KI-Podcast Folge 20
Wie unterscheiden wir heute noch zwischen dokumentarischer Fotografie, optimierten Bildern, Composites und vollständig synthetischen Bildern? Jürgen Scriba und Boris Eldagsen stellen die neue Capture Class des Deutschen Fotorats (Arbeitsgruppe Technischer Fortschritt) vor und diskutieren, warum nicht das verwendete Werkzeug, sondern der tatsächliche Eingriff ins Bild entscheidend sein sollte. Zu Gast ist Christoph Schütz von Photolabel.org, der erklärt, wie in der Schweiz authentische Fotografie freiwillig gekennzeichnet werden könnte. Außerdem testen wir aktuelle Bild- und Videomodelle wie ChatGPT Image 2.5, Midjourney V8.2 Edit, Seedance 2.5, Wan 3.0 und Minimax H3 und vergleichen ihre Stärken, Schwächen und Kosten.
Im KI-Podcast unterhalten sich Dr. Jürgen Scriba, Leiter der Arbeitsgruppe "Technischer Fortschritt" / Deutscher Fotorat und Boris Eldagsen (Mitglied der Arbeitsgruppe) mit wechselnden Gästen über aktuelle Auswirkungen von KI auf Fotografie.
HIGHLIGHTS:
00:08 - Capture Class: Der Deutsche Fotorat entwickelt ein Klassifikationssystem für Bilder. Entscheidend ist nicht das Werkzeug, sondern was mit dem Bild gemacht wurde.
04:52 - Fünf Klassen: D = dokumentarisch, O = optimiert, C = Composite, S = synthetisch, U = unklassifiziert. Ziel ist ein gemeinsames Vokabular für Fotograf:innen, Agenturen und Redaktionen.
11:29 - Klasse D: Reale Szene, eine Belichtung, keine inhaltlichen Veränderungen. Erlaubt sind klassische Entwicklung und technische Korrekturen; verboten Mehrbildverfahren, generatives Entfernen und Prompt-Editing.
20:58 - Klasse O: Reale Fotos dürfen stärker optimiert werden, etwa durch Hautretusche, Farbänderungen, HDR oder das Entfernen nicht motivrelevanter Störungen. Motiv und Szene müssen erhalten bleiben.
26:26 - Klasse C: Fotografische Elemente verschiedener Aufnahmen dürfen montiert, Hintergründe getauscht und Personen oder Objekte verändert werden. Wesentliche Bestandteile müssen fotografischen Ursprungs bleiben.
34:07 - Klasse S: Ganz oder wesentlich synthetische Bilder – Text-to-Image, Image-to-Image, 3D-Rendering, digitale Malerei, starke Restylings oder semantisches Prompt-Editing. KI allein entscheidet nicht über die Klasse.
41:08 - Klasse U & C2PA: U steht für unbekannte Herkunft. Capture Class soll zunächst B2B funktionieren und später mit Herkunftssystemen wie C2PA zusammenspielen.
55:26 - Zu Gast: Christoph Schütz / Photolabel.org, Schweizer Initiative zur freiwilligen Kennzeichnung authentischer Fotografie. Das autorenbasierte Label richtet sich zunächst vor allem an Fotograf:innen, Auftraggeber und Bildredaktionen.
1:10:11 - Midjourney Edit Mode: Midjourney holt beim Prompt-Editing auf, bleibt im Test bei Identität, Händen und präzisen Veränderungen hinter Konkurrenzmodellen.
1:13:57 - ChatGPT Image 2.5: Stark bei präzisen Edits, komplexen räumlichen Aufgaben und Sketch-to-Image. Neue Templates für Logos, Headshots und Poster zielen auf professionelle Nutzung.
1:21:49 - KI-Video: Hochwertige Generierung wird teurer. Im Praxistest schneiden Seedance 2, Wan 3 und Minimax H3 stark ab; Referenztreue, Logik und Preis-Leistung werden entscheidend.
1:28:25 - Omni-Reference-Test: Ein komplexer Video-Edit zeigt Unterschiede zwischen Kling, Seedance, Minimax, Google und Wan. Wan bewahrt den ursprünglichen Ablauf besonders gut.
1:31:37 - Photoshop & semantisches Editing: Promptbasierte Bearbeitung kann unbemerkt Kopfhaltung, Gesichtsausdruck oder Hintergrund verändern. Deshalb gilt sie für dokumentarische Fotografie als problematisch.
1:39:23 - KI-Podcasts & Agenten: KI erzeugt Video-Podcasts, MCP verbindet Sprachmodelle mit Bildgeneratoren, Instagram verändert seine KI-Kennzeichnung für Profile.
1:42:27 - Bill Gates & „Human Reserved“: Debatte, welche Tätigkeiten Menschen vorbehalten bleiben sollten. Kritik: KI ersetzt selten ganze Berufe, sondern verändert Tätigkeiten schrittweise; eine gesellschaftliche Vision für Mensch-KI-Zusammenarbeit fehlt.