@article{BreuerKeil2024,
  author    = {Breuer, Tim and Keil, Susanne},
  title     = {Visuelle Darstellungen von MINT-Berufen durch Bildgeneratoren: Wie viel Vielfalt ist m{\"o}glich?},
  journal   = {Journal Netzwerk Frauen- und Geschlechterforschung NRW},
  number    = {55},
  issn      = {1617-2493},
  doi       = {10.17185/duepublico/82759},
  institution = {Fachbereich Ingenieurwissenschaften und Kommunikation},
  pages     = {83 -- 91},
  year      = {2024},
  abstract  = {In den vergangenen Jahren haben sich Text-zu-Bild-Transformer-Modelle wie DALL·E, Stable Diffusion und Midjourney etabliert, die realit{\"a}tsnahe Bilder generieren. So wurden zwischen 2022 und 2023 {\"u}ber 15 Milliarden KI-Bilder produziert, Midjourney alleine zeigt eine Nutzendenbasis von 16 Millionen (Broz 2023; Valyaeva 2023; Zhou et al. 2024). Diese kritische retrospektive Analyse besch{\"a}ftigt sich mit DALL·E Mini, einem der ersten {\"o}ffentlich weit verbreiteten schw{\"a}cheren Modelle, das f{\"u}r viele Nutzende den initialen Kontaktpunkt mit dieser Technologie darstellte.},
  language  = {de}
}