De cover boven dit artikel is gemaakt op mijn eigen machine. Geen stocksite, geen abonnement, geen server die ergens in een datacenter mijn opdracht verwerkt. Ik typte een beschrijving, wachtte een paar minuten, en het beeld stond op mijn schijf. Internet had niet aan gehoeven.
Dat klinkt onopvallend, maar het is een breuk met hoe beeld-AI tot nu toe werkte. En het verandert wie de controle heeft.
Dit is deel 1 van een korte serie van drie. Ik begin met het waarom. In deel 2 laat ik precies zien hoe je het zelf doet, en in deel 3 vertel ik waarom ik er bewust zo mee omga.
Waar beeld-AI nu woont
Vrijwel elke beeldgenerator die je kent draait in iemand anders zijn datacenter. Je typt een prompt, die reist naar een server, daar staat een model van tientallen gigabytes, en het resultaat komt terug. Je betaalt per beeld of per maand, en je prompt en je plaatje passeren onderweg een bedrijf dat jij niet beheert.
Dat werkt prima, tot je erover nadenkt. Je bent afhankelijk van een dienst die de prijs kan veranderen, de voorwaarden kan aanscherpen of morgen kan stoppen. En het resultaat heeft vaak een herkenbare, gladde huisstijl die iedereen krijgt die dezelfde knop indrukt.
Wat er veranderde
Het model dat ik gebruik heet Bonsai Image, gemaakt door PrismML. Het is gebaseerd op een bekende beeldarchitectuur, FLUX.2 Klein, maar dan platgedrukt. Door de gewichten terug te brengen tot iets meer dan één bit per stuk krimpt het model van een log gevaarte tot ruim een gigabyte. De ternaire variant is 1,21 GB, de lichtste 0,93 GB.
Klein genoeg om gewoon op je laptop te draaien. Op een M4 Pro maakt het een beeld in zo’n zes seconden, een paar keer sneller dan de onverkleinde versie. Het draait zelfs op een iPhone. En het is open, onder een Apache 2.0-licentie, dus je mag het downloaden en commercieel gebruiken.
De truc is niet dat het beter is dan de grote clouddiensten. Soms is het dat niet. De truc is dat het goed genoeg is en op je eigen apparaat past.
Waarom lokaal ertoe doet
Drie dingen veranderen zodra het model op je eigen machine staat.
Privacy. Je prompt en je beeld verlaten je apparaat niet. Voor een losse cover maakt dat weinig uit. Voor werk dat nog niet naar buiten mag, of voor een idee dat je liever niet door een dienst laat meelezen, maakt het alles uit.
Kosten. Er is geen teller die per beeld of per maand doorloopt. Ik genereer een serie, gooi de helft weg, probeer opnieuw, zonder dat er een rekening meegroeit. Dat verandert hoe je werkt. Je gaat spelen in plaats van zuinig zijn.
Eigenheid. Omdat ik het model zelf aanstuur, kan ik een vaste stijl vasthouden over alles wat ik maak. Geen generieke look die je overal terugziet, maar een eigen visuele handtekening die bij deze site past.
Hetzelfde idee als de rest
Dit past in iets waar ik vaker over schrijf. Een paar maanden terug ging een stuk over digitale soevereiniteit, over wie er werkelijk aan de knoppen zit van de techniek die je dagelijks gebruikt. Lokaal beeld maken is daar een kleine, concrete vorm van. Niet uit principe tegen de cloud, maar omdat het fijn is om een stuk van je gereedschap in eigen hand te houden.
Het lukte me ook om van WordPress af te stappen en mijn sites volledig zelf te beheren. Het beeld erbij was het laatste stuk dat nog in de cloud zat. Nu niet meer.
In het volgende deel laat ik zien hoe je dit zelf opzet. Het is minder werk dan je denkt.
Dit is deel 1 van een drieluik over lokaal beeld maken met AI. Lees verder in deel 2: zo maak je ze zelf.