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Say What You See — Google Arts & Culture

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Say What You See - Google Arts & Culture

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Learn the art of image prompting with the help of Google AI.

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https://tools.fobizz.com/

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Digitale Tools mit KI-Assistenz für Schulen

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Alle hilfreichen Tools an einem Platz: Einfach. Datenschutzfreundlich. Sicher. ✅ DSGVO konform ✅ Mit und für Lehrer*innen entwickelt

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https://youtu.be/TijlqmuZlLc?si=fL8VufpRxlw_nTYL

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InsightFace: DEIN Gesicht in Midjourney! Face Swap so einfach wie noch nie!!

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https://youtu.be/Ok9zKhj-vSU?si=NW7b2FfkywFVSh9c

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Wiederkehrende Charaktere in Midjourney? So geht's

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https://www.creativindie.com/best-midjourney-prompts-an-epic-list-of-crazy-text-to-image-ideas/?utm_source=newsletter.theresanaiforthat.com&utm_medium=newsletter&utm_campaign=644-midjourney-prompts-inside&_bhlid=07daaa97c2fa8246688e0464dea865de4f0e3c47

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Bilder generieren und vorhandene Bilder verändern

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Bilder generieren und vorhandene Bilder verändern

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https://firefly.adobe.com (Text2Bild // Generative Fill)

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Generiere einen Charakter und verändere die Mimiken mit diesem Tool: https://crazyfaceai.com/expression-changer (Abonement nötig / Kreditkarte)

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Merz Artikel "das bewegt und 2023" (Sonja Breitwieser)

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Merz Artikel "das bewegt und 2023" (Sonja Breitwieser)

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Beispielprojekt KI-Song & MusikVideo "das bewegt uns 2024'

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Beispielprojekt KI-Song & MusikVideo "das bewegt uns 2024'

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dasbewegtuns2024.parabol.de

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“A Small Spark of Hope” - das bewegt uns 2024

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https://suno.com

# data[].attributes.body
Song im Automatikmodus erstellen lassen:

Beschreibe die Stimmung und den Stil der Musik. Gibt es verschiedene Phasen der Musik z.B. fröhliche oder traurige Parts die sich abwechseln. Beschreibe dies.

# data[].attributes.body
Suno Explore

# data[].attributes.attachment_link.readable_text
acoustic chicago blues cape verdean

hypnagogic pacific reggae

acoustic chicago blues algorave

bubblegum bass symphonic metal

grunge american primitivism

hypnagogic ambient trance

choral ambient noise wall

prog acoustic texas blues

acoustic blues glitch hop

new orleans alternative r&b

dreamy fife and drum blues

liquid drum and bass house

appalachian folk flamenco

afro house drill and bass

appalachian folk cloud rap

kawaii future bass afropiano

appalachian folk anti-folk

kawaii future bass afro-cuban jazz

acid techno avant-garde jazz

afro house acoustic blues

mandarin american primitivism

math rock ambient noise wall

soulful acoustic texas blues

harpischord symphonic metal

k-pop acoustic texas blues

afrikaner folk pacific reggae

korean fife and drum blues

cloud rap symphonic metal

jungle ambient noise wall

dream pop appalachian folk

american primitivism illbient

breakbeat balkan brass band

dancehall acoustic texas blues

american primitivism bedroom pop

bengali american primitivism

dubstep kawaii future bass

american primitivism 2-step

acoustic texas blues chillstep

bengali acoustic chicago blues

acoustic texas blues afrobeat

havana american primitivism

bedroom pop new jack swing

liquid drum and bass slushwave

drum and bass acoustic rock

ambient trance alternative rock

liquid drum and bass rockabilly

blues rock american primitivism

liquid drum and bass new jack swing

goa trance afro-cuban jazz

fife and drum blues p-funk

barbershop balkan brass band

liquid drum and bass blues

dirty south balkan brass band

cape verdean acoustic rock

liquid drum and bass bluegrass

roots reggae avant-garde jazz

harpischord drill and bass

sitar fife and drum blues

fife and drum blues acid breaks

balkan brass band classical

ambient noise wall chanson

illbient alternative rock

avant-garde jazz illbient

drill and bass balkan brass band

harpischord ambient house

rock liquid drum and bass

acoustic chicago blues reggaeton

symphonic afro-cuban jazz

french acoustic chicago blues

glitch hop acoustic texas blues

acoustic chicago blues motown

# data[].attributes.body
Finde einen Beispielsong

Durchstöbert die Musikbibliothek von suno ai nach einem Song der deiner gewünschten Stimmung entspricht. Schau dir an, in welchem Stil dieser Song generiert wurde.

-------------------

Lasse Chat GPT den Stil eines bekannten Songs beschreiben.

# data[].attributes.body
Spezieller ChatGPT Bot, welcher für Musikgenetatoren wie suno AI Songtexte schreibt welche META Tags beinhalten. Mit diesen Metatags kann die Musik noch mal in besonderer Form Modeliert werden. So z.B. Stimmungswechsel innerhalb des Songs, Instrument-Solos, Vocal-Parts, Sprecher Einlagen, Sprachwechsel, Musikstilwechsrl, Intros ubd Outros etc ... Beschreibt einfach detailiert, wie ihr euch den Song vorstellt: https://chatgpt.com/g/g-y2J4bAO8A-ai-music-prompt-generator Eine Auswahl an solchen Metatags gibt auf: https://sunoprompt.com/blog/metatags-for-suno-ai-model-collection

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Generate Styles & Lyrics(with metatags ) for SunoAi, Udio.....

# data[].attributes.attachment_link.readable_text
Solution: To achieve consistent outcomes when prompting Suno AI for music generation, understanding and effectively structuring prompts is crucial. This ensures that the AI interprets your intentions accurately and the music aligns with your desired characteristics.
Examples:

1. Use Custom Mode and Detailed Descriptors: Instead of relying on the general input fields, switch to custom mode where you can specify each aspect of your music:

This format helps prevent the AI from misinterpreting parts of your prompt as lyrics.

2. Separating Elements with Commas: When you want to combine multiple attributes like genre, voice, and instrumental emphasis, separating them with commas can clarify your intentions:

This method helps the AI differentiate between various stylistic elements.

3. Using Brackets for Specific Instructions: To ensure that specific instructions are followed, use brackets to define song sections or vocal styles:

This helps in guiding the AI more precisely, especially when trying to emulate certain band styles or unique vocal characteristics.

Additional Tips:

Experiment with different structuring formats to see which provides the best results for your specific style.

Incorporate mood, tempo, and "ear candy" elements to enhance the overall appeal of the music.

Remember, the more specific your prompt, the more likely the AI will produce the desired outcome.

Understanding how to effectively structure your prompts can significantly improve the consistency and quality of the music generated by Suno AI, turning your creative visions into reality.

# data[].attributes.attachment_link.description
Master the art of structuring prompts to control Suno AI’s music generation for consistent results.

# data[].attributes.headline
Suno AI Prompt Generator Su opro.pt.com (Webtool)

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Suno AI Prompt Generator Su opro.pt.com (Webtool)

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http://sunoprompt.com

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Suno AI Prompt Generator: Song Styles and Lycrics Maker

# data[].attributes.attachment_link.description
Generate song and lyrics with suno metatags and music style: rock lyrics, pop lyrics, etc. suno ai prompts, lyrics and udio lyrics

# data[].attributes.body
https://share.snipd.com/episode/c6d532ae-aecf-400f-8c34-832c47ba51ce

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KI für alle - Open-Source-Modelle demokratisieren Künstliche Intelligenz

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KI für alle - Open-Source-Modelle demokratisieren Künstliche Intelligenz

# data[].attributes.attachment_link.description
Poe lets you ask questions, get instant answers, and have back-and-forth conversations with AI. Gives access to GPT-4, gpt-3.5-turbo, Claude from Anthropic, and a variety of other bots.

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https://www.journeyplus.ai/?ref=taaft&utm_source=taaft&utm_medium=referral

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Problem der Lokalen Installation: keine Regulierung hinsichtlich Schädlicher Inhalte

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Prompt: Several giant wooly mammoths approach treading through a snowy meadow, their long wooly fur lightly blows in the wind as they walk, snow covered trees and dramatic snow capped mountains in the distance, mid afternoon light with wispy clouds and a sun high in the distance creates a warm glow, the low camera view is stunning capturing the large furry mammal with beautiful photography, depth of field.

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https://sora.openai.com

# data[].attributes.body
"20 führende Technologieunternehmen, darunter Adobe, Amazon, Google, IBM, Meta, Microsoft, OpenAI, TikTok und X, haben sich verpflichtet, gemeinsam schädliche KI-Inhalte zu erkennen und zu bekämpfen." https://the-decoder.de/2024-wahlen-tech-riesen-schliessen-buendnis-gegen-ki-manipulation/

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KI in Capcut (Videoschnittapp von ByteDance)

# data[].attributes.subject
KI in Capcut (Videoschnittapp von ByteDance)

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Funktionen im Bereich generative KI:

Layoutvorlagen via Text prompten

Bilder via Textprompt generieren

Generative Fill (Bildbereiche markieren und via Textprompt Elemente hinzufügen, ändern, entfernen)

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Adobe Express ist ein Web- und Appbasiertes Grafiklayout-Programm u.a. insbesondere für Social Media Postings. Es ist mit eingeschränkten Funktionen kostenlos nutzbar.

# data[].attributes.body
https://express.adobe.com

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(1) #ProjectFastFill | Adobe MAX Sneaks 2023 - YouTube

# data[].attributes.attachment_link.title
#ProjectFastFill | Adobe MAX Sneaks 2023 | Adobe

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clipdrop.co/tools (by stability.ai // Basis: Stabel Diffusion) Umfangreiche Möglichkeiten: Background Remover, Faceswap, Text Remover, Upscaler, Draw 2 Picture, ...

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https://github.com/Stability-AI/StableDiffusion

neu2024: https://github.com/Stability-AI/StableCascade

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app.runwayml.com

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https://padlet.com/parabol/aiasatool

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https://deepfake.parabol.de

(aus der Methode "Fake News Projekt - selbst faken #Multiplikator*innen")

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You searched for midjourney - PS (philipp-stelzel.com)

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Entdecke Midjourney Mastery! Tauche ein in den umfassenden Midjourney-Kurs auf Skillshare, Erwirb ein tiefes Verständnis für die Arbeit mit Midjourney, verfeinere deine Fähigkeiten und erziele bemerkenswerte Ergebnisse: Nimm noch heute an meiner Klasse auf Skillshare teil und erhalte 1 Monat Skillshare kostenlos. Midjourney hat soeben seine neue Version 5.2 herausgebracht und die Updates sind einfach ...

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Methode: KI or Real Picture Druckvorlage

# data[].attributes.subject
Methode: KI or Real Picture Druckvorlage

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(teilweise keine Lizenzfreies Bildmaterial)

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„Fake or Real?“-Klammeraktion – RISE (rise-jugendkultur.de)

Aktuell in Entwicklung: Erweiterung der Methode zum Schwerpunkt "künstliche Intelligenz"

# data[].attributes.attachment_link.readable_text
Zum Hauptinhalt springen

Verschiedene Nachrichten und Meldungen aus dem Netz werden ausgedruckt und im Treff aufgehängt. Am besten möglichst zentral und gut sichtbar. Die Jugendlichen bekommen Wäscheklammern, welche auf der einen Seite mit „Fake" und auf der anderen Seite mit „Real" beschriftet sind. Sie können zuerst selbst „nach Bauchgefühl" ihre Klammern setzen. Danach wird gemeinsam aufgelöst und über die Entscheidung gesprochen. Lassen sich die Jugendlichen motivieren, kann zusätzlich gemeinsam nachrecherchiert werden. Dafür befinden sich auf den Ausdrucken kleine Hinweise und praktische Tipps, welche zu einem schnellen Rechercheergebnis führen. Jugendliche können z.B. auf einer Faktencheckerseite auf Instagram oder TikTok Hintergründe zur entsprechenden Meldung finden oder die Google-Rückwärtssuche und Apps zur Bildmanipulation selbst ausprobieren. Dabei sammeln die Jugendlichen weitere praktische Tipps und Tricks zum Erkennen von Fake News.

Jugendliche ab 12/13 Jahren im Jugendtreff

Gesprächsanlässe schaffen und Reflexionsanstöße setzen: Je nach Auswahl der Meldungen kommt man mit den Jugendlichen zu verschiedensten Themen und Fragestellungen ins Gespräch.
Austausch von Tipps & Tricks zum Erkennen von Fake News.

Woran erkennt ihr Fake News? Warum werden diese online gestellt? Wer macht so was? Warum verbreiten sich falsche Nachrichten so schnell? Wann vertraut ihr Quellen? Wo bekommt ihr eure Nachrichten her? Was ist Clickbait, Hetze, Spam, Satire ...? Welche Auswirkungen können Gerüchte und Falschnachrichten haben? Welche Art von Spaß ist noch ok, wann wird für euch eine Grenze überschritten?

flexibel; 5-30 Minuten pro Gesprächseinheit, je nach Interesse und Motivation

Gelingensbedingungen & Tipps

Beziehungsarbeit:
Um gut mit den Jugendlichen in der Einrichtung ins Gespräch zu kommen, ist es notwendig, zuvor eine Beziehung aufzubauen. Wird das Projekt von externen Fachkräften durchgeführt, so sollten diese sich erst einmal 20-30 Minuten Zeit nehmen, um im Jugendtreff anzukommen; an der Theke chillen, mit den Jugendlichen kickern, (authentisches) Interesse an den Aktivitäten der Jugendlichen zeigen („Was zockst du da gerade?"; „Spielt ihr gegeneinander?"; „Was muss man da können?"; „Worum geht es?"; ...) und allgemeine lockere Gespräche an der Theke führen.

Die eigene Haltung:
Es ist wichtig, die Perspektive, Erfahrungen und Kompetenzen junger Menschen miteinzubeziehen und immer eine wertschätzende und interessierte Haltung den Jugendlichen und ihrer individuellen Mediennutzung gegenüber einzunehmen. Kinder- und Jugendliche verbringen viel Zeit im Netz. Sie haben bereits einiges an Kompetenzen im Umgang mit Technologien erworben und auf jeden Fall aus ihrer Erfahrung heraus ein gutes Bauchgefühl auch in der Bewertung und im Umgang mit Fake News entwickelt. Oft fehlt es an einer kritisch reflexiven Auseinandersetzung. Im gemeinsamen Medienhandeln und/oder in den Gesprächen mit den Jugendlichen gilt es, entsprechende Reflexionsanstöße zu initiieren. Gelingen kann dies am besten mit einer forschend neugierigeren Haltung. Man sollte gespannt darauf sein, auf welcher (ganzheitlichen) Erfahrungsebene Jugendliche Medien erleben und für sich bewerten. Unser oft zu kognitiver Zugang versperrt diese Sicht manchmal. Auch hier gilt es, wieder gegenseitig voneinander zu lernen.

Motivation:
Ohne eigene Motivation, Spaß und Lust auf das Projekt und auf die Gespräche mit den Jugendlichen wird das Projekt scheitern. Seid ihr selbst motiviert, motiviert ihr auch schnell eure Jugendlichen. Kommt man als externe Fachkraft, gilt es, die Motivation der Mitarbeiter*innen mit anzukurbeln. Die Mitarbeiter*innen haben die engste Beziehung zu den Jugendlichen. Wenn z.B. Mirco drei Jugendliche anspricht: „Hey! Voll coole Aktion da hinten! Ich möchte jetzt auch mal schauen, ob ich alle Fake News erkenne. Kommt mal mit! Hey, kommt, wir schauen uns das mal an!"
Die Motivation der Jugendhausmitarbeiter*innen gelingt auch nicht durch eine Anweisung oder Verpflichtung. Ein „Es wäre schön, wenn ihr auch selbst mitmacht, das motiviert eure Jugendlichen" oder ein „Hey wollt ihr nicht auch mal ..." muss ausreichen. Ansonsten wird eure Motivation für das Projekt auch die Mitarbeiter*innen anstecken und dann wiederum die Jugendlichen. Schafft gemeinsam eine positive Atmosphäre.

Selbst mal falsch liegen? Voll erwünscht!
Um die Perspektive der Jugendlichen nicht zu vergessen und nicht in eine lehrerartige (allwissende) Rolle hineinzugeraten, empfiehlt es sich, sich entweder in den eigenen Status der Unwissenheit zurückzuversetzen (als ich die Meldung selbst das erste Mal gelesen habe, wusste ich da sofort, was Sache war, oder war ich mir selbst auch unsicher?) oder die Meldungen nicht alle selbst herauszusuchen, sondern gemeinsam mit Kolleg*innen, um sich dann gegenseitig zu testen: „Und was meinst du? Fake oder Real?". Das lässt sich auch gemeinsam mit Jugendlichen machen, die dann eigene Meldungen heraussuchen und damit die Erwachsenen herausfordern.

Lebensweltorientierung:
Bei der Auswahl der Meldungen sollten Themen und Medienvorlieben der Jugendlichen mit einbezogen werden. Vielleicht gibt es einen satirischen Beitrag über ihren Lieblingsrapper (vgl. Capital Bra im Postillon), eine Betrugs-SMS zu Netflix oder auch politische Themen, die im Lebensumfeld relevant sind (z.B. Polizeigewalt, Rassismus u.ä.). Gibt es eine bekannte Person auf TikTok, die Informationen bereitstellt, wie z.B. Herr Anwalt, oder allgemein einen Fakt über TikTok, Instagram, ein angesagtes Computerspiel oder auch Klatsch und Tratsch über Influencer*innen oder Stars, wie zum Beispiel der Clickbait-Artikel der Bild über Bibis Beautypalace?
Um besser an den Interessen der Jugendlichen ansetzen zu können, kann es sinnvoll sein, direkt nach der Auflösung mit W-Fragen einzusteigen: „Welche der Meldungen hat dich am meisten interessiert und warum?" Neben kleinen Impulsen zur Nachrichtenkompetenz (vgl. Reflexionsebene) werden mit diesen Fragen das Interesse, der Erfahrungsraum und die Perspektive der Jugendlichen in den Mittelpunkt gestellt. Die Gespräche können somit über Erfahrungen der Jugendlichen mit Medien, Gerüchten, Polizeigewalt, Betrug und Falschmeldungen, Hasskommentaren oder aber auch einfach über einen Rapper und seine Musik geführt werden. Im Gespräch werden sich vielfältige Ansatzpunkte ergeben, um den Kreis zur Nachrichtenkompetenz wieder zu schließen.

Freiwilligkeit:
Wichtig ist, dass das Angebot in der Offenen Tür ein freiwilliges ist. Ebenso sollte sensibel damit umgegangen werden, ob die Jugendlichen aktuell noch voll am Ball sind oder nur aus Höflichkeit dabei bleiben. Es gilt, zum Mitmachen zu motivieren aber nicht zu verpflichten.

Der eigene Anspruch:
Es sollte nicht der Anspruch bestehen, Jugendlichen Wissen einzutrichtern, sondern das Ziel sollte sein, kleine Impulse zu setzen und weiterhin die Perspektiven und den Erfahrungsraum der Jugendlichen in den Fokus zu stellen.

Vereinzelte „Fake or Real?"-Meldungen können (immer mal wieder über einen längeren Zeitraum hinweg) auf der Theke des Jugendhauses ausgelegt werden. Zum Beispiel mit einer kurzen motivierenden Ansprache: „Hey, was denkst du? Fake oder Real?" So können Gesprächsanlässe im Alltag geschaffen werden. Die Wäscheklammern können hier verwendet werden, müssen aber nicht.

Eingeleitet mit der Frage „Welche der Meldungen sollen wir uns mal genauer anschauen?" oder „Bei welcher möchtest du unbedingt wissen, warum du richtig oder falsch lagst?" werden Jugendliche aufgefordert, die Meldungen selbst einmal zu überprüfen. Dies kann mit einer offenen Recherche geschehen. Meist jedoch ist es hilfreich, die Jugendlichen den Recherchetipp am Ende der Meldungen ausprobieren zu lassen. Bei der Auswahl der Tipps wurde darauf geachtet, dass diese möglichst niedrigschwellig und praxisnah sind und zudem zu schnellen Ergebnissen führen.

In Absprache mit den Mitarbeitenden des Jugendtreffs werden unter die verschiedenen Meldungen selbst produzierte Fake News gemischt, welche eine Relevanz im nahen Lebensumfeld der Jugendlichen besitzen (Schule, Jugendtreff, Stadtteil, ...). Hierbei sollte man allerdings vorsichtig sein, damit keine Gerüchte entstehen, die dem Treff oder den Jugendlichen schaden könnten. Ebenso sollte man die Balance zwischen „reinlegen" und „auflösen" halten, um das Vertrauensverhältnis nicht zu gefährden.

Reflexionsansätze:
Wer ist Expert*in auf diesem Gebiet? Wie könnte man herausfinden, ob das stimmt oder nicht? Wie würde es euch gehen, wenn das stimmt? Wieso regt euch diese Nachricht so auf? (Nachrichten verbreiten sich schneller, wenn sie Menschen direkt betreffen und Emotionen wecken.)

Zusätzlich kann für Jugendliche, die sich gut durch Wettbewerbe anspornen lassen, eine „Highscoreliste" (siehe unten) aufgehängt werden. Hierbei sollten die Wäscheklammersets farbig markiert und/oder z.B. mit A, B, C ... beschriftet werden.

Zusätzliches Material: Highscoreliste
Druck_HighscoreA3.pptx

Worauf achten?
Eine Highscoreliste sollte bedacht eingesetzt werden. Sie sollte motivieren und nicht zu Frustration oder zu Versagensängsten führen.

Weiterführende Informationen

Externe Quellen

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Einzelheiten in der Datenschutzerklärung.

Inhalte anzeigen Später entscheiden

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Zum Hauptinhalt springen Verschiedene Nachrichten und Meldungen aus dem Netz werden ausgedruckt und im Treff aufgehängt. Am besten möglichst zentral und gut sichtbar. Die Jugendlichen bekommen Wäscheklammern, welche auf der einen Seite mit „Fake" und auf der anderen Seite mit „Real" beschriftet sind. Sie können zuerst selbst „nach Bauchgefühl" ihre Klammern setzen.

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Experiment: "So schnell lassen sich Deep Fakes produzieren."

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Experiment: "So schnell lassen sich Deep Fakes produzieren."

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!! Bilder, welche mit dem Midjourney generiert werden sind öffentlich !! Es sei denn ihr habt ein ProPlan (ca. 50€/Monat)

"Midjourney ist standardmäßig eine offene Community, und alle Bildgenerationen sind auf midjourney.com sichtbar, einschließlich Bildern, die auf privaten Discord-Servern, Direktnachrichten und in der Midjourney-Web-App erstellt wurden. " Quelle: Midjourney Stealth Mode

mehr dazu: Wie arbeite ich mit Midjourney privat? Stealth-Mode & privater Discord-Server - PS (philipp-stelzel.com)

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"Midjourney wird oft als der aktuell beste KI-Bildgenerator auf dem Markt angesehen. Es generiert die KI-Bilder mit der höchsten Qualität und bietet von allen Tools die meisten Einstellmöglichkeiten. Die Qualität der von Midjourney generierten Bilder wird oft als sehr natürlich und detailreich beschrieben." Vgl. u.a. Die 20 besten KI-Bildgeneratoren in 2024 (15 kostenlos) (blogmojo.de)

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Midjourney wird vollständig durch Befehle an einen Discord-Bot gesteuert. Durch umfangreiche Parameter (welche dem Prompt beigefügt werden) kann großen Einfluss auf den Output genommen werden. Um Midjourney nutzen zu können muss man einen Discord-Account besitzen und zudem ein Abonnent von min 10 Euro / Monat abschließen.

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midjourney.com

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Projektergebnisse unter: https://dasbewegt.parabol.de

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Aufgabe: "Das bin ich - That's me" - Wir möchten eine kleine Foto-Präsentation erstellen. Experimentiert mit den Bildgeneratoren Bing (Microsoft) und Firefly (Adobe). Arbeitet dabei mit einer Kombination assotiativer Begriffe oder beschreibt ein konkretes Szenario. Das Bild soll etwas mit Euch persönlich zu tun haben. Entscheidet euch für 1-2 Bilder und gebt ihnen einen Titel.

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stuck.parabol.de

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letsrise.parabol.de

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Vorstellungsrunde mit KI Bildern "That's me"

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Vorstellungsrunde mit KI Bildern "That's me"

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https://firefly.adobe.com

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bing.com/images/create

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copilot.microsoft.com

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chat.openai.com

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"Who owns the songs I generate using Suno? If you are a paying subscriber to Suno, then you own the songs you generate while subscribed to Pro or Premier." Quelle: https://suno-ai.notion.site/FAQs

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eine Kommerzielle Nutzung ist nur im Rahmen eines Abonnents erlaubt. https://suno-ai.notion.site/FAQs

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Midjourney Befehle & Prompts: Alle Commands als Tabelle (tutkit.com)

# data[].attributes.attachment_link.readable_text
Dies ist die ultimative Tabelle mit allen Prompts/Befehlen/Commands die du für die Erstellung von atemberaubenden Bildern in Midjourney benötigst. Diese Tabelle wird auch ständig aktualisiert, da meistens nach einem großen Versionsupdate neue Prompts dazukommen. Eines kann ich dir aus Erfahrung sagen: Nur mit den richtigen Befehlen bekommst du viel schneller dein Bild, welches in deinem Kopf rumschwirrt. Also los geht es mit unserer Prompt-Liste für Midjourney:

Alle Commands/Befehle in der Übersicht

Befehl

Bedeutung

--ar
--aspect

Bildformat - Standard ist quadratisch: --ar 1:1
Hochformat: 4:5 oder 4:7 (umso höher die rechte Zahl, desto höher das Bild)
Querformat: 3:2 oder 7:3 (umso höher die linke Zahl, desto breiter das Bild)

--h
--w

Bis Version 3 von Midjourney konntest du zum Beispiel mit --h 600 --w 1200 ein Bild mit 600 Pixeln Höhe und 1200 Pixeln Breite erstellen lassen.

--creative

Indem du --creative hinzufügst, kannst du Midjourney dazu bringen, einzigartige, noch ungewöhnlichere Bilder auszugeben. Beispielsweise ergibt sich dadurch eine
lebendigere Farbpalette oder ein abstrakteres Design. Wichtig: Um das Tag zu verwenden, musst du außerdem noch --test hinzufügen.
Beispiel: portrait eines jungen mädchens --test --creative

--c
--choas

Chaos-Befehl - umso höher die Zahl, desto abstrakter das Ergebnis. 0 bis 100 ist möglich, also zum Beispiel: --c 50

::X

X legt die Gewichtung eines Wortes fest. Möchte ich zum Beispiel, dass der Bär die größte Gewichtung hat: /imagine bär::4 im wald::2 hase::1
Negative Gewichtungen sind möglich: /imagine bär::-1 im wald::2 hase::-5
(sie entsprechen im Grunde dem Parameter --no)

::

Verwende den doppelten Doppelpunkt, um einzelne Wörter von Begriffen
voneinander klar abzutrennen, zum Beispiel bei Hot:: Dog - so geschrieben wird aus dem leckeren Essen Hot Dog ein heißer Hund.

--v

Nicht alle Befehle funktionieren in sämtlichen Versionen (wie z. B. --h und --w). Falls du auf Befehle aus bestimmten Versionen zurückgreifen möchtest, setze ans Ende deines Prompts die Versionsnummer in dieser Form: --v 3

--q
--quality

Standard ist 1. Oftmals reicht aber eine weniger detaillierte Erstellung und ist mit --q 0.5 oder 0.25 schneller und günstiger, weil weniger Rechenleistung erforderlich ist.

--s
--stylize

Umso höher der Wert, desto künstlerischer wirkt das Bild und weicht somit eventuell stärker von deiner Vorgabe ab.
--s 10 ist bspw. weniger künstlerisch als --s 1000. Der Standard liegt bei 100.

--no

Damit kannst du definieren, was auf keinen Fall im Bild erscheinen soll.
Beispiel: --no bäume

--seed

Ein technischer Parameter, der Midjourney einen Ausgangswert zur Bilderstellung gibt. Üblicherweise wird dieser zufällig zugewiesen. Wenn du für mehrere deiner Bilder ähnliche Ergebnisse erzielen möchtest, solltest du mit --seed denselben Seed verwenden. Möglich sind Zahlen zwischen 0 und 4294967295.

--video

Speichert den Entstehungsprozess des Bildes als Video

--tile

Erstellt nahtlos kachelbare Bilder/Texturen (erst ab Midjourney Version 5)

/prefer remix

Wähle den Remix-Modus, um die Eingabeaufforderungen, Parameter, Modellversionen oder Seitenverhältnisse zwischen den Variationen zu ändern. Remix übernimmt die allgemeine Komposition deines Ausgangsbildes und verwendet sie als Teil des neuen Auftrags.

{}

Du kannst mehrere Varianten mit einem Mal erstellen. Zum Beispiel werden 3 Bilder generiert mit: portrait eines {3 jahre, 4 jahre, 5 jahre} alten mädchens

/imagine

Befehl, um Bilder zu erstellen

/describe

Du gibst Midjourney ein eigenes Bild vor. Die KI gibt dir wiederum vier Prompts aus, die das Bild beschreiben.

/blend

Du kannst damit zwei Bilder zu einem Bild überblenden lassen.

/prefer
option set

Erstellen oder Verwalten einer eigenen Option - sehr praktisch, um nicht ständig lange Befehlsoptionen einzutragen. Wenn du zum Beispiel immer den Fotostil
national geographic im 7:5-Format haben möchtest, dann legst du das einmal an mit: /prefer option set tutkit national geographic --ar 7:5
Wichtig: Das Wort tutkit kannst du mit einem eigenen Wort ersetzen (das ist der Name deiner neuen Option). Klicke danach mit der Maus auf value, damit die Option angenommen wird. Um deine selbst erstellte Option nun anzuwenden, gib einfach ihren Namen ein, in dieser Art: --tutkit

/prefer
option list

Zeigt alle selbst definierten Optionen an.

/prefer
suffix

Damit definierst du einen Suffix, der bei jeder folgenden deiner Eingaben automatisch angehängt wird. Gibst du bspw. /prefer suffix --video vor, wird --video bei deinen nächsten Eingaben automatisch hinzugefügt. Um den Suffix wieder zu löschen, gib den Befehl einmal ohne Werte ein, also nur: /prefer suffix

/prefer auto_dm

Sämtliche Ergebnisse werden als direkte private Nachricht an dich verschickt (nur im Abo verfügbar).

/relax

Wechselt in den Relax-Modus (d. h. Bilder brauchen länger, um erstellt zu werden). Ist nur im mittleren und im teuersten Abo-Modell möglich und zum Beispiel wichtig, um Rechenzeit für den Fast-Modus zu sparen.

/prefer remix

Schaltet in den Remix-Modus um, über den Eingaben für bereits erstellte Bilder direkt bearbeitet und geändert werden können.

/settings

Einstellungen des Midjourney-Bots anzeigen und anpassen

/fast

Wechselt vom Relax-Modus in den Fast-Modus, der allerdings in den Modellvarianten nur begrenzt zur Verfügung steht.

/subscribe

Erzeugt einen persönlichen Link zu deinem Account, um dein Abo einzusehen oder zu bearbeiten

/info

Zeigt Informationen über deinen Account - z. B. wie viel Rechenzeit du diesen Monat noch hast - und alle anstehenden oder laufenden Aufträge an.

/help

Zeigt schnell wichtige Links zur Hilfe an.

Hier der gesamte Prompt: A Photograph capturing the intense battle scene, with warriors holding their shields, deflecting a storm of arrows, amidst a fiery, monochromatic backdrop

Stile für Midjourney, die du in deinen Prompts anwenden kannst

Hier ist für dich einmal eine Liste an Stilen, die du bei Midjourney für deine Prompts einsetzen kannst. Die Stil-Liste für Midjourney ist nicht abschließend, gibt dir aber schon einmal ein breites Spektrum an Möglichkeiten, um deinen Bildlook zu definieren. Falls du mehr brauchst und nicht sicher bist, welchen Stil Modjourney genau benötigt, lade über den /describe-Befehl ein Bild im gesuchten Stil hoch und schau dir an, wie Midjourney selbst dein hochgeladende Bild definiert.

2D-Illustration (2D illustration)

Afrikanisch (african)

Airbrush (airbrush)

Analoge Filmfotografie (analog film photography)

Anime-Porträt (anime portrait)

Antikes Griechenland (ancient greece)

Banksy (banksy)

Cartoon (cartoon)

Cyberpunk (cyberpunk)

Digitale Filmfotografie (digital film photography)

Doppelbelichtung (double exposure)

Dunkle Fantasie (dark fantasy)

Einfarbig (monochromatic)

Eis-Schnitzen (ice carving)

Filmisch (cinematic)

Futuristischer Stil (futuristic style)

Graffiti (graffiti)

Graphit (graphite)

Halbton (halftone)

Illustrator (illustrator)

Impressionismus (impressionism)

Infografisches Zeichnen (infographic drawing)

Japanische Tinte (Japanese ink)

Kalligraphie (calligraphy)

Karikatur (caricature)

Kohle (charcoal)

Kreide (chalk)

Low Poly (low poly)

Magazin-Fotografie (magazine photography)

Malbuch (coloring book)

Manga (manga)

Marmor (marble)

Marvel-Comics (marvel comics)

Minimalistisch (minimalistic)

National Geographic (national geographic)

Neon (neon)

Ölgemälde (oil painting)

Origami (origami)

Pastellzeichnung (pastel drawing)

Patchwork-Collage (patchwork collage)

Piktogramm (pictogram)

Pinselstriche (brush strokes)

Pixar (pixar)

Pixel Art (pixel art)

Polaroid-Foto (polaroid photo)

Pop Art (pop art)

Porzellan (porcelain)

Rembrandt (rembrandt)

Renaissance (renaissance)

Schillernd (iridescent)

Skizze (sketch)

Skulptur (sculpture)

Spritzer (splatter)

Sprühfarbe (spray paint)

Strichzeichnung (line drawing)

Surrealismus (surrealism)

Tattoo-Kunst (tattoo art)

Technisches Zeichnen (technical drawing)

Tintenzeichnung (ink drawing)

Typografie-Kunst (typography art)

Ukiyo-e-Kunst (ukiyo-e art)

Ultrarealistisch

Wasserfarbene Ornamente (ornamental watercolour)

Du findest die Tipps schon gut? Dann wird dir mein Training zu Midjourney sicherlich richtig gefallen. Schau es dir jetzt an.

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Midjourney Befehle & Prompts: Alle Commands als Tabelle

# data[].attributes.attachment_link.description
Dies ist die ultimative Tabelle mit allen Befehlen & Prompts, die du für die Erstellung von atemberaubenden Bildern in Midjourney benötigst.

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https://firefly.adobe.com

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Wie Du Seeds in Midjourney verwendest, um konsistente Eingabeaufforderungen (Prompts) zu erstellen - PS (philipp-stelzel.com)

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EntdeckeÂ Midjourney Mastery!Â Tauche ein in den umfassenden Midjourney-Kurs aufÂ Skillshare, Erwirb ein tiefes Verständnis für die Arbeit mit Midjourney, verfeinere deine Fähigkeiten und erziele bemerkenswerte Ergebnisse:Â Nimm noch heute an meiner Klasse auf Skillshare teil und erhalte 1 Monat Skillshare kostenlos. Was bedeutet Seeds im Zusammenhang mit der Midjourney Ai?
„Midjourney verwendet eine Seed-Nummer, um ein Feld aus visuellem Rauschen... als Ausgangspunkt für die Erstellung der ersten Bildgitter zu generieren."

Midjourney generiert für jedes Bild zufällig Seed-Nummern. Wenn du nun in einem Prompt die Seed-Nummer mit dem Parameter -seed oder -sameseed angibst, kannst du das gleiche Bild nochmals erstellen.
Warum ist die Seed-Nummer wichtig?
Nun, wenn du denselben Prompt mehrmals in Midjourney eingibst, würde der Bot jedes Mal unterschiedliche Ergebnisse erstellen. Du brauchst deshalb die Seed-Nummer um gleiche Ergebnisse zu generieren.

Nochmal zum Mitschreiben:
Identische Prompts, die eine identische Seed-Nummer beinhalten, erzeugen identische Bilder in Midjourney.
Doch warum ist das Ãœberhaupt so wichtig?

Mit Hilfe des Seed-Parameters kannst du den Einfluss kleiner Änderungen an deinem Prompt testen, da deine Bilder konsistenter aussehen.

Das ist sehr wichtig für das Prompt-Engineering, denn du möchtest ja wissen, welche Teile deiner Prompts das Bild tatsächlich beeinflussen.

Wichtig! Laut Midjourney „sind Seed-Nummern nicht statisch und sollten nicht zwischen deinen Sitzungen wiederverwendet werden."

Schauen wir uns die Verwendung des Seed-Parameters in Aktion an.

Hier ist ein Beispielsprompt:
Street Portrait Stockphoto of a diverse group of smiling 30-year-old friends walking together outdoor, location is Shibuya Crossing in Tokyo, orange lighting, Fujifilm X100V -ar 3:2 -seed 2234340624 -v 5
Und das ist eine Variation mit blauer Lichtstimmung:
Street Portrait Stockphoto of a diverse group of smiling 30-year-old friends walking together outdoor, location is Shibuya Crossing in Tokyo, blue lighting, Fujifilm X100V -ar 3:2 -seed 2234340624 -v 5
Obwohl die Bilder ähnlich aussehen, sind sie nicht identisch. Vor allem garantiert die Verwendung des Seeds nicht die Erstellung von konsistenten Charakteren in deinem Prompt. Wie man dies erreicht, wird das Thema eines meiner nächsten Beiträge sein.

Du bist vielleicht neugierig zu sehen, wie das Ergebnis aussieht, wenn ich nicht dieselbe Seed-Nummer verwende. Lass uns einen Blick darauf werfen. Hier ist wieder unser erster Prompt mit orangem Licht, aber ohne angegebener Seed-Nummer:
Street Portrait Stockphoto of a diverse group of smiling 30-year-old friends walking together outdoor, location is Shibuya Crossing in Tokyo, orange lighting, Fujifilm X100V -ar 3:2 -v 5
Natürlich ähneln sich beide Varianten, wobei die Varianten mit den gleichen Seed-Nummern noch ähnlicher sind.
Was lernen wir aus diesem kleinen Experiment?
Es ist wichtig zu erwähnen, dass Seeds keine identischen Ergebnisse garantieren, sobdald du die Zusammensetzung des Prompts veränderst. Dennoch helfen dir Seeds, näher am Original zu bleiben.

Denn wenn du einen Prompt ohne Seeds erneut ausführt, besteht immer die Gefahr, dass das Ergebnis völlig anders ausfällt.
Midjourney Mastery auf Skillshare

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Wie Du Seeds in Midjourney verwendest, um konsistente Eingabeaufforderungen (Prompts) zu erstellen - PS

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EntdeckeÂ Midjourney Mastery!Â Tauche ein in den umfassenden Midjourney-Kurs aufÂ Skillshare, Erwirb ein tiefes Verständnis für die Arbeit mit Midjourney, verfeinere deine Fähigkeiten und erziele bemerkenswerte Ergebnisse:Â Nimm noch heute an meiner Klasse auf Skillshare teil und erhalte 1 Monat Skillshare kostenlos. Was bedeutet Seeds im Zusammenhang mit der Midjourney Ai?

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Parameters are options added to a prompt that change how an image generates. Parameters can change an image's Aspect Ratios, switch between Midjourney Model Versions, change which Upscaler is used, and lots more.

Parameters are always added to the end of a prompt. You can add multiple parameters to each prompt.

Basic Parameters

--aspect, or --ar Change the aspect ratio of a generation.

--chaos <number 0-100> Change how varied the results will be. Higher values produce more unusual and unexpected generations.

--no Negative prompting, --no plants would try to remove plants from the image.

--quality <.25, .5, 1, or 2>, or --q <.25, .5, 1, or 2> How much rendering quality time you want to spend. The default value is 1. Higher values cost more and lower values cost less.

--seed <integer between 0-4294967295> The Midjourney bot uses a seed number to create a field of visual noise, like television static, as a starting point to generate the initial image grids. Seed numbers are generated randomly for each image but can be specified with the --seed or --sameseed parameter. Using the same seed number and prompt will produce similar ending images.

--stop <integer between 10-100> Use the --stop parameter to finish a Job partway through the process. Stopping a Job at an earlier percentage can create blurrier, less detailed results.

--style <4a, 4b or 4c> Switch between versions of the Midjourney Model Version 4

--stylize <number>, or --s <number> parameter influences how strongly Midjourney's default aesthetic style is applied to Jobs.

--uplight Use an alternative "light" upscaler when selecting the U buttons. The results are closer to the original grid image. The upscaled image is less detailed and smoother.

--upbeta Use an alternative beta upscaler when selecting the U buttons. The results are closer to the original grid image. The upscaled image has significantly fewer added details.

Default Values (Model Version 4)

Model Version Parameters

Midjourney routinely releases new model versions to improve efficiency, coherency, and quality. Different models excel at different types of images.

--niji An alternative model focused on anime style images.

--hd Use an early alternative Model that produces larger, less consistent images. This algorithm may be suitable for abstract and landscape images.

--test Use the Midjourney special test model.

--testp Use the Midjourney special photography-focused test model.

--version <1, 2, or 3> or --v <1 2, or 3> Use an earlier version of the Midjourney algorithm. The current algorithm (V4) is the default setting.

Upscaler Parameters

Midjourney starts by generating a grid of low-resolution image options for each Job. You can use a Midjourney upscaler on any grid image to increase the size and add additional details. There are multiple upscale models available for upscaling an image.

--uplight Use an alternative "light" upscaler when selecting the U buttons. The results are closer to the original grid image. The upscaled image is less detailed and smoother.

--upbeta Use an alternative beta upscaler when selecting the U buttons. The results are closer to the original grid image. The upscaled image has significantly fewer added details.

Use an alternative upscaler trained to work with the when selecting the U buttons. This upscaler was specifically created to work with the --niji Midjourney Model.

Other Parameters

These parameters only work with specific earlier Midjourney Models

--creative Modify the test and testp models to be more varied and creative.

--iw Sets image prompt weight relative to text weight. The default value is --iw 0.25 .

--sameseed Seed values create a single large random noise field applied across all images in the initial grid. When --sameseed is specified, all images in the initial grid use the same starting noise and will produce very similar generated images.

--video Saves a progress video of the initial image grid being generated. Emoji react to the completed image grid with ✉️ to trigger the video being sent to your direct messages. --video does not work when upscaling an image.

Compatibility

Model Version & Parameter Compatability

Deprecated Parameters

--width and --w (replaced with --aspect)
--height and --h (replaced with --aspect)
--fast (replaced with --quality)
--vibe (now known as V1)
--hq
--newclip
--nostretch
--old
--beta

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Parameters are options added to a prompt that change how an image generates. Parameters can change an image's Aspect Ratios, switch between Midjourney Model Versions, change which Upscaler is used, and lots more. Parameters are always added to the end of a prompt. You can add multiple parameters to each prompt.

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/Blend (2-4 Bilder zu einem Bild zusammenfügen)

# data[].attributes.subject
/Blend (2-4 Bilder zu einem Bild zusammenfügen)

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Midjourney Prompts

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A Prompt is a short text phrase that the Midjourney Bot interprets to produce an image. The Midjourney Bot breaks down the words and phrases in a prompt into smaller pieces, called tokens, that are compared to its training data and then used to generate an image. A well-crafted prompt can help make unique and exciting images.

Basic Prompts

A basic prompt can be as simple as a single word, phrase or emoji 😊.

Advanced Prompts

More advanced prompts can include one or more image URLs, multiple text phrases, and one or more parameters

Image URLs can be added to a prompt to influence the style and content of the finished result. Image URLs always go at the front of a prompt.
Read more about Image Prompts
The text description of what image you want to generate. See below for prompting information and tips. Well-written prompts help generate amazing images.

Parameters change how an image generates. Parameters can change aspect ratios, models, upscalers, and lots more. Parameters go at the end of the prompt.
Read more about Parameters
Prompting Notes

Word Choice

Word choice matters. More specific synonyms work better in many circumstances. Instead of big, try tiny, huge, gigantic, enormous, or immense.

Plural words and Collective Nouns

Plural words leave a lot to chance. Try specific numbers. "Three cats" is more specific than "cats." Collective nouns also work, "flock of birds" instead of "birds."

Focus on What you Want

It is better to describe what you want instead of what you don't want. If you ask for a party with "no cake," your image will probably include a cake. To ensure an object is not in the final image, try advanced prompting using thee --no parameter.

Prompt Length and Details

Prompts can be simple. A single word or emoji will work. However, short prompts rely on Midjourney's default style, allowing it to fill in any unspecified details creatively. Include any element that is important to you in your prompt. Fewer details means more variety but less control.
Try to be clear about any context or details that are important to you. Think about:

Subject: person, animal, character, location, object

Medium: photo, painting, illustration, sculpture, doodle, tapestry

Environment: indoors, outdoors, on the moon, underwater, in the city

Lighting: soft, ambient, overcast, neon, studio lights

Color: vibrant, muted, bright, monochromatic, colorful, black and white, pastel

Mood: sedate, calm, raucous, energetic

Composition: portrait, headshot, closeup, birds-eye view

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A Prompt is a text phrase that the Midjourney Bot interprets to produce an image. A well-crafted prompt can help make unique and exciting images.

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"Microsoft erhebt keinen Eigentumsanspruch auf Prompts, Kreationen oder andere Inhalte, die Sie für Image Creator bereitstellen. (...) "Durch Ihre Nutzung der Onlinedienste werden Ihnen keine Eigentumsrechte an den zugrunde liegenden Technologien, dem geistigen Eigentum oder anderen Daten gewährt, aus denen die Onlinedienste bestehen oder die sie unterstützen." Quelle: https://bing.com/new/termsofuseimagecreator

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"Ein "Boost" (...) ist ein Einmal-Token, das eine schnellere Bildgenerierungsverarbeitungszeit gewährleistet. Du beginnst mit 25 Boosts bei der Anmeldung und erhältst weiterhin bis zu 15 Boosts pro Woche, aber die Gesamtzahl der verfügbaren Boosts wird 15 nie überschreiten."

Quelle: https://microsoft.com/de-de/edge/features/image-creator

Ohne Boosts kann das Generieren eines Bildes (je nach Serverauslastung / Ressourcen) bis zu 5 Minuten dauern.

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Deeper Insights in KI-Sprachmodelle - mit Chain of Thought Prompting als Erfolgsfaktor?

# data[].attributes.attachment_link.readable_text
KI-Forschung

Newsletter
Sprachmodelle wie OpenAIs GPT-3 sollen mit "Chain of Thought"-Prompting bessere Antworten geben. Was ist CoT-Prompting und was bringt es? Autor*innen: Moritz Larsen, Prof. Dr. Doris Weßels
Die Nutzung von generativen KI-Sprachmodellen, wie GPT-3 von OpenAI, kann zu überraschenden Ergebnissen führen. Dies liegt an der fehlenden Überprüfbarkeit und Erklärbarkeit solcher „Black Box"-Systeme, die ein inhärentes Merkmal von Deep-Learning-Systemen sind. Die kontinuierlich wachsende Anzahl von Parametern korreliert positiv mit der Leistungsstärke der „Large Language Models (LLM)".

Sie lösen Aufgaben immer besser, allerdings bleibt der Lösungsweg dabei in der Regel intransparent. Nun winkt ein Durchbruch mit dem sogenannten „Chain of Thought"-Prompting, abgekürzt CoT-Prompting. Bei diesem Verfahren wird das Modell aufgefordert, den Lösungsweg „Schritt für Schritt" zu erläutern.

Prompts beschreiben die Anforderung an das gewählte Modell in natürlicher Sprache. Bei einem sogenannten „Zero-Shot-Prompt" reicht eine Anweisung oder Frage wie „Erkläre den Begriff Chain of Thought-Prompting" aus, um zu einem Ergebnis zu kommen. Je genauer die Formulierung, desto eher entsprechen die Ergebnisse den Erwartungen.

Zusätzlich können wir dem Modell genauer anhand von Beispielen erklären, wie wir uns das Ergebnis vorstellen. Ein Beispiel (One-Shot-Prompt) kann bereits ausreichen, mehrere Beispiele (Few-Shot-Prompt) unterweisen das Modell genauer. Schon kleine Veränderungen im Prompt können völlig andere Ergebnisse erzielen. Das Ziel des „Prompt-Designs" oder „Prompt-Engineering" besteht darin, den optimalen Prompt zu finden, sodass das Sprachmodell die vorgegebene Aufgabe bestmöglich löst (Liu et al. 2021). Kleine Ergänzungen der Eingabeaufforderung können in dieser Hinsicht zu einem qualitativ besseren Ergebnis führen.

Einen signifikanten Effekt hat die Hinzufügung des Satzes „Lass uns Schritt für Schritt überlegen ..." oder eine Form dieses Satzes, in der deutlich gemacht wird, dass ein schrittweises Vorgehen erforderlich ist. Das Sprachmodell wird dadurch angeregt, ein schrittweises Vorgehen zur Lösung einer Aufgabe darzustellen und auf diese Weise seine vermeintliche Gedankenkette für die Nutzer sichtbar zu machen. Die Google-Forscher konnten in ihren Experimenten mit verschiedenen Sprachmodellen nachweisen, dass die Qualität der Ergebnisse durch das CoT-Prompting ab einer bestimmten Modellgröße verbessert wird (Wei/Zhou 2022). Dies ist neben dem Transparenzgewinn ein weiterer großer Vorteil.

Wie "Chain of Thought"-Prompting die Ausgabe von Sprachmodellen beeinflusst

Die folgenden Beispiele, die wegen der zufallsgesteuerten Ergebnisproduktion zwangsläufig Unikate und nicht reproduzierbare Ergebnisse darstellen, wurden im Playground mit dem Modell Davinci-2 aus der Modellfamilie GPT-3 von OpenAI erstellt und sind als „cherry-picked" Outputs zu bewerten.

Beispiel 1: Auswirkung von CoT-Prompting auf arithmetische Aufgaben

Das CoT-Prompting soll anhand einer arithmetischen Aufgabe erläutert werden. In Tabelle 1 ist auf der linken Seite der Eingabetext ohne CoT-Prompt dargestellt. Auf der rechten Seite ist der gleiche Eingabetext und zusätzlich der hier besonders relevante CoT-Prompt: „Denken wir Schritt für Schritt und erklären die Berechnung schrittweise" zu sehen.

Im unteren Teil ist jeweils das KI-generierte Ergebnis abgebildet. Links ist es eine ausführliche Antwort, in der die Informationen aus der Aufgabenstellung wiederholt und das Ergebnis genannt werden. Auf der rechten Seite ist es eine Darstellung der vier Einzelschritte zur Erläuterung des Ergebnisses.

Arithmetische Aufgabenstellung ohne CoT-Prompt: Arithmetische Aufgabenstellung mit CoT-Prompt:

Wie hoch ist der jährliche Wasserbedarf eines Einfamilienhaushaltes, in dem vier Personen wohnen, die durchschnittlich an 200 Tagen pro Jahr zu Hause sind und pro Tag durchschnittlich 100 Liter Wasser benötigen?

Wie hoch ist der jährliche Wasserbedarf eines Einfamilienhaushaltes, in dem vier Personen wohnen, die durchschnittlich an 200 Tagen pro Jahr zu Hause sind und pro Tag durchschnittlich 100 Liter Wasser benötigen?

Denken wir Schritt für Schritt und erklären die Berechnung schrittweise.

Ergebnis ohne CoT-Prompt: Ergebnis mit CoT-Prompt:

Der jährliche Wasserbedarf eines Einfamilienhaushaltes, in dem vier Personen wohnen, die durchschnittlich an 200 Tagen pro Jahr zu Hause sind und pro Tag durchschnittlich 100 Liter Wasser benötigen, beträgt 80.000 Liter.

Anzahl der Personen im Haushalt: 4 Personen

Durchschnittliche Anzahl der Tage, an denen die Personen im Haushalt zu Hause sind: 200 Tage

Durchschnittlicher Wasserbedarf pro Person und Tag: 100 Liter

4 Personen * 200 Tage * 100 Liter Wasser = 80.000 Liter Wasser pro Jahr

Tabelle 1: Vergleich der arithmetischen Aufgabenstellung ohne CoT-Prompt (links) und mit CoT-Prompt (rechts).
Dieses Beispiel zeigt, dass bereits erste Schritte in Richtung „Explainability" durch ein intelligentes „Prompt-Design" beschritten werden können. Die Erklärbarkeit ist allerdings nur auf den Output und die formalen Lösungsschritte bezogen, nicht auf die nach wie vor als „Black Box" geltende innere Struktur des zugrunde liegenden Künstlichen Neuronalen Netzes (KNN) als Ergebnis des Deep Learning. Die durch das CoT-Prompting erzeugte Kette der (vermeintlichen) Gedanken einer KI darf nicht als der tatsächliche Einblick in die „Logik" des KI-Modells fehlinterpretiert werden.

Beispiel 2: Verbessert CoT-Prompting die Erklärung eines Zitats?

Bei diesem weiteren Beispiel geht es um die Erläuterung eines Zitates. Als Zitat wurde die folgende Passage aus Hannes Bajohrs Text „ Künstliche Intelligenz und digitale Literatur. Theorie und Praxis konnektionistischen Schreibens " zur Frage der Autorschaft im Zusammenhang mit KI-generierten Texten gewählt:

„Der Bruch zwischen den Paradigmen berührt auch die Autorschaftsfrage, deren menschliche Seite im Mensch-Maschine-Gefüge eine zunehmende Distanzierung durchläuft: Konnte man im sequenziellen Paradigma noch plausibel von sekundärer Autorschaft sprechen, die in der Formulierung einer Regelfolge besteht, deren Ausführung das Werk produziert - hier ergibt die Idee eines "writer of writer" durchaus Sinn -, steht man bei KNNs vor einer tertiären Autorschaft: Es bleiben allein der Datensatz für das Training zu definieren, aus denen das KNN selbstständig das Modell bildet, und die Parameter zu bestimmen, mittels derer das Modell schließlich den Output hervorbringt. Bei großen Sprach-KIs wie GPT-3 ist selbst das nicht mehr möglich, denn das Training ist hier zu aufwändig, um es auf je neue Datensätze abzustimmen. Die ›Programmierung‹ erfolgt durch die normalsprachliche Formulierung von Aufforderungen (›prompt design‹) nach dem Vorbild dialogischer Kommunikation - hier wäre gar von quartärer Autorschaft zu sprechen." (Bajohr 2022)

Der Prompt auf der linken Seite besteht aus zwei Teilen: Der erste Teil ist das oben erwähnte Zitat (aus Platzgründen in der Tabelle mit dem Platzhalter <<ZITAT>> dargestellt). Der zweite Teil ist die Aufgabenstellung bzw. Frage „Was beschreibt dieses Zitat von Hannes Bajohr?".

Der Prompt auf der rechten Seite enthält die gleichen Elemente und zusätzlich die entscheidende Formulierung „Überlegen wir schrittweise, um zu einer Schlussfolgerung zu gelangen.", die die Darstellung des schrittweisen Vorgehens anregen soll.

Aufgabenstellung ohne CoT-Prompt: Aufgabenstellung mit CoT-Prompt:

<<ZITAT>>

Was beschreibt dieses Zitat von Hannes Bajohr?

<<ZITAT>>

Was beschreibt dieses Zitat von Hannes Bajohr?

Überlegen wir schrittweise, um zu einer Schlussfolgerung zu gelangen.

Ergebnis ohne CoT-Prompt: Ergebnis mit CoT-Prompt:

Dieses Zitat von Hannes Bajohr beschreibt den Bruch zwischen den sequenziellen und den KNN-Paradigmen. Im sequenziellen Paradigma ist es möglich, von sekundärer Autorschaft zu sprechen, die in der Formulierung einer Regelfolge besteht, deren Ausführung das Werk produziert. Bei KNNs ist es jedoch nur möglich, die Parameter zu bestimmen, mittels derer das Modell den Output hervorbringt. Bei großen Sprach-KIs wie GPT-3 ist selbst das nicht mehr möglich.

Zunächst wird davon ausgegangen, dass es im sequenziellen Paradigma eine sekundäre Autorschaft gebt [sic!], die aus einer Regelfolge besteht, deren Ausführung das Werk produziert. Diese Idee eines 'writer of writer' ergibt in diesem Kontext Sinn.

Im nächsten Schritt wird darauf hingewiesen, dass bei KNNs (künstlichen neuronalen Netzen) eine tertiäre Autorschaft vorliegt. Dies bedeutet, dass der Datensatz für das Training und die Parameter, mittels derer das Modell schließlich den Output hervorbringt, vom KNN selbstständig erstellt werden.

Im letzten Schritt wird erwähnt, dass bei großen Sprach-KIs wie GPT-3 sogar eine quartäre Autorschaft vorliegt. Dies bedeutet, dass das Training so aufwändig ist, dass es nicht mehr möglich ist, es auf je neue Datensätze abzustimmen. Die 'Programmierung' erfolgt hier durch die normalsprachliche Formulierung von Aufforderungen ('prompt design') nach dem Vorbild dialogischer Kommunikation.

In diesem Zitat wird also die Tatsache beschrieben, dass sich die Autorschaft von Werken im Zuge der Weiterentwicklung der künstlichen Intelligenz von einer sekundären hin zu einer tertiären und quartären Autorschaft verändert hat.

Tabelle 2: Erläuterung eines Zitats ohne CoT-Prompt (links) und mit CoT-Prompt (rechts).
Vergleichen wir die Ergebnisse, wird auf den ersten Blick deutlich, dass der Output mit CoT-Prompt deutlich umfangreicher ist. Zu erkennen ist eine Aufzählungsstruktur. Zu dieser Strukturierung tragen auch die Zeilenumbrüche nach jedem Absatz bei, die neben dem Text ebenfalls durch das Sprachmodell generiert wurden. Durch die Strukturierung entsteht demnach der Eindruck, dass die einzelnen Aspekte des Zitates aufgegriffen werden und im letzten Schritt daraus eine Schlussfolgerung gezogen wird.

Das schrittweise Vorgehen wird hier sehr deutlich. Die Kernaussage des Zitats wird erkannt und in drei Abschnitte unterteilt und jeweils genannt, welche Form der Autorschaft damit verbunden ist. Im zweiten Abschnitt ist jedoch ein inhaltlicher Fehler enthalten. Dort steht, dass der Datensatz und die Parameter vom KNN selbstständig erstellt werden. Laut Bajohr ist dies allerdings gerade nicht der Fall, sondern es handelt sich dabei um genau die Elemente, die vom Menschen festgelegt werden.

Wie es zu diesem inhaltlichen Fehler kommt, können wir jedoch nicht nachvollziehen. Die Gedankenkette, genauer gesagt das schrittweise Abhandeln, um zu einer Schlussfolgerung zu gelangen, bleibt weiterhin ein Output des Sprachmodells, dessen Entstehung aufgrund der Black-Box-Problematik nicht nachvollziehbar ist. Im letzten Abschnitt wird die Hauptaussage schließlich korrekt zusammengefasst.

Der Output ohne CoT-Prompt ist hingegen ein einzelner Textblock. Es ist deutlich zu erkennen, dass kein schrittweises Vorgehen durch den Prompt angeregt wurde. Zwar ist auch hier eine Dreiteilung des Zitats erkennbar, sie wird jedoch nicht durch entsprechende Formulierungen und Formatierungen explizit gemacht.

Inhaltlich fasst der erste Satz die Kernaussage treffend zusammen. Allerdings wird im weiteren Verlauf nur die Form der sekundären Autorschaft genannt, die weiteren Formen werden nicht genannt. Inhaltliche Fehler finden sich in diesem Output nicht. So gesehen, kann dieser Output als teilweise extrahierte und reduzierte Form des Zitats betrachtet werden.

Wie diese Ergebnisse zu bewerten sind, ist u. a. abhängig von unserer subjektiven Erwartung. Doch führt der CoT-Prompt auch objektiv zu einem besseren Ergebnis? Der Output ohne CoT-Prompt enthält keinen inhaltlichen Fehler und fasst den Inhalt des Zitats im ersten Satz treffend zusammen, geht jedoch nicht in die Tiefe. Somit ist die Aufgabe („Was beschreibt dieses Zitat?") erfüllt. Das Ergebnis des CoT-Prompts enthält jedoch einen inhaltlichen Fehler, kommt aber zu einer richtigen Schlussfolgerung und führt alle Formen der Autorschaft aus.

Die Frage nach dem richtigen Prompt und die Gefahr der Vermenschlichung

Beide Beispiele können nur einen kleinen Einblick geben, welche Möglichkeiten und Herausforderungen sich durch gezieltes Prompting ergeben. Vorlagen zu schreiben oder automatisiert schreiben zu lassen, ist eine anspruchsvolle Aufgabe, die Zeit und Erfahrung erfordern. Der Einsatz von KI in Sprachmodellen wird zukünftig im Bildungsbereich immer relevanter. Um erfolgreich mit KI umzugehen, ist es jedoch entscheidend, zu wissen, welche Art des Promptings das gewünschte Ergebnis hervorruft.

Mit der zunehmenden Nutzung von künstlicher Intelligenz (KI) stellt sich die Frage, ob und inwiefern diese neuen Technologien auch neue Risiken mit sich bringen. Eines dieser Risiken ist die Vermenschlichung einer KI, bei der einem KI-Sprachmodell menschliche Fähigkeiten und Denkweisen unterstellt werden (Larsen/Weßels 2022). Bei Google führte dies sogar zur Entlassung eines Mitarbeiters, der einer Sprach-KI ein Bewusstsein zuschrieb (Bastian 2022).

Ein voraussichtliches Risiko, das mit einer Vermenschlichung einhergeht, ist das Verringern oder Aufgeben einer kritischen Distanz. Dies könnte u. a. dann dazu führen, dass wir einem KI-System übermäßig vertrauen und Informationen preisgeben, die wir andernfalls für uns behalten würden (Weidinger et al. 2022).

Die aktuelle Entwicklung der exponentiell wachsenden Anzahl von Parametern bei KI-Sprachmodellen (Megatron-Turing NLG mit 530 Milliarden Parameter und PaLM mit 540 Milliarden Parametern) beflügelt sogar den Traum von einer starken KI. DALL·E 2, ebenfalls aus dem Hause OpenAI, ermöglicht den Weg von Text zu Image per Knopfdruck. Auch hier werden die Anweisungen in natürlicher Sprache gegeben (Zero-Shot-Prompt).

Noch weitreichendere Multi-Tasking-Fähigkeiten hat der KI-Agent Gato von DeepMind, der zusätzlich noch Bewegungen ausüben können soll. Kersting spricht in diesem Zusammenhang von einer „Zeitenwende", da bei neuronalen Sprachmodellen Größe und Fähigkeiten korrelieren (Kersting 2022). Er betont die Notwendigkeit, ein eigenes KI-Ökosystem für Deutschland aufzubauen, um die Abhängigkeit von amerikanischen oder auch asiatischen KI-Sprachmodellen zu reduzieren, die mit ihren Trainingsdaten naturgemäß auch ihre Kultur und Wertvorstellungen inhärent in sich tragen und bei der Textgenerierung widerspiegeln.

Über die Autor:innen

Moritz Larsen: Masterstudierender der Christian-Albrechts-Universität Kiel für Pädagogik, Sprache und Variation; Projektmitarbeiter im KI-Projekt „Das akademische Schreiben von Studierenden im Zeitalter KI" des Forschungs- und Entwicklungszentrums der Fachhochschule Kiel.

Doris Weßels: Professorin für Wirtschaftsinformatik mit den Schwerpunkten Projektmanagement und Natural Language Processing an der Fachhochschule Kiel; Projektleiterin des KI-Projektes „Das akademische Schreiben von Studierenden im Zeitalter KI" und Leiterin des Virtuellen Kompetenzzentrums für „Schreiben lehren und lernen mit Künstlicher Intelligenz - Tools und Techniken für Bildung und Wissenschaft".

Literaturverzeichnis

Bajohr, H. (2022): Schreibenlassen: Texte zur Literatur im Digitalen. Erste Auflage. Berlin.

Bastian, M. (2022): Forscher hält neue Google-KI für bewusst - und wird gefeuert. In: The Decoder. (23.06.2022).

Kersting, K. (2022): Kommentar von Kristian Kersting: Zeitenwende in der Künstlichen Intelligenz. In: iX Magazin/heise online. https://www.heise.de/meinung/Kommentar-von-Kristian-Kersting-Zeitenwende-in-der-Kuenstlichen-Intelligenz-7132372.html (6. Juni 2022).

Larsen, M./Weßels, D. (2022): Chain of Thought Prompting - KI-Transfer Hub SH. https://kuenstliche-intelligenz.sh/de/chain-of-thought-prompting (22. August 2022).

Liu, P./Yuan, W./Fu, J./Jiang, Z./Hayashi, H./Neubig, G. (2021): Pre-train, Prompt, and Predict: A Systematic Survey of Prompting Methods in Natural Language Processing.

OpenAI: GPT-3. https://openai.com/ (25. Juli 2022).

Wei, J./Zhou, D. (2022): Language Models Perform Reasoning via Chain of Thought: Google AI Blog. https://ai.googleblog.com/2022/05/language-models-perform-reasoning-via.html (11.05.2022).

Weidinger, L./Uesato, J./Rauh, M./Griffin, C./Huang, P.-S./Mellor, J./Glaese, A./Cheng, M./Balle, B./Kasirzadeh, A./Biles, C./Brown, S./Kenton, Z./Hawkins, W./Stepleton, T./Birhane, A./Hendricks, L. A./Rimell, L./Isaac, W./Haas, J./Legassick, S./Irving, G./Gabriel, I. (2022): Taxonomy of Risks posed by Language Models. In: 2022 ACM Conference on Fairness, Accountability, and Transparency. New York, NY, USA. S. 214-229. https://doi.org/10.1145/3531146.3533088.

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Deeper Insights in KI-Sprachmodelle - mit Chain of Thought Prompting als Erfolgsfaktor?

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Sprachmodelle wie OpenAIs GPT-3 sollen mit "Chain of Thought"-Prompting bessere Antworten geben. Was ist CoT-Prompting und was bringt es?

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"Microsoft Rewards-Punkte sind Teil des Microsoft Rewards-Programms. Benutzer können diese Punkte verdienen, indem sie bestimmte Aufgaben ausführen, wie zum Beispiel Suchanfragen über Bing durchführen oder Einkäufe im Microsoft Store tätigen. Diese Punkte können dann für verschiedene Belohnungen eingelöst werden, wie zum Beispiel Geschenkkarten, Abonnements oder sogar Spenden an wohltätige Organisationen." In einigen Regionen können Rewards auch für das Auffüllen von "Boosts" genutzt werden.

Quelle: Bing Chatbot (Inhalte manuell überprüft)

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Kann ich Gen-2-Generationen kommerziell nutzen?

Ja! Runway-Nutzer behalten das volle Eigentum an ihren Ausgabevideos. Weitere Informationen finden Sie in unseren Nutzungsbedingungen