Was ist Generative Adversarial Text to Image Synthesis (GATIS)

Generative Adversarial Text to Image Synthesis (GATIS) haben zum Ziel, Bilder auf Basis einer Textbeschreibung beziehungsweise eines Textinputs zu generieren. Es handelt sich bei der GATIS um eine spezielle Anwendung von Generative Adversarial Networks (GANs).

Wie funktionieren Generative Adversarial Text to Image Synthesis (GATIS)

Da es sich um eine besondere Anwendung von GANs handelt, baiseren GATIS ebenfalls auf zwei konkurrierenden neuronalen Netzen. Das eine neuronale Netz, das Generator Modell, erzeugt aus Textbeschreibungen Bilder. Das Discriminator Modell hingegen versucht, die generierten Bilder von echten Bildern zu differenzieren.

Der Generator wird bei diesem Verfahren von dem Feedback des Discriminators trainiert. Das Training erfolgt so lange, bis der Discriminator nicht mehr in der Lage ist, generierte Bilder von echten Bildern zu unterscheiden. Dieser Prozess heißt GAN-Training.

Einsatz von Generative Adversarial Text to Image Synthesis (GATIS)

Es gibt unterschiedliche Einsatzbereiche, in denen GATIS eingesetzt wird. 

• Generative Kunst: AI Art beziehungsweise generative Kunst nutzt die Technologie, um auf Basis der Texteingabe digitale Kunstwerke zu generieren.
• Marketing und Vertrieb: Produktabbildungen und Bilder spielen im Vertrieb und im Marketing eine zentrale Rolle. Durch die Nutzung von generierten Bildern können Ressourcen eingespart werden.
• Design: Designer kennen das kreative Loch, in dem sie sich manchmal befinden, wenn sie vor einem leeren Blatt Papier sitzen. Hier kann Generative Adversarial Text to Image Synthesis neue kreative Impulse liefern.