Stable Diffusion Experten in Deutschland
, die in wenigen Minuten aus über 15.000 Lebensläufen vermittelt werdenBeauftragen Sie Experten, die steuerbare Bildgenerierungs-Workflows erstellen, Modelle feinabstimmen und Stable Diffusion mit Produktionsanwendungen verbinden. FRATCH vermittelt Sie schnell und präzise mit geprüften, verfügbaren Freelancern.
Lerne FRATCH Experten in Deutschland kennen, die kürzlich Stable Diffusion eingesetzt haben
Peter S.
Letzte Position:
Senior ML Engineer & KI-Forscher bei Kunde anonym
Projekt: Defekterzeugung auf Prüfstandsbildern von Metalloberflächen Umfeld: Automatisierte Sichtprüfung (AVI), Metallurgie & Fertigung
- Ziel & Umsetzung: Konzeption, Architektur und Training Generativer Adversarial Networks (Pix2PixHD / SPADE) zur Bild-zu-Bild-Transformation. Gezielte Generierung synthetischer Materialfehler (z. B. Risse, Einschlüsse, Zunder) auf rauen Metalloberflächen unter realen Prüfstands-Lichtverhältnissen zur datenschutzkonformen und effizienten Datensatz-Erweiterung (Data Augmentation).
- Technisches Design: Implementierung robuster Generative-AI- und Computer-Vision-Pipelines in Python und PyTorch. Nutzung von Semantic-Segmentation-Ansätzen zur maskengesteuerten Defektsynthese und nachgelagerter Evaluierung mittels EfficientDet-Objekterkennungs-Modellen.
- Business Impact: Massives Dataset-Upscaling (Faktor 10x) ohne zeit- und kostenintensive physische Prüfstandsläufe bei gleichzeitig drastisch gesteigerter Erkennungsleistung automatisierter Inspektionssysteme.
Eingesetzte Technologien & Skills: Python | PyTorch | SPADE | Pix2PixHD | EfficientDet | Machine Learning | Semantic Segmentation | Computer Vision
Kurt F.
Letzte Position:
WeMatch Consulting GmbH / Contracting / Rahmenvertrag - Novanta Medical GmbH
- Kennzeichnung BarTender
- Struktur, Schema ST4 Beratung.
- MDR Beratung.
Alexander D.
Letzte Position:
Systemingenieur bei infoteam AG
- Weiterentwicklung und Wartung von Datenmanagement-Software im Kernenergiesektor
- Bearbeitung und Lösung von Problemmeldungen
- Behebung von Fehlern und Mängeln
- Leistungsoptimierung von Legacy-Code
- Analyse und Behebung von Sicherheitslücken
- Spezifikation und konzeptionelles Design neuer Funktionen
- Modernisierung der Legacy-Codebasis auf C++17
- Technologien & Tools: C++, ClearCase, SQL, HTML, CSS, JavaScript, Git, Linux, Solaris, Shell-Skript, VisualStudio
- Frontend – Smart Sensor Dashboard: Entwicklung eines browserbasierten Dashboards zur Echtzeitvisualisierung von Smart-Sensor-Daten
- Technologien & Tools: TypeScript, Angular, HTML, CSS, JavaScript, MQTT, VisualStudio
- Implementierung von eingebetteter Safety-Software für ein Magnetschwebeaufzugsystem
- Requirements Engineering
- Dokumentation und Implementierung der Safety-Software für das Steuerungssystem des Magnetschwebeaufzugs und das zentrale Managementsystem
- Erstellung und Durchführung von Unit-Tests für alle implementierten Module
- Technologien & Tools: C/C++, Jira, Bitbucket, Confluence, VectorCAST, MISRA-C, Lint, Doxygen, Git
Hüseyin A.
Letzte Position:
Business Analyst bei Niedersächsisches Ministerium für Inneres, Sport und Digitalisierung
- Verantwortung, u.a. auch als Rollout-Manager, für die erfolgreiche Überführung einer OZG-Basisplattform in den Regelbetrieb des Auftraggebers durch Planung und Umsetzung von Maßnahmen entlang der Service Transition und Service Operation nach ITIL, inklusive Workshops im SAFe-Umfeld mit über 40 betrieblichen Stakeholdern
- Aufbau und Pflege organisationsübergreifender Stakeholder-Beziehungen durch Organisation und Umsetzung unterschiedlicher Informationsveranstaltungen in den Bereichen technischer Konfigurationen sowie Nutzeranleitungen (Plattform und EfA-Dienste)
- Konzeptionierung und Optimierung unterschiedlicher Betriebs- und Projektdokumentationen wie ITIL-Betriebshandbuch, OLA, SLA, Service Support Konzept und Rollout-Anleitungen
- Modellierung projektbasierter Prozesse nach BPMN 2.0, EPK und UML bezogen auf OZG-Leistungen mit dem Ziel der Integration in die betriebliche E-Gov-Prozesslandschaft (SOA)
- Koordination betrieblicher Stakeholder und KPI-Reporting an das Projektmanagementteam unter Verwendung agiler Methoden gemäß SAFe
- Techstack / Tools: Microsoft 365 (SharePoint, OneNote, Outlook, Teams), Skype for Business, Cisco Webex, ADONIS, MindManager, Jira, Confluence
Caner K.
Letzte Position:
Synthetischer medizinischer Datensatz (MedGym) bei MedTank
- Synthetische Datensätze für die Erkennung von CXR, Mammografien und distalen Radiusfrakturen mithilfe von GANs und Diffusionsmodellen generiert und dabei >50k synthetische Bilder für Benchmarking erstellt.
- DSGVO-konforme Prozesse und Reproduzierbarkeit sichergestellt, wodurch die Nutzung des Datensatzes für interne Validierungen und akademische Zusammenarbeit ermöglicht wurde.
- Das Projekt wurde in der internen R&D-Präsentation von MedTank als wegweisende Initiative für synthetische Daten vorgestellt.
Ludvig G.
Letzte Position:
Gründer bei Insightl.ai Lernplattform
- Gründungsversuch mit einer Plattform für Karriereentwicklung und Personalcoaching
- Top-3-Platzierung beim Businessplan-Wettbewerb Berlin-Brandenburg
- Eigenständige Marktanalyse sowie User Research
- Aufbau eines umfassenden Wissensgraphen für Rollen, Fähigkeiten und Erfahrungen
- Datentransformation und Aufbau von Datenpipelines auf Azure
John V.
Letzte Position:
Interim-Leiter für Content & Social Media bei Luckychef.com
- Konzeption und Planung des Contentplans
- Redaktionsplanung für 10 Kanäle
- Image-Shooting (Organisation, Betreuung, Abwicklung)
- Auswahl von Bild-, Text- und Videocontent
Martin G.
Letzte Position:
Berater SAP Testdatenmanagement bei Siemens AG
Qualitätssicherung end-to-end in einem globalen S/4HANA-Transformationsprogramm.
Automatisierter Aufbau von Testdaten, Bewertung von Such- und Generierungslösungen sowie Durchführung von PoCs (K2view, EPI-USE).
Koordination zwischen Siemens-Teams und externen Partnern sowie strukturierter Wissenstransfer an interne Stakeholder.
PoC-Entscheidungsgrundlage geschaffen und Toolauswahl beschleunigt.
Testdaten-Bereitstellung standardisiert und Vorlaufzeiten spürbar reduziert.
Governance für Testdatenprozesse etabliert (Policies, Rollen, KPIs).
Nachhaltiger Know-how-Transfer: interne Teams befähigt, Lösungen selbst zu betreiben.
Methoden & Technologien: S/4HANA, SAP, K2View, EPI-USE, Testdatenmanagement, Data Masking, Data Provisioning, Teststrategie, Testmanagement, Coaching & Enablement, Azure DevOps, Microsoft Office 365, Gemini.
Michael M.
Letzte Position:
Freiberuflicher Senior Consultant & Cloud-Architekt bei Rheinmetall AG
- Spezialisierung auf Konzeption und Implementierung robuster, sicherer Cloud-Lösungen für kritische Kundeninfrastrukturen.
- Expertise im Microsoft Intune-Umfeld mit starkem Fokus auf Systemhärtung und umfassendes Richtlinienmanagement.
- Architektur einer NIST- und ISO/IEC 27000-konformen MDM-Infrastruktur für ein internationales Regierungsprojekt im Luftfahrt- und Verteidigungssektor.
- Übernahm die Architekturrolle für eine Offline Microsoft Endpoint Configuration Manager (MECM)-Umgebung, sicherte die NIST-Konformität und betreute dabei eine komplexe Fertigungsinfrastruktur.
Muntaha S.
Letzte Position:
KI-Ingenieur (Freiberufler) bei Upwork
- Über 40 KI-Projekte und 23 strategische Beratungen für internationale Kunden (USA, Europa, Naher Osten) abgeschlossen, eine Erfolgsquote von 98 % erreicht und langfristige Partnerschaften aufgebaut.
- Produktionsreife KI-Lösungen in Computer Vision, NLP, Deep Learning und Generativer KI (LLMs, RAG-Pipelines, Stable Diffusion, OCR, Chatbots) entwickelt und bereitgestellt, wodurch Automatisierung ermöglicht und die Effizienz der Kunden um bis zu 70 % gesteigert wurde.
- Große Sprachmodelle (LLMs) entworfen und feinabgestimmt, inklusive Prompt Engineering und Integration in unternehmensinterne Wissensdatenbanken, was zu intelligenteren Entscheidungen und reduziertem manuellem Aufwand führte.
- Echtzeit-Computer-Vision-Anwendungen (Erkennung, Segmentierung, OCR) entwickelt und in Geschäftssysteme integriert, wodurch Genauigkeit und Skalierbarkeit deutlich verbessert wurden.
- Start-ups und Unternehmen in KI-Strategie, Architektur und Implementierung (Cloud & On-Premise) beraten, Produktentwicklung beschleunigt und die Markteinführungszeit verkürzt.
- Den gesamten Lebenszyklus von KI-Projekten (Anforderungsanalyse, Lösungsdesign, Bereitstellung, Support) in agilen, internationalen und funktionsübergreifenden Umgebungen gemanagt und dabei eine hohe Qualität gesichert.
Kashyap K.
Letzte Position:
Masterarbeit – Generierung synthetischer Daten für die Qualitätsprüfung bei Schaeffler Technologies AG
- Entwicklung eines Frameworks zur Generierung synthetischer Daten mithilfe von 3D-Simulation (NVIDIA Omniverse) und Generativer KI (Stable Diffusion) zur Modellierung und Erweiterung industrieller Oberflächenfehler.
- Training und Evaluierung von Computer-Vision-Modellen (YOLO, DETR) mit einer Detektionsgenauigkeit von 94% bei realen Proben sowie erfolgreicher Übertragung von der Simulation auf die Realität.
- Anwendung von Domänenanpassung zur Verbesserung der Übertragung von der Simulation auf die Realität, wodurch skalierbare industrielle KI für die automatisierte Qualitätsprüfung ermöglicht und Produktionsausfallzeiten reduziert wurden.
Tobias V.
Letzte Position:
Geschäftsführender Gesellschafter bei Unwritten GmbH
- Pionierarbeit in personalisierter KI: Entwicklung eines Frameworks für “Interaktiven Content” (RAG) für Romane, Vorlesungen, Expert Debriefings
- Erfolgreicher Start von Einbug, dem Pantopia-Chatbot, mit medialer Resonanz (SZ-Interview)
- Realisierung überzeugender KI-Persönlichkeiten: KI-Blog ([link]) 100% personalisierte Lernumgebungen, Perry Rhodan u. a.
Christian W.
Letzte Position:
Private-Equity-Berater (C2) – Wertschöpfung & Strategie bei Analysys Mason
- Durchführung von über 25 Strategieprojekten im europäischen Markt mit Fokus auf mittelständische Portfoliounternehmen in IT-Dienstleistungen, Software, Technologie und Infrastruktur
- Mitverantwortung für die Arbeitspakete „Marketing“, „KI“ und das Onboarding neuer Mitarbeiter
- Beförderung zum Consultant 2 (C2) ab dem 1. März 2025
- Durchführung einer vollständigen Commercial Due Diligence (CDD) für einen führenden europäischen Anbieter von Fußball-Intelligence-Software, inklusive Kunden- und Sales-Cube-Analyse, Markt- und Wettbewerbsbewertung, Prüfung des Business Plans und Strategie für zukünftiges Wachstum
- Erstellung eines umfassenden Strategie-Reviews für einen globalen Anbieter von Enterprise Content Management Software, einschließlich Marktumfeld, Wettbewerbslandschaft, Produktangebot, Partner-Ökosystem sowie Kundenfokus und Positionierung
- Leitung internationaler Voice of Customer- (VoC) und Voice of Employee- (VoE) Programme für einen globalen Marktführer in der Kanalsanierung mit Einbindung von über 330 Unternehmen und Befragung von über 70 Mitarbeitern in Europa, APAC und Nordamerika
- Entwicklung einer strategischen Roadmap, vertikaler Geschäftspläne und einer ganzheitlichen Vertriebsstrategie für einen deutschen Anbieter von Leitstellenlösungen, was in detaillierten Sales- und Strategie-Playbooks für die Marktexpansion mündete
Puranjan B.
Letzte Position:
Praktikum - Generative KI bei Continental
- Bilder von Reifen und deren Merkmalsbeschreibungen gesammelt.
- Datensatz mit Bild-Metadaten mit pandas bereinigt.
- Merkmals-Embeddings der Bilder in der Chroma-Vektordatenbank gespeichert.
- Bildaugmentierungen eingesetzt, um die Datensatzgröße zu erhöhen.
- sklearn verwendet, um Datensätze zu mischen, und imbalanced-learn, um Klassengrößen im Datensatz auszugleichen.
- PyTorch genutzt, um verschiedene neuronale Netze zu trainieren und zu testen.
- Modell mit einer eigenen Genauigkeitsmetrik auf Basis einer Ähnlichkeitssuche in ChromaDB validiert.
- Vorhersagen der Genauigkeit mit matplotlib visualisiert.
- Trainiertes Modell in DreamBooth integriert, um ein Stable-Diffusion-Modell zu trainieren und neue Reifenbilder zu generieren.
- Eigenes Docker-Image im Amazon Elastic Container Registry für das Machine-Learning-Skript erstellt.
Shruti K.
Letzte Position:
Wissenschaftlicher Mitarbeiter bei Deutsche Sporthochschule Köln
- Entwickelte eine React-basierte Forschungsplattform mit interaktiven 3D-/AR-Produktvisualisierungs-Workflows.
- Implementierte Interaktions-Tracking und Nutzungsanalysen, um das Nutzerverhalten und die Feature-Nutzung innerhalb der Plattform zu messen.
- Setzte die Forschungsplattform produktiv ein und integrierte ein R-Shiny-Analyse-Dashboard, das Forschern ermöglicht, Meta-Analyse-Ergebnisse interaktiv in einer einheitlichen Plattform zu erkunden.
Entdecke mehr als 15.000 Top-Freelancer
Statistiken von Experten, die Stable Diffusion einsetzen
Aggregiert aus den beruflichen Profilen passender Freelancer.
Berufserfahrung
17 Jahre
Positionsdauer
1,6 Jahre
Positionen pro Freelancer
13
Häufigste Fachbereiche
Produktentwicklung, Informationstechnologie (IT), Forschung und Entwicklung (F&E)
Häufigste Branchen
Informationstechnologie (IT), Bildung, Automotive
Fokus der Zertifizierungen
Informationstechnologie (IT), Produktentwicklung, Qualitätssicherung
Bachelor-Abschluss oder höher
94%
Master-Abschluss oder höher
83%
Doktortitel
6%
Zertifizierungen pro Freelancer
3
Häufigste Sprachen
Englisch, Deutsch, Französisch
Sprechen zwei oder mehr Sprachen
100%
Basierend auf unserem Profilpool, Stand 19 Sep 2026.
Tagessatzverteilung
Das Diagramm zeigt, wie sich die Tagessätze der Freelancer in dieser Technologie in Deutschland verteilen, basierend auf aktuellen Verträgen auf unserer Plattform. Jeder Balken deckt eine Tagessatzspanne ab – seine Höhe zeigt, wie viele Freelancer innerhalb dieser Spanne abrechnen.
Durchschnittssätze von Experten in Deutschland, die Stable Diffusion einsetzen
Die Tagessätze basieren auf aktuellen Verträgen und enthalten keinen FRATCH-Aufschlag.
Der durchschnittliche Tagessatz ist der Mittelwert aller Tagessätze aus aktuellen Verträgen vergleichbarer Freelancer auf unserer Plattform.
Der Median-Tagessatz ist der mittlere Wert aller Tagessätze – die Hälfte der vergleichbaren Freelancer verlangt weniger, die andere Hälfte mehr. Anders als der Durchschnitt wird er von Ausreißern kaum beeinflusst.
Berechnet auf Basis der Tagessätze unserer Freelancer, Stand 19 Sep 2026. Die tatsächlichen Tagessätze können je nach Dienstalter, Erfahrung, Fachkenntnissen, Projektkomplexität und Auftragsdauer variieren.
Branchenfokus der Stable Diffusion Experten
Sieh, in welchen Branchen unsere gematchten Freelancer am häufigsten tätig sind — jede Zahl wird live aus den Freelancern auf FRATCH berechnet.
- Informationstechnologie (IT) (77%)
- Bildung (64%)
- Automotive (59%)
- Gesundheitswesen (59%)
- Fertigung (55%)
- Bank- und Finanzwesen (41%)
- Luft- und Raumfahrt und Verteidigung (32%)
- Medien, Unterhaltung und Druck (27%)
Bitte beachte, dass Freelancer in mehreren Branchen tätig sein können, daher überschneiden sich die Prozentwerte.
Über die Technologie
Was Stable Diffusion leistet
Stable Diffusion ist eine Familie latenter Text-zu-Bild-Modelle, die zur Erstellung, Bearbeitung und Erweiterung visueller Inhalte eingesetzt werden. Teams nutzen sie für Konzeptkunst, Produktbilder, Werbematerialien, Spielinhalte und Bildvariationen. Das offene Ökosystem unterstützt lokale Bereitstellungen und maßgeschneiderte Workflows anstelle eines einzigen gehosteten Angebots.
Modelle und Ökosystem
Das Ökosystem umfasst Stable Diffusion XL, SDXL-Checkpoints, LoRA-Adapter, ControlNet und Bild-zu-Bild-Pipelines. Profis arbeiten häufig mit ComfyUI, Automatic1111, Diffusers und DreamStudio und wählen die Tools passend zu Anforderungen an Kontrolle, Wiederholbarkeit und Bereitstellung aus. Sie verwalten außerdem Modelldateien, Prompts, Sampler, Embeddings und GPU-Umgebungen.
Typische Projektarbeit
- Text-zu-Bild- und Bild-zu-Bild-Generierungs-Workflows erstellen
- Stile, Motive oder markenspezifische visuelle Ausgaben feinabstimmen
- Mit ControlNet die Kontrolle über Pose, Tiefe, Kanten oder Komposition erweitern
- Inferenz-Pipelines mit Webanwendungen und Content-Systemen verbinden
- Wiederholbare Prozesse für Stapelgenerierung und Prüfung vorbereiten
Das Ergebnis kann ein kreativer Workflow, ein privater Inferenzdienst, eine API-Integration oder eine produktionsreife Benutzeroberfläche sein. Gute Spezialisten verbinden visuelle Ausrichtung mit zuverlässiger technischer Umsetzung.
Wann Unternehmen Spezialisten benötigen
Unternehmen holen sich freiberufliche Expertise, wenn aus Experimenten nutzbare Tools werden sollen, generische Ergebnisse die Markenanforderungen nicht erfüllen oder die Bildgenerierung in einer kontrollierten Umgebung laufen muss. Ein Spezialist kann einen passenden Checkpoint auswählen, unerwünschte Variationen reduzieren und Konventionen für Prompts und Prüfungen festlegen. In Deutschland ist die Remote-Zusammenarbeit üblich, während die Arbeit vor Ort bei der Integration von Studio-, Produkt- oder Kreativteams hilfreich sein kann.
Fähigkeiten über Prompting hinaus
Gute Stable Diffusion Experten verstehen Python, PyTorch, Modellinferenz und GPU-Betrieb. Sie können mit APIs, Containern, Cloud- oder lokaler Hardware, Bildverarbeitungsbibliotheken und Frontend-Oberflächen arbeiten. Nützliche angrenzende Fähigkeiten umfassen Datensatzvorbereitung, Beschriftung, Feinabstimmung, Sicherheitsfilter, urheberrechtsbewussten Umgang mit Assets und Performance-Optimierung.
Wie man Qualität bewertet
Achten Sie auf ein Portfolio, das kontrollierte Ergebnisse für verschiedene Aufgaben zeigt, nicht nur einzelne attraktive Bilder. Fragen Sie, wie der Spezialist mit Reproduzierbarkeit, negativen Prompts, Seed-Verwaltung, Modelllizenzen, Datenschutz und menschlicher Prüfung umgeht. Gute Profis erklären die Abwägungen zwischen SDXL, benutzerdefinierten Checkpoints und gehosteten Diensten, dokumentieren ihren Workflow und hinterlassen ein wartbares Setup.
Häufig gestellte Fragen
Fragen zu Stable Diffusion? Hier findest du die passenden Antworten.
Stable Diffusion wird verwendet, um Bilder aus Texten, Referenzbildern oder strukturellen Vorgaben zu generieren und zu verändern. Unternehmen setzen es für Konzeptentwicklung, Marketingvisuals, Produktvarianten, Spielelemente, Storyboards und interne Kreativtools ein.
Stable Diffusion bietet mehr Kontrolle über Modelle, Gewichte, lokale Bereitstellung und benutzerdefinierte Workflows als viele gehostete Alternativen. Midjourney kann für schnelle künstlerische Erkundungen attraktiv sein, während gehostete APIs den Betrieb vereinfachen können. Die richtige Wahl hängt von Anforderungen an Kontrolle, Datenschutz, Integration und Konsistenz ab.
Ein guter Stable Diffusion Spezialist arbeitet möglicherweise auch mit Python, PyTorch, Diffusers, ComfyUI, Automatic1111, Docker und GPU-Infrastruktur. Kenntnisse in Datensätzen, Beschriftung, LoRA-Training, ControlNet, Bildverarbeitung und Anwendungs-APIs sind für die Arbeit in der Produktion hilfreich.
Die erforderliche Tiefe hängt vom Ergebnis ab. Ein einfacher kreativer Workflow benötigt möglicherweise Prompt- und Modellkenntnisse, während ein privater Inferenzdienst oder ein feinabgestimmtes Modell Erfahrung mit Datenvorbereitung, Bereitstellung, Überwachung und Reproduzierbarkeit erfordert.
Ja. Stable Diffusion Projekte eignen sich häufig für die Remote-Zusammenarbeit, da Modelle, Workflows und Code digital geteilt werden können. Vor-Ort-Termine in Deutschland können dennoch hilfreich sein, wenn das Projekt Fototeams, physische Produkte, interne Hardware oder eine enge kreative Abstimmung umfasst.
Bewerten Sie, ob Stable Diffusion Ergebnisse die Vorgaben konsistent erfüllen, wichtige Details bewahren und von einem anderen Teammitglied reproduziert werden können. Prüfen Sie eine Reihe von Beispielen und fragen Sie nach Prompt-Struktur, Modellauswahl, Sicherheitsprüfungen, Lizenzen und dem Prozess zur Korrektur schwacher Generierungen.
SDXL ist eine Modellfamilie innerhalb des größeren Stable Diffusion Ökosystems, die in vielen Workflows detailliertere und kohärentere Bilder als frühere Versionen erzeugt. Die beste Option hängt weiterhin vom Motiv, Stil, der verfügbaren Hardware, der Unterstützung durch den Checkpoint und dem gewünschten Maß an Anpassung ab.
Viele Stable Diffusion Freelancer unterstützen neben der kreativen Einrichtung auch die Bereitstellung. Sie können einen Inferenzdienst paketieren, GPU-Umgebungen konfigurieren, eine API anbinden, Modellversionen verwalten und Aktualisierungen dokumentieren. Der laufende Betrieb sollte jedoch als separate Verantwortung vereinbart werden.
Der durchschnittliche Stundensatz von Freelancern in Deutschland, die Stable Diffusion in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, liegt bei 82 €, was einem Tagessatz von etwa 659 € bei einem 8-Stunden-Tag entspricht.
Von den Freelancern in Deutschland, die Stable Diffusion in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, haben 94% mindestens einen Bachelor-Abschluss, 83% mindestens einen Master-Abschluss und 6% einen Doktortitel.
Freelancer in Deutschland, die Stable Diffusion in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, haben im Durchschnitt 17 Jahre Berufserfahrung; ein einzelnes Projekt dauert typischerweise etwa 1,6 Jahre.
Die häufigsten Sprachen unter Freelancern in Deutschland, die Stable Diffusion in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, sind Englisch (95%), Deutsch (91%) und Französisch (18%).
Die häufigsten Industrien unter Freelancern in Deutschland, die Stable Diffusion in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, sind Informationstechnologie (IT) (77%), Bildung (64%) und Automotive (59%).
Die häufigsten Bereiche unter Freelancern in Deutschland, die Stable Diffusion in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, sind Produktentwicklung (91%), Informationstechnologie (IT) (86%) und Forschung und Entwicklung (F&E) (68%).
Hauptstandorte der FRATCH Experten, die kürzlich Stable Diffusion eingesetzt haben
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Philipp Thomaschewski
FRATCH CEO
