Künstliche Intelligenz – Die Zukunft des Bildermachens

Fotografie und Bildbearbeitung werden durch den Einsatz von künstlicher Intelligenz transformiert. Eine Analyse mit Ausblick von Christoph Künne. Illustration: Rick – stock.adobe.com Unseren Workflows steht eine Revolution ins Haus. In Zukunft erledigen KI-Werkzeuge einen Großteil der Foto-Arbeiten. Bildhintergründe, Motivteile oder virtuelle Fotomodelle lassen sich bald auch hochauflösend durch Texteingaben erzeugen. CGI, Fotomontagen und Illustrationen sind mit wenigen Klicks erledigt. Schöne neue Welt? Werfen wir also einen Blick auf die Bausteine der Transformation: Bildanalyse Die ersten für den Anwender sichtbaren Funktionen, die von KI-trainierten Algorithmen übernommen wurden, gab es für die Bilderkennung. Bereits seit vielen Jahren identifizieren Bildverwalter wie Lightroom, Apple Fotos, Excire Foto oder Googles Picasa Personen auf Bildern. Einige der Bilddatenbanken sind inzwischen sogar in der Lage, in Bildern Objekte wie Autos, Häuser, Pflanzen oder Tiere verlässlich zu erkennen. Will man es genauer wissen und sucht man also nach Tierarten, Automarken, Pflanzengattungen oder Immobilientypen, stoßen die Funktionen oft noch an ihre Grenzen. Mit eigenem Zutun lässt sich KI-gestützt manches Archiv recht gut und verhältnismäßig schnell erschließen. Natürlich gibt es Spezialsoftware, die bestimmte Themen fokussiert. Zum Beispiel Bestimmungs-Apps für Biologen oder Assistenzsysteme in der medizinischen Bilddiagnostik. Da Billionen digitaler Fotos auf den Festplatten dieser Welt unanalysiert vor sich hin schlummern und täglich hunderte Millionen hinzukommen, dürfte der Bedarf an solcher Software riesig sein. Deren Erfolg ist vorprogrammiert, denn kaum jemand wird der Arbeit nachtrauern, tausende Bilder zu sortieren und zu verschlagworten. Automatisierung von Prozessen Ein bisher weniger bekanntes Einsatzgebiet von KI-Werkzeugen ist die Automatisierung komplexer Prozesse in der Bildbearbeitung. So lassen sich zum Beispiel mit den Tools der russischen Softwareschmiede Retouch4me professionelle Porträtretuschen automatisieren. Was bei herkömmlicher Bearbeitung mindestens eine Stunde Handarbeit pro Bild in Anspruch nimmt, errechnet diese Software in wenigen Minuten. Korrekturen sind nur in geringem Umfang nötig. Ganz ähnlich ist es bei der automatisierten Kolorierung von Schwarzweißfotos, wie sie Photoshop seit einigen Versionen als Neuralfilter anbietet. Die Funktion liefert rasend schnell brauchbare Ausgangsbilder. Allerdings ist oft noch einige Nacharbeit nötig, bis die Resultate auch anspruchsvolleren Erwartungen genügen. Basis solcher Werkzeuge ist die automatische Erkennung und Isolierung von Bilddetails. Auch hier kann man davon ausgehen, dass der Bedarf an derartigen Hilfsmitteln groß ist und es in relativ kurzer Zeit eine Vielzahl solcher Workflow-Beschleuniger geben wird. Dafür geeignet sind alle Prozesse, die bisher viel Zeit benötigen. Dazu zählen vor allem Aufgaben, die vom automatisierten Freistellen profitieren – wie etwa die automatischen KI-Masken der Raw-Entwicklung in den n euesten Versionen von Lightroom und Camera Raw (siehe S.12/13 und S. 22/23). Für einen großen Teil der Bildbearbeiter und Fotografen dürften solche Beschleuniger eine Wohltat sein, weil sie schnell und sicher zum Ziel führen und damit die Produktivität steigern. Für einige andere Photoshopper sind sie vermutlich ein großer Schrecken, weil bisherige Spezialisierungen, die man sich vielleicht noch gut bezahlen lassen konnte, fast über Nacht wertlos werden könnten. KI-Prozess-Optimierung in der Porträtretusche. Einige Tools liefern in wenigen Minuten Resultate, für die man manuell die zwanzigfache Zeit veranschlagen müsste. Hinzuerfinden von Details Nutzt man die inhaltliche Analyse von Bildinformationen auf eine andere Weise, lassen sich damit zusätzliche Details in Bilder einfügen, um diese zu optimieren. Die Produkte von Topaz zum Beispiel setzen seit einiger Zeit darauf, beim Skalieren, beim Schärfen und beim Entrauschen von Fotos und Videos fehlende Details hinzuzufügen. Damit lassen sich bei einer starken JPEG-Kompression entstandene Artefakte durch künstliche Bilddetails ersetzen. Auch wird es möglich, durch Alterungsprozesse und physische Einwirkungen wie Kratzer, Risse und Knicke teilweise zerstörte Fotos auf Knopfdruck wiederherzustellen (siehe S. 13). Die meisten Photoshop-Anwender nutzen KI-ähnliche Funktionen übrigens schon seit einigen Jahren, wenn sie Bildbereiche „inhaltsbasiert“ füllen. Sie sparen damit eine Menge Zeit bei Detailretuschen. Aber auch beim „Uncropping“ von Fotos, also wenn man den Bildausschnitt verändern muss und eigentlich keine Bildinformation dafür besitzt. Siehe dazu auch S.21. Montagen erleichtern Wer regelmäßig Doc Baumanns Bildkritiken liest, kennt die Perspektiv-Unfälle der Werbung zur Genüge. Hier zeigt sich immer wieder, wie komplex es ist, mehrere Fotos perspektivisch glaubhaft zu kombinieren. KI hilft auch bei solchen Arbeiten. Etwa, indem sie 3D-Objekte automatisiert an Hintergründe anpasst – inklusive Schattenwurf. Mit solchen Funktionen arbeitet heute schon Adobes Programm Substance Stager. Alternativ lassen sich auch fotografierte Motive in neue Kontexte stellen. Das ist natürlich weit rechenintensiver, weil zumindest die Hintergrundbilder dafür dreidimensional interpretiert werden müssen. Wer sich solche Anwendungen im Laborstadium ansehen möchte, dem sei das „Sneak“-Video der Adobe Max 2022 empfohlen (www.docma.info/22638). KI-Bildanalyse: Besonders interessant ist, was die KI noch nicht auslesen kann und wo sie Prioritäten setzt. Ein Fahrzeug erkennt sie, Marke und Modell dagegen nicht. Ebenso wird der Mensch identifziert, die Kleidung oder das Geschlecht allerdings nicht. Bilder automatisch generieren War bisher nur vom Nachbearbeiten die Rede, gehen KI-Anwendungen wie DALL•E, Midjourney oder Stable Diffusion einen Schritt weiter: Sie erzeugen fotorealistische Bilder auf der Basis von Texteingaben in einer Kommandozeile (siehe auch S. 60ff). Die Technik eignet sich schon jetzt, um etwa Artikel zu illustrieren, wenn es eher auf eine Stimmung ankommt als auf ganz konkret dargestellte Elemente oder Bilddetails. Aber selbst diese relativ beschränkte Funktionalität zeigt das Potenzial der Technik und raubt Illustratoren, Fotomodellen und Fotomonteuren den Nachtschlaf. Sobald sich diese Anwendungen besser steuern lassen, werden sie auch für andere Einsatzbereiche interessant: Etwa um mit wenigen Worten aufwendige Hintergründe in einem zur eigenen Bildidee passenden Stil zu erzeugen oder Personen auf Fotos anders zu kleiden. Interessant ist diese Art von KI auch, um auf die Schnelle virtuelle Models zu errechnen, die weder Honoraransprüche stellen noch Rechtsprobleme verursachen und zudem auch noch jede Pose einnehmen können, die man sich als Bildermacher für seine Ideen wünscht. Selbstverständlich kann man auch neue Motive aus zuvor aufgenommenen Fotos generieren lassen. Funktioniert das einmal schnell, realistisch und hochauflösend mit jedem handelsüblichen PC, wird es nicht lange dauern, bis dieselbe Technik 3D-Objekte für Montagen errechnet und Filmskripte in Videos verwandelt. Diese Möglichkeiten werden die Gestaltungsfreiheiten stark erweitern und absehbar Produktionskosten professioneller Projekte drastisch reduzieren. Wer gerade nach einem Kreativ-Job sucht, sollte also überlegen, „Prompt Designer“ zu werden. Das sind die Leute, die die richtigen Worte finden, um mit Text-to-Image-Systemen Bilder ganz nach ihrer Vorstellung entstehen zu lassen. CGI: Fotos mit 3D-Objekten zu kombinieren ist nicht neu. Mit KI werden solche Arbeiten bald auch ohne tiefe Fachkenntnis möglich. (Aljoscha Brunk/ Gloss) Virtuelle Fotografie Wieder etwas fotografischer im klassischen Sinn ist die Virtuelle Fotografie. Hierbei handelt es sich um eine Mixtur aus drei kreativen Ansätzen: Der erste ist CGI (Computer Generated Imagery), bei dem man 3D-Objekte und Fotos kombiniert. Wir alle kennen solche Bilder aus der Autowerbung. Kaum eine Anzeige entsteht heute ohne CGI, und die Ergebnisse sind so perfekt, dass man die Bilder längst für richtige Fotos hält. Der zweite Ansatz ist die „Greenscreen-Fotografie“, bei der man Aufnahmen von Menschen oder Objekten vor grünem Hintergrund macht und anschließend das Grün durch einen sich an das Motiv anpassenden 3D-Hintergrund ersetzt (siehe DOCMA 93, ab Seite 32). Auch das ist nichts Neues, nur wird diese Technik bisher noch vornehmlich in Film- und Fernsehproduktionen eingesetzt. Sei es, um Nachrichtensprecher in einem hypermodernen News-Studio auftreten zu lassen, oder weil man für einen Spielfilm eine historische Kulisse braucht. Der dritte Ansatz sind reine Retorten-Produktionen, in denen alle Elemente – auch die abgebildeten Personen – aus fotorealistischen 3D-Objekten bestehen. Mit solchen Möglichkeiten können Sie auch heute schon am eigenen Rechner experimentieren. Ohne große inhaltliche und technische Voraussetzungen funktioniert das etwa mit der Fotostudio-Simulationssoftware Set.a.light 3D, deren Funktionen wir zuletzt in DOCMA 101 ab Seite 100 vorgestellt haben. Den Nutzen solcher Techniken im professionellen Umfeld zeigen zwei Sessions der letzten Adobe MAX: www.docma.info/22639 und www.docma.info/22640. Wie man diese Entwicklung einordnet, hängt von der Art der eigenen Fotografie ab: Profis werden die Kostenersparnis und die Zeitvorteile begrüßen. Passionierte Fotografen vermissen womöglich die mit der realen Fotografie verbundenen Erlebnisse und Erfahrungen. Wie wir arbeiten werden Bisher haben die meisten von uns ihre Fotos mit Digitalkameras aufgenommen. Die dabei erzeugten Raw-Dateien der Aufnahmen wurden dann in Lightroom, Capture One oder Photoshops Camera Raw entwickelt und anschließend oftmals mühevoll und zeitaufwendig in Photoshop retuschiert. Dieser Teil des Workflows bleibt uns im Ablauf sicher noch länger erhalten. Verändern werden sich die Werkzeuge. „Richtige“ Fotokameras braucht man nur noch, wenn es um maximale Qualität geht. Alltags- und Erinnerungsaufnahmen übernehmen mehr und mehr smarte Telefone mit mehreren Fotomodulen. Auch kann man davon ausgehen, dass das Festhalten eines ganz bestimmten Moments an Bedeutung verliert. Zumindest in der professionellen Fotografie wird es in Zukunft üblich sein, Sequenzen zu filmen und daraus Einzelbilder zu generieren. Einen Eindruck, wie das funktioniert, kann sich jeder verschaffen, der ein „Live“-Foto betrachtet, das mit einem von Apples iPhones aufgenommen wurde. Meist sieht man hier zunächst ein etwas wackliges Filmchen, das anschließend zu einem detailreichen Einzelbild zusammengerechnet wird. Auch wird man bei der Aufnahme mittels LIDAR-Technik mehr dreidimensionale Informationen erfassen. Solche Prozesse erlebt man heute schon, wenn man die Gesichtserkennung beim Smartphone einrichtet. Hier reicht es nicht aus, ein einzelnes Foto zu machen, sondern man muss seinen Kopf aus mehreren Blickwinkeln aufnehmen. Die Nachbearbeitung wird weniger handwerklich als bisher verlaufen. Wir werden viel mit „Drag-&-Drop“-Verfahren arbeiten und dann mit dem PC in eine Art Dialog treten, bei dem uns das Gerät Vorschläge zur Lösung von Problemen unterbreitet. Etwa um Fotos zu retuschieren, Motivteile freizustellen oder Fotomontagen zu erleichtern. Fazit Es wird absehbar immer einfacher, eigene Ideen technisch perfekt umzusetzen. Damit dann auch in Zukunft beeindruckende Bilder herauskommen, muss man vermutlich mehr Energie und Überlegung in die Bildinhalte stecken als in die Nachbearbeitung. Kurz gesagt: Man kommt mit weniger Wissen schneller zum Ziel. Das ist an sich eine gute Nachricht. Die schlechte ist: Wer in Zukunft nicht genau weiß, wie die Technik hinter der Automatik funktioniert, wird von den KI-Tools vollends abhängig sein.

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