Nur weil etwas auf einem Bild zu sehen ist, muss es nicht tatsächlich so aufgenommen worden sein: Das ist den meisten digital-vernetzten Personen schon seit über einem Jahrzehnt bewusst. Bis vor wenigen Jahren, bedurfte es zur authentischen Bearbeitung von Bildern jedoch einigen Vorwissens und viel Fingerspitzengefühl. Heute ist die automatisierte Anpassung von Bildern mithilfe von künstlicher Intelligenz allgegenwärtig. Was bis vor kurzem komplexe Arbeitsschritte ausgebildeter Fotograf*innen erforderte, ist heute selbst für Laien oft nur einzelne Klicks entfernt.
Die Anwendungsbereiche von KI gestützter Bildverarbeitung reichen von Filtern in mobilen Applikationen
wie Snapchat bis zu aufwändigen Funktionen wie der Nachkolorierung von Schwarz-Weiß Fotografien oder dem
präzisen Freistellen von Objekten. Auf den nächsten Seiten wird zusammengefasst, wie KI die Berufe von Fotografen
gleichermaßen erleichtert wie gefährdet. Es werden einige Funktionen von verbreiteten Bildbearbeitungsprogrammen
beleuchtet, die schon jetzt auf künstlicher Intelligenz basieren und mit dem herkömmlichen Weg der Bildbearbeitung
verglichen. Weiterhin wird ein Ausblick darauf gegeben, wie die Bildbearbeitung mittels KI die Zukunft der professionellen Fotografie mitgestalten könnte.
ABSTRACT
10 Mai 2022 – Nur weil etwas auf einem Bild zu sehen ist, muss es nicht tatsächlich so aufgenommen worden sein: Das ist den meisten digital-vernetzten Personen schon seit über einem Jahrzehnt bewusst. Bis vor wenigen Jahren, bedurfte es zur authentischen Bearbeitung von Bildern jedoch einigen Vorwissens und viel Fingerspitzengefühl. Heute ist die automatisierte Anpassung von Bildern mithilfe von künstlicher Intelligenz allgegenwärtig. Was bis vor kurzem komplexe Arbeitsschritte ausgebildeter Fotograf*innen erforderte, ist heute selbst für Laien oft nur einzelne Klicks entfernt.
Author Keywords
Künstliche Intelligenz; Bildverarbeitung; Automatisierung
INTRODUCTION
Die Anwendungsbereiche von KI gestützter Bild-verarbeitung reichen von Filtern in mobilen Applikationen wie „Snapchat“, bis zu aufwändigen Funktionen wie der Nachkolorierung von Schwarz-Weiß Fotografien oder dem präzisen Freistellen von Objekten. Auf den nächsten Seiten wird zusammengefasst, wie KI die Berufe von Fotografen gleichermaßen erleichtert wie gefährdet. Es werden einige Funktionen von verbreiteten Bildbearbeitungsprogrammen beleuchtet, die schon jetzt auf künstlicher Intelligenz basieren und mit dem herkömmlichen Weg der Bild-bearbeitung verglichen. Weiterhin wird ein Ausblick darauf gegeben, wie die Bildbearbeitung mittels KI die Zukunft der professionellen Fotografie mitgestalten könnte.
Anwendungsbereiche
Optimierung der Bildqualität
Die technische Qualität einer Fotografie baut sich aus unterschiedlichen Komponenten auf. Einige davon lassen sich mittels KI optimieren. Ein Beispiel hierfür ist die spatiale Auflösung des Bildes, also Breite und Höhe des Bildes in Pixeln. Auch Kompressionsartefakte, beispielsweise entstanden durch JPEG Kompression, lassen sich mit Hilfe von KI verringern. Fehlende Farb-informationen in alten Fotografien können so wieder hergestellt werden und Lichtverhältnisse optimiert.
Automatisierung von Standardaufgaben
Seit einigen Jahren werden Standardaufgaben von Fotograf*innen des Öfteren an Spezialist*innen abgegeben. Zu diesen Aufgaben zählt beispielsweise das präzise Freistellen von Produkt- oder Studioaufnahmen. Auch diese Funktion lässt sich mit Hilfe aktueller KI-Werkzeuge mit einem Klick bewältigen.
Potraitfotografie
Speziell im Bereich professioneller Mode- und Werbefotografie, ist oft ein makelloses Hautbild unumgänglich. Dies wird im Regelfall digital erzeugt, da die gewünschte Stufe an reiner Haut ohne digitale Nachbearbeitung kaum zu erreichen ist. Aber auch komplexere Arbeiten können in der Nachbereitung von Portraitaufnahmen anfallen. Zu diesen zählt das Ändern der Gesichtsform, der Mimik oder der Schminke des Models.
All diese Aufgaben sind Zeitintensiv. Photoshop CC bietet seit 2021 einige dieser Aufgaben als KI-Basierte Cloud-Dienste an. Diese versprechen, die zur Bewältigung der Aufgaben benötigte Zeit von einigen Stunden auf wenige Sekunden reduzieren können.
Sonstiges
Auch kreative Arbeiten in der Bildbearbeitung, wie Karikaturierung oder Stiltransfer werden durch KI beschleunigt und vereinfacht. In der Dokumentarfotografie profitieren Fotograf*innen speziell im Bereich Datenschutz von KI-Werkzeugen. Diese können selbstständig Gesichter erkennen und unkenntlich machen. Auch Kfz-Kennzeichen und andere eindeutige Merkmale, wie Beschriftungen auf Fahrzeugen oder Tattoos, können automatisch „verpixelt“ werden.
Überblick über vorhandene Technologien
Desktopanwendungen
Das Programm, das in der professionellen Bildbearbeitung am häufigsten anzutreffen ist, ist „Adobe Photoshop CC“. Seit das Programm 1990 in seiner ersten Version auf den Markt gekommen ist, wurde es als ehemaliger Teil der „Adobe Creative Suit“, jetzt Teil der „Creative Cloud“ stetig überarbeitet und weiterentwickelt. Bereits 2010 wurde Photoshop um erste KI gestützte Funktionen erweitert. Heute bietet das Programm mit den 2021 ergänzten „Neural Filters“, eine Vielzahl an Funktionen, die auf KI basieren und den Alltag von Fotograf*innen erleichtern. Beispiele hierfür sind die Anpassung von Gesichtsausdrücken, Lichtsituationen, oder der Tiefen-schärfe.
Neben lang etablierten Anbietern wie Adobe, erweitern auch neuere Entwickler ihre Produktpalette um KI gestützte Funktionen. Ein Beispiel hierfür ist die Anwendung „Movavi Picverse“, in der, neben konventionellen Werkzeugen zur Bildbearbeitung, ebenfalls Funktionen integriert sind. Diese können Beispielsweise eine Bild- retouche automatisieren, Objekte mittels KI freistellen oder Schriftarten in Grafiken und Fotografien erkennen und austauschen.
Plugins
Gängige Programme zur Bildbearbeitung, wie Photoshop, Adobe Lightroom oder Apple-Photos, bieten die Möglichkeit, mithilfe von Plugins zusätzliche Funktionen in das Programm zu integrieren. „Luminar AI“ und „autoRetouch“, sind Vertreter dieser Kategorie. Plugins bieten den Vorteil, dass Nutzer*innen ihre Bilder in gewohnter Umgebung bearbeiten können, während ihnen trotzdem zusätzliche Funktionen zur Verfügung stehen.
Abbildung in dieser Leseprobe nicht enthalten
„Luminar AI“ ermöglicht es, neben allgemeinen Bildoptimierungs-Werkzeugen, automatisch den Hinter-grund von Bildern auszutauschen. „autoRetouch“ verfolgt einen ausführlicheren Ansatz und beinhaltet diverse Funktionen, um Bilder von Anfang bis Ende vollautomatisch zu optimieren.
Mobile- und Browserbasierte Anwendungen
Da KI-basierte Anwendungen oft viel Rechenleistung benötigen, nutzen einige Anbieter Cloud-Dienste zur Berechnung komplexer Algorithmen. Hiermit wird das lokale Gerät entlastet und die Rechenzeit verkürzt. Weiterhin wird so die Nutzung ohne vorheriges Installieren eines Programmes oder sogar plattformübergreifend auf mobilen Endgeräten mit Internetzugang ermöglicht.
Zu Diensten dieser Art zählen Systeme wie „Claid.ai“, die automatisiert angesprochen werden können, um Bilder, Beispielsweise zur Verwendung in Online-Shops, automatisch zu optimieren. 4 Web-Dienste sind im Regelfall dazu ausgelegt, ohne zusätzliche Eingaben durch Nutzer*innen, einzelne Bearbeitungsschritte zu automatisieren. Ein weiteres Beispiel für einen so gearteten Service ist „ClipDrop“. 5 Hierbei handelt es sich um einen browserbasierten Dienst um Bilder automatisch freizustellen. Dieser kann entweder über das User Interface der Website genutzt werden oder mithilfe einer Web-API1 direkt aus einem Programmcode. Dies ermöglicht die einfache Einbindung in eine Programmstruktur.
Vergleich von ErgebnisseN
Im Folgenden werden die Ergebnisse verschiedener KI basierter Bildbearbeitungsmechanismen mit den Ergebnissen einer manuellen Bearbeitung verglichen. Alle Bilder sind, neben den im Text zu findenden Darstellungen, in voller Auflösung im Anhang hinterlegt.
Abbildung in dieser Leseprobe nicht enthalten
Nachkolorierung
Das nachträgliche Herstellen fehlender Farbinformationen erscheint zunächst wie eine Nischenanwendung. Technisch ist diese Aufgabe ohne künstliche Intelligenz kaum automatisch umsetzbar und händische Nachkolorierung von Fotografien erfordert viel Zeit, Geduld, sowie Erfahrung und Präzision. Photoshop CC bietet im Rahmen der 2021 eingeführten „Neural Filters“ einen Automatismus, der diese Aufgabe übernehmen kann. Aufgrund des Rechenaufwandes und der dadurch benötigten Prozessor-leistung, ist diese Funktion ein Beispiel für als Cloud-Dienst konzipierte Werkzeuge.
Im hier dargestellten Beispiel (Abb. 2) ist erkennbar, dass der Kolorationsdienst versucht, anhand von Texturen und Formen, Kontextinformationen zu generieren. Diese ermöglichen es, die Farbe von Objekten zu „erraten“. Der KI-Gestützte Algorithmus erkennt nicht nur Materialien, wie beispielsweise das Holz im Hintergrund des Bildes, sondern auch Personen und viele weitere Fotomotive. Besonders hervorzuheben ist hier, dass das Werkzeug in diesem Beispiel in der Lage war, aufgrund der erkannten Gesichtsform automatisiert die Hautfarbe der fotografierten Frau einzuschätzen. In anderen Teilen des Bildes, wie dem Himmel, konnte die Farbe nicht korrekt wieder hergestellt werden.
Dies ist darauf zurückzuführen, dass der Himmel zu der aus dem Kontext zu erschließenden Zeit diverse Farben annehmen kann und so keinen eindeutigen Schluss zulässt. Im Direktvergleich des Originalfotos mit dem Nachkolorierten Bild ist zu erkennen, dass die Funktion zwar noch keine perfekten, jedoch bereits durchaus glaubhafte Ergebnisse erzeugt.
Hautglättung
Abbildung in dieser Leseprobe nicht enthalten
Die Optimierung des Hautbildes von fotografierten Personen ist ein obligatorischer Schritt in vielen Bildbearbeitungsszenarios. Sie erfordert eine Bildretouche, eine spezielle Form von Weichzeichnern und ein ausgeprägtes Auge für Details. Diese Arbeitsschritte werden von Adobe im aktuellen Hautglättungs-Werkzeug zusammengefasst. Hier werden automatisch Pickel und andere nicht-permanente Hautunreinheiten entfernt und die Haut weichgezeichnet. Weiterhin bietet die Funktion die Möglichkeit, einige Parameter manuell anzupassen, um die gewünschte Stufe der Hautglättung zu erreichen.
An diesem Ergebnis lässt sich erkennen, dass mit den richtigen Parametern ein optisch ansprechendes Ergebnis erzielbar ist. Die Intensität der Hautglättung ist ein maßgebender Faktor für den Bildeindruck und soll daher so gewählt werden, dass ein ansprechendes und glaubhaftes Ergebnis erzielt wird.
Optimierung von Gesichtern
Unter der Optimierung des Gesichts einer fotografierten Person, werden an dieser Stelle mehrere Bearbeitungs-schritte zusammengefasst. Dazu zählt die Änderung der Blickrichtung, eine Anpassung der Gesichtsform, eine nachträgliche Anpassung des Make-Ups, wie auch eine virtuelle Optimierung der Beleuchtungssituation. Abhängig von der Komplexität der zu erzielenden Bearbeitung, ist eine Korrektur des Gesichts auf Fotoaufnahmen eine besonders anspruchsvolle Aufgabe. Hier bietet Photoshop mehrere Funktionen, die aufgrund der Komplexität ebenfalls vorrangig als Cloud-Dienste implementiert wurden. Abhängig vom Grad der Bearbeitung generieren diese Funktionen in vielen Fällen noch Artefakte und sind daher für den professionellen Einsatz nur bedingt geeignet. Ist das Ziel der Bearbeitung lediglich, die Blickrichtung der fotografierten Person zu ändern oder ein Lächeln zu verstärken, so ist dies ohne Weiteres automatisch zu lösen. Soll jedoch die Dichte der Haare erhöht werden, oder der Kopf im Ganzen gedreht, führt dies vielmals zu unschönen Bildfehlern, die sich nur durch weitere, zeitintensive Arbeitsschritte reduzieren lassen. (Siehe Abb.4, rechts)
Artefakt Reduktion
Das Reduzieren oder sogar Entfernen von Artefakten geht mit einer deutlichen Steigerung der technischen Qualität eines Bildes einher. In diesem Fall handelt es sich um Kompressionsartefakte, die auf einem Bild speziell durch JPEG Kompression entstehen. Es ist denkbar, dass KI-gestützte Algorithmen zur Reduktion von Kompressions-artefakten zukünftig bereits in den Arbeitsschritt der eigentlichen Kompression eingebunden werden, wodurch sich der zusätzliche Schritt erübrigen würde.
Stiltransfer
In der Bildbearbeitung ist Stiltransfer noch kein Allzu verbreitetes Gestaltungs-mittel. Im künstlerischen Kontext, in Video-anwendungen und im Bereich von Computer- spielen dagegen, sind Stiltransfer-systeme bereits öfter anzutreffen. Es handelt sich hierbei um Methoden, um den Stil einer Quelle, auf ein Zielbild zu übertragen. Ein Beispiel hierfür ist das Übertragen des Stils eines mit Pinseln Handgemalten Bildes auf eine Fotografie.
Abbildung in dieser Leseprobe nicht enthalten
Der Stiltransfer-Service versucht im Folgenden die Logik der Quelle zu verstehen und auf das neue Bild anzuwenden. So soll der Stil nachgeahmt werden um das zu verändernde Bild im Stil des Quellbildes dar-zustellen.
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1 API: „Application Programming Interface”, auch Programmierschnittstelle, ermöglicht das Integrieren von externen Funktionen im eigenen Code. 6
- Quote paper
- Niels Keller (Author), 2022, KI in der Bildbearbeitung, Munich, GRIN Verlag, https://www.grin.com/document/1194582
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