KI in der Fotografie: Bildbearbeitung auf Autopilot

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Von manueller Retusche zur intelligenten Bildbearbeitung

Die digitale Fotografie war schon immer eng mit automatisierter Bildverarbeitung verbunden. Belichtungsautomatik, Autofokus, automatische Weißabgleiche und kamerainterne Bildoptimierung haben viele Entscheidungen bereits vor Jahren von der Fotografin oder dem Fotografen auf die Software übertragen. Mit modernen Verfahren des Machine Learning und der generativen künstlichen Intelligenz erreicht diese Entwicklung jedoch eine neue Stufe. Software kann heute nicht mehr nur Helligkeit, Farbe oder Schärfe anhand vordefinierter Regeln verändern, sondern Bildinhalte erkennen, voneinander unterscheiden und teilweise neue Bildbestandteile erzeugen.

Damit verändert sich die Bedeutung von „Bildbearbeitung auf Autopilot“. Gemeint ist nicht eine vollständig selbstständige Maschine, die jedes Foto ohne menschliche Beteiligung perfekt fertigstellt. Vielmehr werden immer größere Teile des Bearbeitungsprozesses automatisiert. Programme erkennen Personen, Gesichter, Himmel, Gebäude oder andere Bildbereiche, erstellen daraus Masken und wenden darauf passende Korrekturen an. Generative Verfahren können zusätzlich störende Objekte entfernen oder Bildbereiche anhand des vorhandenen visuellen Kontextes neu erzeugen.

Diese Entwicklung ist inzwischen in professioneller Bildbearbeitungssoftware ebenso angekommen wie in Smartphone- und Cloud-Anwendungen. Adobe integriert beispielsweise generative Funktionen und automatische Auswahlverfahren in Lightroom und Photoshop. Auch andere Anbieter wie Capture One setzen auf KI-gestützte Maskierung, automatische Zuschnitte, Retusche und die Übertragung von Bildlooks. (Adobe (adobe.com/creativecloud/photography.html?utm_s…))

Was KI bei einem Foto tatsächlich erkennt

Die Grundlage vieler heutiger KI-Funktionen bildet die automatische Analyse eines Bildes. Ein neuronales Netzwerk kann darauf trainiert werden, charakteristische Strukturen in Bildern zu erkennen und bestimmte Bildbereiche voneinander zu unterscheiden. Für die praktische Fotobearbeitung bedeutet das beispielsweise, dass eine Software nicht mehr darauf angewiesen ist, dass der Benutzer eine Person pixelgenau mit einem Pinsel markiert.

Stattdessen kann die Anwendung versuchen, die Person automatisch vom Hintergrund zu trennen. Moderne Systeme können dabei teilweise noch feiner unterscheiden und beispielsweise Haut, Haare, Augen oder andere Gesichtsbereiche separat erkennen. Capture One beschreibt entsprechende KI-gestützte Maskierungsfunktionen, mit denen sich unter anderem Personen, Haut, Haare und Gesichtselemente automatisch auswählen lassen. (Capture One (captureone.com/en/explore-features/assisted-ed…))

Technisch handelt es sich dabei um eine Form der Bildsegmentierung beziehungsweise Objekterkennung. Das System analysiert nicht im menschlichen Sinn, was auf einem Foto „bedeutet“, sondern verarbeitet visuelle Muster und Wahrscheinlichkeiten, die es während des Trainings gelernt hat. Die Software entscheidet anhand dieser Modelle, welche Pixel wahrscheinlich zu einem bestimmten Objekt oder einer bestimmten Kategorie gehören.

Diese Unterscheidung ist wichtig. Eine KI „versteht“ ein Foto nicht zwangsläufig so, wie ein Mensch eine fotografische Szene versteht. Ihre Ergebnisse beruhen auf statistischen Mustern und Modellen. Deshalb können automatische Auswahlverfahren trotz erheblicher Fortschritte fehlerhaft sein, insbesondere bei ungewöhnlichen Perspektiven, schwierigen Lichtverhältnissen, Bewegungsunschärfe, sehr feinen Strukturen oder stark überlappenden Objekten.

Maskieren wird zur automatisierten Aufgabe

Eine der wichtigsten Veränderungen betrifft das Maskieren. In klassischen Bildbearbeitungsprogrammen war die präzise Auswahl eines Motivs häufig eine zeitaufwendige Arbeit. Haare, transparente Materialien, komplexe Konturen oder Personen vor unruhigen Hintergründen konnten eine erhebliche manuelle Nachbearbeitung erfordern.

KI-basierte Maskierung verschiebt diesen Aufwand. Die Software erstellt zunächst automatisch eine Auswahl, die anschließend weiterhin verändert werden kann. Der Fotograf muss dadurch nicht mehr jeden Bereich selbst markieren, sondern kontrolliert und korrigiert das Ergebnis.

Capture One ermöglicht beispielsweise KI-Auswahlen für verschiedene Bildbereiche und erlaubt es, mehrere Masken miteinander zu kombinieren. Masken können hinzugefügt, voneinander abgezogen oder miteinander geschnitten werden, während die Bearbeitung weiterhin editierbar bleibt. (Capture One (captureone.com/blog/combining-masks-in-capture…))

Auch Adobe Lightroom setzt auf automatische Erkennung. Die Software kann unter anderem Personen und Objekte für lokale Bearbeitungen erkennen. Die aktuellen Funktionen umfassen darüber hinaus automatische Verbesserungen bestimmter Bildbereiche und generative Verfahren zur Entfernung von störenden Elementen. (lightroom.adobe.com/news?utm_source=chatgpt.com)

Der entscheidende Vorteil liegt weniger darin, dass die KI eine Aufgabe übernimmt, die grundsätzlich unmöglich wäre. Vielmehr reduziert sie die Zeit, die für wiederkehrende und technisch anspruchsvolle Arbeitsschritte benötigt wird. Dadurch verschiebt sich der Schwerpunkt der menschlichen Arbeit von der manuellen Auswahl hin zur Kontrolle und gestalterischen Entscheidung.

Wenn die KI nicht nur korrigiert, sondern Bildinhalte erzeugt

Eine zweite Entwicklungsstufe beginnt dort, wo KI nicht mehr ausschließlich vorhandene Pixel verändert, sondern neue Bildinhalte erzeugt. Generative KI kann anhand eines Kontextes berechnen, wie ein Bildbereich plausibel aussehen könnte, wenn ein störendes Objekt entfernt oder ein Bereich erweitert wird.

Adobe hat mit Generative Remove in Lightroom beispielsweise eine Funktion eingeführt, die auf generativer KI basiert und unerwünschte Objekte aus Bildern entfernen kann. Die aktuelle Version kann unter anderem zusätzliche Personen erkennen, die nicht zum eigentlichen Motiv gehören, und deren Entfernung unterstützen. (lightroom.adobe.com/news?utm_source=chatgpt.com)

Der Unterschied zu einer klassischen Retusche ist grundlegend. Bei einer herkömmlichen Reparaturfunktion werden Bildinformationen häufig aus benachbarten Bereichen übernommen oder interpoliert. Generative Systeme können dagegen einen entfernten Bereich neu berechnen und dabei Bildinformationen erzeugen, die in dieser Form zuvor nicht als Pixel im Ausgangsbild vorhanden waren.

Das Ergebnis kann bei einfachen Hintergründen sehr überzeugend sein. Gleichzeitig entsteht dadurch eine neue Kategorie von Fehlern. Die Software muss nicht zwingend rekonstruieren, was tatsächlich an der entfernten Stelle vorhanden war. Sie erzeugt vielmehr eine plausible Fortsetzung. „Plausibel“ und „historisch beziehungsweise fotografisch korrekt“ sind deshalb zwei unterschiedliche Kriterien.

Automatische Retusche verändert den Arbeitsaufwand

Auch die Porträtretusche wird zunehmend automatisiert. Moderne Programme können Gesichter erkennen und bestimmte Bearbeitungen gezielt auf Augen, Haut, Zähne oder andere Gesichtselemente anwenden. Capture One bietet beispielsweise automatische Retuschefunktionen für Haut, Augen und Zähne sowie weitere Gesichtsbereiche. (Capture One (captureone.com/en/explore-features/assisted-ed…))

Für Fotografen kann dies bei großen Bildserien erhebliche Zeitersparnisse bringen. Bei Hochzeiten, Veranstaltungen, Porträts oder kommerziellen Produktionen entstehen häufig Hunderte oder Tausende Aufnahmen. Nicht jedes Bild benötigt dieselbe intensive Bearbeitung, doch viele Fotos benötigen ähnliche Korrekturen.

KI kann solche wiederkehrenden Aufgaben …