{"id":75048,"date":"2025-10-31T12:17:53","date_gmt":"2025-10-31T12:17:53","guid":{"rendered":"https:\/\/content.technikum-wien.at\/?post_type=news&p=75048"},"modified":"2025-10-31T12:28:27","modified_gmt":"2025-10-31T12:28:27","slug":"vienna-deep-learning-meetup-echtzeit-videogenerierung-mit-diffusionsmodellen","status":"publish","type":"news","link":"https:\/\/content.technikum-wien.at\/news\/vienna-deep-learning-meetup-echtzeit-videogenerierung-mit-diffusionsmodellen\/","title":{"rendered":"Vienna Deep Learning Meetup: Echtzeit-Videogenerierung mit Diffusionsmodellen"},"content":{"rendered":"\n
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Am 23. Oktober 2025<\/strong> fand an der FH Technikum Wien<\/strong> das 69. Vienna Deep Learning Meetup<\/strong> statt. Zahlreiche KI-Interessierte kamen zusammen, um sich \u00fcber aktuelle Entwicklungen im Bereich der generativen k\u00fcnstlichen Intelligenz auszutauschen \u2013 diesmal mit einem Fokus auf die Echtzeit-Videogenerierung mittels Diffusionsmodellen<\/strong>.

Nach der Begr\u00fc\u00dfung) durch David Meyer<\/strong><\/a> (Studiengangsleiter Bachelor Wirtschaftsinformatik<\/a> und Master Data Science<\/a>) pr\u00e4sentierte Rahim Entezari<\/strong><\/a>, Research Scientist bei <\/strong>Stability AI<\/strong><\/a>, in seinem Vortrag \u201eReal-time Video Generation with Diffusion Models\u201c<\/em> neueste Forschungsergebnisse zur schnellen, qualitativ hochwertigen Videosynthese. Dabei erl\u00e4uterte er technische Innovationen in Diffusions- und Transformer-Architekturen<\/strong>, insbesondere im Bereich Sparse Attention<\/strong>, Distillation<\/strong> und autoregressiver Verfahren<\/strong>.<\/p>\n\n\n\n

Videoinhalte effizient und in beeindruckender Qualit\u00e4t<\/h2>\n\n\n\n

Diese Fortschritte erm\u00f6glichen es, Videoinhalte nicht nur effizient, sondern auch in beeindruckender Qualit\u00e4t zu erzeugen \u2013 ein entscheidender Schritt hin zu interaktiven, kreativen und produktionsreifen Anwendungen.

Im Anschluss an den Vortrag bot sich beim Networking und der Diskussion<\/strong> Gelegenheit, die Themen des Abends weiter zu vertiefen und Kontakte in der wachsenden Wiener KI-Community zu kn\u00fcpfen.<\/p>\n\n\n\n

\u00dcber den Speaker:<\/h2>\n\n\n\n

Rahim Entezari ist Research Scientist bei Stability AI<\/strong> und war ma\u00dfgeblich an der Entwicklung von Stable Diffusion 3 und 3.5<\/strong> beteiligt. Er promovierte mit Auszeichnung an der TU Graz<\/strong> im Bereich K\u00fcnstliche Intelligenz und forscht derzeit an neuen Methoden zur Echtzeit-Videogenerierung.<\/p>\n\n\n\n

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Weiterf\u00fchrende Informationen:<\/h2>\n\n\n\n

Podcast-Folge: Was machen Data Scientists? (#49 David Meyer)<\/a>

Video: KI im Studienalltag<\/a> (mit Bernhard Knapp, Studiengangsleiter Master AI Engineering)

Studierende pr\u00e4sentierten KI-Zukunft: Master AI Student Showcase Night 2025<\/a>

Fakult\u00e4t Computer Science & Applied Mathematics<\/a>

Bachelor-Studiengang Wirtschaftsinformatik<\/a>

Master-Studiengang Data Science<\/a>

Stability AI<\/a><\/p>\n<\/div>\n<\/div>\n\n\n\n

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Bilder Galerie:<\/h2>\n<\/div>\n<\/div>\n\n\n\n
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