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.
Inhaltsverzeichnis
1. INTRODUCTION
2. ANWENDUNGSBEREICHE
2.1 Optimierung der Bildqualität
2.2 Automatisierung von Standardaufgaben
2.3 Potraitfotografie
2.4 Sonstiges
3. ÜBERBLICK ÜBER VORHANDENE TECHNOLOGIEN
3.1 Desktopanwendungen
3.2 Plugins
3.3 Mobile- und Browserbasierte Anwendungen
4. VERGLEICH VON ERGEBNISSEN
4.1 Nachkolorierung
4.2 Hautglättung
4.3 Optimierung von Gesichtern
4.4 Artefakt Reduktion
4.5 Stiltransfer
4.6 Anpassen der Tiefenschärfe
4.7 „Super Zoom“
4.8 Freistellung
5. FAZIT
Zielsetzung & Themen
Die Arbeit untersucht den aktuellen Einsatz von künstlicher Intelligenz in der digitalen Bildbearbeitung, bewertet deren Praxistauglichkeit durch den Vergleich automatisierter Prozesse mit manuellen Methoden und diskutiert das Potenzial für die Zukunft der professionellen Fotografie.
- Einsatzmöglichkeiten von KI zur Bildoptimierung und Automatisierung
- Vergleich von Desktop-Software, Plugins und Cloud-basierten Diensten
- Analyse der Qualität KI-gestützter Ergebnisse in verschiedenen Szenarien
- Herausforderungen wie Artefaktbildung und Rechenaufwand
- Zukunftsperspektiven der Bildbearbeitung mittels KI-gestützter Workflows
Auszug aus dem Buch
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 Prozessorleistung, ist diese Funktion ein Beispiel für als Cloud-Dienst konzipierte Werkzeuge. [1]
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.
Zusammenfassung der Kapitel
INTRODUCTION: Es wird ein Überblick über die Verbreitung von KI-gestützten Bildbearbeitungsmethoden gegeben und das Ziel der Arbeit definiert, Nutzen und Gefahren für Fotografen zu untersuchen.
ANWENDUNGSBEREICHE: Dieses Kapitel erläutert die vielfältigen Einsatzmöglichkeiten von KI, von der Qualitätsverbesserung über die Automatisierung von Standardaufgaben bis hin zur Portraitoptimierung und Anonymisierung.
ÜBERBLICK ÜBER VORHANDENE TECHNOLOGIEN: Es erfolgt eine Kategorisierung der Software-Landschaft in Desktop-Anwendungen, Plugins sowie mobile und browserbasierte Cloud-Dienste.
VERGLEICH VON ERGEBNISSEN: In diesem Hauptteil werden konkrete KI-Funktionen (wie Nachkolorierung, Hautglättung, etc.) praktisch analysiert und deren Ergebnisse kritisch mit manuellen Bearbeitungen verglichen.
FAZIT: Das Fazit fasst zusammen, dass KI zwar bereits den Alltag erleichtert, aber noch durch Qualitätsmängel und Rechenanforderungen limitiert ist, was in Zukunft durch effizientere Webservice-Lösungen gelöst werden könnte.
Schlüsselwörter
Künstliche Intelligenz, Bildverarbeitung, Automatisierung, Neural Filters, Adobe Photoshop, Cloud-Dienste, Nachkolorierung, Hautglättung, Bildoptimierung, Stiltransfer, Freistellung, Bildretouche, Artefakt-Reduktion, Tiefenschärfe, KI-gestützte Workflows
Häufig gestellte Fragen
Worum geht es in dieser Arbeit grundsätzlich?
Die Arbeit befasst sich mit dem Einfluss von künstlicher Intelligenz auf die professionelle und private Bildbearbeitung sowie den damit verbundenen technologischen Veränderungen.
Was sind die zentralen Themenfelder?
Die Schwerpunkte liegen auf der Analyse von Anwendungsbereichen, den verfügbaren technologischen Lösungen und einer kritischen Evaluierung der erzielten Ergebnisse.
Was ist das primäre Ziel der Untersuchung?
Das Ziel ist es, aufzuzeigen, wie KI-Werkzeuge Fotografen unterstützen, wo deren aktuelle Grenzen liegen und wie die Zukunft der Bildbearbeitung aussehen könnte.
Welche wissenschaftliche Methode wird verwendet?
Es wird eine deskriptive Analyse in Kombination mit einem praktischen Vergleich von KI-generierten Ergebnissen gegenüber klassischen, manuellen Bearbeitungsmethoden angewandt.
Was wird im Hauptteil behandelt?
Im Hauptteil werden diverse KI-Funktionen wie Nachkolorierung, Hautglättung, Gesichtsoptimierung und Super Zoom im Detail untersucht und deren Qualität bewertet.
Durch welche Schlüsselwörter lässt sich die Arbeit charakterisieren?
Die zentralen Begriffe sind Künstliche Intelligenz, Bildverarbeitung, Automatisierung, Adobe Photoshop und Cloud-Dienste.
Warum sind Cloud-Dienste für KI-Anwendungen so wichtig?
Sie ermöglichen es, rechenintensive Algorithmen auszulagern, um lokale Geräte zu entlasten und auch komplexere Aufgaben in kurzer Zeit durchzuführen.
Welches Hauptproblem bei der KI-gestützten Bildbearbeitung wird identifiziert?
Ein zentrales Problem ist die teilweise mangelnde Qualität durch Artefaktbildung sowie der Verlust relevanter Bildinformationen bei der Anwendung mehrerer KI-Prozesse hintereinander.
Wie schätzt der Autor die zukünftige Entwicklung ein?
Der Autor prognostiziert eine Revolution der Bildbearbeitung durch hochintegrierte Webservices, die komplexe Aufgaben mittels einfacher Freitexteingaben lösen könnten.
- Quote paper
- Niels Keller (Author), 2022, KI in der Bildbearbeitung, Munich, GRIN Verlag, https://www.grin.com/document/1194582
