Visuelle Darstellungen von MINT-Berufen durch Bildgeneratoren: Wie viel Vielfalt ist möglich?
- In den vergangenen Jahren haben sich Text-zu-Bild-Transformer-Modelle wie DALL·E, Stable Diffusion und Midjourney etabliert, die realitätsnahe Bilder generieren. So wurden zwischen 2022 und 2023 über 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 beschäftigt sich mit DALL·E Mini, einem der ersten öffentlich weit verbreiteten schwächeren Modelle, das für viele Nutzende den initialen Kontaktpunkt mit dieser Technologie darstellte.
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| Document Type: | Article |
|---|---|
| Language: | German |
| Author: | Tim Breuer, Susanne Keil |
| Parent Title (German): | Journal Netzwerk Frauen- und Geschlechterforschung NRW |
| Issue: | 55 |
| Number of pages: | 9 |
| First Page: | 83 |
| Last Page: | 91 |
| ISSN: | 1617-2493 |
| URN: | urn:nbn:de:hbz:1044-opus-88056 |
| DOI: | https://doi.org/10.17185/duepublico/82759 |
| Publisher: | DuEPublico: Duisburg-Essen Publications online, University of Duisburg-Essen, Germany |
| Publishing Institution: | Hochschule Bonn-Rhein-Sieg |
| Date of first publication: | 2024/12/17 |
| Departments, institutes and facilities: | Fachbereich Ingenieurwissenschaften und Kommunikation |
| Institut für Technik, Ressourcenschonung und Energieeffizienz (TREE) | |
| Dewey Decimal Classification (DDC): | 0 Informatik, Informationswissenschaft, allgemeine Werke / 00 Informatik, Wissen, Systeme / 005 Computerprogrammierung, Programme, Daten |
| Entry in this database: | 2025/01/06 |
| Licence (German): |  Creative Commons - CC BY - Namensnennung 4.0 International |
