Modells<\/a>, die sowohl die Modellleistung als auch die Ausgabequalit\u00e4t verbessern werden. Au\u00dferdem sind Versionen geplant, mit denen Stable Diffusion auf AMD-, Macbook M1\/M2- und anderen Chips\u00e4tzen funktionieren wird. (Derzeit werden NVIDIA-Chips empfohlen.)<\/p>\n<p>Die lokale Ausf\u00fchrung von Stable Diffusion ist eine gute Option f\u00fcr Benutzer, die freie Bilder in gro\u00dfem Umfang generieren, Bilder offline generieren, Bilder privat halten oder die Stable Diffusion-Ausgaben f\u00fcr einen bestimmten Anwendungsfall feinabstimmen m\u00f6chten.<\/p>\n<p>Zum Beispiel k\u00f6nnte ein Entwickler Stable Diffusion lokal ausf\u00fchren, um Texturen und Bilder f\u00fcr ein Spiel zu generieren, das er entwickelt.<\/p>\n<h2><span id=\"wie_wird_stable_diffusion_installiert\">Wie wird Stable Diffusion installiert<\/span><\/h2>\n<p>Nachdem der Benutzer die <a href=\"https:\/\/stability.ai\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">Stability.ai-Website<\/a> besucht und sichergestellt hat, dass sein Computer die aktuellen Mindestanforderungen erf\u00fcllt, muss er sowohl <a href=\"https:\/\/www.techopedia.com\/de\/definition\/python\">Python<\/a> als auch <a href=\"https:\/\/git-scm.com\/download\/win\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">Git<\/a> herunterladen und installieren. Sie m\u00fcssen au\u00dferdem ein kostenloses Konto bei <a href=\"https:\/\/huggingface.co\/\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">Hugging Face<\/a> erstellen, um die Modellgewichte zu erhalten, und dann die folgenden Schritte ausf\u00fchren:<\/p>\n<p><b>Schritt 1: <\/b> Um die Stable Diffusion Projektdateien zu erhalten, besuchen Sie die <a href=\"https:\/\/github.com\/CompVis\/stable-diffusion\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">GitHub Seite f\u00fcr dieses Projekt<\/a>. Suchen Sie in der oberen rechten Ecke die gr\u00fcne Schaltfl\u00e4che &#8220;Code&#8221; und klicken Sie darauf. W\u00e4hlen Sie aus dem Dropdown-Men\u00fc &#8220;ZIP herunterladen&#8221;. Extrahieren Sie nach dem Herunterladen den Inhalt der ZIP-Datei. Dabei wird ein Ordner mit dem Namen &#8220;stable-diffusion-webui-master&#8221; erstellt. Um die Installation zu vereinfachen, kopieren Sie den gesamten Ordner (zusammen mit allen extrahierten Dateien) in das Stammverzeichnis des Laufwerks C: des Host-Computers.<\/p>\n<p><b>Schritt 2:<\/b> Besuchen Sie die <a href=\"https:\/\/huggingface.co\/stabilityai\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">Hugging Face Website<\/a> und suchen Sie nach dem Download-Link f\u00fcr die Datei &#8220;768-v-ema.ckpt&#8221;. Diese Datei ist recht gro\u00df, so dass Sie w\u00e4hrend des Downloads mit einer l\u00e4ngeren Wartezeit rechnen m\u00fcssen. Nachdem der Download abgeschlossen ist, navigieren Sie zu folgendem Speicherort &#8220;C:\\stable-diffusion-webui-master\\models\\Stable-diffusion&#8221;. Suchen Sie in diesem Ordner eine Datei namens &#8220;Put Stable Diffusion checkpoints here.txt&#8221; und f\u00fcgen Sie die Datei &#8220;768-v-ema.ckpt&#8221; ein.<\/p>\n<p><strong>Schritt 3<\/strong>: Suchen Sie die config YAML-Datei in der heruntergeladenen ZIP-Datei von GitHub. Navigieren Sie zum Ordner &#8220;C:\\stable-diffusion-webui-master\\models\\Stable-diffusion&#8221; und speichern Sie die YAML-Datei dort. \u00c4ndern Sie den Dateinamen in &#8220;768-v-ema.yaml&#8221; und behalten Sie die Erweiterung &#8220;.yaml&#8221; bei.<\/p>\n<p><strong>Schritt 4<\/strong>: Wechseln Sie in den Ordner &#8220;stable-diffusion-webui-master&#8221; und f\u00fchren Sie die Datei &#8220;webui-user.bat&#8221; aus. Warten Sie ein paar Minuten. Im Befehlsfenster sollte schlie\u00dflich eine Meldung erscheinen, die wie folgt lautet &#8220;Running on local URL&#8221;, gefolgt von einer URL, die die IP-Adresse des lokalen Rechners und eine Portnummer enth\u00e4lt. Kopieren Sie die gesamte URL (einschlie\u00dflich der Portnummer) und f\u00fcgen Sie sie in einen Webbrowser ein. Auf diese Weise wird die Anwendung Stable Diffusion ge\u00f6ffnet.<\/p>\n<p><strong>Schritt 5<\/strong>: Geben Sie eine Beschreibung f\u00fcr das gew\u00fcnschte Bild ein, wenn Sie dazu aufgefordert werden. Geben Sie optional einen auszuschlie\u00dfenden Text in das Feld &#8220;Negativ&#8221; ein. Passen Sie die Parameter an, \u00e4ndern Sie die Anzahl und Gr\u00f6\u00dfe der Stapel wie gew\u00fcnscht und klicken Sie auf die Schaltfl\u00e4che &#8220;Generieren&#8221;. Die Anwendung zeigt dann die gew\u00fcnschte Anzahl von Bildern auf der Grundlage der eingegebenen Daten an.<\/p>\n<h2><span id=\"lizenzierung\">Lizenzierung<\/span><\/h2>\n<p>Stable Diffusion ist unter der <a href=\"https:\/\/github.com\/CompVis\/stable-diffusion\/blob\/main\/LICENSE\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">CreativeML Open RAIL-M Lizenz<\/a> lizenziert, die sowohl die kommerzielle als auch die nicht-kommerzielle Nutzung des Modells und seiner Ergebnisse erlaubt.<\/p>\n<p>Es ist wichtig zu beachten, dass die Lizenz nicht das Urheberrecht f\u00fcr die zugrunde liegenden Materialien abdeckt, die zur Erzeugung von Bildern mit Stable Diffusion verwendet werden k\u00f6nnen.<\/p>\n<p>Das bedeutet, dass, wenn ein urheberrechtlich gesch\u00fctztes Foto durch Hinzuf\u00fcgen oder Ersetzen von Elementen innerhalb des Bildes (inpainted), durch Vergr\u00f6\u00dferung des Bildes (outpainted) oder durch Angleichung an ein Van Gogh-Gem\u00e4lde (Bild-zu-Bild-\u00dcbersetzung) ver\u00e4ndert wird, das Urheberrecht f\u00fcr das neu erzeugte Bild immer noch bei dem Urheberrechtsinhaber des Originalfotos liegt.<\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"<p>Was ist Stable Diffusion? Stable Diffusion ist ein quelloffenes generatives KI-Modell, das Textaufforderungen verwendet, um neue Bilder zu erzeugen oder bestehende Bilder zu ver\u00e4ndern. Technisch gesehen handelt es sich bei Stable Diffusion um ein latentes Diffusionsmodell (LDM) f\u00fcr maschinelles Lernen. 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