Lokale Diffusion

Von Aron Petau • 7 Minuten gelesen •

Kernfragen

Ist es möglich, eine Graphic Novel mit generativer KI zu erstellen? Was bedeutet es, diese neuen Medien in Zusammenarbeit mit anderen zu nutzen? Und warum sind ihre lokalen und offline-Anwendungen wichtig?

Offizielle Workshop-Dokumentation | Workshop-Ausschreibung

Workshop-Ziele & Struktur

Fokus: Theoretische und spielerische Einführung in A.I.-Tools

Der Workshop verfolgte ein doppeltes Ziel:

  1. Niedrigschwelliger Einstieg: Anfänger*innen einen zugänglichen Einstieg in die Text-to-Image-KI ermöglichen
  2. Kritische Diskussion: Eine differenzierte politische Diskussion über die ethischen Auswirkungen dieser Tools anstoßen und bewusste Entscheidungsoptionen aufzeigen (wie lokal installierte Tools)

Das Lernformat wurde offen, praxisnah und experimentell gestaltet, wobei der Schwerpunkt auf dem kreativen Output der Teilnehmer*innen lag. Konkret wurden sie aufgefordert, in Gruppen zu arbeiten und gemeinsam mit der KI eine kurze Graphic Novel mit 4-8 Panels zu erstellen. Dabei mussten sie den Algorithmus aktiv verändern und sich mit den verschiedenen Funktionen und Schnittstellen vertraut machen.

Workshop-Ablauf

Der Workshop war in zwei Hauptteile gegliedert:

Teil 1: Theoretische Einführung (45 Min.)

Teil 2: Praktische Übungen (2+ Stunden)

Das "Stadt-Land-Fluss"-Aufwärmspiel

Um die anfängliche Angst vor dem Prompting zu überwinden, spielten die Teilnehmer*innen eine Runde "Stadt-Land-Fluss" (Kategorien). Sie mussten vordefinierte Prompting-Unterkategorien wie "Thema", "Farbe", "Stil" und "Auflösung" mit Worten füllen, die mit bestimmten Buchstaben beginnen. Dieses Spiel fordert die Teilnehmenden heraus, sich in die kreative Gestaltung eines Prompts hineinzudenken, jenseits von vorgefertigten Sätzen, wie sie online zu finden sind.

Warum lokale KI-Tools verwenden?

Bewusst ethische und datenschutzrechtliche Faktoren miteinbeziehen

Eine zentrale Idee des Workshops war, die ethischen Implikationen des Einsatzes von KI-Tools in den Fokus zu rücken und Konsequenzen von lokaler Rechenleistung im Gegensatz zum Cloud-Computing hervorzuheben. Der Workshop thematisierte zwei wesentliche Unterschiede bei der Anwendung derselben KI-Modelle und -Algorithmen:

Option 1: Proprietäre Cloud-Dienste

Option 2: Lokale Installation

Option 3: Universitäts-gehostete Dienste

Aus Perspektive des Datenschutzes sind lokale und universitäts-gehostete Lösungen bei weitem die bewussteren Wahlen. Auch wenn UdK-Dienste technisch gesehen ebenfalls Cloud-Dienste mit auf einem Server gespeicherten Daten sind, stellen sie einen großen Unterschied zur Nutzung proprietärer Dienste wie OpenAI dar.

Visuelles Erzählen mit Stable Diffusion

Die Teilnehmer*innen haben sich mit großer Begeisterung auf den Workshop-Prozess eingelassen. Sie probierten viele verschiedene Prompts und Einstellungen aus und produzierten Ergebnisse mit einer großen Vielfalt an ästhetischen und visuellen Erzählungen.

Der Workshop endete mit einer abschließenden Diskussion über:

Technischer Rahmen

Mit zunehmender Demokratisierung von KI und der Integration GPT-ähnlicher Strukturen in den Alltag behindert die Black-Box-Vorstellung der mysteriösen allmächtigen Intelligenz die aufschlussreiche und effektive Nutzung aufkommender Tools. Ein besonders praxisnahes Beispiel sind KI-generierte Bilder.

Vorgestellte Tools & Schnittstellen

Lernergebnisse

Die Teilnehmer*innen erlangten die Fähigkeit:

Erfahrungsbericht von Aron Petau

Die Student-als-Lehrer Perspektive

Über Vorbereitung und Herausforderungen

"Die Vorbereitung eines Workshops fühlte sich definitiv wie eine große Aufgabe an, weil ich das Bedürfnis hatte, Fragen zu Tools zu beantworten, die ich selbst gerade erst entdecke. Eine Sorge war, dass ich die Antwort auf ein fortgeschrittenes technisches Problem nicht geben kann. Dies stellte sich letztendlich als kein großes Problem heraus, was wahrscheinlich an der begrenzten Dauer des Workshops lag.

Was die Erfahrung mit einem KI-Workshop angeht, so bin ich der Meinung, dass es mehr als 3 Stunden braucht, um gemeinsam mit den Menschen in solche komplexen Werkzeuge einzutauchen. Selbst durch die Ausweitung des erklärenden/theoretischen Teils habe ich es nicht geschafft, alle Konzepte abzudecken, die ich im Vorfeld für wertvoll eingestuft habe... Dennoch erscheint mir die Dauer von 3–4 Stunden für einen Einführungsworkshop angemessen, da sich bei längeren Zeitspannen Fehler im Zeitmanagement summieren und hier vielleicht auch mehr Lehrerfahrung nötig wäre."

Über Workshop-Format und Atmosphäre

"Gut gefallen hat mir der eher hierarchiearme Rahmen des Workshops, bei dem klar war, dass es sich eher um ein Skillsharing und nicht um ein Vorlesungsformat handelt. Vor allem bei so praktischen Dingen wie der Bilderzeugung konnte ich, wenn ich die Wirkung eines Promptes oder von einem Parameter nicht kannte – wie auch, das ist ja Sinn der Sache – den Effekt einfach gemeinsam mit den Workshop-Teilnehmer*innen ausprobieren und dann die Ergebnisse untersuchen.

Die Teilnehmerinnen schienen das gewählte Format und den Schwierigkeitsgrad zu mögen, bei dem nicht zu viel Mathematik und Formeln vermittelt wurden, sondern eine Intuition für den zugrunde liegenden Prozess. Die Teilnehmerinnen beteiligten sich auch aktiv an der kritischen Diskussion über den ethischen Einsatz von KI und brachten Perspektiven aus ihren eigenen Bereichen ein, was ich sehr zu schätzen wusste."

Über das Erlernen didaktischer Praxis

"Während der Vorbereitung dieses Workshops hatte ich die Möglichkeit, selbständig zu arbeiten und meine Workshop-Termine selbst zu bestimmen und zu organisieren. Diese Freiheit und Autorität habe ich sehr geschätzt, aber ein etwas stärkerer Druck auf einen endgültigen Termin hätte mir geholfen, die Bedenken bezüglich der Lehrsituation schneller zu verlieren.

Jetzt freue ich mich auf eine mögliche Runde 2 – eine nächste Iteration, in der wir tiefer in die Tiefen von ComfyUI eintauchen können, einer Schnittstelle, die ich absolut liebe, während ihre Macht mir manchmal auch Angst macht."

Empowerment durch Verständnis

Empower yourself against readymade technology!

Lass nicht andere darüber entscheiden, was deine Best Practices sind. Beteilige dich an der Modifikation des Algorithmus und lass dich von endlosen kreativen Möglichkeiten überraschen. Durch die Erkundung lokaler KI-Tools können wir:

Während wir auf der Datenproduktionsseite nicht viel tun können und viele ethische Dilemmata rund um den digitalen Kolonialismus bestehen bleiben, ist lokales Computing ein Schritt hin zu einer kritischen und transparenten Nutzung von KI-Tools durch Künstler*innen.