Stable Diffusion ist ein Text-zu-Bild-Modell von StabilityAI. Stable Diffusion ist ein leistungsstarkes KI-Modell, das anhand von Textbeschreibungen hochwertige Bilder generiert. Es wurde 2022 von Stability AI in Zusammenarbeit mit verschiedenen akademischen Forschungseinrichtungen und gemeinnützigen Organisationen entwickelt und erstellt aus einem Text ein Bild, das der Beschreibung möglichst genau entspricht. Das Modell lässt sich in vielfältigen Anwendungen einsetzen, darunter Bilderstellung, Bildbearbeitung und sogar Bildübersetzung anhand von Textvorgaben. Die der Stable Diffusion zugrunde liegende Technologie ist ein Deep-Learning-Netzwerk, das als latentes Diffusionsmodell bekannt ist. Der Prozess beginnt mit der Komprimierung des Bildes vom Pixelraum in einen niedrigdimensionalen latenten Raum mithilfe eines Variational Autoencoders (VAE). Anschließend wird das komprimierte Bild mit Gaußschem Rauschen versehen und mithilfe eines U-Net-Blocks bereinigt, um das Bild in seine ursprüngliche Form zurückzuversetzen. Das endgültige Bild wird durch die Rücktransformation der Repräsentation in den Pixelraum erzeugt. Stable Diffusion zeichnet sich durch seine Fähigkeit aus, auf Text, Bilder oder andere Datentypen zu reagieren. So kann es beispielsweise Bilder anhand einer vorgegebenen Texteingabe generieren oder bestehende Bilder entsprechend anpassen. Im Gegensatz zu Vorgängern wie DALL-E und Midjourney stellt Stable Diffusion seinen Quellcode und die Modellgewichte öffentlich zur Verfügung und ist damit für einzelne Entwickler und Forscher zugänglich. Trotz seiner beeindruckenden Fähigkeiten weist Stable Diffusion einige Einschränkungen auf. Bei bestimmten Bildtypen, wie beispielsweise menschlichen Gliedmaßen und Gesichtern, hat es aufgrund unzureichender Trainingsdaten Schwierigkeiten und benötigt erhebliche Rechenleistung, um mit neuen Daten trainiert zu werden. Zudem ist anzumerken, dass das Modell hauptsächlich mit Bildern trainiert wurde, die englische Beschreibungen enthielten, was zu einer Verzerrung hin zu westlichen Perspektiven und Kulturen führen kann. Trotz dieser Herausforderungen stellt Stable Diffusion einen bedeutenden Fortschritt im Bereich der KI-Modelle zur Text-zu-Bild-Konvertierung dar. Es eröffnet Künstlern, Entwicklern und Forschern gleichermaßen vielfältige Möglichkeiten und erlaubt ihnen, Bilder auf eine Weise zu generieren und zu bearbeiten, die zuvor nur mit großem menschlichem Aufwand und Fachwissen möglich war. Stable Diffusion bietet zudem einzigartige Funktionen, die in früheren Text-zu-Bild-Modellen wie DALL-E und Midjourney nicht vorhanden sind. Dazu gehört die Verwendung von Textinversionen und LoRAs (Latent Optimizers over Randomly Initialized Architectures). Textinversionen ermöglichen es Nutzern, „Einbettungen“ aus einer eigenen Bildersammlung zu erstellen. Dadurch kann das Modell Bilder generieren, die den Bildern in der Sammlung ähneln, sobald bestimmte Wörter oder Phrasen in einer Texteingabe verwendet werden. Diese Funktion kann genutzt werden, um Verzerrungen im ursprünglichen Modell zu reduzieren oder bestimmte visuelle Stile nachzuahmen. LoRAs hingegen sind eine Technik, die das Modell in Richtung bestimmter Ausgabetypen lenkt, beispielsweise um den Stil eines bestimmten Künstlers zu imitieren. Ein weiteres spannendes Merkmal von Stable Diffusion ist die Möglichkeit für Nutzer, ihre eigenen, feinabgestimmten Modelle zu trainieren. Dadurch können sie das Modell so anpassen, dass es Bilder für spezifische Anwendungsfälle generiert und so Ergebnisse liefert, die ihren individuellen Bedürfnissen und Präferenzen besser entsprechen. Techniken wie ControlNet und DreamBooth erweitern diese Funktionalität zusätzlich. ControlNet ist eine neuronale Netzwerkarchitektur, die Diffusionsmodelle durch die Einbeziehung zusätzlicher Bedingungen verwaltet und dabei die Integrität des ursprünglichen Modells bewahrt, während sie neue Bedingungen lernt. DreamBooth hingegen ist ein Feinabstimmungsmodell, das präzise, personalisierte Ausgaben generiert, die ein bestimmtes Thema anhand einer Bilderserie darstellen. Diese Funktionen machen Stable Diffusion zu einem äußerst anpassungsfähigen Werkzeug, das individuell gestaltet werden kann, um basierend auf Texteingaben eine breite Palette von Bildausgaben zu generieren
019
Nano Banana
Prompt: A bright daytime futuristic technology plaza, ultra-realistic and highly detailed, featuring clean white minimalist architecture, smooth concrete ground, subtle reflections, soft natural shadows, and a calm organized AI-driven marketplace atmosphere. The environment feels like a peaceful future tech hub, innovative and human-centric, with modern urban design, glass buildings, sleek edges, greenery accents, and soft ambient lighting. Elegant modern storefronts line the background with large glass fronts and glowing high-tech signboards reading: “ChatGPT Café”, “DALL·E Studio”, “Midjourney Gallery”, “Code Copilot”, and “Code Corner” — stylish futuristic typography, subtle neon glow, integrated seamlessly into clean architectural facades, giving a premium AI-ecosystem feel. Left foreground: a young tech entrepreneur standing behind a sleek mobile street cart, working on a slim modern laptop. He wears a white t-shirt with an open blue shirt layered over it, casual jeans, clean modern look. The cart resembles a compact portable digital tech shop, filled with highly detailed electronic gadgets — smartphones, tablets, VR headsets, cameras, smart wearables, circuit components, cables, glowing screens, and futuristic accessories. Metallic surfaces reflect light realistically, emphasizing startup culture, innovation, and digital entrepreneurship. Right center: three casually dressed people standing naturally in conversation, relaxed body language, realistic human expressions. In front of them stands a friendly small humanoid AI robot with smooth white curved body panels, soft glowing blue eyes, subtle LED accents, intelligent yet approachable design, softly illuminated face panel. The humans appear socially engaged with the robot, symbolizing human–AI collaboration and AI integrated into everyday life. Cinematic composition with balanced framing, wide-angle perspective, documentary photography realism, natural human poses, clean environment, ultra-sharp focus, micro-details visible. Lighting: bright natural daylight, soft global illumination, realistic shadows, subtle ambient bounce light, soft reflections on surfaces, gentle depth of field, atmospheric clarity. Color grading: clean modern tones, soft whites, neutral palette, light blue tech accents, realistic skin tones, minimal cinematic contrast, calm futuristic utopia mood. Quality tags: ultra realistic, photorealistic, 8k, cinematic lighting, global illumination, ray tracing, depth of field, volumetric light, sharp focus, highly detailed textures, realistic materials, professional photography, masterpiece, high detail, clean futuristic aesthetic, tech utopia, documentary style
014
Hero
(Du Fu's thatched cottage ), using dopamine colored dot matrix design, vector illustration, density difference of dot matrix to display different structures in the image content, non overlapping dot matrix, best quality, layout design, dot matrix art style, commercial vector work, white background
016
Nano Banana
(Du Fu's thatched cottage ), using dopamine colored dot matrix design, vector illustration, density difference of dot matrix to display different structures in the image content, non overlapping dot matrix, best quality, layout design, dot matrix art style, commercial vector work, white background
015
Nano Banana
Heavenly architecture with Divine inspiration in its design, harmonious balancing of light and shadow, blooming delicate and fragrant flowers, aqua coloured leaves, plants of various design to fit architectural design, large leaf plants, 32K, highly detailed, quantum processing --no water --ar 1:1 --personalize nwnd4j3 --stylize 600
6398
Midjourney
Stable Diffusion ist ein Text-zu-Bild-Modell von StabilityAI. Stable Diffusion ist ein leistungsstarkes KI-Modell, das anhand von Textbeschreibungen hochwertige Bilder generiert. Es wurde 2022 von Stability AI in Zusammenarbeit mit verschiedenen akademischen Forschungseinrichtungen und gemeinnützigen Organisationen entwickelt und erstellt aus einem Text ein Bild, das der Beschreibung möglichst genau entspricht. Das Modell lässt sich in vielfältigen Anwendungen einsetzen, darunter Bilderstellung, Bildbearbeitung und sogar Bildübersetzung anhand von Textvorgaben. Die der Stable Diffusion zugrunde liegende Technologie ist ein Deep-Learning-Netzwerk, das als latentes Diffusionsmodell bekannt ist. Der Prozess beginnt mit der Komprimierung des Bildes vom Pixelraum in einen niedrigdimensionalen latenten Raum mithilfe eines Variational Autoencoders (VAE). Anschließend wird das komprimierte Bild mit Gaußschem Rauschen versehen und mithilfe eines U-Net-Blocks bereinigt, um das Bild in seine ursprüngliche Form zurückzuversetzen. Das endgültige Bild wird durch die Rücktransformation der Repräsentation in den Pixelraum erzeugt. Stable Diffusion zeichnet sich durch seine Fähigkeit aus, auf Text, Bilder oder andere Datentypen zu reagieren. So kann es beispielsweise Bilder anhand einer vorgegebenen Texteingabe generieren oder bestehende Bilder entsprechend anpassen. Im Gegensatz zu Vorgängern wie DALL-E und Midjourney stellt Stable Diffusion seinen Quellcode und die Modellgewichte öffentlich zur Verfügung und ist damit für einzelne Entwickler und Forscher zugänglich. Trotz seiner beeindruckenden Fähigkeiten weist Stable Diffusion einige Einschränkungen auf. Bei bestimmten Bildtypen, wie beispielsweise menschlichen Gliedmaßen und Gesichtern, hat es aufgrund unzureichender Trainingsdaten Schwierigkeiten und benötigt erhebliche Rechenleistung, um mit neuen Daten trainiert zu werden. Zudem ist anzumerken, dass das Modell hauptsächlich mit Bildern trainiert wurde, die englische Beschreibungen enthielten, was zu einer Verzerrung hin zu westlichen Perspektiven und Kulturen führen kann. Trotz dieser Herausforderungen stellt Stable Diffusion einen bedeutenden Fortschritt im Bereich der KI-Modelle zur Text-zu-Bild-Konvertierung dar. Es eröffnet Künstlern, Entwicklern und Forschern gleichermaßen vielfältige Möglichkeiten und erlaubt ihnen, Bilder auf eine Weise zu generieren und zu bearbeiten, die zuvor nur mit großem menschlichem Aufwand und Fachwissen möglich war. Stable Diffusion bietet zudem einzigartige Funktionen, die in früheren Text-zu-Bild-Modellen wie DALL-E und Midjourney nicht vorhanden sind. Dazu gehört die Verwendung von Textinversionen und LoRAs (Latent Optimizers over Randomly Initialized Architectures). Textinversionen ermöglichen es Nutzern, „Einbettungen“ aus einer eigenen Bildersammlung zu erstellen. Dadurch kann das Modell Bilder generieren, die den Bildern in der Sammlung ähneln, sobald bestimmte Wörter oder Phrasen in einer Texteingabe verwendet werden. Diese Funktion kann genutzt werden, um Verzerrungen im ursprünglichen Modell zu reduzieren oder bestimmte visuelle Stile nachzuahmen. LoRAs hingegen sind eine Technik, die das Modell in Richtung bestimmter Ausgabetypen lenkt, beispielsweise um den Stil eines bestimmten Künstlers zu imitieren. Ein weiteres spannendes Merkmal von Stable Diffusion ist die Möglichkeit für Nutzer, ihre eigenen, feinabgestimmten Modelle zu trainieren. Dadurch können sie das Modell so anpassen, dass es Bilder für spezifische Anwendungsfälle generiert und so Ergebnisse liefert, die ihren individuellen Bedürfnissen und Präferenzen besser entsprechen. Techniken wie ControlNet und DreamBooth erweitern diese Funktionalität zusätzlich. ControlNet ist eine neuronale Netzwerkarchitektur, die Diffusionsmodelle durch die Einbeziehung zusätzlicher Bedingungen verwaltet und dabei die Integrität des ursprünglichen Modells bewahrt, während sie neue Bedingungen lernt. DreamBooth hingegen ist ein Feinabstimmungsmodell, das präzise, personalisierte Ausgaben generiert, die ein bestimmtes Thema anhand einer Bilderserie darstellen. Diese Funktionen machen Stable Diffusion zu einem äußerst anpassungsfähigen Werkzeug, das individuell gestaltet werden kann, um basierend auf Texteingaben eine breite Palette von Bildausgaben zu generieren
019
Nano Banana
Prompt: A bright daytime futuristic technology plaza, ultra-realistic and highly detailed, featuring clean white minimalist architecture, smooth concrete ground, subtle reflections, soft natural shadows, and a calm organized AI-driven marketplace atmosphere. The environment feels like a peaceful future tech hub, innovative and human-centric, with modern urban design, glass buildings, sleek edges, greenery accents, and soft ambient lighting. Elegant modern storefronts line the background with large glass fronts and glowing high-tech signboards reading: “ChatGPT Café”, “DALL·E Studio”, “Midjourney Gallery”, “Code Copilot”, and “Code Corner” — stylish futuristic typography, subtle neon glow, integrated seamlessly into clean architectural facades, giving a premium AI-ecosystem feel. Left foreground: a young tech entrepreneur standing behind a sleek mobile street cart, working on a slim modern laptop. He wears a white t-shirt with an open blue shirt layered over it, casual jeans, clean modern look. The cart resembles a compact portable digital tech shop, filled with highly detailed electronic gadgets — smartphones, tablets, VR headsets, cameras, smart wearables, circuit components, cables, glowing screens, and futuristic accessories. Metallic surfaces reflect light realistically, emphasizing startup culture, innovation, and digital entrepreneurship. Right center: three casually dressed people standing naturally in conversation, relaxed body language, realistic human expressions. In front of them stands a friendly small humanoid AI robot with smooth white curved body panels, soft glowing blue eyes, subtle LED accents, intelligent yet approachable design, softly illuminated face panel. The humans appear socially engaged with the robot, symbolizing human–AI collaboration and AI integrated into everyday life. Cinematic composition with balanced framing, wide-angle perspective, documentary photography realism, natural human poses, clean environment, ultra-sharp focus, micro-details visible. Lighting: bright natural daylight, soft global illumination, realistic shadows, subtle ambient bounce light, soft reflections on surfaces, gentle depth of field, atmospheric clarity. Color grading: clean modern tones, soft whites, neutral palette, light blue tech accents, realistic skin tones, minimal cinematic contrast, calm futuristic utopia mood. Quality tags: ultra realistic, photorealistic, 8k, cinematic lighting, global illumination, ray tracing, depth of field, volumetric light, sharp focus, highly detailed textures, realistic materials, professional photography, masterpiece, high detail, clean futuristic aesthetic, tech utopia, documentary style
014
Hero
(Du Fu's thatched cottage ), using dopamine colored dot matrix design, vector illustration, density difference of dot matrix to display different structures in the image content, non overlapping dot matrix, best quality, layout design, dot matrix art style, commercial vector work, white background
016
Nano Banana
Heavenly architecture with Divine inspiration in its design, harmonious balancing of light and shadow, blooming delicate and fragrant flowers, aqua coloured leaves, plants of various design to fit architectural design, large leaf plants, 32K, highly detailed, quantum processing --no water --ar 1:1 --personalize nwnd4j3 --stylize 600
6398
Midjourney
(Du Fu's thatched cottage ), using dopamine colored dot matrix design, vector illustration, density difference of dot matrix to display different structures in the image content, non overlapping dot matrix, best quality, layout design, dot matrix art style, commercial vector work, white background
015
Nano Banana
Stable Diffusion ist ein Text-zu-Bild-Modell von StabilityAI. Stable Diffusion ist ein leistungsstarkes KI-Modell, das anhand von Textbeschreibungen hochwertige Bilder generiert. Es wurde 2022 von Stability AI in Zusammenarbeit mit verschiedenen akademischen Forschungseinrichtungen und gemeinnützigen Organisationen entwickelt und erstellt aus einem Text ein Bild, das der Beschreibung möglichst genau entspricht. Das Modell lässt sich in vielfältigen Anwendungen einsetzen, darunter Bilderstellung, Bildbearbeitung und sogar Bildübersetzung anhand von Textvorgaben. Die der Stable Diffusion zugrunde liegende Technologie ist ein Deep-Learning-Netzwerk, das als latentes Diffusionsmodell bekannt ist. Der Prozess beginnt mit der Komprimierung des Bildes vom Pixelraum in einen niedrigdimensionalen latenten Raum mithilfe eines Variational Autoencoders (VAE). Anschließend wird das komprimierte Bild mit Gaußschem Rauschen versehen und mithilfe eines U-Net-Blocks bereinigt, um das Bild in seine ursprüngliche Form zurückzuversetzen. Das endgültige Bild wird durch die Rücktransformation der Repräsentation in den Pixelraum erzeugt. Stable Diffusion zeichnet sich durch seine Fähigkeit aus, auf Text, Bilder oder andere Datentypen zu reagieren. So kann es beispielsweise Bilder anhand einer vorgegebenen Texteingabe generieren oder bestehende Bilder entsprechend anpassen. Im Gegensatz zu Vorgängern wie DALL-E und Midjourney stellt Stable Diffusion seinen Quellcode und die Modellgewichte öffentlich zur Verfügung und ist damit für einzelne Entwickler und Forscher zugänglich. Trotz seiner beeindruckenden Fähigkeiten weist Stable Diffusion einige Einschränkungen auf. Bei bestimmten Bildtypen, wie beispielsweise menschlichen Gliedmaßen und Gesichtern, hat es aufgrund unzureichender Trainingsdaten Schwierigkeiten und benötigt erhebliche Rechenleistung, um mit neuen Daten trainiert zu werden. Zudem ist anzumerken, dass das Modell hauptsächlich mit Bildern trainiert wurde, die englische Beschreibungen enthielten, was zu einer Verzerrung hin zu westlichen Perspektiven und Kulturen führen kann. Trotz dieser Herausforderungen stellt Stable Diffusion einen bedeutenden Fortschritt im Bereich der KI-Modelle zur Text-zu-Bild-Konvertierung dar. Es eröffnet Künstlern, Entwicklern und Forschern gleichermaßen vielfältige Möglichkeiten und erlaubt ihnen, Bilder auf eine Weise zu generieren und zu bearbeiten, die zuvor nur mit großem menschlichem Aufwand und Fachwissen möglich war. Stable Diffusion bietet zudem einzigartige Funktionen, die in früheren Text-zu-Bild-Modellen wie DALL-E und Midjourney nicht vorhanden sind. Dazu gehört die Verwendung von Textinversionen und LoRAs (Latent Optimizers over Randomly Initialized Architectures). Textinversionen ermöglichen es Nutzern, „Einbettungen“ aus einer eigenen Bildersammlung zu erstellen. Dadurch kann das Modell Bilder generieren, die den Bildern in der Sammlung ähneln, sobald bestimmte Wörter oder Phrasen in einer Texteingabe verwendet werden. Diese Funktion kann genutzt werden, um Verzerrungen im ursprünglichen Modell zu reduzieren oder bestimmte visuelle Stile nachzuahmen. LoRAs hingegen sind eine Technik, die das Modell in Richtung bestimmter Ausgabetypen lenkt, beispielsweise um den Stil eines bestimmten Künstlers zu imitieren. Ein weiteres spannendes Merkmal von Stable Diffusion ist die Möglichkeit für Nutzer, ihre eigenen, feinabgestimmten Modelle zu trainieren. Dadurch können sie das Modell so anpassen, dass es Bilder für spezifische Anwendungsfälle generiert und so Ergebnisse liefert, die ihren individuellen Bedürfnissen und Präferenzen besser entsprechen. Techniken wie ControlNet und DreamBooth erweitern diese Funktionalität zusätzlich. ControlNet ist eine neuronale Netzwerkarchitektur, die Diffusionsmodelle durch die Einbeziehung zusätzlicher Bedingungen verwaltet und dabei die Integrität des ursprünglichen Modells bewahrt, während sie neue Bedingungen lernt. DreamBooth hingegen ist ein Feinabstimmungsmodell, das präzise, personalisierte Ausgaben generiert, die ein bestimmtes Thema anhand einer Bilderserie darstellen. Diese Funktionen machen Stable Diffusion zu einem äußerst anpassungsfähigen Werkzeug, das individuell gestaltet werden kann, um basierend auf Texteingaben eine breite Palette von Bildausgaben zu generieren
019
Nano Banana
(Du Fu's thatched cottage ), using dopamine colored dot matrix design, vector illustration, density difference of dot matrix to display different structures in the image content, non overlapping dot matrix, best quality, layout design, dot matrix art style, commercial vector work, white background
016
Nano Banana
Prompt: A bright daytime futuristic technology plaza, ultra-realistic and highly detailed, featuring clean white minimalist architecture, smooth concrete ground, subtle reflections, soft natural shadows, and a calm organized AI-driven marketplace atmosphere. The environment feels like a peaceful future tech hub, innovative and human-centric, with modern urban design, glass buildings, sleek edges, greenery accents, and soft ambient lighting. Elegant modern storefronts line the background with large glass fronts and glowing high-tech signboards reading: “ChatGPT Café”, “DALL·E Studio”, “Midjourney Gallery”, “Code Copilot”, and “Code Corner” — stylish futuristic typography, subtle neon glow, integrated seamlessly into clean architectural facades, giving a premium AI-ecosystem feel. Left foreground: a young tech entrepreneur standing behind a sleek mobile street cart, working on a slim modern laptop. He wears a white t-shirt with an open blue shirt layered over it, casual jeans, clean modern look. The cart resembles a compact portable digital tech shop, filled with highly detailed electronic gadgets — smartphones, tablets, VR headsets, cameras, smart wearables, circuit components, cables, glowing screens, and futuristic accessories. Metallic surfaces reflect light realistically, emphasizing startup culture, innovation, and digital entrepreneurship. Right center: three casually dressed people standing naturally in conversation, relaxed body language, realistic human expressions. In front of them stands a friendly small humanoid AI robot with smooth white curved body panels, soft glowing blue eyes, subtle LED accents, intelligent yet approachable design, softly illuminated face panel. The humans appear socially engaged with the robot, symbolizing human–AI collaboration and AI integrated into everyday life. Cinematic composition with balanced framing, wide-angle perspective, documentary photography realism, natural human poses, clean environment, ultra-sharp focus, micro-details visible. Lighting: bright natural daylight, soft global illumination, realistic shadows, subtle ambient bounce light, soft reflections on surfaces, gentle depth of field, atmospheric clarity. Color grading: clean modern tones, soft whites, neutral palette, light blue tech accents, realistic skin tones, minimal cinematic contrast, calm futuristic utopia mood. Quality tags: ultra realistic, photorealistic, 8k, cinematic lighting, global illumination, ray tracing, depth of field, volumetric light, sharp focus, highly detailed textures, realistic materials, professional photography, masterpiece, high detail, clean futuristic aesthetic, tech utopia, documentary style
014
Hero
(Du Fu's thatched cottage ), using dopamine colored dot matrix design, vector illustration, density difference of dot matrix to display different structures in the image content, non overlapping dot matrix, best quality, layout design, dot matrix art style, commercial vector work, white background
015
Nano Banana
Heavenly architecture with Divine inspiration in its design, harmonious balancing of light and shadow, blooming delicate and fragrant flowers, aqua coloured leaves, plants of various design to fit architectural design, large leaf plants, 32K, highly detailed, quantum processing --no water --ar 1:1 --personalize nwnd4j3 --stylize 600
6398
Midjourney
Stable Diffusion ist ein Text-zu-Bild-Modell von StabilityAI. Stable Diffusion ist ein leistungsstarkes KI-Modell, das anhand von Textbeschreibungen hochwertige Bilder generiert. Es wurde 2022 von Stability AI in Zusammenarbeit mit verschiedenen akademischen Forschungseinrichtungen und gemeinnützigen Organisationen entwickelt und erstellt aus einem Text ein Bild, das der Beschreibung möglichst genau entspricht. Das Modell lässt sich in vielfältigen Anwendungen einsetzen, darunter Bilderstellung, Bildbearbeitung und sogar Bildübersetzung anhand von Textvorgaben. Die der Stable Diffusion zugrunde liegende Technologie ist ein Deep-Learning-Netzwerk, das als latentes Diffusionsmodell bekannt ist. Der Prozess beginnt mit der Komprimierung des Bildes vom Pixelraum in einen niedrigdimensionalen latenten Raum mithilfe eines Variational Autoencoders (VAE). Anschließend wird das komprimierte Bild mit Gaußschem Rauschen versehen und mithilfe eines U-Net-Blocks bereinigt, um das Bild in seine ursprüngliche Form zurückzuversetzen. Das endgültige Bild wird durch die Rücktransformation der Repräsentation in den Pixelraum erzeugt. Stable Diffusion zeichnet sich durch seine Fähigkeit aus, auf Text, Bilder oder andere Datentypen zu reagieren. So kann es beispielsweise Bilder anhand einer vorgegebenen Texteingabe generieren oder bestehende Bilder entsprechend anpassen. Im Gegensatz zu Vorgängern wie DALL-E und Midjourney stellt Stable Diffusion seinen Quellcode und die Modellgewichte öffentlich zur Verfügung und ist damit für einzelne Entwickler und Forscher zugänglich. Trotz seiner beeindruckenden Fähigkeiten weist Stable Diffusion einige Einschränkungen auf. Bei bestimmten Bildtypen, wie beispielsweise menschlichen Gliedmaßen und Gesichtern, hat es aufgrund unzureichender Trainingsdaten Schwierigkeiten und benötigt erhebliche Rechenleistung, um mit neuen Daten trainiert zu werden. Zudem ist anzumerken, dass das Modell hauptsächlich mit Bildern trainiert wurde, die englische Beschreibungen enthielten, was zu einer Verzerrung hin zu westlichen Perspektiven und Kulturen führen kann. Trotz dieser Herausforderungen stellt Stable Diffusion einen bedeutenden Fortschritt im Bereich der KI-Modelle zur Text-zu-Bild-Konvertierung dar. Es eröffnet Künstlern, Entwicklern und Forschern gleichermaßen vielfältige Möglichkeiten und erlaubt ihnen, Bilder auf eine Weise zu generieren und zu bearbeiten, die zuvor nur mit großem menschlichem Aufwand und Fachwissen möglich war. Stable Diffusion bietet zudem einzigartige Funktionen, die in früheren Text-zu-Bild-Modellen wie DALL-E und Midjourney nicht vorhanden sind. Dazu gehört die Verwendung von Textinversionen und LoRAs (Latent Optimizers over Randomly Initialized Architectures). Textinversionen ermöglichen es Nutzern, „Einbettungen“ aus einer eigenen Bildersammlung zu erstellen. Dadurch kann das Modell Bilder generieren, die den Bildern in der Sammlung ähneln, sobald bestimmte Wörter oder Phrasen in einer Texteingabe verwendet werden. Diese Funktion kann genutzt werden, um Verzerrungen im ursprünglichen Modell zu reduzieren oder bestimmte visuelle Stile nachzuahmen. LoRAs hingegen sind eine Technik, die das Modell in Richtung bestimmter Ausgabetypen lenkt, beispielsweise um den Stil eines bestimmten Künstlers zu imitieren. Ein weiteres spannendes Merkmal von Stable Diffusion ist die Möglichkeit für Nutzer, ihre eigenen, feinabgestimmten Modelle zu trainieren. Dadurch können sie das Modell so anpassen, dass es Bilder für spezifische Anwendungsfälle generiert und so Ergebnisse liefert, die ihren individuellen Bedürfnissen und Präferenzen besser entsprechen. Techniken wie ControlNet und DreamBooth erweitern diese Funktionalität zusätzlich. ControlNet ist eine neuronale Netzwerkarchitektur, die Diffusionsmodelle durch die Einbeziehung zusätzlicher Bedingungen verwaltet und dabei die Integrität des ursprünglichen Modells bewahrt, während sie neue Bedingungen lernt. DreamBooth hingegen ist ein Feinabstimmungsmodell, das präzise, personalisierte Ausgaben generiert, die ein bestimmtes Thema anhand einer Bilderserie darstellen. Diese Funktionen machen Stable Diffusion zu einem äußerst anpassungsfähigen Werkzeug, das individuell gestaltet werden kann, um basierend auf Texteingaben eine breite Palette von Bildausgaben zu generieren
019
Nano Banana
(Du Fu's thatched cottage ), using dopamine colored dot matrix design, vector illustration, density difference of dot matrix to display different structures in the image content, non overlapping dot matrix, best quality, layout design, dot matrix art style, commercial vector work, white background
015
Nano Banana
Prompt: A bright daytime futuristic technology plaza, ultra-realistic and highly detailed, featuring clean white minimalist architecture, smooth concrete ground, subtle reflections, soft natural shadows, and a calm organized AI-driven marketplace atmosphere. The environment feels like a peaceful future tech hub, innovative and human-centric, with modern urban design, glass buildings, sleek edges, greenery accents, and soft ambient lighting. Elegant modern storefronts line the background with large glass fronts and glowing high-tech signboards reading: “ChatGPT Café”, “DALL·E Studio”, “Midjourney Gallery”, “Code Copilot”, and “Code Corner” — stylish futuristic typography, subtle neon glow, integrated seamlessly into clean architectural facades, giving a premium AI-ecosystem feel. Left foreground: a young tech entrepreneur standing behind a sleek mobile street cart, working on a slim modern laptop. He wears a white t-shirt with an open blue shirt layered over it, casual jeans, clean modern look. The cart resembles a compact portable digital tech shop, filled with highly detailed electronic gadgets — smartphones, tablets, VR headsets, cameras, smart wearables, circuit components, cables, glowing screens, and futuristic accessories. Metallic surfaces reflect light realistically, emphasizing startup culture, innovation, and digital entrepreneurship. Right center: three casually dressed people standing naturally in conversation, relaxed body language, realistic human expressions. In front of them stands a friendly small humanoid AI robot with smooth white curved body panels, soft glowing blue eyes, subtle LED accents, intelligent yet approachable design, softly illuminated face panel. The humans appear socially engaged with the robot, symbolizing human–AI collaboration and AI integrated into everyday life. Cinematic composition with balanced framing, wide-angle perspective, documentary photography realism, natural human poses, clean environment, ultra-sharp focus, micro-details visible. Lighting: bright natural daylight, soft global illumination, realistic shadows, subtle ambient bounce light, soft reflections on surfaces, gentle depth of field, atmospheric clarity. Color grading: clean modern tones, soft whites, neutral palette, light blue tech accents, realistic skin tones, minimal cinematic contrast, calm futuristic utopia mood. Quality tags: ultra realistic, photorealistic, 8k, cinematic lighting, global illumination, ray tracing, depth of field, volumetric light, sharp focus, highly detailed textures, realistic materials, professional photography, masterpiece, high detail, clean futuristic aesthetic, tech utopia, documentary style
014
Hero
(Du Fu's thatched cottage ), using dopamine colored dot matrix design, vector illustration, density difference of dot matrix to display different structures in the image content, non overlapping dot matrix, best quality, layout design, dot matrix art style, commercial vector work, white background
016
Nano Banana
Heavenly architecture with Divine inspiration in its design, harmonious balancing of light and shadow, blooming delicate and fragrant flowers, aqua coloured leaves, plants of various design to fit architectural design, large leaf plants, 32K, highly detailed, quantum processing --no water --ar 1:1 --personalize nwnd4j3 --stylize 600
6398
Midjourney
Stable Diffusion ist ein Text-zu-Bild-Modell von StabilityAI. Stable Diffusion ist ein leistungsstarkes KI-Modell, das anhand von Textbeschreibungen hochwertige Bilder generiert. Es wurde 2022 von Stability AI in Zusammenarbeit mit verschiedenen akademischen Forschungseinrichtungen und gemeinnützigen Organisationen entwickelt und erstellt aus einem Text ein Bild, das der Beschreibung möglichst genau entspricht. Das Modell lässt sich in vielfältigen Anwendungen einsetzen, darunter Bilderstellung, Bildbearbeitung und sogar Bildübersetzung anhand von Textvorgaben. Die der Stable Diffusion zugrunde liegende Technologie ist ein Deep-Learning-Netzwerk, das als latentes Diffusionsmodell bekannt ist. Der Prozess beginnt mit der Komprimierung des Bildes vom Pixelraum in einen niedrigdimensionalen latenten Raum mithilfe eines Variational Autoencoders (VAE). Anschließend wird das komprimierte Bild mit Gaußschem Rauschen versehen und mithilfe eines U-Net-Blocks bereinigt, um das Bild in seine ursprüngliche Form zurückzuversetzen. Das endgültige Bild wird durch die Rücktransformation der Repräsentation in den Pixelraum erzeugt. Stable Diffusion zeichnet sich durch seine Fähigkeit aus, auf Text, Bilder oder andere Datentypen zu reagieren. So kann es beispielsweise Bilder anhand einer vorgegebenen Texteingabe generieren oder bestehende Bilder entsprechend anpassen. Im Gegensatz zu Vorgängern wie DALL-E und Midjourney stellt Stable Diffusion seinen Quellcode und die Modellgewichte öffentlich zur Verfügung und ist damit für einzelne Entwickler und Forscher zugänglich. Trotz seiner beeindruckenden Fähigkeiten weist Stable Diffusion einige Einschränkungen auf. Bei bestimmten Bildtypen, wie beispielsweise menschlichen Gliedmaßen und Gesichtern, hat es aufgrund unzureichender Trainingsdaten Schwierigkeiten und benötigt erhebliche Rechenleistung, um mit neuen Daten trainiert zu werden. Zudem ist anzumerken, dass das Modell hauptsächlich mit Bildern trainiert wurde, die englische Beschreibungen enthielten, was zu einer Verzerrung hin zu westlichen Perspektiven und Kulturen führen kann. Trotz dieser Herausforderungen stellt Stable Diffusion einen bedeutenden Fortschritt im Bereich der KI-Modelle zur Text-zu-Bild-Konvertierung dar. Es eröffnet Künstlern, Entwicklern und Forschern gleichermaßen vielfältige Möglichkeiten und erlaubt ihnen, Bilder auf eine Weise zu generieren und zu bearbeiten, die zuvor nur mit großem menschlichem Aufwand und Fachwissen möglich war. Stable Diffusion bietet zudem einzigartige Funktionen, die in früheren Text-zu-Bild-Modellen wie DALL-E und Midjourney nicht vorhanden sind. Dazu gehört die Verwendung von Textinversionen und LoRAs (Latent Optimizers over Randomly Initialized Architectures). Textinversionen ermöglichen es Nutzern, „Einbettungen“ aus einer eigenen Bildersammlung zu erstellen. Dadurch kann das Modell Bilder generieren, die den Bildern in der Sammlung ähneln, sobald bestimmte Wörter oder Phrasen in einer Texteingabe verwendet werden. Diese Funktion kann genutzt werden, um Verzerrungen im ursprünglichen Modell zu reduzieren oder bestimmte visuelle Stile nachzuahmen. LoRAs hingegen sind eine Technik, die das Modell in Richtung bestimmter Ausgabetypen lenkt, beispielsweise um den Stil eines bestimmten Künstlers zu imitieren. Ein weiteres spannendes Merkmal von Stable Diffusion ist die Möglichkeit für Nutzer, ihre eigenen, feinabgestimmten Modelle zu trainieren. Dadurch können sie das Modell so anpassen, dass es Bilder für spezifische Anwendungsfälle generiert und so Ergebnisse liefert, die ihren individuellen Bedürfnissen und Präferenzen besser entsprechen. Techniken wie ControlNet und DreamBooth erweitern diese Funktionalität zusätzlich. ControlNet ist eine neuronale Netzwerkarchitektur, die Diffusionsmodelle durch die Einbeziehung zusätzlicher Bedingungen verwaltet und dabei die Integrität des ursprünglichen Modells bewahrt, während sie neue Bedingungen lernt. DreamBooth hingegen ist ein Feinabstimmungsmodell, das präzise, personalisierte Ausgaben generiert, die ein bestimmtes Thema anhand einer Bilderserie darstellen. Diese Funktionen machen Stable Diffusion zu einem äußerst anpassungsfähigen Werkzeug, das individuell gestaltet werden kann, um basierend auf Texteingaben eine breite Palette von Bildausgaben zu generieren
019
Nano Banana
Heavenly architecture with Divine inspiration in its design, harmonious balancing of light and shadow, blooming delicate and fragrant flowers, aqua coloured leaves, plants of various design to fit architectural design, large leaf plants, 32K, highly detailed, quantum processing --no water --ar 1:1 --personalize nwnd4j3 --stylize 600
6398
Midjourney
(Du Fu's thatched cottage ), using dopamine colored dot matrix design, vector illustration, density difference of dot matrix to display different structures in the image content, non overlapping dot matrix, best quality, layout design, dot matrix art style, commercial vector work, white background
016
Nano Banana
Prompt: A bright daytime futuristic technology plaza, ultra-realistic and highly detailed, featuring clean white minimalist architecture, smooth concrete ground, subtle reflections, soft natural shadows, and a calm organized AI-driven marketplace atmosphere. The environment feels like a peaceful future tech hub, innovative and human-centric, with modern urban design, glass buildings, sleek edges, greenery accents, and soft ambient lighting. Elegant modern storefronts line the background with large glass fronts and glowing high-tech signboards reading: “ChatGPT Café”, “DALL·E Studio”, “Midjourney Gallery”, “Code Copilot”, and “Code Corner” — stylish futuristic typography, subtle neon glow, integrated seamlessly into clean architectural facades, giving a premium AI-ecosystem feel. Left foreground: a young tech entrepreneur standing behind a sleek mobile street cart, working on a slim modern laptop. He wears a white t-shirt with an open blue shirt layered over it, casual jeans, clean modern look. The cart resembles a compact portable digital tech shop, filled with highly detailed electronic gadgets — smartphones, tablets, VR headsets, cameras, smart wearables, circuit components, cables, glowing screens, and futuristic accessories. Metallic surfaces reflect light realistically, emphasizing startup culture, innovation, and digital entrepreneurship. Right center: three casually dressed people standing naturally in conversation, relaxed body language, realistic human expressions. In front of them stands a friendly small humanoid AI robot with smooth white curved body panels, soft glowing blue eyes, subtle LED accents, intelligent yet approachable design, softly illuminated face panel. The humans appear socially engaged with the robot, symbolizing human–AI collaboration and AI integrated into everyday life. Cinematic composition with balanced framing, wide-angle perspective, documentary photography realism, natural human poses, clean environment, ultra-sharp focus, micro-details visible. Lighting: bright natural daylight, soft global illumination, realistic shadows, subtle ambient bounce light, soft reflections on surfaces, gentle depth of field, atmospheric clarity. Color grading: clean modern tones, soft whites, neutral palette, light blue tech accents, realistic skin tones, minimal cinematic contrast, calm futuristic utopia mood. Quality tags: ultra realistic, photorealistic, 8k, cinematic lighting, global illumination, ray tracing, depth of field, volumetric light, sharp focus, highly detailed textures, realistic materials, professional photography, masterpiece, high detail, clean futuristic aesthetic, tech utopia, documentary style
014
Hero
(Du Fu's thatched cottage ), using dopamine colored dot matrix design, vector illustration, density difference of dot matrix to display different structures in the image content, non overlapping dot matrix, best quality, layout design, dot matrix art style, commercial vector work, white background
015
Nano Banana
Stable Diffusion ist ein Text-zu-Bild-Modell von StabilityAI. Stable Diffusion ist ein leistungsstarkes KI-Modell, das anhand von Textbeschreibungen hochwertige Bilder generiert. Es wurde 2022 von Stability AI in Zusammenarbeit mit verschiedenen akademischen Forschungseinrichtungen und gemeinnützigen Organisationen entwickelt und erstellt aus einem Text ein Bild, das der Beschreibung möglichst genau entspricht. Das Modell lässt sich in vielfältigen Anwendungen einsetzen, darunter Bilderstellung, Bildbearbeitung und sogar Bildübersetzung anhand von Textvorgaben. Die der Stable Diffusion zugrunde liegende Technologie ist ein Deep-Learning-Netzwerk, das als latentes Diffusionsmodell bekannt ist. Der Prozess beginnt mit der Komprimierung des Bildes vom Pixelraum in einen niedrigdimensionalen latenten Raum mithilfe eines Variational Autoencoders (VAE). Anschließend wird das komprimierte Bild mit Gaußschem Rauschen versehen und mithilfe eines U-Net-Blocks bereinigt, um das Bild in seine ursprüngliche Form zurückzuversetzen. Das endgültige Bild wird durch die Rücktransformation der Repräsentation in den Pixelraum erzeugt. Stable Diffusion zeichnet sich durch seine Fähigkeit aus, auf Text, Bilder oder andere Datentypen zu reagieren. So kann es beispielsweise Bilder anhand einer vorgegebenen Texteingabe generieren oder bestehende Bilder entsprechend anpassen. Im Gegensatz zu Vorgängern wie DALL-E und Midjourney stellt Stable Diffusion seinen Quellcode und die Modellgewichte öffentlich zur Verfügung und ist damit für einzelne Entwickler und Forscher zugänglich. Trotz seiner beeindruckenden Fähigkeiten weist Stable Diffusion einige Einschränkungen auf. Bei bestimmten Bildtypen, wie beispielsweise menschlichen Gliedmaßen und Gesichtern, hat es aufgrund unzureichender Trainingsdaten Schwierigkeiten und benötigt erhebliche Rechenleistung, um mit neuen Daten trainiert zu werden. Zudem ist anzumerken, dass das Modell hauptsächlich mit Bildern trainiert wurde, die englische Beschreibungen enthielten, was zu einer Verzerrung hin zu westlichen Perspektiven und Kulturen führen kann. Trotz dieser Herausforderungen stellt Stable Diffusion einen bedeutenden Fortschritt im Bereich der KI-Modelle zur Text-zu-Bild-Konvertierung dar. Es eröffnet Künstlern, Entwicklern und Forschern gleichermaßen vielfältige Möglichkeiten und erlaubt ihnen, Bilder auf eine Weise zu generieren und zu bearbeiten, die zuvor nur mit großem menschlichem Aufwand und Fachwissen möglich war. Stable Diffusion bietet zudem einzigartige Funktionen, die in früheren Text-zu-Bild-Modellen wie DALL-E und Midjourney nicht vorhanden sind. Dazu gehört die Verwendung von Textinversionen und LoRAs (Latent Optimizers over Randomly Initialized Architectures). Textinversionen ermöglichen es Nutzern, „Einbettungen“ aus einer eigenen Bildersammlung zu erstellen. Dadurch kann das Modell Bilder generieren, die den Bildern in der Sammlung ähneln, sobald bestimmte Wörter oder Phrasen in einer Texteingabe verwendet werden. Diese Funktion kann genutzt werden, um Verzerrungen im ursprünglichen Modell zu reduzieren oder bestimmte visuelle Stile nachzuahmen. LoRAs hingegen sind eine Technik, die das Modell in Richtung bestimmter Ausgabetypen lenkt, beispielsweise um den Stil eines bestimmten Künstlers zu imitieren. Ein weiteres spannendes Merkmal von Stable Diffusion ist die Möglichkeit für Nutzer, ihre eigenen, feinabgestimmten Modelle zu trainieren. Dadurch können sie das Modell so anpassen, dass es Bilder für spezifische Anwendungsfälle generiert und so Ergebnisse liefert, die ihren individuellen Bedürfnissen und Präferenzen besser entsprechen. Techniken wie ControlNet und DreamBooth erweitern diese Funktionalität zusätzlich. ControlNet ist eine neuronale Netzwerkarchitektur, die Diffusionsmodelle durch die Einbeziehung zusätzlicher Bedingungen verwaltet und dabei die Integrität des ursprünglichen Modells bewahrt, während sie neue Bedingungen lernt. DreamBooth hingegen ist ein Feinabstimmungsmodell, das präzise, personalisierte Ausgaben generiert, die ein bestimmtes Thema anhand einer Bilderserie darstellen. Diese Funktionen machen Stable Diffusion zu einem äußerst anpassungsfähigen Werkzeug, das individuell gestaltet werden kann, um basierend auf Texteingaben eine breite Palette von Bildausgaben zu generieren
019
Nano Banana
(Du Fu's thatched cottage ), using dopamine colored dot matrix design, vector illustration, density difference of dot matrix to display different structures in the image content, non overlapping dot matrix, best quality, layout design, dot matrix art style, commercial vector work, white background
015
Nano Banana
Prompt: A bright daytime futuristic technology plaza, ultra-realistic and highly detailed, featuring clean white minimalist architecture, smooth concrete ground, subtle reflections, soft natural shadows, and a calm organized AI-driven marketplace atmosphere. The environment feels like a peaceful future tech hub, innovative and human-centric, with modern urban design, glass buildings, sleek edges, greenery accents, and soft ambient lighting. Elegant modern storefronts line the background with large glass fronts and glowing high-tech signboards reading: “ChatGPT Café”, “DALL·E Studio”, “Midjourney Gallery”, “Code Copilot”, and “Code Corner” — stylish futuristic typography, subtle neon glow, integrated seamlessly into clean architectural facades, giving a premium AI-ecosystem feel. Left foreground: a young tech entrepreneur standing behind a sleek mobile street cart, working on a slim modern laptop. He wears a white t-shirt with an open blue shirt layered over it, casual jeans, clean modern look. The cart resembles a compact portable digital tech shop, filled with highly detailed electronic gadgets — smartphones, tablets, VR headsets, cameras, smart wearables, circuit components, cables, glowing screens, and futuristic accessories. Metallic surfaces reflect light realistically, emphasizing startup culture, innovation, and digital entrepreneurship. Right center: three casually dressed people standing naturally in conversation, relaxed body language, realistic human expressions. In front of them stands a friendly small humanoid AI robot with smooth white curved body panels, soft glowing blue eyes, subtle LED accents, intelligent yet approachable design, softly illuminated face panel. The humans appear socially engaged with the robot, symbolizing human–AI collaboration and AI integrated into everyday life. Cinematic composition with balanced framing, wide-angle perspective, documentary photography realism, natural human poses, clean environment, ultra-sharp focus, micro-details visible. Lighting: bright natural daylight, soft global illumination, realistic shadows, subtle ambient bounce light, soft reflections on surfaces, gentle depth of field, atmospheric clarity. Color grading: clean modern tones, soft whites, neutral palette, light blue tech accents, realistic skin tones, minimal cinematic contrast, calm futuristic utopia mood. Quality tags: ultra realistic, photorealistic, 8k, cinematic lighting, global illumination, ray tracing, depth of field, volumetric light, sharp focus, highly detailed textures, realistic materials, professional photography, masterpiece, high detail, clean futuristic aesthetic, tech utopia, documentary style
014
Hero
Heavenly architecture with Divine inspiration in its design, harmonious balancing of light and shadow, blooming delicate and fragrant flowers, aqua coloured leaves, plants of various design to fit architectural design, large leaf plants, 32K, highly detailed, quantum processing --no water --ar 1:1 --personalize nwnd4j3 --stylize 600
6398
Midjourney
(Du Fu's thatched cottage ), using dopamine colored dot matrix design, vector illustration, density difference of dot matrix to display different structures in the image content, non overlapping dot matrix, best quality, layout design, dot matrix art style, commercial vector work, white background
016
Nano Banana