Was ist DALL-E?
DALL-E (stilisiert als DALL.E) ist ein generatives künstliches Intelligenz (KI) Werkzeug, das es Benutzern ermöglicht, realistische Bilder und Kunstwerke aus Textvorgaben in natürlicher Sprache zu erstellen. OpenAI hat es im Januar 2021 der Öffentlichkeit zugänglich gemacht.
DALL-E ist eine Variante des Sprachmodells, das als generativer vortrainierter Transformer (GPT) bekannt ist und GPT-3 und ChatGPT antreibt. Aber DALL-E ist speziell für die Bilderzeugung konzipiert. Es verwendet eine kleinere Version von GPT-3 und ist auf Text-Bild-Paare aus dem Internet trainiert, um eigenständig originelle Kunstwerke in jedem Stil zu erstellen.
Der Name DALL-E ist eine Kombination aus den Namen des spanischen surrealistischen Künstlers Salvador Dali und des Pixar-Films über einen umweltfreundlichen Roboter, WALL-E.
Der DALL-E-Bilderzeuger und sein Nachfolger DALL-E 2, der 2022 veröffentlicht wurde, sind Teil von synthetischer Medien-Software. Synthetische Medienwerkzeuge sind generative KI-Technologien, die Bilder, Texte und Videos basierend auf Vorgaben erstellen. Text-zu-Bild-Generatoren vor DALL-E hatten nicht das gleiche Maß an Genauigkeit oder Kontrolle beim Zeichnen mehrerer Objekte oder die räumlichen Denkfähigkeiten von DALL-E gezeigt, was es zu einem Wendepunkt in diesem Bereich macht.
DALL-Es Konkurrenten sind Midjourney, Stable Diffusion und DALL-E Mini, ein Open-Source-KI-Kunstgenerator.
Technologische Komponenten von DALL-E
Für Benutzer sieht die Funktionsweise von DALL-E einfach aus: Geben Sie eine Vorgabe ein und klicken Sie auf „Generieren“. Aber hinter den Kulissen verwendet DALL-E eine Reihe von KI-Technologien zusammen. Dazu gehören:
- GPT-3: GPT-3 ist ein großes Sprachmodell, das natürliche Sprachverarbeitung und natürliche Sprachgenerierung verwendet, um Text zu erstellen. DALL-E verwendet eine Teilmenge der GPT-3-Architektur. Es nutzt 12 Milliarden Parameter, die für die Bilderzeugung optimiert sind, aus den über 175 Milliarden Parametern, die GPT-3 hat.
- Kontrastive Sprach-Bild-Vortraining (CLIP): CLIP ist ein künstliches neuronales Netzwerk, das auf 400 Millionen Paaren von Bildern mit Textbeschriftungen aus dem Internet trainiert ist. Es sagt den relevantesten Textausschnitt für ein gegebenes Bild voraus. CLIP analysiert und bewertet DALL-Es unzählige Ausgaben, um das am besten geeignete Bild für eine Vorgabe auszuwählen.
- Diskreter variationaler Autoencoder (dVAE): dVAE ist ein neuronales Netzwerk für unüberwachtes Lernen, das einen Encoder und Decoder verwendet, um eine Eingabe zu komprimieren und in das gewünschte Format der Ausgabe zu transformieren. In DALL-E wird dVAE verwendet, um Text in ein Bild zu dekodieren.
Wie DALL-E funktioniert
Unter Verwendung der oben genannten Technologien funktioniert DALL-E folgendermaßen:
- Kodierung: Wenn ein Benutzer eine Vorgabe eingibt, versteht DALL-E den Text mithilfe von GPT-3. Es kodiert den Text in Tokens, die die semantische Bedeutung und den Kontext der Eingabe erfassen.
- Dekodierung: dVAE erzeugt dann ein Bildausgabe für den kodierten Text basierend auf Mustern aus seinen Trainingsdatensätzen.
- Verfeinerung: Die Bildausgabe wird in mehreren Schritten verfeinert, indem mehr Details und Komplexität hinzugefügt werden, was zu einem endgültigen hochwertigen Bild führt.
DALL-E erzeugt einzigartige Bilder durch diesen iterativen Kodierungs-, Dekodierungs- und Verfeinerungsprozess.
DALL-E Anwendungen
Als KI-Bilderzeuger hat DALL-E ein breites Spektrum an potenziellen Anwendungen in verschiedenen Bereichen. Einige bemerkenswerte Anwendungsfälle sind:
- Kreative Inspiration: Das Modell bietet Künstlern, Designern und Inhaltserstellern ein Werkzeug, um schnell visuelle Darstellungen für kreative Zwecke wie Kunstwerke, Illustrationen oder Designelemente zu erstellen. Es kann ein Werkzeug für schnelle Inspiration sein oder den bestehenden kreativen Prozess ergänzen.
- Konzeptvisualisierung: DALL-E hilft bei der Visualisierung abstrakter und komplexer Konzepte. Es erzeugt Bilder von Ideen, Szenarien oder Objekten, die schwer direkt darzustellen sind.
- Produktdesign und Prototyping: DALL-E unterstützt in den frühen Phasen des Produktdesigns, indem es visuelle Darstellungen potenzieller Designs basierend auf Textbeschreibungen erstellt. Im Gegensatz zu traditionellen Computer-Aided-Design (CAD) Technologien können Designer schnell verschiedene Produktkonzepte erkunden, bevor sie einen physischen Prototyp erstellen.
- Werbung und Marketing: Vermarkter können DALL-E verwenden, um visuell ansprechende Bilder für Werbekampagnen, Produktpromotionen oder Branding-Zwecke zu erstellen und anzupassen.
- Publikationen, Medien und Inhaltserstellung: DALL-E erstellt leicht Illustrationen, Grafiken und Bilder, die in Büchern, Zeitschriften, Blogs und anderen Medienpublikationen verwendet werden können. Es kann sogar verwendet werden, um visuelle Hilfsmittel und Lehrmaterialien zu erstellen.
- Unterhaltung, Medien und Gaming: Der DALL-E-Bilderzeuger kann visuelle Darstellungen erstellen, die über die übliche Computer-Generated Imagery (CGI) für Spiele, Animationen, Filme, Virtual Reality (VR) und Augmented Reality (AR) Erfahrungen hinausgehen.
- Mode: Es ist ein nützliches Werkzeug für Designer, um Hunderte von Modekostümen in verschiedenen Stilen und Farben zu entwerfen und zu generieren.
- Kunst: Jeder, der nicht mit Malerei oder Kunst vertraut ist, kann mit DALL-E seine eigene KI-generierte Kunst erstellen.
Wie man DALL-E und DALL-E 2 verwendet
Folgen Sie diesen Schritten, um die KI-Bilderzeuger von OpenAI zu verwenden und KI-Bilder zu erstellen:
- Gehen Sie zur Website von OpenAI und melden Sie sich mit einer E-Mail-Adresse für ein Konto an. Benutzer mit Konten bei Google, Microsoft oder Apple können die jeweilige Option verwenden und ihr OpenAI-Konto erstellen.
- Alternativ können Benutzer zur Produktseite von OpenAI wie DALL-E und DALL-E 2 navigieren und sich von dieser Seite aus anmelden. Hinweis: Benutzer müssen ihre E-Mail-Adresse und ihre Telefonnummer für eine einmalige Verifizierung im Rahmen des Anmeldeprozesses verifizieren.
- Sobald ein OpenAI-Konto erstellt wurde, können Benutzer eines der OpenAI-Produkte wie DALL-E und ChatGPT erkunden.
- In DALL-E erhalten Benutzer einen Bildschirm mit einem Tab zum Eingeben einer Vorgabe und einer „Generieren“-Schaltfläche. Geben Sie eine Textvorgabe ein und klicken Sie auf „Generieren“.
Es sollte beachtet werden, dass DALL-E auf einem Kreditsystem basiert, um die Nutzung zu messen. Jede Text-zu-Bild-Anfrage benötigt einen Kredit, der bei OpenAI gekauft werden muss. Benutzer, die sich vor dem 6. April 2023 für DALL-E angemeldet haben, erhalten jedoch als frühe Anwender monatlich kostenlose Credits.
Vorteile von DALL-E
DALL-E bietet mehrere Vorteile als KI-Kunstgenerator. Es bietet eine gute Lösung, wann immer kreative visuelle Darstellungen basierend auf einer kleinen Menge an Texteingaben erstellt werden sollen. Hier sind einige der Vorteile von DALL-E:
- Schnellere Produktion: DALL-E benötigt zwischen wenigen Sekunden und Minuten, um ein Bild aus einer Textvorgabe zu erstellen. Dies beschleunigt die Inhaltserstellung.
- Anpassung und Iteration: DALL-E ermöglicht die Erstellung hochgradig angepasster Bilder mit detaillierten Textbeschreibungen. Die KI-generierten Bilder können in nachfolgenden Iterationen durch Ändern der Vorgaben verfeinert oder bearbeitet werden.
- Zugänglichkeit: Da das Modell natürliche Sprache für die Eingabe verwendet, erfordert es keine umfangreiche Schulung und ist leicht zugänglich für Benutzer.
- Erweiterbarkeit: Da DALL-E Bilder als Eingabe akzeptiert, können Benutzer das Werkzeug auch verwenden, um ein bestehendes Bild neu zu interpretieren.
- Bereichsübergreifende Anwendungen: Da DALL-E domänen- oder branchenunabhängig ist, kann es in verschiedenen Branchen eingesetzt werden, von Werbung und Unterhaltung bis hin zu Bildung und Mode, wie in den Anwendungsfällen zu sehen ist.
- Niedrige Kosten: Das Werkzeug reduziert die Kosten für die Erstellung visueller Inhalte erheblich, da es nur das Werkzeug und Textvorgaben erfordert.
Einschränkungen und Herausforderungen von DALL-E
Obwohl DALL-E erhebliche Vorteile bietet, hat es auch bestimmte Einschränkungen, die berücksichtigt werden müssen.
- Technische Herausforderungen: Obwohl DALL-E auf einem großen Datensatz trainiert ist, ist das Sprachverständnis des Modells begrenzt. Oft erzeugt es keine geeigneten visuellen Darstellungen für eine Vielzahl von Vorgaben.
- Algorithmische Verzerrung durch Trainingsdaten: Da DALL-E stark auf die Daten angewiesen ist, auf denen es trainiert wurde, ist es möglich, dass das Modell unabsichtlich Verzerrungen aus den Trainingsdaten reproduziert.
- Ethische Bedenken: Es gibt Bedenken hinsichtlich des unethischen Einsatzes des KI-Modells zur Erstellung digital manipulierte Bilder, sogenannte Deepfakes.
- Rechtliche Bedenken: Da DALL-E auf Bildern aus dem Internet trainiert ist, gibt es noch unbeantwortete Fragen zum Urheberrecht von KI-generierten Bildern.
DALL-E vs. DALL E-2
DALL-E und DALL-E 2 sind beide geschlossene, proprietäre KI-Kunstgeneratoren, die von OpenAI entwickelt wurden.
DALL E ist die erste Version von OpenAIs Text-zu-Bild-Generator und DALL-E 2 ist die erweiterte Version von DALL-E. Im Vergleich zu DALL-E ist DALL E-2 auf etwa 650 Millionen Bild-Text-Paare trainiert, die aus dem Internet gesammelt wurden.
Es verwendet auch ein Diffusionsmodell zusammen mit CLIP. Das Diffusionsmodell entfernt jegliches Rauschen aus der Ausgabe, was zu viel hochwertigeren, fotorealistischen Bildern führt. Infolgedessen erzeugt DALL-E 2 Bilder viel schneller und liefert überlegene Bilder.
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Soundarya Jayaraman
Soundarya Jayaraman is a Content Marketing Specialist at G2, focusing on cybersecurity. Formerly a reporter, Soundarya now covers the evolving cybersecurity landscape, how it affects businesses and individuals, and how technology can help. You can find her extensive writings on cloud security and zero-day attacks. When not writing, you can find her painting or reading.