Leistungstest 5-Finger Problem 01

Spezielle Prompts für diesen Leistungstest

Hier sind 10 englische Prompts, mit denen die Fähigkeit eines KI-Bildgenerators getestet werden soll, Finger und Zehen genau darzustellen, wobei insbesondere das häufige Problem zusätzlicher Finger und Zehen angegangen wird.

1. “A close-up of a person’s hands, meticulously detailed, showing five fingers on each hand, perfectly formed fingernails, realistic skin texture.” (Konzentriert sich auf Hände und Details)
2. “A photograph of bare feet on a sandy beach, five toes clearly visible on each foot, accurate anatomy, realistic shading and texture.” (Konzentriert sich auf Füße in einer natürlichen Umgebung)
3. “A highly detailed rendering of a baby’s tiny hands and feet, five fingers and five toes on each, soft skin, realistic proportions.” (Testet Details an kleinen, empfindlichen Merkmalen)
4. “A close-up shot of a dancer’s graceful hands and feet, five fingers and five toes accurately depicted, elegant pose, realistic muscle definition.” (Erhöht die Komplexität der Pose und Muskeldefinition)
5. “A realistic image of clasped hands, showing all ten fingers clearly, accurate finger lengths and proportions, detailed wrinkles and skin texture.” (Testet die Genauigkeit in einer komplexen Pose)
6. “An image of a person’s feet in socks and shoes, clearly showing five toes on each foot within the footwear, detailed textures of both socks and shoes.” (Fügt die Herausforderung hinzu, dass die Kleidung einige Details verdeckt)
7. “A detailed medical illustration of a human hand and foot, showing bone structure, tendons, and five fingers and five toes on each, highly accurate.” (Prüft die anatomische Genauigkeit und strebt nach Präzision)
8. “A hyperrealistic painting of a person’s hands holding a small object, five fingers on each hand perfectly formed, showing detailed fingernails and skin texture.” (Kombiniert Details mit einer bestimmten Aktion)
9. “A photorealistic image of a person’s feet, detailed toes, five on each foot, realistic skin tone and texture, no extra digits.” (Befasst sich direkt mit dem Problem der zusätzlichen Finger/Zehen)
10. “A close-up of a person’s hands playing a musical instrument, clearly showing five fingers on each hand, accurate finger positioning, realistic skin and instrument detail.” (Fügt die Herausforderung einer bestimmten Fingerplatzierung und Interaktion hinzu)

Bei diesem Leistungstest wird Wert auf Klarheit, Detailgenauigkeit und Genauigkeit gelegt und das Problem falsch wiedergegebener Anzahl von Finger und Zehen direkt angegangen. Bedenken Sie, dass die Ergebnisse auch bei diesen Eingabeaufforderungen je nach verwendetem KI-Modell variieren können.

Anmerkung meinerseits: Google Gemini spricht hier von 5 Fingern und 5 Zehen. Meiner Meinung nach wäre es treffender von 4 Fingern und einem Daumen zu sprechen. Ich frage mich von welcher außerirdischen Lebensform die KI’s diese Infos her haben.

Dazu meint die Chat-KI Google Gemini folgendes

Es gibt mehrere Gründe, warum KI-Bildgeneratoren Probleme mit der korrekten Darstellung von Händen und Füßen haben, insbesondere mit der Anzahl der Finger und Zehen:

Datenmenge und -qualität

Die Trainingsdaten der KI-Modelle enthalten möglicherweise nicht genügend Beispiele von Händen und Füßen mit perfekt dargestellten fünf Fingern und fünf Zehen. Ungenaue oder fehlerhafte Bilder in den Trainingsdaten können zu Fehlern in der Generierung führen. Ein Übergewicht an Bildern mit fehlerhaften Händen/Füßen im Datensatz verstärkt dieses Problem.

Komplexität der Anatomie

Hände und Füße sind anatomisch komplex. Die Feinheiten der Knochenstruktur, Muskeln, Sehnen und die Subtilitäten der Bewegung sind schwer zu erfassen und genau zu reproduzieren. Die KI muss diese Komplexität aus den Bildern in den Trainingsdaten “lernen”, was schwierig sein kann, besonders wenn die Datenmenge unzureichend ist.

Variabilität

Hände und Füße variieren stark in Größe, Form und Proportionen von Person zu Person. Die KI muss diese Variabilität lernen und dennoch konsistente, anatomisch korrekte Ergebnisse produzieren, was eine Herausforderung darstellt.

Generative Prozesse

Der generative Prozess selbst kann zu Fehlern führen. Die KI generiert Bilder nicht pixelweise, sondern erstellt sie aus abstrakten Konzepten, die sie dann in visuelle Darstellungen umwandelt. In diesem Prozess kann es zu Artefakten oder Fehlern kommen, die sich in der ungenauen Darstellung von Händen und Füßen manifestieren. Oft ist dies ein Nebenprodukt des Kompromisses zwischen der Geschwindigkeit des Bildgenerierungsprozesses und der Genauigkeit des Ergebnisses.

Prioritäten der Modelle

Die KI-Modelle könnten darauf trainiert worden sein, eher globale Merkmale eines Bildes zu erfassen, als feine Details wie die Anzahl der Finger. Das bedeutet, dass die Genauigkeit der Finger und Zehen möglicherweise nicht als Priorität im Trainingsprozess angesehen wurde.

Zusammenfassend lässt sich sagen, dass die Schwierigkeiten bei der Darstellung von Händen und Füßen auf eine Kombination aus Datenbeschränkungen, anatomischer Komplexität, der Natur des generativen Prozesses und den Prioritäten der Modellentwicklung zurückzuführen sind. Die Forschung und Entwicklung in diesem Bereich konzentriert sich darauf, diese Probleme durch verbesserte Trainingsdaten, verbesserte Algorithmen und eine gezieltere Optimierung der Modelle anzugehen.