Diffusionsmodelle entschlüsselt: Technik hinter DALL‑E und Midjourney

Diffusion‑Modelle sind die neue Generation von Bildgeneratoren, die in den populären Systemen DALL‑E und Midjourney zum Einsatz kommen. Sie arbeiten nach einem einfachen, aber kraftvollen Prinzip: Ein Bild wird schrittweise aus reinem Rauschen aufgebaut, indem ein lernender Algorithmus das Rauschen in jeder Iteration reduziert.

Der Trainingsprozess besteht aus zwei Phasen. Zuerst wird ein Bild in einer Reihe von Schritten mit zufälligem Rauschen überzogen – das sogenannte „Forward‑Diffusion“. Anschließend lernt das Modell, wie es dieses Rauschen zurückverwandeln kann, um das ursprüngliche Bild wiederherzustellen. Durch das wiederholte Durchlaufen dieser Rückwärts‑Diffusion entsteht ein neues, realistisches Bild aus dem Rauschen.

Bei DALL‑E 2 wird zusätzlich das Sprachmodell CLIP verwendet, um die Bildgenerierung an Textbeschreibungen anzupassen. Midjourney nutzt eine ähnliche Diffusionsarchitektur, kombiniert aber eigene Optimierungen und ein umfangreiches Trainings‑Dataset, um besonders stilistische und kreative Ergebnisse zu erzielen. Beide Systeme zeigen, wie Diffusion‑Modelle die Grenzen der Bildqualität und der kreativen Kontrolle deutlich verschieben.

Die Technologie hinter diesen Plattformen ist nicht nur technisch beeindruckend, sondern eröffnet auch neue Möglichkeiten für Künstler, Designer und Entwickler, die mit KI‑gestützten Bildgeneratoren arbeiten wollen. Diffusion‑Modelle setzen damit einen neuen Standard für die Erzeugung hochqualitativer, variabler Bilder.