in computer graphics, snow is problematic. not for AI. the neural network makes “mistakes”. the image below is full of artifacts and misconceptions: one car has only a single tire. there’s something odd about the trees etc. but all in all AI did a remarkably precise job. just look at the shadows, the colour of the snow, the stranded vehicles on the right side. they even have tracks behind them. what the AI also seems to “understand” is the concept of right hand autobahn traffic.
all image sequences come from the same prompt and were created in #AI within a few seconds. i only exchanged the painter’s name. we start with the style of two 19th century japanese painters. the third image sequence is in the style of the dutch 17th century painter jan vermeer. and i end with four contemporary pencil drawings and a more abstract wassily kandinsky version.
four more examples from my test-to-image-AI adventures. click on the image to see it in full resolution. the snails were supposed to race against a rabbit. AI seemed to ignore both the rabbit and the race. i wanted a dark red racetrack with white stripes. well then.
the second image was about two women rushing to the theatre before the doors close. wonderful aesthetics, from just two brief sentences.
the truck: i wanted the driver to sit on top of the truck. no driver visible. check out the tires. AI has problems with human eyes – and obviously with tires.
in the fourth image my prompt was about a woman turning her head away from the camera, in a 1920s scene with cars and horses. and heavy wind in the street. great.
tesla baute für seine elektroautos ladestationen auf, zunächst in den USA, dann auch im rest der elektromobilen welt. die “supercharger” sind üppig ausgestattet, sowohl von der anzahl der ladesäulen, als auch von der ladegeschwindigkeit. übrigens nur ein steckertyp, nämlich CCS, also der gleichstrom-doppelstecker. die EU verpflichtet tesla nun, die stationen auch für nicht-tasla-fahrzeuge zu öffnen. das ist zum beispiel in belgien und frankreich passiert, in deutschland aber fängt es erst an. und es geht so:
an den säulen gibt es kein display, also auch keine möglichkeit, eine karte oder das smartphone dranzuhalten, um sich zu legitimieren und den ladevorgang zu starten. ein teslafahrer lädt hier einfach, indem er das kabel in den wagen einsteckt. die ladesäule erkennt das auto, die kontonummer des fahrers.
um einen nicht-tesla aufzuladen, benötigt man die tesla app. diese unterscheidet klar zwischen den tesla-only und den für andere offenen stationen. um auszuprobieren, ob das funktioniert, fuhr ich heutemorgen ins nicht weit entfernte erftstadt und stellte mich nah an eine der vielen – angeblich auch für einen nicht-tesla verfügbaren – ladesäulen. die app ist zwingend notwendig und begrüßt uns, nach eingabe von konto- oder kreditkartennummer und adresse so:
a) das ist die ladegeschwindigkeit. da gibt es nichts zu meckern.
b) es waren, als ich am morgen nachsah, fast alle der 28 ladeplätze frei. als ich ankam, standen etwa 7 teslas und ein nicht-tesla da. also noch genug platz.
c) der tesla-ladepreis ist fast doppelt so hoch wie zum beispiel bei aldi.
d) die blockiergebühren sind üppig. wenn man den voll geladenen wagen vergisst, kann die stunde mit 60 € zuschlagen. andere anbieter berechnen typischer weise 10 cent pro überzogener minute.
e) hier steht, wie man zu laden beginnt: erst (mit einem kleinen ruck) den stecker aus der säule ziehen und über das sehr kurze kabel ins auto stecken. dann die nummer der ladesäule wählen.
nach ein oder zwei minuten nachdenken beginnt der ladevorgang. die app sieht dann zum beispiel so aus:
hier ist eine laderate von 43 kW angegeben. diese steht im widerspruch zu den oben beworbenen 250 kW. ein scheinwiderspruch, weil der akku meines wagen, als ich ankam, noch 67% voll war und das system dann nicht schnell laden darf. beim akkustand von 20% sähe das anders aus.
i fed this photograph into a neural network (openAI.com, DALL-E2). i then asked for variations and got three, one of which is the image below. i guess AI did not read the number plate (with the E at the end; in germany it stands for electric vehicle). but it identified the car properly as an electric car. that‘s why we see some kind of wallbox in the AI garage. again: good work with semantic understanding.
this time i entered a german location in german language as the prompt: “Köln Klettenbergpark … 4K cinematic shot, wide angle, from above.” the AI seems to understand the concept and offers 4 variations for each text input. in one case my phrase contained the instruction “in bright summer sunlight”, in another “evening fog”. i needed to add “lake” to the phrase in order to change the park to a park with a lake.
click on the image below, and wait 10 seconds for the next set of four appearing. enjoy!
DALL-E 2 creates amazing images from text. midjourney does it in more or less the same way. the two systems differ in terms of the learned data. that‘s maybe the reason of a better handling of human faces.
AI seems to find it hard to follow the conspiracy theory of a flat earth. here i entered this as text: “flat earth, surrounded by red rivers. in the middle a half finished cathedral with 5G antennae.“ the image was created by #midjourney.
in this AI from text to image task i wanted lenin to shake hands with marx. #midjourney AI seems to not know how to shake hands properly. and: who is marx in this rendering?
take me to the river, drop me in the water (midjourney AI, image created from text):
