Forschende haben ein Modell der künstlichen Intelligenz entwickelt, das Panoramabilder für den virtuellen Tourismus erzeugt. Das als SGMSD-Net bezeichnete System soll eine Einschränkung von durch KI erzeugten Tourismusbildern beheben: Szenen können überzeugend wirken, ohne den dargestellten Ort genau wiederzugeben. Die Ergebnisse werden im International Journal of Information Quality berichtet.
SGMSD-Net nutzt semantische Steuerung, um die Bedeutung einer Szene zu interpretieren, sowie Diffusionsmodellierung, um Bilder durch schrittweise Verfeinerung zu erstellen. Nach Angaben des Forschungsteams arbeitet das Modell über drei Auflösungsstufen hinweg: Zunächst wird die Gesamtstruktur des Bildes festgelegt, anschließend werden Details wie Texturen und Beleuchtung hinzugefügt.
Tests mit den Datensätzen SUN360 und Matterport3D ergaben, dass SGMSD-Net vier bestehende Ansätze bei Bildqualität, wahrnehmungsbasierter Ähnlichkeit und Übereinstimmung mit Textbeschreibungen übertraf. Subjektive Bewertungen zeigten außerdem, dass die erzeugten Szenen klar und visuell konsistent waren.
Das Modell könnte virtuelle Rundgänge unterstützen, bei denen Menschen Reiseziele vor ihrer Reise erkunden können. Die Forschenden schlagen außerdem Anwendungen für pädagogische Rekonstruktionen historischer Stätten vor, die schwer zugänglich sind oder zum Schutz der Erhaltungsbemühungen vor Tourismus geschützt werden müssen.
In zukünftigen Arbeiten soll untersucht werden, wie das Modell mit dreidimensionaler Rekonstruktion und multimodalen Systemen der künstlichen Intelligenz kombiniert werden könnte. Diese Technologien könnten verschiedene Informationsformen verarbeiten, um interaktivere Darstellungen virtueller Reiseziele zu erstellen.
Die Studie „Semantic-guided multi-scale diffusion network for immersive tourism content generation“ wurde von Lun Wei und Kollegen verfasst und 2026 im International Journal of Information Quality veröffentlicht. DOI: 10.1504/ijiq.2026.157237
Quellen: Phys.org.