AI-HOI und happy Weekend, liebe AInauten!

Vielleicht hast du letzte Woche nicht alle News, Tools & Hacks rund um das Thema AI mitgekriegt, oder bist erst seit Kurzem dabei. Deshalb haben wir die wichtigsten Beiträge ausgewählt und alle Headlines aus dem Newsletter zusammen gestellt – damit hast du alles auf einen Klick! Doch zuerst …

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Das waren alle Headlines der letzten Woche - ein Auszug untenstehend:

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Wir haben selbst schon viele Bücher von realen Autoren auf Amazon veröffentlicht. Und natürlich haben wir seit dem Aufkommen von AI auch rumexperimentiert, was damit möglich ist (und was nicht).

Zuerst haben wir uns an Google Sheets-basierten Tools, ChatGPT-Endloskonversationen und spezialisierten GPTs den Kopf zerbrochen, und dann versucht, das massive Kontextfenster von Gemini zu einem langen Output zu bewegen. Aber wirklich nutzbar war das nie ...

Sudowrite auf der anderen Seite war zwar sehr gut, aber halt auch mit einigem manuellem Aufwand verbunden. Doch nun sind wir auf eine neue Möglichkeit gestoßen, die wir dir heute vorstellen wollen.

Entwickelt auf Basis der Llama3-Modelle von Meta und der leistungsstarken Groq-Hardware kannst du mit dieser App direkt im Browser mit einem einzigen Prompt dein Buch erstellen - und das schneller, als du “Simsalabim, schreib mein Buch!” sagen kannst.

Und das war erst der Anfang, denn neue Ansätze stehen bereits ins Haus!

P.S.: Das Resultat ist auf keinen Fall publikationsreif - aber um eine umfassende Übersicht zu einem beliebigen Thema zu erhalten, finden wir das spannend.

Man kann von Elon halten, was man will (unser Index war in letzter Zeit eher im Sinkflug) … aber der reichste Mann der Welt gibt nicht nur mit Tesla, SpaceX und Neuralink den Takt vor, sondern hat nun mit xAI seiner X-Plattform mit Grok-2 eine richtig solide AI spendiert.

Der neueste Chatbot hat eine freche Persönlichkeit (we like it!) und kann mehr als nur chatten: er erzeugt auch kontroverse Bilder von Persönlichkeiten, Brands, etc. - und das praktisch ohne Filter …

Bilder sind deshalb auch die am heißesten diskutierte neue Funktion von Grok-2. Fast jedes Prompt wird akzeptiert, auch kontroverse.

Dabei kommt unter der Haube gar nicht ein Grok-eigenes-Modell zum Zug, sondern das neue FLUX.1-Modell von Black Forest Labs, das für seine fotorealistischen Ergebnisse bekannt ist (unser Beitrag hier). Elon hat auch verkündet, dass man bereits an einer eigenen Bild-AI arbeite.

Das ist ein zweischneidiges Schwert: einerseits kannst du deine Kreativität entfesseln und in Sekundenschnelle maßgeschneiderte, (un)realistische Bilder erstellen. Auf der anderen Seite führen solche Bilder zu ... Chaos, Falschmeldungen, Propaganda, Verleumdung ,...

Flashback: Erinnerst du dich an das Bild der Pentagon Explosion, die einen kurzzeitigen Dip am Aktienmarkt verursacht hat? Das wird wieder passieren, da hilft auch keine halbherzige Policy …

Der Vorläufer Grok-1 war ein vollmundiges Versprechen, das in der Praxis im Vergleich mit anderen enttäuschte. Darüber konnte auch das Open Sourcing des Modells nicht hinwegtäuschen.

Aber Grok-2 macht Laune - und da der Bot auch Zugang zu aktuellen Informationen über X hat, könnte das vielseitig genutzt werden.

Das neueste Grok-2-Modell hat vor Kurzem unter dem Namen “sus-column-r” die Chatbot-Gladiatoren-Arena LMSYS betreten. Dort hat es sich gaaaanz weit vorne aufs Podest gestellt, auf Augenhöhe mit OpenAI und Anthropic. Viele dachten sogar, es handle sich dabei um ein neues ChatGPT Modell.

Neben dem großen Bruder gibt es auch noch Grok-2 mini. Diese Version wurde als erstes auf X released. Beide Modelle sollen in den kommenden Wochen via API für Unternehmen verfügbar sein, und Grok-3 soll sogar noch dieses Jahr released werden.

Einige Daten von europäischen Nutzern sind vom Training ausgeschlossen - wer auf Nummer sicher gehen will, kann das auch aktiv ausschalten.

Spannend in dem Kontext: das Feld der Sprachmodelle verändert sich rasend schnell, und die besten Modelle auf LMSYS haben eine immer kürzere Halbwertszeit.

Dieses Mal hat Elon mit Grok-2 mehr als nur heiße Luft produziert. Wir haben uns einen Premium-Account geholt und spielen fleißig damit rum.

Spannend: Grok-2 ist nicht nur mega-smart, sondern auch up-to-date dank Echtzeit-Infos von X. Klar, die üblichen Verdächtigen wie OpenAI und Anthropic schlafen auch nicht. Aber mit dem Tempo, das xAI vorlegt, könnte es spannend werden. Das Ding hat echt Potential.

Ob die relativ unzensierten Bilder die Regulierungsbehörden auf den Plan rufen? Bestimmt. Aber wenn AI-generierte Inhalte die öffentliche Meinung und Demokratie beeinflussen, ist eine breitere Diskussion darüber auf jeden Fall zu begrüßen.

Alright, wenn du Grok-2 selbst mal auf den Zahn fühlen willst, dann ab auf X und für $8/Monat einen Premium-Account holen!

Seit einigen Wochen ist das Internet voll mit Hype um die neue Bild AI FLUX, made in Germany. Wir haben auch schon einige Male darüber geschrieben.

FLUX macht alles so viel einfacher. Und das in wahnsinnig guter Qualität.

Heute deshalb einmal ein Beispiel, welches bisher eher nur für Techies umsetzbar war, aber nun von jedem gemacht werden kann:

Wir trainieren eine eigene Bild-AI, die Bilder immer mit derselben Person ausgibt - und das Ganze für unter 5 Euro, ohne Abo-Tools!

Solche trainierten Modelle nennen sich LoRAs.

Solche trainierten Modelle nennen sich LoRAs. Und falls du dich jetzt fragst, warum zur Hölle ist das spannend, hier ein paar Gründe:

1) Du willst Bilder immer mit derselben Person erstellen

Das ist zum Beispiel ideal, wenn du einen AI-Influencer Account betreiben willst. Oder Bilder von dir selbst erstellen willst an Orten oder in Situationen ,in denen du noch nie warst.

2) Du willst Bilder in einem bestimmten Stil erstellen, der immer gleich sein soll

Auch super praktisch, wenn du zusammenhängende Comics erstellen willst. Oder Charaktere im selben Stil brauchst.

Du kannst also mit LoRAs dafür sorgen, dass deine Bilder konsistent bleiben mit der Person oder dem Stil, den du willst.

Vielleicht kennst du Websites wie HeadshotPro und PhotoAI. Deren Gründer verdienen Millionen und nutzen im Prinzip genau dies Technik, die wir uns jetzt anschauen.

Um eine eigene LoRA auf Basis von FLUX zu trainieren, brauchst du im Wesentlichen zwei Plattformen. Erstelle dazu einfach jeweils einen kostenlosen Account bei:

Es gibt zu Replicate auch noch die Alternative Fal. Wir haben in diesem Fall Replicate gewählt, weil die Plattform super praktisch ist - besonders, wenn man automatisieren will.

In unserem konkreten Use Case erstellen wir eine LoRA für unsere AInauten Influencerin. Dürfen wir vorstellen: AIlexa

Wenn du eine LoRA von dir selbst erstellen willst, dann stelle einfach mindestens 12 Fotos von dir zusammen.

Im nächsten Schritt benennst du die 12 Bilder im Format: a_photo_of_PLATZHALTER

In unserem Fall heißen alle Bilder: a_photo_of_Allexa

So sieht der Ordner von uns aus. Wie du siehst, ist es eine bunt gemischte Auswahl von Bildern.

Die Benennung ist aber wichtig, weil dadurch deine LoRA später versteht, wenn du im Prompt schreibst: “Erstelle ein Bild von AIlexa…”

Als letzten Schritt in der Vorbereitung erstellst du dann eine ZIP-Datei von allen deinen Bildern.

Wir nutzen nun Hugging Face, um auf Modelle zuzugreifen. Dazu mache bitte Folgendes:

1) Erstelle einen Access-Token

Dazu gehst du in deinem Account auf „Settings“, und dann auf „Access Tokens“.

Gib deinem Token einen Namen und die Rechte wie oben im Bild. Wahrscheinlich sind das eh zu viele, aber mit denen funktioniert es auf jeden Fall. 😉

Den Token, den du bekommst, speicherst du kurz ab - den brauchen wir dann gleich für Replicate.

2) Erstelle ein Model Repository

Als nächsten Schritt erstellen wir einen Ordner für unser Model. Das funktioniert wieder über dein Profil, mit einem Klick auf “New Model”.

Hier gibst du deinem Model einen sprechenden Namen - in unserem Fall z.B. ailexa-lora. Hier das Modell auf Public stellen, sonst klappt es später mit Replicate nicht wie gewünscht.

Damit haben wir dann alles, was wir bei Hugging Face brauchen. Jetzt geht es ans trainieren.

Um unsere LoRA nun zu trainieren, nutzen wir Replicate.

Klicke hier, und öffne das AI-Trainings Toolkit. Klicke auf den Reiter “Train”.

Das Training ist nicht ganz kostenlos. Wir nutzen dazu einen Nvidia A100 Chip von Replicate, und das kostet natürlich etwas.

$0,0014 pro Sekunde um genau zu sein. Konkret heißt das, dass ein trainiertes Model dich zwischen 2 und 5 Euro kostet.

Ziemlich überschaubar, finden wir.

Jetzt geht es ans Ausfüllen der Trainingsmaske. Auch das ist simpel, wir lassen die meisten Werte auf Standard stehen. Hier im Detail:

Wenn du dein Modell später über Replicate nutzen willst, dann wähle bei destination den Eintrag Creating New Model.

Bei images lädst du deine ZIP Datei mit Bildern hoch.

Bei hf_token trägst du deinen Hugging Face Token ein, den wir vorher erstellt und kopiert haben.

Bei der repo_id gibst du den Pfad deines Models an, welches wir vorher bei Hugging Face angelegt haben.

Es hat immer folgendes Format: deinBenutzername/deinModelName

Alle anderen Werte kannst du erst einmal im Standard lassen.

Und das war’s auch schon, jetzt einfach noch das Training starten.

Du siehst dann bei Replicate, wann das Training abgeschlossen ist. In unserem Allexa Fall hat das 38 Minuten gedauert und 3 USD gekostet.

Der einfachste Weg, deine LoRA jetzt zu nutzen, ist wieder über ein Model bei Replicate.

Schritt 1: Hole deinen LoRA Pfad von Hugging Face

Dazu ganz einfach unter deinem Account auf das Model klicken, welches du vorher angelegt hast, und den Pfad kopieren.

Schritt 2: Klicke hier und öffne den LoRA Explorer auf Replicate

Erstelle jetzt einen Prompt und verwende dabei den Namen, den du bei deiner LoRA definiert hast. In unserem Beispiel wollen wir ein Bild von AIlexa:

Die restlichen Werte kannst du im Standard belassen. Du musst nur noch deine LoRA mit dem Hugging Face Pfad aus Schritt 1 bei hf_lora hinterlegen

Und das Ergebnis des Prompts von oben?

Unsere Influencerin AIlexa wieder einmal als Speaker auf einer Innovation-Konferenz:

Nach getaner Arbeit ist AIlexa dann erst einmal in Paris unterwegs gewesen:

So, das war für einmal ein sehr langer Deep Dive zum Thema LoRAs. Wir hoffen, das war verständlich und macht Lust zum Nachmachen.

Es ist wirklich unglaublich, was wir mittlerweile ganz ohne technische Fähigkeiten und für unter 5 Euro alles mit AI anstellen können!

Wie immer melde dich bitte bei Fragen oder Unklarheiten.

P.S. für alle in unserer AI-Automation Community: Dank Replicate kannst du deine LoRA in allen deinen Automatisierungen direkt einsetzen! Ideal für konsistente Social Media Posts usw.

Und für alle, die noch mehr wollen: Du hast sogar die Möglichkeit, mehrere eigens trainierte (oder auch von anderen bereitgestellt) LoRAs auf einmal zu nutzen.

Nutze dazu folgendes Replicate Model.

Damit kannst dann bis zu 20 verschiedene LoRAs z. B. von Hugging Face und Co. hinzufügen.

Einfach jede einzelne adden, so wie wir oben auch schon die eigene geadded haben. Was hier das coole ist: du kannst dann z. B. deine Personen LoRA mit einer Style LoRA verbinden.

Hier einmal eine “gestrickte” Person:

Geschafft! Aber kein Grund zum traurig sein. Die AInauten sind schon bald wieder zurück, mit neuem Futter für dich.

Bis am Montag, mit einer frischen Runde News, Hacks und Insights für dich!

Deine AInauten
Fabian & Reto

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