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AUF ZU NEUER GRÖSSE


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digit! - epaper ⋅ Ausgabe 2/2022 vom 25.03.2022

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Bildquelle: digit!, Ausgabe 2/2022

Photoshop streckt die Waffen bei sehr unscharfen Bildern. Das Superresolution-Tool ?Verbessern? kann damit schlicht nicht umgehen. Es hilft auch nicht, da vorher scharf zu zeichnen, es geht einfach nicht. Da ist es auch nicht von Nutzen, dass ?Verbessern in ACR? dann DNGs schreibt.

„Wozu KI, wenn die digitalen Fotos doch so gut sind?“, das ist die Frage. Technisch schlechte Bilder „gelingen“ heute nicht mehr so oft wie noch vor einigen Jahren, denn die Kameratechnik hat gewaltige Fortschritte gemacht. Aber es kommt vor. Dann gibt es die Handyfotos, die wegen der kleinen Sensoren auch nachträglich eine KI-Streicheleinheit vertragen können. Und dann sind da ja die Schätze im eigenen Archiv, die man vor 20 Jahren mit 6 Megapixeln aufgenommen hat: Wäre es nicht schön, wenn man diese Bilder auf den heutigen Standard mit 15–20 Megapixeln formatfüllend aufblasen, schärfen und entrauschen könnte??

Die Rettung für (fast) alle diese Bilder ist möglich geworden durch eine Entwicklung aus der Film-und Videotechnik: Superresolution wurde ursprünglich für forensische und militärische Anwendungen entwickelt. Man hat das zuerst in Fernsehserien wie CSI gesehen, wo aus ...

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... Überwachungsvideobildern durch Kombination vieler Bilder dann scharfe Details extrahiert werden können. Als Nächstes setzten dann Firmen wie Sony oder Panasonic solche Bildverbesserungs-Technologien in ihren Full-HD-Fernsehern ein, um SD-Inhalte auf die höheren Auflösungen zu skalieren.

Dann kamen die Spieler und mit ihnen ein immanentes Problem – es gibt nie genug Performance für die aktuellen Computerspiele. Gerade bei den Grafikkarten hecheln die Grafik-Prozessoren immer der gewünschten Auflösung bei spielbaren Bildwiederholungsraten hinterher. Schon vor einigen Jahren entwickelte deswegen Nvidia verschiedene Methoden zur Bildverbesserung bei verringerter Hardwarebelastung – die bekanntesten sind DSR und GWMT. 1, Dabei wird bei DSR ein Bild zuerst in höherer Auflösung 4K-gerendert und dann auf z. B. Full HD 1.920 x 1.080 heruntergerechnet (Subsampling), wodurch auch auf geringer auflösenden Monitoren nahezu die Bildqualität von 4K entsteht, aber nur ein Viertel der Datenmenge tatsächlich gerechnet werden muss.

Nvidias GWMT (Game Works Materials and Tools) 2 war dann tatsächliche Hochrechnung-Superresolution, bei der die KI anhand einer Datenbank (Deep Learning Neural Network) trainiert wurde und ähnliche Motive und Bilddetails (aus Millionen von Bildern) erkannten ähnlichen Bildern zuordnete. Für einen zusätzlichen Entwicklungsschub bei der rasanten Verbesserung dieser Technik sorgten autonome Fahrsysteme mit KI-gesteuerten Assistenzsystemen bei Autos.

Nun gibt es eine Kombination beider Techniken: DLDSR 3, die erheblich bessere und schnellere Real-Time-Ergebnisse erzielt. Damit kann man jetzt alte Spiele auf bis zu 4K hochrechnen und mit modernen Hochleistungs-GPUs dann wieder herunterrechnen, damit sie auf Full-HD-Displays perfekt aussehen. All das passiert in einem Marktbereich, dessen Umsatz ein Vielfaches des Fotomarktes ausmacht. Firmen wie Adobe haben das beobachtet und bei Technologiestudien für ACR (Adobe Camera Raw) auf den Summit-und Entwickler-Meetings immer wieder mal gezeigt und dann schließlich 2021 auch in der Creative Cloud releast. 4 Zuvorgekommen war ihnen aber schon Topaz Labs mit der AI-Suite – dort mit Gigapixel AI für Standbilder, das heute die ausgereifteste und höchstentwickelte Superresolution-Software für kräftige CPUs und GPUs darstellt. 5 Topaz Labs hat außerdem auch noch eine Videolösung im Programm – Video Enhance AI. 6 Es gibt auch inzwischen die Handy-App Remini AI als Online-Variante, bei der man sein Bild hochlädt, welches den „Deep Learning Data Base“-Funktionsumfang auf die Spitze treibt 7.

Einige Grundlagen

Bei der Verbesserung der Bilder muss man definieren: Welche Aspekte eines Bildes kann und will man überhaupt verbessern? Streng nach der bisherigen Bildbearbeitungstheorie wären das Auflösung in Linien/mm, Kontrast, Farbtiefe, Rauschen, Schärfe/Mikrokontrast und Homogenität, Bildstörungen, Über-und Unterbelichtung sowie absolute Bildgröße.

Die AI-Funktionen setzen jetzt einen drauf, indem sie in einer ersten Stufe aus vermuteten Eigenschaften Bilddetails rekonstruieren. Im Falle einer schrägen Sägezahntreppenlinie wären das dann genügend Zwischenpunkte, um auch bei einer höheren Auflösung 2x oder 4x einen „glatten“ Linieneindruck zu erzielen. Von dieser einfachen Funktion bei grafischen Vorlagen gibt es als nächste „intelligente“

Steigerung Texturen oder Motivdetails nach Ähnlichkeit, die erkannt und entsprechend akzentuiert werden. Es wird auch analysiert, ob es Bayer-Sensor-Daten sind oder X-Trans-Bilder, entsprechend werden die Algorithmen angepasst. Diesen Ansatz verfolgt Photoshop. In der jetzigen Version werden nur sehr dezente Modifikationen an motivbezogenen Bilddetails vorgenommen. Die maximale Vergrößerung ist 2x, eine beliebige Größe oder individuelle Parameter sind nicht einstellbar. Das Ergebnis wird als DNG gespeichert.

Die nächste Stufe ist die erweiterte Motiverkennung, also ob etwas ein Gegenstand, eine Landschaft oder ein Portrait ist – und beim Portrait zu erkennen, wie alt, welches Geschlecht, Erwachsener oder Kind, mit Komplikationen – z. B. eine Brille oder eine Hand vor dem Gesicht – verbessert werden sollen. Diese Stufe wird z. B. von Topaz Labs unterstützt. Es werden Details aus der Datenbank gezogen und partiell ersetzt. Der Gesamteindruck ist aber immer noch wie das Originalfoto. Dass da gezaubert wurde, sieht man an Details, z. B. wenn ein Reißverschluß plötzlich Zähne hat, wo vorher nur graue Tupfen waren. Gesichter werden punktuell verbessert, aber nicht wirklich neu aufgebaut. Haare, Gras oder andere strukturierende „Füller“ werden aus der Datenbank gezogen und sind manchmal verblüffend verbessert – aber eben nicht mehr original –, aber sehr ähnlich. Topaz Labs kann auch einen Deconvolution- Filter anwenden, also aus unscharfen kleinen Bildern wieder Konturen hervorzaubern.

Und in der letzten „Voll-AI“-Stufe (so wie bei Remini) wird die volle Palette der möglichen Bildverbesserungen, also Nachschärfen, Entrauschen, Glätten, komplette Gesichter aus Einzelteilen nachbauen, vollautomatisiert auf dem Webserver des Anbieters durchgeführt.

Das führt zuweilen zu etwas surrealen Bildern, die inmitten einer kompletten Bildunschärfe ein völlig scharfes und vorgeblich reales Gesicht zeigen, das aber aus lauter Einzelbestandteilen von Millionen anderer Fotos nachgebaut wurde. Da kann dann die Augenfarbe etwas abweichen, Barthaare sind plötzlich an Stellen, wo das Originalmodell nie welche hatte, die Zähne sind plötzlich gerade, gleichmäßiger, weißer oder länger – kurz das Bild ist ein Total-Fake, der im besten Fall aber äußerst überzeugend ausfallen kann. Gerade wenn man nur wirklich kleine Bilddateien hat, gibt es hier mit Abstand den größten „Aha-Effekt“.

Zur Anwendung – Testdatei

Ich habe eines meiner älteren Reisefotos von 2002 – Kindermönche Im Kloster Rumtek in Sikkim/Indien – verwendet, geschossen mit einer Canon D60, 6 Megapixel, APS-C-Format, damals ganz neu. Und wenn ich mir diese kleinen Bilder anschaue, finde ich sie nach 20 Jahren immer noch gut. Von der Originaldatei mit 3.072 x 2.048 px habe ich zwei Verkleinerungen erstellt: einmal nur skaliert auf 1.000 x 667 px und eine 2. Version, gleiche Größe, zusätzlich mit 3 Pixeln Gaußscher-Weichzeichner- Unschärfe. Die Testbilder finden Sie dann auf dem digit! Server.

Die Bilder sind als JPEG-Original, verkleinert und in den verrechneten Auflösungen bezeichnet, die „verbesserten“ Photoshop- Versionen sind noch als DNGs dabei, sodass man da selber noch damit rumprobieren kann. Ich habe das auf meinem MacBook Pro 16 „ M1 Max mit 64 GB und 4 TB auf OS 12.2.1 getestet, die Bilder für die Remini-App wurden vom iPhone 13 Pro Max mit iOS 15.3.1 hochgeladen.

Photoshop in der von mir verwendeten Version 23.2.1 versteckt die Funktion Superresolution ein bisschen, wenn man nur ein JPEGAusgangsbild hat. Die entscheidende Info dazu ist, aus Bridge heraus das Bild direkt in Camera Raw zu öffnen. Nur so gelangt man an den Menüpunkt „Verbessern“ rechts über die drei Punkte in der Seitenleiste, alternativ geht auch Rechtsklick oder Control Click. Irgendetwas einstellen kann man nicht, die Vergrößerung ist fix 2x, wer mehr will, müsste das mehrmals durchlaufen lassen. Das mag bei der nur verkleinerten Datei noch einmal ein paar Details hervorkitzeln, ist aber bei der weichgezeichneten Version völlig sinnlos. Denn da streckt Photoshop komplett die Waffen. Man sieht zwar eine minimale Verbesserung, aber das ist so wenig, dass man es auch gleich bleiben lassen kann. Die 2x- Version des nur skalierten Bildes hat etwas Farbrauschen, was gerade bei den Hautpartien unschön auffällt. Meine Empfehlung – Photoshop ist für die Rettung alter und sehr kleiner Bilder offensichtlich weniger geeignet. Die Qualität wird sehr ordentlich, wenn das Original mindestens 2–3 Megapixel hat – noch besser wirds, wenn das ein RAW-File ist, das noch die vollen Farbinformationen hat. Will man von einer 20-40-Megapixel- Datei eine Posterauflösung skalieren, dann ist „Verbessern“ tipptopp.

Dafür dass es sich um ein „onboard feature“ in ACR 14.2 handelt, ist das eine sehr anständige Leistung.

Wie das allerdings einfacher, performanter und mit wesentlich mehr Feintuning auch für schwierige Motive funktioniert, zeigt dann Gigapixel AI in der letzten Version 5.8.0. Die App läuft eigentlich als Stand-alone- und Filter- Version – allerdings gibt es mit der Filter- Version im Moment Schwierigkeiten, es geht nur die Stand-alone-Version (da haben aktuell mehrere Anbieter Probleme, weil Adobe die komplette Schnittstelle geändert hat, Denoise AI und Sharpen AI laufen aber schon in PS als Filter). Benutzt man Gigapixel AI die ersten paar Male, verbindet es sich immer wieder mit dem Topaz-Labs-Server und zieht sich motivbezogene Rechenmodule aus dem Internet. Die sind zwischen 50 und 150 MB groß; für manche Funktionen braucht es gleich mehrere Module davon. Man bekommt auch regelmäßige Updates. Es wird ständig an der App gearbeitet, alle 1–2 Wochen gibt es eine neue Version. Das hat auch mit der ständigen Erweiterung der Datenbanken zu tun. Wahrscheinlich füttern alle Anbieter die KI durch ihre Benutzung zusätzlich mit Daten, ziemlich sicher aber anonym und ohne Zugriff auf die realen Bilder, sondern nur auf die verwendeten „Schnipsel“, welche die KI interessant findet. Die Performance auf dem M1 Max ist sehr gut, egal, wie groß die Ausgangsdateien sind – länger als ein paar Sekunden rechnet der Mac nicht, auf älteren Intel-Macs kann das aber schon mal 1–2 Minuten gehen und dann blasen die Lüfter auf Vollgas. Da glüht die CPU/GPU. Man hat verschiedene Modi für Standard, Linien, Grafiken, Low-res und starke Komprimierung. Es gibt eine Gesichtserkennung und eine Funktion, um Farbsäume zu unterdrücken. All das – ich nehme es vorweg – bringt den lockeren Sieg. Allenfalls bei der unscharfen Datei ist Remini anders – ob das besser ist, bleibt die Frage. Und wer das noch weiter verbessern will, legt sich die originale unscharfe Datei entsprechend vergrößert auf einen Layer und radiert die Stellen, bei denen es zu starke Artefakte gibt, dann einfach durch. Damit ist man auf jeden Fall besser bedient. (Ganz kurz zu der Video-Version: Im Prinzip handelt es sich um Gigapixel AI für fortlaufende Bilder – die Leistung ist ähnlich – die Ergebnisse sind verblüffend. Es dauert allerdings, so ein 15-Minuten-Video auf 4K hochzuskalieren. Das kann schon mal ’ne Stunde gehen, selbst auf dem M1 Max.)

Remini, als App für Android und iOS erhältlich, ist so was wie die Blackbox – man bekommt überraschend gute Ergebnisse (bei der Testversion 2x und bis zu 5 Stk. am Tag). Aber die Werbung, die da eingespielt wird, nervt schon tierisch. Die richtig wilde Kiste sind die Bilder, an denen sich sowohl Photoshop als auch Gigapixel verheben – man bekommt ein Bild (es kann, nebenbei bemerkt, auch Video), das stimmig ausschaut, aber nicht wirklich etwas mit der Realität zu tun hat. Bei Gesichtern sehr auffällig sind diese soften Bereiche, die so was wie ein eigenes digitales Bokeh bekommen – das hat irgendwie was von KI-Aesthetik. Und dann ist es halt ein ganz schönes Gefummel – diese „Uploaderei“ –, nix für Menschen die so was vielleicht hundertmal am Tag machen wollen/müssen. Die werbefreie Pro-Version soll 0,99 Cent/Woche kosten.

Fazit: Was da auf einem Desktop oder Laptop passiert, das wäre vor 10 Jahren noch als Sci-Fi bezeichnet worden. Speziell mit der Möglichkeit bei Gigapixel AI, 4x und größer zu skalieren und dann für die Endgröße wieder zu verkleinern (Subsampling), verbessert man die Qualität enorm. Ich arbeite jetzt seit über einem Jahr mit der kompletten AI Suite von Topaz Labs – das Vergrößern ist einfach der Hammer. Alte Karteileichen sind plötzlich wieder interessant, Bilder, die man verloren/vermurkst geglaubt hat, kann man jetzt retten. Und für Leute, die schon mal über 400, 800 oder gar 1.600 Megapixel nachgedacht haben. Wer genug Zeit hat, und von seiner Fujifilm GFX 100S oder Sony Alpha 7R IV mal so richtig fette Dateien braucht, der sollte das mal ausprobieren. Ich glaube dann sollte man allerdings schauen, dass das Laptop gut gekühlt wird, denn die Software dafür bringt das Ding zum Glühen. Wer nur mal ab und zu eine verloren geglaubte Datei retten will, lädt diese zu Remini hoch, speziell weil es eine direkte Anbindung an Social Media gibt. Und wer in seinem Workflow eh alles mit Adobe macht, kann jetzt problemlos die doppelte Dateigröße drucken. Falls sich jemand für die darunterliegende Mathematik interessiert, hier noch ein Link: 8.

Quellen und Weiterführendes

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