Automatisiertes Freistellen – geht das?

Automatisiertes Freistellen wäre die Lösung. Freistellen ist nicht nur – so wird oft behauptet – die Königsklasse der Bildbearbeitungstechniken, sondern zudem auch sehr nervig. Denn penibles Freistellen kostet nur Zeit, ohne dass man in der kreativen Bildkomposition voran kommt. Da wäre es doch schön, wenn einem Algorithmen dieses lästige Maskieren abnehmen könnten, oder?

Automatisiertes Freistellen – Aktuelle Freistellhilfen

Zwar kann man das Freistellen an Dienstleister outsourcen. Aber das kostet eben etwas (wenn auch nicht viel), genügt aber selten höchsten Ansprüchen. Denn mit meiner beispielsweise in DOCMA 73 vorgestellten Zwei-Ebenen-Technik kann qualitativ kaum ein herkömmlicher Freisteller mithalten.

Dennoch wäre es schön, wenn Photoshop Objektkanten besser erkennen und komplizierte Kantendetails besser verfeinern könnte. Nun kann man viel über die aktuell immer noch ziemlich verbugte Version von »Auswählen und Maskieren« schimpfen und mit dem Shift-Trick noch auf das alte »Kante verbessern« zurückgreifen, aber nichtsdestrotz sind beide Dialoge extrem hilfreich, zumindest eine Ausgangsbasis für eine gut funktionierende Maske zu schaffen. Das war früher – ohne diese Tools – deutlich umständlicher.

Automatisiertes Freistellen – Aktuelle Forschung

Bugs sind Adobe vielleicht nicht so wichtig (und werden gern immer weiter verschleppt), aber an der Forschungsfront mischt Adobe häufig ganz vorne mit. So auch bei diesem Thema. Sehr beeindruckend, was die Software-Experten von Adobe Research da in ihrem Paper „Deep Image Matting“ präsentieren! Dank „Deep learning“ erzeugen die Algorithmen hier deutlich bessere Maskierungsergebnisse als das, was wir derzeit noch von »Kante verbessern« und Co. kennen.

Schauen Sie selbst mal in das Paper: Deep image matting Und wenn sie nicht alles verstehen, keine Sorge! Sie erkennen aber, wieviel Gehirnschmalz in vermeintlich einfache Funktionen fließen muss, bis diese so funktionieren, dass wir kreativen Anwender gar nicht mehr groß darüber nachdenken müssen. Größten Respekt an die Forscher, die solche Dinge auf die Beine stellen!

Automatisiertes Freistellen – Zukunftsängste?

Müssen jetzt Bildbearbeiter fürchten, überflüssig zu werden? Nein, so weit ist es noch nicht. Denn Deep Learning erzeugt ja noch keine vollwertige künstliche Intelligenz, die tatsächlich erkennen kann, was bei einem beliebigen Freisteller dabei sein muss und was nicht. Die lernenden Algorithmen basieren nur auf einem großen Pool der häufigsten Motive. Aber nehmen wir mal den Freisteller, den ich für mein letztes Bild relativ aufwendig erzeugen musste: Kein in absehbarer Zeit verfügbarer Algorithmus hätte hier richtig entscheiden können, welche Seile tatsächlich zur Takelage gehören und welche das Schiff nur unter der Decke befestigen sollten (und deshalb maskiert werden mussten).

Auch die letztliche Bildkomposition und -abstimmung und die Bildideen an sich bleiben vorerst in menschlicher Hand. Und eine echte KI oder gar die technologische Singularität ist so weit ich weiß, noch nicht in greifbarer Nähe. 😉

Also heißt es vorerst noch: Frohes Freistellen!

Beste Grüße,

Olaf