Seed in KI-Kunst

Was ist ein Seed in der KI-Kunst?

Ein Seed in der KI-Kunst ist ein Ausgangspunkt für den Zufallszahlengenerator, der die Anfangsbedingungen des Bildgenerierungsprozesses bestimmt. Man kann ihn sich als einen grundlegenden numerischen Code vorstellen, der die Basis für den KI-Algorithmus legt, um ein Bild zu erstellen. Der Seed beeinflusst verschiedene Aspekte des Bildes, wie Komposition, Farbe, Textur und Gesamtstil. Durch die Angabe eines Seeds können Nutzer die Zufälligkeit bei der Bilderzeugung steuern, was zu konsistenten oder variierenden Ergebnissen führt – je nach Wunsch.

Wie wird der Seed bei der KI-Bilderzeugung verwendet?

Initialisierung der Zufälligkeit

KI-Kunst-Modelle, wie sie beispielsweise auf Plattformen wie Midjourney verwendet werden, nutzen Seeds, um Zufälligkeit in den Bildentstehungsprozess einzubringen. Der Seed-Wert initialisiert den Zufallszahlengenerator, der beeinflusst, wie die KI Prompts interpretiert und visuelles Rauschen (eine Fläche aus zufälligen Pixeln, ähnlich wie Fernseh-Statik) erzeugt. Dieses Rauschen dient als Leinwand, auf der die KI beginnt, das Bild zu gestalten.

Konsistenz und Variation

• Konsistenz: Mit demselben Seed und Prompt erzeugt die KI bei verschiedenen Durchläufen ähnliche Bilder. Das ist besonders praktisch, wenn ein Künstler einen Charakter oder Stil über eine Bilderserie hinweg beibehalten möchte.
• Variation: Durch die Veränderung des Seeds bei gleichem Prompt entstehen Variationen. So können verschiedene Interpretationen und ästhetische Möglichkeiten eines Konzepts erkundet werden.

Beispiele für die Verwendung von Seeds in der KI-Kunst

Beispiel 1: Konsistenz im Charakterdesign bewahren

Ein Künstler möchte mehrere Bilder einer Figur in unterschiedlichen Umgebungen erstellen, wobei das Erscheinungsbild der Figur erhalten bleiben soll.

1. Erstellung des ersten Bildes: Der Künstler generiert ein Bild der Figur mit einem bestimmten Prompt und notiert den verwendeten Seed.
2. Wiederverwendung des Seeds: Für die weiteren Bilder wird derselbe Seed im Prompt angegeben. So bleiben die Merkmale der Figur über alle Bilder hinweg konsistent.
3. Anpassung der Szene: Während der Seed gleich bleibt, ändert der Künstler andere Elemente im Prompt, um die Figur in neue Umgebungen oder Situationen zu versetzen.

Beispiel 2: Variationen eines Konzepts erkunden

Ein Designer möchte verschiedene künstlerische Interpretationen eines einzigen Konzepts erforschen.

1. Fester Prompt: Der Designer behält den Prompt bei, um sich auf eine Idee zu konzentrieren.
2. Unterschiedliche Seeds: Durch das Wechseln des Seeds bei jeder Generierung entstehen verschiedene Varianten des Konzepts mit unterschiedlichen Stilen und Kompositionen.

Praktische Anwendungen von Seeds in der KI-Kunst

Erstellung von Bildserien

Seeds sind besonders hilfreich, um Bildserien mit einheitlichem Erscheinungsbild zu generieren. Für Storytelling, Animation oder Branding ist ein konsistenter Look essenziell. Durch die Verwendung desselben Seeds können Künstler sicherstellen, dass Elemente wie Figuren, Farbgebung und Stil über alle Werke hinweg gleich bleiben.

Experimentieren und iteratives Design

Künstler und Kreative können mit unterschiedlichen Seed-Werten experimentieren, um neue Ergebnisse zu erzielen. Durch das Anpassen des Seeds lassen sich neue künstlerische Richtungen entdecken, ohne den ursprünglichen Prompt wesentlich zu verändern. Dieser iterative Prozess ist wertvoll, um Designs zu verfeinern und unerwartete kreative Wege zu finden.

Ästhetik und Stil beeinflussen

Seeds wirken sich auch auf feine Bilddetails wie Korn, Licht und Textur aus. So kann beispielsweise bei der Nachahmung von Filmästhetik der Seed beeinflussen, ob die KI die Körnung traditioneller Filme oder das Spiel von Licht und Schatten eines bestimmten Filmtyps nachbildet.

Verwendung von Seeds auf KI-Bilderzeugungsplattformen

Midjourney Beispiel

Midjourney ist eine beliebte KI-Bilderzeugungsplattform, die es Nutzern ermöglicht, Seeds im Prompt anzugeben.

Seed-Nummer eines Bildes herausfinden

1. Bild generieren: Ein Bild mit einem Prompt erstellen.
2. Reaktionsmenü öffnen: Auf das Smiley-Symbol klicken, um das Emoji-Reaktionsmenü zu öffnen.
3. Briefumschlag-Emoji hinzufügen: Nach dem Briefumschlag-Emoji suchen und es auswählen.
4. Seed-Nummer anzeigen: Der Bot gibt im Anschluss die Seed-Nummer des Bildes aus.

Seed im Prompt angeben

• Syntax: Um einen bestimmten Seed in Midjourney zu nutzen, einfach den Parameter --seed gefolgt von der Seed-Nummer in den Prompt einfügen.
• Beispiel: A serene landscape at sunset --seed 123456789

Durch die Angabe des Seeds initialisiert die KI den Bildgenerierungsprozess mit dem gewünschten Wert.

Seed-Bild-Funktion von Boords

Boords bietet eine Funktion, mit der Nutzer ein generiertes Bild als Seed für Variationen verwenden können.

1. KI-Bild generieren: Zunächst ein Ausgangsbild per KI erstellen.
2. Als Seed verwenden: Die Option nutzen, das generierte Bild als Seed für das nächste Bild zu verwenden.
3. Prompt anpassen: Den Prompt anpassen, um das Bild zu verfeinern und dennoch den vom Seed beeinflussten Kernstil beizubehalten.
4. Ergebnis: Die KI erzeugt ein neues Bild, das eine Variation des Seed-Bildes darstellt. So können subtile Änderungen vorgenommen werden, ohne komplett von vorn zu beginnen.

Technischer Hintergrund zu Seeds

Zufallszahlengeneratoren (RNGs)

Seeds sind essenzieller Bestandteil von Zufallszahlengeneratoren – mathematische Konstrukte zur Erzeugung von Zahlenfolgen ohne Muster. In der KI-Kunst sorgen sie für Variabilität und Einzigartigkeit der Bilder.

• Deterministische Natur: Bei gleichem Seed erzeugt ein RNG immer dieselbe Zahlenfolge. Dadurch sind KI-Bilder reproduzierbar.
• Einfluss auf Rauschmuster: Die Zufallszahlen bestimmen das Ausgangsrauschen, das die KI zum Bildaufbau nutzt.

Rolle in neuronalen Netzen

In KI-Modellen, insbesondere bei neuronalen Netzen, können Seeds die Initialisierung von Gewichten und Biases beeinflussen.

• Einfluss auf das Training: Bei der Modellentwicklung können verschiedene Seeds zu unterschiedlichen Konvergenzpfaden und damit zu unterschiedlichen Ergebnissen führen.
• Bei vortrainierten Modellen: In KI-Kunstplattformen, die vortrainierte Modelle nutzen, beeinflussen Seeds vor allem die stochastischen Elemente der Bildgenerierung, nicht den Trainingsprozess selbst.

Anwendungsfälle für Seeds in der KI-Kunst

Branding und Marketing

Unternehmen können Seeds nutzen, um eine einheitliche visuelle Identität über verschiedene Marketingmaterialien hinweg zu gewährleisten. Durch die Wiederverwendung von Seeds wird sichergestellt, dass KI-generierte Bilder zur Markenästhetik passen.

Film und Animation

Filmemacher und Animatoren können mit Seeds konsistente Figuren oder Szenen erzeugen. Das ist besonders hilfreich beim Storyboarding oder für kohärente visuelle Erzählungen.

Bildung

Lehrkräfte können am Beispiel von Seeds die Auswirkung von Zufälligkeit und Steuerung in der KI-Kunst demonstrieren – eine anschauliche Anwendung für Kurse in KI, Informatik oder digitaler Kunst.

Personalisierte Kunst

Künstler können durch gezielte Steuerung des Seeds individuelle Kunstwerke für Kunden anfertigen. So entstehen einzigartige Werke im gewünschten Stil.

Tipps für den effektiven Einsatz von Seeds

Seeds dokumentieren

Notieren Sie die verwendeten Seeds für bestimmte Bilder. So können Sie diese später nachbilden oder anpassen.

Mit Seed-Werten experimentieren

• Kleine Änderungen: Bereits geringe Anpassungen am Seed können sichtbare Unterschiede bewirken. Das Ausprobieren hilft, das gewünschte Ergebnis zu finden.
• Zufällige Seeds: Wer nach neuartigen, überraschenden Ergebnissen sucht, sollte zufällig generierte Seeds verwenden.

Seeds mit anderen Parametern kombinieren

Nutzen Sie Seeds zusammen mit anderen Parametern wie Stil-Prompts, Seitenverhältnissen oder Charakterreferenzen, um feinere Steuerungsmöglichkeiten bei der Bildgenerierung zu erhalten.

Häufige Missverständnisse zu Seeds in der KI-Kunst

Seeds speichern keine Bilder

Ein Seed enthält keine Bilddaten. Er beeinflusst lediglich den Zufallszahlengenerator, der den Bildgenerierungsprozess steuert.

Gleicher Seed, gleicher Prompt – nicht immer identische Bilder

Zwar erhöhen gleicher Seed und Prompt die Ähnlichkeit zwischen Bildern, dennoch kann es durch weitere stochastische Prozesse im KI-Modell zu Unterschieden kommen.

Seeds sind nicht plattformübergreifend identisch

Unterschiedliche KI-Plattformen gehen unterschiedlich mit Seeds um. Derselbe Seed kann auf verschiedenen Plattformen aufgrund unterschiedlicher Algorithmen und Implementierungen zu verschiedenen Ergebnissen führen.

Die Forschung zum Konzept des „Seeds“ in der KI-Kunst – insbesondere im Zusammenhang mit generativen Modellen – liefert interessante Einblicke, wie Anfangsparameter die kreativen Ergebnisse von KI-Systemen beeinflussen. Der Begriff „Seed“ bezeichnet in der Regel jene Anfangsbedingungen oder Daten, mit denen ein generatives Modell seinen kreativen Prozess startet. Diese Seeds können die Varianz und Neuartigkeit der generierten Kunstwerke erheblich beeinflussen und sind damit ein entscheidender Bestandteil beim Design und in der Anwendung von KI-Kunstsystemen.

1. Enhanced Fairness Testing via Generating Effective Initial Individual Discriminatory Instances:
   In dieser Veröffentlichung wird ein Ansatz zur Auswahl von Start-Seeds zur Generierung individueller diskriminierender Instanzen (IDIs) für Fairness-Tests in KI-Modellen vorgestellt. Die Autoren schlagen eine Methode namens I&D vor, die vielfältige IDIs generiert, um die Leistung von Fairness-Tests zu verbessern. Die empirische Studie zeigt, dass I&D mehr IDIs als andere Methoden erzeugt und so die Fairness von Modellen durch die Reduzierung diskriminierender Instanzen verbessert. Mehr lesen.

2. SophiaPop: Experimente in der Mensch-KI-Kollaboration für Popmusik:
   In dieser Studie beschreiben die Autoren eine Zusammenarbeit zwischen Menschen und KI zur Schaffung von Musik für SophiaPop. Das Team nutzte neuronale Netze und Robotik, um Songtexte und Melodien zu generieren – als Seeds dienten dabei Inhalte aus KI-Charakterpersönlichkeiten und Popmusik-Formen. Das Projekt verdeutlicht die Rolle von Seeds in kreativen KI-Prozessen und zeigt, wie Anfangsbedingungen das Ergebnis und die Zusammenarbeit zwischen Mensch und Maschine beeinflussen können. Mehr lesen.

3. Search-based Crash Reproduction using Behavioral Model Seeding:
   Diese Veröffentlichung untersucht die Verwendung von Verhaltensmodell-Seeding bei der suchbasierten Reproduktion von Software-Abstürzen zur Unterstützung des Debuggings. Die Autoren erläutern, wie Seeds genutzt werden können, um Software-Abstürze zu reproduzieren, und betonen die Bedeutung der Anfangsbedingungen für die Generierung aussagekräftiger Testfälle. Die Studie zeigt die breite Anwendbarkeit von Seeds über den künstlerischen Bereich hinaus – etwa in der Softwaretechnik. Mehr lesen.