Alles rund um AI, Chat GPT usw.

[BlackStarZ]

Welche KI-Bildgeneratoren mit freiem Zugang sind aktuell ganz vorne?

Ich hatte jetzt mehrfach das Problem, dass GPT meine Wünsche nicht ausführen konnte. Dann kamen mehrfach Vorschläge, wie es dennoch möglich wäre und das schlug auch jedes mal wieder fehl.

Ausgangslage:
Ich hatte einen Screenshot einer Computerspiel Szene und ein Foto von drei Personen. Von der einen Person wollte ich gerne das Gesicht in die Figur der Computerspiel Szene reinmanipulieren lassen

[Leucko]

Wird eigentlich dieses KI Zeug für Dialoge mit NPCs in irgendwelchen Spielen genutzt?

Stelle es mir zB im Warcraftuniversum wo es sehr viel Story in Form von Büchern, Spielen etc gibt recht gut vor die KI mit allen Quellen zu füttern sodass die NPCs auf Basis dessen mit einem frei sprechen.

[clayz]

Wird eigentlich dieses KI Zeug für Dialoge mit NPCs in irgendwelchen Spielen genutzt?

Stelle es mir zB im Warcraftuniversum wo es sehr viel Story in Form von Büchern, Spielen etc gibt recht gut vor die KI mit allen Quellen zu füttern sodass die NPCs auf Basis dessen mit einem frei sprechen.

Davon kannst du ausgehen. Gaming ist zusammen mit pornografischen Inhalte immer ganz vorne dabei, wenn es um den Einsatz neuer Technologie geht.

[clayz]

Welche KI-Bildgeneratoren mit freiem Zugang sind aktuell ganz vorne?

Ich hatte jetzt mehrfach das Problem, dass GPT meine Wünsche nicht ausführen konnte. Dann kamen mehrfach Vorschläge, wie es dennoch möglich wäre und das schlug auch jedes mal wieder fehl.

Ausgangslage:
Ich hatte einen Screenshot einer Computerspiel Szene und ein Foto von drei Personen. Von der einen Person wollte ich gerne das Gesicht in die Figur der Computerspiel Szene reinmanipulieren lassen

https://artificialanalysis.ai/text-to-i ... eaderboard

[Leucko]

Wird eigentlich dieses KI Zeug für Dialoge mit NPCs in irgendwelchen Spielen genutzt?

Stelle es mir zB im Warcraftuniversum wo es sehr viel Story in Form von Büchern, Spielen etc gibt recht gut vor die KI mit allen Quellen zu füttern sodass die NPCs auf Basis dessen mit einem frei sprechen.

Davon kannst du ausgehen. Gaming ist zusammen mit pornografischen Inhalte immer ganz vorne dabei, wenn es um den Einsatz neuer Technologie geht.

Gibt es Beispiele wo das schon eingesetzt wird?
Ich meine Spiele. Bei Pornos bin ich versorgt

[clayz]

First-Hand wird dir das nur ein Entwickler sagen können.

► Text anzeigen

Hier ist eine kurze Erklärung zur Implementierung von KI in Videospielen heute:

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## KI in Videospielen: Eine Momentaufnahme

* **NPC-Verhalten:** NPCs (Nicht-Spieler-Charaktere) nutzen **Regel-basierte KI**, **Zustandsautomaten (FSMs)** und **Verhaltensbäume**, um realistische Aktionen und Reaktionen zu zeigen. **Pfadfindungsalgorithmen** helfen ihnen bei der Navigation.
* **Dialoge mit NPCs:** Traditionell über **Dialogbäume** gelöst, werden heute zunehmend **Große Sprachmodelle (LLMs)** eingesetzt. Dies ermöglicht dynamische, kontextbezogene und persönlichere Gespräche, die sich an das Spielgeschehen anpassen.
* **Prozedurale Generierung:** KI erstellt automatisch Spielinhalte wie Landschaften, Quests oder Musik, was die Entwicklung beschleunigt und die Wiederspielbarkeit erhöht.
* **Adaptive Schwierigkeit:** KI analysiert das Spielerverhalten und passt den Schwierigkeitsgrad oder andere Spielelemente dynamisch an, um ein optimales Spielerlebnis zu gewährleisten.
* **Grafik & Optimierung:** KI wird für **Upscaling-Technologien** (z.B. DLSS) eingesetzt, um die visuelle Qualität und Leistung zu verbessern. Auch bei der Erstellung von Spielressourcen kommt sie zum Einsatz.

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[S1L3]

Welche KI-Bildgeneratoren mit freiem Zugang sind aktuell ganz vorne?

Ich hatte jetzt mehrfach das Problem, dass GPT meine Wünsche nicht ausführen konnte. Dann kamen mehrfach Vorschläge, wie es dennoch möglich wäre und das schlug auch jedes mal wieder fehl.

Ausgangslage:
Ich hatte einen Screenshot einer Computerspiel Szene und ein Foto von drei Personen. Von der einen Person wollte ich gerne das Gesicht in die Figur der Computerspiel Szene reinmanipulieren lassen

Wenn du technisch in der Lage bist:

https://github.com/comfyanonymous/ComfyUI

Läuft zuhause in meinem Kubernetes Cluster und ist meiner Meinung nach eins der besten und vielseitigsten Tools die es momentan gibt.

[clayz]

Geht schneller als gemeinhin angenommen

[S1L3]

Was ich sehr interessant finde: Ich habe am Freitag und Samstag versucht, mit einer API zu arbeiten, die ich noch nicht wirklich kannte, hatte aber keine Lust, die Dokumentation zu wälzen.

Sowohl o3 als auch Gemini 2.5 Pro haben sich an zwei Stellen einen Endpoint ausgedacht, der überhaupt nicht existiert. Beide Modelle haben dabei sogar denselben Endpoint erfunden und auf die gleiche, nicht existierende Seiten in der Dokumentation verwiesen. Ich habe mir dann auch mal alte Versionen angeschaut, den Endpoint gab es in dieser Form noch nie. Auch mit einer Google Suche, nichts in der Richtung auf den ersten paar Seiten gefunden. Ob irgendwo in den Tiefen des Internets ein Blog existiert, der beiden Modellen Mist erzählt hat?

[clayz]

Kenne mich mit Halluzinationen nicht gut genug aus, um das im Detail beurteilen zu können, aber manchmal reicht eben selbst der aktuelle Trainingszustand nicht für alles aus.

[Lauch]

Wäre interessant welche API und wie Verwirrung entstehen kann. Halluzination würde ich es nichtmal nennen, im Endeffekt machen die Modelle ja etwas statistisch Plausibles was aber halt falsch ist.
Da treibt mich der GitHub Copilot in den Wahnsinn, der geht oft von Dingen aus, die eigentlich voll logisch wären aber halt nicht so sind. Also direkt in der IDE mit Autocomplete bin ich so weit mal nicht begeistert.

[S1L3]

Wäre interessant welche API und wie Verwirrung entstehen kann.

Ging um Cloud Native Postgres.
https://cloudnative-pg.io/documentation/1.26/
In Verbindung mit External Secrets die aus einer HashiVault geholt werden. Ich wollte neue Datenbanken, Nutzer und Passwörter deklarativ über Secrets erstellen, nachdem das Datenbank Cluster bereits ausgerollt war.
Beide LLM waren sich auch sicher, dass das geht, indem man
- Das Secret für den geplanten User mit einer Flag versieht. Die Flag war ausgedacht und existiert so nicht.
- User über Secrets erstellen kann. Die Funktion gibt es so nicht. (Glaube ich zu mindestens )

Halluzination würde ich es nichtmal nennen, im Endeffekt machen die Modelle ja etwas statistisch Plausibles was aber halt falsch ist.

Ich weiß was du meinst, aber wenn das LLM sich Features und Verlinkungen "ausdenkt", fühlt sich das schon nach Halluzination an. Auch wenn der Link vermutlich nur aus https://($Produktname)/($Versionsnummer)/$(Feature).$(TLD) generiert wird, weil es die wahrscheinlichste Antwort ist.

Kenne mich mit Halluzinationen nicht gut genug aus, um das im Detail beurteilen zu können, aber manchmal reicht eben selbst der aktuelle Trainingszustand nicht für alles aus.

Hier ist meiner Meinung nach das Problem, dass ich noch kein Model gefunden habe, was einfach "Das weiß ich leider nicht." sagen kann und/oder darf.

[clayz]

Man kann die Modelle durch Prompting auf jeden Fall in die richtige Richtung bewegen:

► Text anzeigen

Hier sind die fünf Methoden zur Reduzierung von Halluzinationen bei großen Sprachmodellen, erklärt in jeweils einem Satz, sowie ein Beispielprompt pro Methode:

1. **Retrieval Augmented Generation (RAG):**
- Diese Methode kombiniert Sprachmodelle mit externen Datenquellen, um Antworten auf der Grundlage von abrufbaren Fakten zu formulieren.
- **Beispielprompt:** "Welche Hauptbestandteile hat die Erdatmosphäre? Bitte belegen Sie Ihre Antwort mit Informationen aus einer Wissensdatenbank."

2. **ReAct Prompting:**
- Diese Technik ermutigt das Modell zur Selbstreflexion und Einschätzung der Zuversichtlichkeit seiner Antworten.
- **Beispielprompt:** "Was ist die Hauptstadt von Kanada? Bewerten Sie Ihre Sicherheit in der Antwort auf einer Skala von 0 bis 10 und erläutern Sie Ihre Gründe."

3. **Chain-of-Verification (CoVe) Prompting:**
- Das Modell muss bei dieser Methode Schritt-für-Schritt seine Schlussfolgerungen durch externe Quellen verifizieren.
- **Beispielprompt:** "Führen Sie eine Verifikationskette durch, um zu bestätigen, dass Albert Einstein in Ulm geboren wurde. Bitte nennen Sie Quellen."

4. **Chain-of-Note (CoN) Prompting:**
- Diese Methode protokolliert den Denkprozess des Modells, indem es Gedanken und Wissenslücken dokumentiert, bevor eine endgültige Antwort gegeben wird.
- **Beispielprompt:** "Welche Auswirkungen hatte die Französische Revolution? Bitte notieren Sie Ihren Gedankenprozess und Wissenslücken, bevor Sie eine Antwort geben."

5. **Chain-of-Knowledge (CoK) Prompting:**
- Das Modell formuliert Antworten, indem es Daten von Expertenwissen aus mehreren relevanten Feldern aggregiert.
- **Beispielprompt:** "Beschreiben Sie die Folgen des Klimawandels auf Küstensysteme, basierend auf den Erkenntnissen von Klimaforschern und Biologen."

[clayz]

Wer ist denn da aufgewacht?

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[Harun]

Kaum vorstellbar, dass sich der Trend noch mal ändert.

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