Um ein Ergebnis basierend auf einer Texteingabe zu erstellen, muss ein KI-Chatbot anhand von Daten trainiert werden. Diejenigen, die eine Textausgabe zurückgeben, werden anhand von schriftlichem Material trainiert, und diejenigen, die Bilder erstellen, werden anhand eines großen Foto-Cache trainiert. Meta hat kürzlich seinen KI-gestützten Bildgenerator der neuen Generation auf den Markt gebracht, und ein Bericht hat die Anzahl der Bilder vorgeschlagen, die zum Trainieren des zugrunde liegenden Modells verwendet werden.
Metas kostenlose, eigenständige KI-Bildgenerator-Website „Imagine with Meta AI“ basiert auf dem Emu-Bildsynthesemodell. Laut einem Bericht von arstechnica nutzte das Unternehmen 1,1 Milliarden öffentlich sichtbare Facebook Und Instagram Bilder, um das KI-Modell zu trainieren.
Eine Angst vor der Privatsphäre der Nutzer?
Das heißt, wenn Ihr Facebook- und/oder Instagram-Konto nicht gesperrt ist, besteht die Möglichkeit, dass Ihre Bilder zum Training von Emu verwendet wurden. Im Jahr 2016 haben Instagram-Nutzer über 95 Millionen Fotos pro Tag hochgeladen, was darauf hindeutet, dass der Datensatz, den das Unternehmen zum Trainieren seines KI-Modells verwendet, viel kleiner ist als die erwartete Fotobibliothek.
Stellen Sie sich das mit dem KI-Modell von Meta vor
Der Bildersteller von Meta basiert auf Emu, dem KI-Modell hinter den neuen KI-Bildgenerierungsfunktionen von Meta. Das Unternehmen veröffentlichte im September ein Forschungspapier, in dem es detailliert darlegte, dass Emu seine Fähigkeit, qualitativ hochwertige Bilder zu erzeugen, durch einen Prozess namens „Qualitätsoptimierung“ erhält.
„Das Training von Text-zu-Bild-Modellen mit Bild-Text-Paaren im Webmaßstab ermöglicht die Generierung einer breiten Palette visueller Konzepte aus Text. Allerdings stehen diese vorab trainierten Modelle oft vor Herausforderungen, wenn es darum geht, hochästhetische Bilder zu erzeugen. Dies macht eine ästhetische Ausrichtung nach dem Vortraining erforderlich“, sagte das Unternehmen in der Zeitung.
Die „Qualitätsoptimierung“ führt ein vorab trainiertes Modell zur Generierung von Bildern und behält gleichzeitig die Allgemeingültigkeit aller visuellen Konzepte bei.
„Wir trainieren ein latentes Diffusionsmodell anhand von 1,1 Milliarden Bild-Text-Paaren vor und optimieren es mit nur wenigen Tausend sorgfältig ausgewählten Bildern hoher Qualität. Das resultierende Modell, Emu, erreicht eine Gewinnrate von 82,9 % im Vergleich zu seinem einzigen vorab trainierten Gegenstück“, sagte das Unternehmen.
Meta hat nicht angegeben, woher die Trainingsdaten stammen, aber Berichten zufolge ist Meta Präsident für globale Angelegenheiten Nick Clegg sagte, das Unternehmen habe Social-Media-Beiträge als Trainingsdaten für KI-Modelle verwendet, einschließlich der in Emu eingespeisten Bilder.
Metas kostenlose, eigenständige KI-Bildgenerator-Website „Imagine with Meta AI“ basiert auf dem Emu-Bildsynthesemodell. Laut einem Bericht von arstechnica nutzte das Unternehmen 1,1 Milliarden öffentlich sichtbare Facebook Und Instagram Bilder, um das KI-Modell zu trainieren.
Eine Angst vor der Privatsphäre der Nutzer?
Das heißt, wenn Ihr Facebook- und/oder Instagram-Konto nicht gesperrt ist, besteht die Möglichkeit, dass Ihre Bilder zum Training von Emu verwendet wurden. Im Jahr 2016 haben Instagram-Nutzer über 95 Millionen Fotos pro Tag hochgeladen, was darauf hindeutet, dass der Datensatz, den das Unternehmen zum Trainieren seines KI-Modells verwendet, viel kleiner ist als die erwartete Fotobibliothek.
Stellen Sie sich das mit dem KI-Modell von Meta vor
Der Bildersteller von Meta basiert auf Emu, dem KI-Modell hinter den neuen KI-Bildgenerierungsfunktionen von Meta. Das Unternehmen veröffentlichte im September ein Forschungspapier, in dem es detailliert darlegte, dass Emu seine Fähigkeit, qualitativ hochwertige Bilder zu erzeugen, durch einen Prozess namens „Qualitätsoptimierung“ erhält.
„Das Training von Text-zu-Bild-Modellen mit Bild-Text-Paaren im Webmaßstab ermöglicht die Generierung einer breiten Palette visueller Konzepte aus Text. Allerdings stehen diese vorab trainierten Modelle oft vor Herausforderungen, wenn es darum geht, hochästhetische Bilder zu erzeugen. Dies macht eine ästhetische Ausrichtung nach dem Vortraining erforderlich“, sagte das Unternehmen in der Zeitung.
Die „Qualitätsoptimierung“ führt ein vorab trainiertes Modell zur Generierung von Bildern und behält gleichzeitig die Allgemeingültigkeit aller visuellen Konzepte bei.
„Wir trainieren ein latentes Diffusionsmodell anhand von 1,1 Milliarden Bild-Text-Paaren vor und optimieren es mit nur wenigen Tausend sorgfältig ausgewählten Bildern hoher Qualität. Das resultierende Modell, Emu, erreicht eine Gewinnrate von 82,9 % im Vergleich zu seinem einzigen vorab trainierten Gegenstück“, sagte das Unternehmen.
Meta hat nicht angegeben, woher die Trainingsdaten stammen, aber Berichten zufolge ist Meta Präsident für globale Angelegenheiten Nick Clegg sagte, das Unternehmen habe Social-Media-Beiträge als Trainingsdaten für KI-Modelle verwendet, einschließlich der in Emu eingespeisten Bilder.