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Code Block
Erstellen Sie einen englischen Prompt für eine Bild-KI basierend auf der folgenden Beschreibung des Bildungsinhalts. Der Prompt soll alle
angegebenen Anforderungen und Stilvorgaben berücksichtigen.
:

Alle hier genannten Hinweise und Anforderungen einfließen lassen.
Wichtige Schlagworte zum Bildungsinhalt enthalten.
Sicherstellen, dass Objekte, Szenen und Sachverhalte möglichst realistisch und ohne Text dargestellt werden.
Der erzeugte Prompt sollte dazu dienen, ein ansprechendes Vorschaubild zu generieren, das den Bildungsinhalt treffend widerspiegelt und die Lernenden motiviert.

#
Beschreibung des Bildungsinhalts
[Beschreibungstext [Fügendes SieBildungsinhaltes hier die Beschreibung des Bildungsinhalts ein]

#einfügen ...]

Anforderungen und Hinweise

- **HauptmotivHauptmotiv klar beschreiben**: Identifizieren Sie das zentrale Element, das den Bildungsinhalt repräsentiert, und beschreiben Sie es detailliert.
-
**Relevante Details hinzufügen**: Ergänzen Sie Kontext oder Umgebung, um das Verständnis zu unterstützen.
-
**Einfachheit und Klarheit betonen**: Halten Sie das Design minimalistisch und vermeiden Sie unnötige Elemente, um die kognitive Belastung zu reduzieren.
- **
Realistische Darstellung: Stellen Sie sicher, dass Objekte, Szenen und Sachverhalte möglichst realistisch wiedergegeben werden und nicht verfälscht sind.
Text im Bild vermeiden**: Verzichten Sie auf jeglichen Text im Bild, um technische Schwierigkeiten und Redundanz zu vermeiden.
-
**Emotionale Ansprache**: Verwenden Sie warme Farben und natürliches Licht, um eine einladende und motivierende Atmosphäre zu schaffen.
- **Professionelle Qualität anstreben**: Achten Sie auf hohe Auflösung, scharfen Fokus, klare Linien und eine ausgewogene Komposition.
- **Kulturelle Sensibilität**Kulturelle Sensibilität: Stellen Sie sicher, dass das Bild kulturell inklusiv und sensitiv ist, um alle Lernenden anzusprechen.

# Stilvorgaben (Style 1 für Bildung)

-
**Attribute**: hochdetailliert, scharfe Fokussierung, poliert, makellos, ansprechend, Symmetrie, kohärent, minimalistisch, sauber, aufgeräumt
-
**Farben und Beleuchtung**: warme Farben, natürliches Licht
- **Designelemente**: klare Linien, einfache Formen, ausbalancierte Komposition
- **Qualität**: professionelle Qualität, hohe Auflösung
-
**Ästhetik**: elegant, geradlinig, modern, klare visuelle Hierarchie

#Hinweise Aufgabezur Erstellung Erstellendes SiePrompts
einen
englischenIntegrieren PromptSie fürwichtige die Bild-KI, der:

- Das Hauptmotiv und die relevanten Details aus der Beschreibung
des Bildungsinhalts enthält.
- Alle oben genannten Anforderungen erfüllt.
- Alle Stilvorgaben aus Style 1 für Bildung vollständig einbezieht,
einschließlich aller angegebenen Attribute.
- Klar und präzise formuliert ist, um ein optimales Ergebnis von der
Bild-KI zu erhalten.

# Hinweis

Stellen Sie sicher, dass der erzeugte englische Prompt alle Anforderungen
erfüllt und alle Worte aus den Stilvorgaben enthält.

Schlagworte aus dem Bildungsinhalt in den Prompt.
Formulieren Sie den Prompt klar und präzise, um ein optimales Ergebnis von der Bild-KI zu erhalten.
Stellen Sie sicher, dass der erzeugte englische Prompt alle Anforderungen erfüllt und alle Worte aus den Stilvorgaben enthält.
Der Prompt sollte so formuliert sein, dass er von der Bild-KI direkt verwendet werden kann, um das gewünschte Vorschaubild zu generieren.

Vermeiden Sie Texte im Bild, um technische Schwierigkeiten und das Prinzip der Redundanz zu berücksichtigen.

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Ergebnis des Prompts für die Bild-KI (mit gpt-4o erstellt):

Code Block
"Create a high-qualityresolution, polishedrealistic educationalillustration previewfocusing imageon illustrating the processspecialized ofphotoreceptor colorcells perception.called Thecone centralcells focuswithin shouldthe behuman a stylizedretina, close-upwhich viewenable ofvision humanin eyea anatomy,full specificallyspectrum the retina's cone cellsof colors. DepictShow three types of cone cells in vibrant yet natural colorsclose-up, with microscopic precision and clear differentiation, each cellrepresenting subtlydistinct reflecting its role in detecting different wavelengths of lightlight wavelengths. In the background, subtly showinclude aneural softlypathways blurredleading abstracttowards colorthe gradientbrain, symbolizing how the brainbrain’s transformscritical theserole lightin signals intocreating the vibrantperception huesof we perceivecolor. The Ensurecomposition ashould minimalistbe designminimalistic, with cleanbalanced lines, simple shapes, symmetry and a balancedclean composition to reduce cognitive load. Usedesign, using warm, inviting colors and natural lighting to createevoke aan welcominginviting, andmotivational inspiring atmosphere. KeepEmphasize theclarity imageand professionalsimplicity with highclean resolutionlines, sharpstraightforward focusforms, and symmetricalan organized, cohesive modernvisual aestheticsstructure that reflectdirects clarityattention andtoward sophistication.the Avoidmain anyelements textwithout inunnecessary thedetails. imageAttributes toshould maintaininclude simplicity and accessibility for all learners.

Style attributeshigh detail, sharp focus, polished and pristine aesthetics, and an appealing, culturally inclusive presentation. Avoid any text in the image to ensure clarity and avoid distractions. Attributes: highly detailed, polished, professional qualitysharp focus, elegantpolished, clear hierarchypristine, symmetrical, minimalisticcohesive, with warm colorsminimalistic, natural lightingclean, and a coherent, organized layout."organized.

Ergebnis mit Dall-E3 (OpenAI):

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Bestimmung der Bildqualität

Menschliche Bestimmung der Bildqualität

Dies wird meist durch paarweise Vergleiche realisiert und in Leaderboards abgebildet z.B. hier:

https://huggingface.co/spaces/ArtificialAnalysis/Text-to-Image-Leaderboard

Maschinelle Bestimmung der Bildqualität

Metriken

  • NIQE (Naturalness Image Quality Evaluator): Bewertet die Natürlichkeit und Qualität von Bildern ohne Referenzbild. NIQE verwendet ein statistisches Modell natürlicher Szenen und misst, wie stark ein Bild von diesem Modell abweicht.

  • BRISQUE (Blind/Referenceless Image Spatial Quality Evaluator): Bewertet die Bildqualität anhand von statistischen Merkmalen, ohne ein Referenzbild zu benötigen. BRISQUE analysiert die Verteilung von lokal normalisierten Luminanzwerten, um Verzerrungen zu quantifizieren.

  • PIQE (Perception-based Image Quality Evaluator): Misst die wahrgenommene Bildqualität basierend auf lokalen Störungen. PIQE unterteilt das Bild in Blöcke und bewertet diese anhand von Blockeffekten, Unschärfe und Rauschen.

  • MS-SSIM (Multi-Scale Structural Similarity): Vergleicht die Struktur eines generierten Bildes mit einem Referenzbild über mehrere Skalen. MS-SSIM berechnet Ähnlichkeiten in Luminanz, Kontrast und Struktur auf verschiedenen Auflösungsebenen.

  • FID (Fréchet Inception Distance): Misst die Ähnlichkeit zwischen realen und generierten Bildern anhand von Merkmalen, die von einem vortrainierten neuronalen Netz extrahiert wurden. FID berechnet den Abstand zwischen den Verteilungen der Merkmale realer und generierter Bilder.

  • IS (Inception Score): Bewertet die Qualität und Vielfalt generierter Bilder basierend auf der Klassifikationssicherheit eines vortrainierten Netzwerks. IS misst, wie gut ein Klassifikationsmodell die generierten Bilder in verschiedene Kategorien einordnen kann.

  • LPIPS (Learned Perceptual Image Patch Similarity): Misst die wahrgenommene Ähnlichkeit zwischen Bildausschnitten mithilfe eines gelernten Ähnlichkeitsmaßes. LPIPS verwendet ein trainiertes neuronales Netz, um perceptuelle Unterschiede zwischen Bildpatches zu quantifizieren.

Quellen

[ 1 ] https://www.e-teaching.org/didaktik/gestaltung/visualisierung/abstrakt/schaubild

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