Überblick

Neben einer guten Audioqualität sollten die visuelle Ebene frei von Störung und Fehler sein, um keinen negativen Einfluss auf die Wissensvermittlung zu haben. Mit KI können nicht nur eigene produzierte Videos verbessert werden, sondern auch vorhandenes Fremdmaterial.

Grafik

Kompetenzen

  • Möglichkeiten und Grenzen der KI in der Videoverbesserung reflektieren
  • Geeignete KI-Tools zur Verbesserung visueller Materialien auswählen und anwenden
  • Einfache Grundlagen der Bild- und Videobearbeitung verstehen und umsetzen
Qualität der Ausgangsmaterialien

Ein gutes Video braucht Zeit und ist oft aufwendig – besonders, wenn verschiedene Bild- und Videomaterialien (z. B. Grafiken, Fotos, Clips) zusammenkommen. Damit am Ende ein stimmiges Video entsteht, ist es wichtig, dass alle Materialien einem gewissen Qualitätsstandard entsprechen. Jede*r Content-Creator kennt ähnliche Herausforderungen:

  • Unterschiedliche Auflösungen oder zu kleine Grafiken
  • Unscharfe Videoclips
  • Zu dunkle Aufnahmen oder unnatürliche Farben
  • Schlechte Hintergründe bei Präsentationen
  • Wackelige oder unruhige Aufnahmen
  • Zu kurze Aufnahmen

Die KI kann hier ein wertvoller Helfer sein und Verbesserungen ermöglichen.

Bearbeitung und Verbesserung von Materialien

Wie lassen sich die unterschiedlichen Materialien optimieren? Im Folgenden zeigen wir anhand von Beispielen, welche Möglichkeiten bestehen und welche Tools dabei unterstützend eingesetzt werden können. Es ist zu erwarten, dass Anbieter in Zukunft weitere Funktionen und Verbesserungen integrieren werden.

Upscaling: Schärfen und Hochskalieren

Beim Upscaling wird Material mit einer niedrigeren Auflösung in eine höhere Auflösung umgewandelt, beispielsweise von HD auf 4K. Die KI schärft dabei künstlich das Bild nach und kann sowohl bewegte als auch unbewegte Bilder verbessern. Mehrere Anbieter bieten inzwischen Upscaling-Funktionen an. Für Bilder und Grafiken z. B.:

  • Canva (Magic Studio),
  • Adobe (z. B. über Adobe Firefly in Adobe Express oder Photoshop),
  • Onlineplattformen wie Image2Go.
Diese Tools sind teilweise kostenlos nutzbar und eigenen sich gut für schnelles Upscaling einzelner Bilder. 
Im Videobereich bietet das kommerzielle Schnittprogramm DaVinci Resolve eine Funktion namens Superscale, die Videoclips künstlich verbessert und nachschärft. Das Ergebnis hängt allerdings stark von der ursprünglichen Aufnahmequalität ab und führt meist zu leichten, aber sichtbaren Verbesserungen.

Bisher wurden Videos in erster Linie durch Nachschärfen und Entrauschen optimiert. Mittlerweile integrieren jedoch immer mehr Anbieter KI-gestützte Upscaling-Funktionen (z. B. Wondershare).

Tool Tipp

Die Firma Topaz Labs hat sich auf die Optimierung von Archivmaterial spezialisiert. Ihr professionelles Tool Video AI 7 (Standard- oder Pro-Version) bietet umfangreiche Funktionen: von Retusche über Entrauschen (Denoiser) bis hin zur Stabilisierung. Neben der Desktop-Version steht auch eine Web-App zur Verfügung. Das Tool kann mit Registrierung kostenlos getestet werden, aktuell mit 20 Credits, was etwa einer Hochskalierung von zwei bis drei Videoclips à 8 Sekunden entspricht. So lässt sich ein erster Eindruck der Qualität gewinnen. Neben dem Upscaling können weitere Presets und Feineinstellungen zur Schärfe vorgenommen werden, um Archivmaterial weiter zu optimieren.

Beispiel: Topaz Labs Upscaling

Tool Tipp

Im Open-Source-Bereich gibt es mit Video2x ein Tool, das auf Machine Learning basiert und ein KI-gestütztes Upscaling von Videos ermöglicht. Es wurde bereits 2018 veröffentlicht und seitdem kontinuierlich weiterentwickelt. Für die Nutzung muss das Tool auf einem leistungsstarken Rechner (z. B. Grafikkarte mit GPU) installiert und vorab mit passenden Parametern konfiguriert werden. Eine ausführliche Dokumentation, inklusive Systemanforderungen, Beispielvideos und -screenshots, ist auf GitHub zu finden. Video2x benötigt eine gewisse Einarbeitungszeit sowie einige Testläufe, um optimale Ergebnisse zu erzielen.

Grundsätzlich ist anzumerken, dass die Nachbearbeitung mit Upscaling ihre Grenzen hat, z. B. bei starken Bewegungen im Video oder dunklen Aufnahmen. Aktuell werden die besten Upscaling-Ergebnisse bei statischen Bildern und Grafiken erzielt, da hier keine Bewegungsunschärfe auftritt.
Die KI hat zudem weiterhin Probleme mit Textdarstellungen. Wenn beispielsweise eine Wortmarke (Teil eines Logos mit Text) hochgeladen und verbessert wird, stellt die KI Buchstaben oder Schriftzüge häufig falsch dar. Dieses Problem betrifft aktuell viele KI-Modelle, auch im Bereich der Bild- und Videogenerierung.

Color Grading und Farbkorrektur

Ein weiterer wichtiger Aspekt bei der Videobearbeitung ist die Darstellung von Farben, Sättigung, Helligkeit und Kontrast. Während bei der Farbkorrektur Belichtungs- oder Farbstiche korrigiert werden, dient das Color Grading dazu, dem Material einen bestimmten Look zu verleihen oder eine bestimmte Stimmung zu erzeugen.

 Viele Schnitttools bieten bereits seit Jahren automatische Bearbeitungsmöglichkeiten an. Durch den Einsatz von KI wurde die Analyse und Verarbeitung jedoch signifikant verbessert , sodass die Automatik heute schneller arbeitet und präzisere Ergebnisse liefert. Typische KI-gestützte Funktionen sind:

  • Optimierung von Aufnahmen und Korrektur von Fehlern (z. B. falscher Weißabgleich, zu dunkle Aufnahmen),
  • Anpassung und Anwendung von Stilen (LUTs) zur Erzeugung bestimmter Stimmungen,
  • automatischer Farbabgleich zwischen mehreren Aufnahmen.

Hintergrund austauschen und bearbeiten

Gerade bei Videopräsentationen oder bei aufgezeichneten Vorträgen/ Statements kann der Hintergrund als störend empfunden werden. In solchen Fällen bietet es sich an, die sichtbaren Personen automatisch "herauszuschneiden" (freistellen) und vor einen neuen Hintergrund zu setzen. Diese Technik ist aus dem Greenscreen-Keying oder dem Maskieren von Personen oder Objekten bekannt. Durch KI kann dieser Schritt heute vollständig automatisch erfolgen. Beispiele für Tools mit dieser Funktion sind:

  • Online Plattformen: Canva Pro ("Background Remover"), veed.io
  • Schnittprogramme: Camtasia, Filmora, Davinci Resolve ("Magic Mask")
Mit zusätzlichen Parametern kann die Intensität und Genauigkeit der Freistellung angepasst werden.

Aufnahmen stabilisieren und verlängern

Auch im Bereich der Stabilisierung und Erweiterung von Videomaterial kommen zunehmen KI-basierte Funktionen zum Einsatz und werden beworben. Dennoch gilt: Diese Werkzeuge sollten immer intensiv im eigenen Workflow getestet werden, um die Grenzen und Möglichkeiten kennenzulernen.

Stolperfalle

Nicht jede KI-gestützte Bearbeitung liefert auf Anhieb ein zufriedenstellendes Ergebnis. Außerdem sollte dir bewusst sein, dass hochgeladene Materialien (vor allem bei Onlineanbietern) zu Trainingszwecken weiter verwendet werden könnten. Eine kritische Prüfung des verwendeten Tools sowie des hochzuladenden Materials ist bei der Bearbeitung daher unverzichtbar.