Google-Forscher haben PASTA veröffentlicht, ein KI-System, das sich durch wiederholte Interaktionen an individuelle kreative Präferenzen anpasst – es lernt, welche visuellen Stile Nutzer wirklich wollen, ohne komplexe Prompt-Engineering.
Im Detail:
PASTA präsentiert Nutzern vier Bildvariationen pro Runde und beobachtet Auswahlen über Turns hinweg, um ein Modell für einzigartige ästhetische Präferenzen aufzubauen.
Forscher haben PASTA mit 7.000 menschlichen Sessions und 30.000 simulierten Szenarien trainiert, um ein Framework zu schaffen, das diverse visuelle Präferenzen erkennt.
In Vergleichen bevorzugten Nutzer PASTA-Outputs zu 85% gegenüber Standardmodellen, wobei das System besonders bei abstrakten Prompts excelliert.
Google hat sowohl den Interaktionsdatensatz als auch Simulations-Tools open-sourced, um anderen Forschern zu ermöglichen, KI-Systeme zu entwickeln, die sich an Nutzer personalisieren.
Warum es wichtig ist
Da Bildgenerierung generell so gut geworden ist, wird Personalisierung zum Differenzierungsmerkmal. Indem es individuelle Präferenzen lernt, statt Nutzer zu zwingen, Modellverhalten zu entschlüsseln, kann KI-Bildgenerierung von einem Spiel des Prompt-Roulettes zu einem adaptiven kreativen Tool werden, das mit der Nutzung besser wird.
Quelle:
Google Research Blog über PASTA
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