KI – Datenmodell und Ergebnis

Ich habe einen Prompt verwendet:

„Generiere ein Gemälde im Stil von Franz Marc, das den Tod zeigt, der im Sessel sitzt und eine Irokesenfrisur trägt, während er Geige spielt. Betone die lebendigen Farben und die expressive Darstellung des Todes, um eine ungewöhnliche und faszinierende Szene zu erschaffen, die Marc’s einzigartigen Stil widerspiegelt.“

bzw. in Englisch:

„Generate a painting in the style of Franz Marc depicting Death seated in a chair, sporting a Mohawk hairstyle, while playing the violin. Emphasize the vibrant colors and expressive portrayal of Death to create an unusual and captivating scene that reflects Marc’s unique style.“

Mit diesem Prompt habe ich ich nun verschiedene Datenmodelle generativer Bild-KI gefüttert. Die Resultate sind erstaunlich verschieden.

Stable Diffusion XL
Dyna Vision XL
Realistic Vision 5.1
Copax Timeless XL v. 5
Think Diffusion XL

Der Tod als Motiv mit der besonderen Frisur ist jedesmal ziemlich gut getroffen. Das Geigenspiel dagegen scheint ein ziemlich großes Problem darzustellen. Malstil und Farben nach Franz Marc passen sehr gut.