Wird Keywording von Fotos bald durch Künstliche Intelligenz ersetzt werden?

Künstliche Intelligenz ist auf dem Vormarsch und wird bald alle Lebens- und Arbeitsbereiche durchdringen. Es wird Research vereinfachen, konkrete Lösungen für komplexe Aufgaben bieten und vieles mehr. Das geschieht gerade auch in der Fotografie, worin das computergestützte Fotografieren mit Mobiltelefonen eine immer bessere Qualität generiert und dadurch laufend neue Einsatzgebiete erschliesst. Dasselbe geschieht auch bei der Verschlagwortung von Bildern. Von diesem «Keywording» handelt dieser Beitrag.

Suchbegriffe für Fotos

Die Bildsuche läuft vorwiegend über Suchbegriffe. Nur bei winzigen Kollektionen kann eine Suche via Bildgalerien genutzt werden. Die Erschliessung von sehr grossen Bildmengen gelingt heute via Suchbegriffen. Diese Suchbegriffe müssen zu den Bildern zugeordnet werden, damit die Bilder später mit denselben Begriffen gefunden werden können. Mann nennt das «Tagging» oder «Keywording». Ein Keyword ist ein Suchbegriff. Ein Tag ist ein Label. Beides meint in etwa dasselbe. Damit ein Foto gefunden werden kann, benötigt es oft Dutzende solcher Suchbegriffe pro Bild.

Fotos in professionellen Bildkollektionen werden in der Regel von Hand verschlagwortet. Dies ist eine anspruchsvolle Arbeit, die viel Zeit und Know-how verlangt. Es geht nicht darum, die eigenen Vorstellungen über ein Bild in Worten zu fassen, sondern auch die Suchbegriffe zu finden, die andere Benutzer eines Tages nutzen werden, um genau dieses oder jenes Bild zu finden.

Gutes Keywording ist aufwändig und kostet entsprechend. Bei spezialisierten Bildkollektionen benötigt es entsprechend geschultes Personal, erweiterte Kataloge mit Suchbegriffen und dergleichen Dinge mehr. Kein Wunder, dass viele an einfachere Methoden interessiert sind.

Visuelle Bildanalyse und das Keywording von morgen

Künstliche Intelligenz kann Bilder analysieren. Künstliche Intelligenz arbeitet mit Modellen, dessen Definition verbessert wird, je mehr aus neuen Bildern gelernt werden kann. Es geht dabei nicht um ein fixiertes Vorgehen, sondern um ein stetiges Lernen.

Eine visuelle Bildanalyse kann auf das Erkennen vieler Bildelemente trainiert werden. Es können Farbpaletten erkannt werden, aber auch Gegenstände oder Menschen. Von dort aus lernen Systeme dazu und erkennen Situationen, Konzepte und weitere abstrakte Ideen.

Wer ein iPhone einsetzt, kann eine automatische Zuordnung von Keywords in der Apple Photos-App zurückfinden. Hier hat man selbst vermutlich keine Keywords hinzugefügt, kann aber trotzdem nach einfachen Begriffen wie «Strasse», «Hund» oder ähnlich suchen. Das ist Künstliche Intelligenz in Aktion.

Bei dieser Anwendung hört es jedoch nicht auf. Die israelische Firma BRIA (bria.ai) ist in diesem Bereich tätig. Sie nutzen Künstliche Intelligenz für verschiedene Szenarien:

  • Fotos und Videos generieren
  • Fotos animieren (Bewegung hinzufügen wie bewegende Elemente, Kamerafahrten)
  • Fotos lokalisieren (dieselbe Szene, mit anderen Menschen, Objekten, Farben, usw.)
  • Fotos retuschieren (Objekte entfernen, einsetzen, neu zusammenstellen)
  • Visuelle Bildsuche.

Im Kontext dieses Beitrages ist die visuelle Bildsuche interessant. Eine visuelle Bilderkennung soll automatisch zu Suchbegriffen führen. Keywording ist dabei nicht mehr nötig. Mehr dazu erklärt Yair Adato in diesem Beitrag auf medium.com:

Er teilt hier die Vision, dass ein System mit künstlicher Intelligenz die Aufgabe von Keywording eliminieren könnte. Eine visuelle Bilderkennung findet die richtigen Begriffe, erkennt eine natürliche Sprache, arbeitet mit mehreren Sprachen und kann geeignete Suchresultate zeigen.

Zweifellos ist dies ein Trend, der sich durchsetzen wird. Allerdings geschieht das nicht von heute auf morgen. Wie mit anderen Technologien erfolgt die Entwicklung Schrittweise. Zuerst können allgemeine Themen erkannt werden, danach erst folgen später mehr komplexe Szenarien. Wenn etwas heute noch nicht möglich ist, heisst das keineswegs, dass es künftig nicht möglich sein wird.

Aufgrund eigener Erfahrung mit Bildkollektionen und Keywording, gehe ich davon aus, dass es zwar allgemeine Anwendungen gibt, für die erste Anwendungen entstehen, jedoch viele spezialisierte Bedürfnisse bestehen. Für diese letzte Gruppe ist ein Keywording nicht eindeutig. Hoch spezialisierte Bildkollektionen benötigen eigene Taxonomien. Und wie ist es mit firmeninternen Datenbanken, worin auch die eigenen Marketing-Begriffe eingebaut werden müssen? Es kann deshalb kaum erwartet werden, dass alles auf einmal von Systemen mit künstlicher Intelligenz überrannt wird. Die Richtung ist heute jedoch absehbar.

Ethische und rechtliche Fragen zu Generative AI sind heute meist noch nicht geklärt. Im folgenden Beitrag von James Vincent wird darauf Bezug genommen:

wer diese Technologien heute einsetzt, muss sich auf weitere Auseinandersetzungen gefasst machen.

BRIA und Getty Images

Die Firma BRIA und Getty Images sind eine Partnerschaft eingegangen. Das Potenzial von Künstlicher Intelligenz wird die Bildindustrie nachhaltig prägen. Getty sieht dies mit Weitblick kommen und bereitet sich so vor.

In diesem Pressebericht werden keine speziellen Aufgaben genannt. Es geht auch nicht um bestimmte Aufgaben, sondern um eine technologische Entwicklung mit vielen Anwendungsgebieten. Mit künstlich erzeugten Bildern sind etwa Modellfreigaben nicht mehr nötig, oder können Bilder exakt nach Vorstellungen von Kunden erstellt werden. Eine Optimierung der Suchresultate aufgrund von Bildmerkmalen gehört ebenso zu den Möglichkeiten.

Was Getty hier im grossen Stil denkt und plant, wird auch die kleineren Bildagenturen und Fotografen betreffen. Erscheinen etwa bei Getty Images in der Suchmaschine bessere Suchresultate, dann wird sich das herumsprechen.

Mit diesen Entwicklungen ist kein Ende abzusehen. Vielmehr stehen wir an der Grenze neuer Möglichkeiten. Aktuell ist gutes Keywording immer noch die beste Methode für die meisten Kollektionen. Bereits entstehen aber interessante Alternativen.


5 Tipps für besseres Keywording von Fotos

Mit «Keywording» meint man die Verschlagwortung von Fotos, damit diese in digitalen Archiven gefunden werden können. Zum Thema Keywording gehören nicht nur die «Keywords», also die Suchbegriffe, sondern in der Regel auch eine Beschreibung vom Bild sowie weitere Metadaten. Mit den folgenden Tipps lässt sich etwas Ordnung in die Arbeit bringen.

Der Begriff «Keywording» wird häufig im Zusammenhang mit Suchmaschinenoptimierung im Web (SEO) verknüpft. Das ist jedoch etwas anderes. Im Kontext von diesem Beitrag geht es um Suchbegriffen, die Bildern hinzugefügt werden, damit die Bilder auch gefunden werden. Es geht um bildspezifische Angaben, nicht um eine Suchmaschinenoptimierung. Keywording für Fotos wird häufig auch als «Tagging» beschrieben. Das ist ähnlich, aber ein Hinzufügen von Tags ist gleichzeitig Ausdruck einer bestimmten Form von Keywording. Es gibt bessere Formen von Keywording als Tagging. Das wäre jedoch ein Thema für einen weiteren Beitrag.

Warum sollte man Bilder verschlagworten?

Es gibt dafür viele Gründe. Der wichtigste Grund ist jedoch dieser: Bilder haben einen Wert für den Fotografen, für den Kunden, für den Verkauf, für die Dokumentation. Damit diese Bilder gefunden werden können, müssen sie zugeordnet werden. Eine Zuordnung geschieht vielleicht durch Ablage in Kategorien, aber eine vielseitigere Art ist das Hinzufügen von Suchbegriffen, über die Bilder dann nach verschiedenen Kriterien gesucht und gefunden werden können.

Ein Keywording von Fotos will Werte erhalten, sichtbar machen, nützlich machen. Zwar gibt es immer mehr künstliche Intelligenz, die das Keywording übernehmen, aber die Genauigkeit und spezifische Zuordnung von Keywords kann nicht in jedem Fall gewährleistet werden. Wie soll etwa eine künstliche Intelligenz Wörter kennen, die es noch nicht gelernt hat? Etwa den Namen einer Marketing-Kampagne, für die ein bestimmtes Bild genutzt wird und wonach gesucht werden muss? Es gibt für einen solchen Begriff keine Bildmerkmale und kann deshalb nie von einer künstlichen Intelligenz auf Basis von Bildmerkmalen einer solchen Kampagne zugeordnet werden.

5 Tipps für besseres Keywording

  • Beschreibe nur, was du siehst
  • Kenne die Benutzer und die Suchmaschine
  • Nutze Synonyme, Mehrzahlformen und Deklinationen (wenn benötigt)
  • Benenne allgemeine Angaben
  • Definiere Ausschlusskriterien.

1. Beschreibe nur, was du siehst

Wenn wir die Welt betrachten, interpretieren wir. Die Interpretation ist nützlich, aber für eine nüchterne Beschreibung eines Bildes oft nicht hilfreich, denn sie zeigt nur Deine Sicht der Welt. Das Ziel von Keywording ist es jedoch, dass andere Menschen die Bilder finden. Für die ist das Keywording gemeint.

Beschreibe also zuerst die Dinge, die direkt sichtbar sind, wie die Landschaft, das Objekt, die Menschen und ihre Altersgruppen, die Beschäftigung und dieser Dinge mehr. Vermeide es, Dinge zu nennen, die nicht sichtbar sind. Die Idee dahinter ist, dass Menschen nach bestimmten Wörtern suchen und dann auch konkrete Vorstellungen haben, was das für Objekte, Menschen, Berufe, Beschäftigungen und dergleichen sind. Erscheinen in den Suchresultaten dann Bilder, die kaum etwas mit dem gesuchten Thema zu tun haben, dann «verschmutzt» das die Suchresultate. Wer bessere Resultate bei der Bildsuche will, muss bei den Keywords selektiv vorgehen.

Vermeide schwammige Konzepte. Sieht man auf dem Bild etwa ein «Senior» stehen, der «lächelnd in die Kamera schaut», dann sind das die Wörter und Ausdrücke, die man im Bild erkennt. Nicht erkennbar ist dagegen, ob dieser ältere Mann ein Grossvater ist, pensioniert ist, ein Prostataleiden hat oder sich nach besseren Zeiten sehnt. Alle diese Ideen können wichtige Konzepte sein, die auf unbestimmte Art zum Thema der Fotoserie gehören, aber sie werden im Bild nicht ausgedrückt. Konzeptangaben wie diese sollten sehr zurückhaltend angewendet werden.

2. Kenne die Benutzer und die Suchmaschine

Es gibt viele Angebote für ein allgemeines Keywording. Gedacht sind diese Dienstleistungen für Fotografen und Bildagenturen, die mit allgemeinen Themen schnell und günstig ihre Fotos verschlagworten wollen, damit sie möglichst schnell in den Verkauf gehen.

Die Idee ist gut, hat einst auch funktioniert, aber diese allgemeine Verschlagwortung führt heute nicht mehr zu guten Resultaten – wegen der Unmenge an verfügbaren Bildern. Eine allgemeine Verschlagwortung für allgemeine Bilder lässt diese Bilder schnell in der Masse untergehen.

Ein angepasstes Keywording schaut nach Benutzern und der genutzten Suchmaschine. Gehören die Bilder etwa einer Firma und werden die Bilder nur Firmenintern genutzt, lassen sich oft spezielle Angaben machen, firmeninterne Bezeichnungen, Produktnummern und dergleichen mehr. Diese Angaben zu ergänzen, führt direkt zu einem besseren Benutzererlebnis. Bilddatenbanken laufen auf unterschiedlichste Systeme.

Nach welchem Muster werden Bilder in der Suchmaschine erkannt? Wird gesucht auf

  • Wordanfang (Suchbegriff «Man» findet «Mann», aber auch «Manhattan»),
  • Wortende (Suchbegriff «Man» findet «Woman»),
  • ganze Wörter (Suchbegriff «New» findet sowohl «New» als auch «New York»),
  • ganze Suchbegriffe (Suchbegriff «New» findet «New», aber nicht «New York»),
  • Teil des Strings (Suchbegriff «Bar» findet «embargo») oder
  • Unscharfe Suche (Suchbegriff «Fernseher» findet auch «Fernsehgerät», «Ferne» findet auch «Weite»)

Die Einstellung der Suchmaschine ist ebenso wichtig wie das korrekte Keywording und beeinflusst massgeblich die Suchresultate.

3. Nutze Synonyme, Mehrzahlformen und Deklinationen

Es gibt Suchmaschinen, die nutzen Synonyme, Mehrzahlformen und Deklinationen. Wenn das der Fall ist, führt die Suche «weiblich» auch zu Bildern von Frauen. Das erscheint logisch, ist es aber nicht, denn Suchmaschinen können in der Regel nur finden, was auch definiert wurde. Eine Datenbank für Synonyme und weiteren Sprachvarianten findet deutlich mehr Treffer. Ist keine Datenbank mit Synonymen vorhanden, wird die Suche nach «weiblich» nicht automatisch Bildern von Frauen finden – es sei denn, dass dort der Suchbegriff «weiblich» explizit hinzugefügt wurde. Wer nach «gelbe Tulpen» sucht, der kombinierte Begriff jedoch nicht explizit zu Fotos hinzugefügt wurde, findet nur Treffer, wenn die Suchmaschine vielseitig interpretiert.

Die Angabe von Synonymen, Mehrzahlformen und Deklinationen beim Keywording ist ein Qualitätsmerkmal, das insbesondere dann wichtig ist, wenn Suchmaschinen keine Zusatzdatenbanken für Synonyme und dergleichen führen.

Ähnliches gilt für mehrsprachige Suchmaschinen.

4. Benenne allgemeine Angaben

Sowohl präzise als auch allgemeine Angaben zur Beschreibung eines Bildes sind wichtig. Präzise Angaben helfen beim Finden genau definierter Bildelemente. Allgemeine Angaben helfen dabei, einen Kontext zu definieren.

  • Die Suche nach «Frau» wird verschiedenste Bilder finden.
  • Die Suche nach «Business Frau» wird Frauen im Kontext von Business finden.
  • Die Suche nach «Business Meeting Frau» wird Geschäftsfrauen bei Meetings finden.

Allgemeine Angaben können (je nach Suchmaschine und deren Möglichkeiten) auch als Ausschlusskriterium genutzt werden.

  • Suche nach «+Frau -Business» findet Frauen, aber nicht im Business Kontext.

Allgemeine Angaben sollten auch über weitere Bildmerkmale Aufschluss geben, die das Bild beschreiben, etwa:

  • Indoor oder Outdoor?
  • Bei Tag oder bei Nacht? Sonnenaufgang? Sonnenuntergang?
  • Weitwinkelaufnahme oder Detailaufnahme? Schaut in die Kamera?
  • Vogelperspektive, von unten, von der Seite?
  • Auffällige Farben im Bild
  • Low-key oder High-key Eindruck?
  • Ort, Land

5. Definiere Ausschlusskriterien

Ausschlusskriterien helfen dabei, eine Bildauswahl einzugrenzen. Das ist insbesondere bei grossen Datenbanken wichtig, damit gewünschte Sujets schneller gefunden werden.

Wie findet man etwa Bilder ohne Menschen? Da hilft es, ein Begriff wie «Niemand» aufzuführen, welches treffend beschreibt, dass keine Menschen in Bild sind.

  • Suche «Boot Niemand» findet Bilder von Schiffen ohne Menschen.
  • Suche «Schulplatz Niemand» findet Bilder von leeren Schulplätzen

Alles kann ein Ausschlusskriterium sein. Kenne deshalb den Auftraggeber, sein Arbeitsgebiet, seine Fotos und spreche ab, welche Ausschlusskriterien bei der Bildsuche hilfreich sind. Diese Begriffe füge hinzu.

Beim Keywording hilft es, diese Angaben als Muster für den Arbeitsfluss zu verwenden. Schritt für Schritt geht man vom ersten bis zum letzten Punkt dieser Liste und fügt entsprechend der Gruppe die Keywords hinzu. Der grosse Unterschied in der Qualität des Keywording liegt in den kleinen Schritten hin zum guten Resultat.


Fotorealistische Bilder durch künstliche Intelligenz

Der Aufwand für ein Fotoshoot ist beträchtlich. Der Ort, die Models, das Licht, die Freigaben – es gibt ausserordentlich viele Parameter bis zu einer gelungenen Fotoserie. Geht das auch anders?

Künstliche Intelligenz hält in immer mehr Lebens- und Arbeitsbereichen Einzug. Jetzt ist die Fotografie an der Reihe. BRIA ist eine Firma, spezialisiert in die Erzeugung von fotorealistischen Bildern und Videos mithilfe künstlicher Intelligenz. Diese Entwicklung dürfte den Markt für Stockfotografie nachhaltig beeinflussen.

Auf der Website bria.ai stellt die Firma vor, wie sie sich die Erzeugung von Bildern und Videos vorstellen. Durch künstliche Intelligenz lassen sich alle Objekte und Personen im Film einzeln beeinflussen. Dadurch können Personen frei gewählt, Gesichtsausdrücke manipuliert und Hautfarbe angepasst werden. Es entsteht im Handumdrehen eine Szene, die es in Wirklichkeit nie gab, und die frei beeinflussbar ist.

Das Resultat sind lebensechte Fotos und Videos, für die es keine Modell-Freigaben benötigt, die für Werbung also problemlos nutzbar sind und für viele Anforderungen eine hohe Qualität aufweisen.

Diese Entwicklung wird sich durchsetzen. Fotografen sind nicht mehr für alles wichtig. Modell-Karieren für Stockfotografie dürften knapper werden. Für den Bildeinkäufer wird vieles einfacher, auch wenn es aktuell noch kein Mainstream ist. Das erscheint jedoch nur eine Frage der Zeit, wie sich auch andere Technologien bereits lange durchgesetzt haben.

BRIA wirbt mit folgenden Vorteilen:

  • Vorhersehbarkeit (definierbare Resultate)
  • Kontrollierbarkeit (alle Bildelemente sind anpassbar)
  • Qualität (hohe Auflösung, fotorealistisch)
  • Automatisierung (Variationen)
  • Benutzerfreundlichkeit (Einbindung via API in anderen Lösungen)

Die neuralen Netzwerken von BRIA zeigen auch Anwendungsbeispielen für etwa Fotografie auf. Fotos können zu Videos umgewandelt werden, indem bestimmte Bildteile animiert werden. Dadurch wird nicht nur die Unterscheidung zwischen Foto und Video aufgehoben, sondern es eröffnen sich auch ganz andere Anwendungsgebiete für bestehendes Fotomaterial. Zweifellos ist Bewegtbild heute wichtig auf jeder Website.

In Zukunft wird es immer mehr Anbieter von automatisch-generierten Bildern und Videos geben. Dasselbe gibt es auch bereits für Audio-Dateien. Noch sind es wenige Firmen, die in neue Richtung vorstossen, aber das dürfte sich in den nächsten Jahren drastisch ändern.

Bildagenturen haben sich bislang über massive Bildkollektionen definiert. Gibt es bald spezialisierte Agenturen wie BRIA, die Bilder auf Bestellung produzieren? Ganz ohne rechtliche Probleme und auch in letzter Sekunde? Diese Vereinfachung dürfte zu einem veränderten Kaufverhalten führen und steigert die Erwartung an Bildagenturen.

Ich warte nur darauf, dass Bildeinkäufer die neuen Möglichkeiten entdecken.

BRIA.ai

Verlustfreie Bildvergrösserung

Manchmal benötigt man eine grössere Bilddatei. Vielleicht ist das verfügbare Foto nur in begrenzter Auflösung erhältlich oder es muss ein aussergewöhnlich grosses Bild erzeugt werden. Wie geht man vor?

Verschiedene Optionen für Bildvergrösserungen

Immer bessere Kameras liefern immer höhere Auflösungen. Der Bedarf für Bildvergrösserungen hat abgenommen. Allerdings gibt es immer wieder Situationen, in denen man um bessere und hochaufgelöste Bilddaten froh wäre. Wenn die nicht neu erzeugt werden können, muss man die gewünschte Resultate auf andere Weise versuchen zu erhalten.

Interpolation

Bildverarbeitungen wie Photoshop & Co. bieten häufig eine sogenannte Interpolation an. Dafür gibt es verschiedene Methoden. Die Idee ist folgende: Das Bild wird auf eine neue Grösse gerechnet und fehlende Bildinformationen werden aus den verfügbaren benachbarten Pixeln «interpoliert». Liegen etwa zwei Bildpixel mit den Werten schwarz und weiss nebeneinander, dann werden Sie bei einer Vergrösserung auseinandergezogen und dazwischen wird ein mittleres grau eingefügt. Das scheint zwar logisch, aber hat den Nachteil, dass dadurch Details verloren gehen, Rändern im Bild verschwommen werden und dergleichen Dinge mehr.

Fraktalen und andere Tricks

Das Resultat bei Bildvergrösserungen lässt sich deutlich verbessern, wenn man spezielle Techniken einsetzt. Ein klares Beispiel dafür ist das ehemalige Produkt GenuineFractals, das Ende der 1990er-Jahre von der Firma Altamira Group entwickelt wurde (Quelle) und damals von Kursiv in der Schweiz vertrieben wurde. Später ging GenuineFractals an die Firma onOne Software (ON1.com), die seinerseits ein Spin-off der Firma Extensis ist. Die fraktale Technologie beschrieb das Bild nicht in Pixeln, sondern mit Formeln. Die Formel nun war skalierbar und die beschriebenen Bild-Details konnten gut skaliert werden.

Diese neue Art, Bilder zu beschreiben, wurde mit weiteren Tricks ergänzt. Wurde im Bild etwa eine Begrenzung erkannt, eine Linie oder Fläche, dann liess man bei der Vergrösserung diesen Rand in der Originalstärke, vergrösserte sie also nicht mit. Stellt man sich eine 1-Pixel starke Linie vor, und das Bild wird 10x vergrössert, müsste die Linie 10 Pixel breit werden. Belässt man die Linie jedoch bei einer 1-Pixel-Stärke, entsteht dadurch subjektiv den Eindruck, dass das Bild schärfer ist. Auch liess sich bei der Vergrösserung «Noise» einrechnen, wodurch vermeintliche Details hinzugefügt wurden. Das Letzte ist allerdings sehr unspezifisch und wenig natürlich, hat jedoch bei einigen Bildern eine angemessene Wirkung.

Ein weiteres Produkt, welches hervorragende Vergrösserungen produziert, ist «BlowUp» von der Firma Exposure Software. Auch diese Software bringt deutlich bessere Vergrösserungen hervor als Photoshop-eigene Funktionen. Ein zusätzlicher Nutzen der Speziallösungen ist die, dass zusätzliche Funktionen für besondere Zwecke vorhanden sind. Dabei kann man an Bildvergrösserungen für Kunstdrucke denken, wobei man den Bildrand um die Leinwand herum definieren kann, oder übergrosse Bilder in druckbaren Streifen produziert.

Künstliche Intelligenz

Nun steht die nächste Optimierung an. onOne Software kündigt für April 2022 eine neue Version Ihrer Bildvergrösserungssoftware an. Unter dem Namen «ON1 Resize AI» erscheint ein Nachfolge-Produkt, das mit künstlicher Intelligenz funktioniert. Die Idee ist folgende: Ein lernfähiges System erkennt nicht nur die Pixel eines Bildes, sondern hat verstehen gelernt, wie die Originaldetails bei vergleichbaren guten Bildern aussehen. Dadurch können typische Bildstrukturen im Nachhinein ergänzt werden und das Bild erscheint in der Vergrösserung auf natürliche Art deutlich detaillierter. Das ist nicht die einzige Lösung, die mit künstlicher Intelligenz arbeitet. Gigapixel von Topaz Labs bietet eine ähnliche Funktionsweise.

Im folgenden Video gibt es eine Vorschau auf das neue On1 Resize AI.

Die Resultate nach dem Video sind umwerfend besser. Es werden sogar Details der Originalfotos verbessert. Allerdings gibt es auch den Eindruck, dass die Tiefe des Bildes noch nicht berücksichtigt wird. Eine natürliche Sicht verliert Details, je weiter sie entfernt sind. In den gezeigten Beispielen werden jedoch auf fast jede Distanz Verbesserungen erzielt. Das ist erstaunlich. Hier und dort erschien mir das Resultat gerade dadurch jedoch etwas unnatürlicher. Es kann gut sein, dass man mit ON1 Resize AI zwar die besten Resultate erhält, für überzeugende Resultate jedoch vielleicht mit Masken für Vordergrund und Hintergrund arbeiten muss, damit nicht zu viel Detail im Hintergrund hinzugefügt wird.

Weitere Beispiele finden sich hier:

Zusammenfassung

Die Software für Bildvergrösserungen wird immer besser. Eine «verlustfreie Bildvergrösserung» kann immer nur angenähert werden. Die möglichen Resultate sind heute besser als je zuvor.


Google Open Images

Unter dem Titel «Open Images» hat Google eine Bilddatenbank mit knapp 60 Millionen Bildern zusammengestellt, die alle klassifiziert und indexiert sind. Projekte wie diese bieten Einblick für wissenschaftliche Arbeiten und darin, wie man mit grossen Bildmengen umgeht.

Täglich werden Milliarden Bilder auf soziale Netzwerke hochgeladen. Die Bilderflut nimmt nicht ab, sondern zu, scheint es. Apple nutzt schon lange künstliche Intelligenz für eine automatische Verschlagwortung von Fotos im App «Fotos», sowohl auf dem Mac wie auch auf dem iPhone. Damit sollen auf privatem Niveau die Bildmengen etwas zugänglicher werden. Benutzer sollten Ihre Fotos wieder finden können, auch wenn sie selbst keine Suchbegriffe zugeordnet haben.

Bei öffentlichen Netzwerken, in grossen Bilddatenbanken und bei der Auswertung von Informationen über Produkte, Menschen, Orte, sind intelligente Systeme nötig, die solche Auskünfte geben können. Künstliche Intelligenz ist auch hier das Stichwort. Für die künstliche Intelligenz benötigt es jedoch Lernsysteme.

Open Images von Google

Google hat ein Projekt mit dem Namen «Open Images», das bereits in der Version 6 vorliegt. Das Open Images Projekt umfasst knapp 60 Millionen Bilder, die alle bereits analysiert und klassifiziert wurden. Die Analyse ist nur ein erster Schritt. Aus der Menge der Information dann funktionierende Modelle zu erstellen ist der nächste Schritt. Die Klassifizierung soll die Menge verständlich machen. Die Informationen und Modelle müssen geprüft werden. Die Website dient der wissenschaftlichen Nutzung.

Google Open Images

CLink will Zahlungsmethoden einbinden

In einer Pressemitteilung gibt CLink bekannt, dass sie ein «Flagship Grant Awardee» von «Grant for the Web» geworden sind, ein Interledger Foundation Programm. Interledger hat ein Protokoll für Online Zahlungen entwickelt (ILP), wodurch eine Kooperation in diesen Bereichen absehbar ist.

CLink kann aktuell Bilder und HTML-Seiten registrieren. Dies ist eine Voraussetzung dafür, dass auch eine Verwendung lizenziert werden kann. Als nächster Schritt nach der Lizenzvergabe wäre dann eine Zahlung neuer Lizenzen wünschenswert, damit Fotografen, Autoren und andere für ihre Arbeit entsprechend entschädigt werden können.

Diese Entwicklung ist besonders interessant, denn hier findet eine Demokratisierung von Lizenzierung und Verkauf statt, die bislang meist über spezialisierte Partner abliefen. Setzt sich diese Entwicklung durch, wird das einerseits Fotografen und Autoren stärken, andererseits aber auch den Markt weiter fragmentieren. Gleichzeitig wird die Lizenzierung besser geregelt, weil vereinheitlicht, und eine Anbindung an andere Systeme wird durch die breite Akzeptanz und Kooperationen möglich.

CLink bewegt sich auf einen sehr interessanten Weg, der – soweit mir bekannt – bislang von keiner Technologie-Firma in dieser Art durchgezogen ist. Konkrete Bedürfnisse werden gelöst und auf einer einheitlichen Plattform realisiert. Verknüpfungen über beispielsweise einem WordPress Plug-in macht die Lösung auch für Kleinstfirmen und Freelancer interessant.

Weiteres liest sich in der Pressenachricht.

Zum Pressebericht

Mehr zu CLink findet sich > hier.


3 Alternativen zu Lightroom

3 Alternativen zu Lightroom

Bildverarbeitungen speziell für den Workflows von Fotografen


15/06/2021In SoftwareBy Karsten Risseeuw4 Minutes

Fotografen haben spezielle Anforderungen an einer Software. Viele arbeiten mit grossen Bildmengen, beispielsweise von Fotoshoots, Hochzeiten und Reportagen. Photoshop war dafür nicht immer die beste Lösung, da Photoshop und ähnliche Lösungen primär auf die Verarbeitung einzelner Bilder fokussiert sind. Mit der Zeit gab es natürlich Anpassungen. Bahnbrechend neu war jedoch die Software «Aperture» von Apple. Diese Software läutete eine neue Generation von Softwarelösungen speziell für Fotografen ein.

2005 lancierte Apple die eigene Software «Aperture». Sie sollte bis 2015 bestehen. Aperture bot neue Workflows für Fotografen, die viele Bilder verarbeiteten. «Non-destructive Editing» (Zerstörungsfreie Bearbeitung) wurde ein Schlagwort. Aperture war das erste Programm für den Massenmarkt, welches eine Bildverarbeitung bot, die das Bild nicht definitiv veränderte, sondern Änderungen als Anweisungen speicherte. So liessen sich Änderungen rückgängig machen und es konnten vom gleichen Bild problemlos mehrere Varianten erstellt werden.

Erst zwei Jahre nach dem Launch von Aperture, im Jahr 2007, veröffentlichte Adobe eine ähnliche Software, mit Namen «Lightroom». Lightroom hat den Markt im Sturm genommen, wohl deshalb, weil es im Software-Portfolio von Adobe grosse Verbreitung fand.

Aperture gibt es nicht mehr. Lightroom ist nicht für jeden von Interesse. Gibt es Alternativen zu Lightroom? In diesem Beitrag stelle ich kurz drei Produkte vor, die für Fotografen exzellente Workflows zur Verfügung stellen.

  • CaptureOne
  • ON1 Photo Raw
  • Exposure

Es wird keine ausführliche Beschreibung der Produkte geben. Dafür sind die eigenen Websites der Hersteller wesentlich besser. Wer die Produkte noch nicht kennt, kann sich direkt auf die Hersteller-Websites informieren. Trotzdem habe ich persönliche Bezüge zu den Lösungen: CaptureONE verwende ich selbst und die Hersteller der beiden anderen Produkte kenne ich aus früheren Jahren, da ich einmal ihre (Vorgänger-) Produkte vertrieben habe. Es sind hervorragende Lösungen, mit leicht unterschiedlichen Arbeitsweisen und Möglichkeiten.

Allen Produkten gemeinsam ist die Optimierung für grössere Bildmengen, die Verarbeitung von RAW-Dateien und kreative Anwendungsmöglichkeiten. Die Katalog-Funktionen sind unterschiedlich realisiert, erlauben jedoch zügiges Arbeiten.

CaptureOne

Website: https://www.captureone.com/de
Hersteller: Phase One, Dänemark (phaseone.com)

CaptureONE hat sich einen hervorragenden Ruf für Highend-Bildverarbeitung erworben. Die Verarbeitung von RAW-Bildern ist legendär. Das Produkt war eine wichtige Erweiterung der Phase One Kameras. Mittlerweile erhielt CaptureONE eine eigene Website.

Exposure X6

Website: https://exposure.software/
Hersteller: Exposure Software, USA

Exposure Software ist das vormalige Alien Skin Software. 1994 introduzierten sie das erste Schattenfilter für Photoshop. Nachdem mehrere Plug-ins erstellt wurden, entstand Exposure X6 als die Allround-Lösung für anspruchsvolle Fotografen.

ON1 Photo Raw

Website: https://www.on1.com/products/photo-raw/
Hersteller: ON1 Inc.

Die ehemalige Firma Extensis lancierte die Fontverwaltung Suitcase, die Katalogisierungslösung Portfolio sowie eine Reihe Plug-ins für Photoshop. Die Firma wurde geteilt und Extensis vertreibt weiterhin Produktivitätslösungen für die Druckvorstufe (extensis.com), während ON1 die Bildverarbeitung weiterpflegte. ON1 Photo Raw ist die optimierte Lösung für schnelle und einfache Bildverarbeitung.

Auch für mobile Geräte?

Die genannten Produkte laufen alle auf Desktop Computern. Es gibt jedoch bereits erste Lösungen für mobile Geräte. Zumindest Apple arbeitet auf eine bessere Integration verschiedener Geräte hin. Für Fotografen kann es sehr interessant sein, die gleichen Tools auf mehrere Plattformen nutzen können. Auf den Herstellerseiten finden sich weitere Informationen zum aktuellen Angebot.


Getty Images erwirbt Unsplash – ist das eine gute Entwicklung?

Am 30. März 2021 machte Getty Images die Absicht bekannt, Unsplash zu erwerben. Wie kann man diesen Schritt verstehen?

Getty Images ist die weltweit grösste Bildagentur. Gross und gut. Der letzte Vorstoss, die Plattform für Gratis-Bilder «Unsplash» zu erwerben, hat jedoch nichts mit Fotografie zu tun, sondern mit Markt-Macht. Unsplash verzeichnet bereits über 100 Millionen Downloads pro Monat (!) und das ist ebenso ein Problem wie vormals iStockPhoto mit Billigbildern Getty zahlenmässig einholte.

Selbstverständlich wird die Akquisition mit Vorteilen für Kreative verkauft. Aber – Hand aufs Herz – würde das nicht auch ohne die Akquisition funktionieren? Es gibt doch für den Benutzer keinen Vorteil, wenn ein Monopol weiter gefestigt wird? Hier geht es um Geld, nicht etwa um bessere Fotografie. Geld, dass die Benutzer zahlen müssen – ob via Bildpreisen oder durch Werbung, damit ein Shareholder-Value generiert werden kann. Man soll sich hier nichts vormachen.

Vorteile für Getty Images

Getty geht es um Marktdominanz. In dem Moment, wo ein neues Konzept erfolgreicher erscheint als die eigenen Konzepte, wird gekauft und eingegliedert. Unsplash ist nur die letzte Kollektion in einer langen Reihe. Getty erhält nun verschiedene Dinge:

  • Traffic und Einblicke
  • Möglichkeit zur Anpassung der Downloads (Registrationen?)
  • Abwanderung von Kunden verhindern
  • Alles aus einer Hand anbieten können
  • Direkte Integrationen mit Softwarelösungen vorantreiben
  • Neukunden gewinnen
  • Querverkäufe

In einem anderen Beitrag habe ich bereits darauf hingewiesen, dass Getty dieselben Bilder zu extrem unterschiedlichen Preisen verkauft. Es geht also nicht darum, den Wert eines Bildes festzulegen, sondern darum, eine Menge an Bildern für verschiedene Szenarien und Kundengruppen unterschiedlich einzusetzen. Wer bereit ist viel zu bezahlen, der darf das. Aber auch derjenige, der ein kleineres Budget hat, soll erreicht werden. Das Thema ist Marktdurchdringung.

Mithilfe von Unsplash findet erneut eine weitere Marktdurchdringung statt, nämlich in die wachsende Gruppe Anwender, die für Bilder nicht mehr bezahlen (wollen).

Vorteile für Bildanwender

Selbstverständlich gibt es auch Vorteile für Bildanwender. Getty Images hat bislang alle Akquisitionen professionalisiert. Bei iStockPhoto und der Entwicklung eines Microstock-Angebots wurden beispielsweise die Modellfreigaben vereinheitlicht und klar deklariert. Unsplash weicht diese bislang aus, was für eine professionelle Nutzung katastrophale Folgen haben kann (Beitrag). Getty kann es sich m.E. nicht erlauben, folgende Lücken bestehen zu lassen:

  • Modellfreigaben sind nicht gelöst auf Unsplash
  • Freigaben Dritter sind nicht gelöst auf Unsplash
  • Es gibt problematische Bilder.

Werden diese Probleme beseitigt, gewinnt die Kollektion deutlich an Attraktivität.

Ein weiterer Vorteil kann für Anwender darin bestehen, dass alternative Lizenzen oder Bilder aus anderen Kollektionen angeboten werden können. Wer echte Lösungen für grafische Anwendungen sucht, ist nicht immer mit «kostenlos» gedient. Diese Differenzierung kann Getty vermutlich elegant lösen.

Vorteile für Fotografen

Fotografen sind erst einmal die Arbeitnehmer, die auf eigenes Risiko und ohne Entgelt arbeiten. Es gibt keine Verträge, keine Altersvorsorge, keine kostendeckenden Ausgaben. Für Getty Images ist das natürlich eine Goldgrube, wenn sie weder die Produktion noch irgendwelche Abgaben bezahlen müssen. Es ist die sprudelnde Ölquelle, die nur angezapft werden muss.

Fotografen, die sich damit abgeben, dass sie nichts verdienen, verdienen Ihre Brötchen bereits auf andere Weise. Vielleicht hoffen einige auf bessere Kunden, wenn sie ihre Bilder in einer weltweit genutzten Bildsammlung einspeisen. Tatsächlich kann das passieren, aber ich kenne keine Untersuchung, die das systematisch erfasst hat.

Allerdings kann Getty Images nun viel einfacher auf diese Fotografen zugreifen. Downloadzahlen verraten, welche Bilder und Bildstile beliebt sind. Suchbegriffe zeigen, welche neue Themen benötigt werden. Getty kann nun direkt auf bestimmte Fotografen zugehen, die tatsächlich zu lukrativen Aufträgen kommen können. Auch wenn das ein kleiner Prozentsatz der Fotografen betreffen wird, so wird es für diese kleine Gruppe interessant sein.

Unsplash ist auch ein weltweites Netzwerk von Fotografen. Als solches kann es Getty dabei helfen, zu bestimmten Themen gute Fotografen direkt vor Ort zu finden. Das ist eine Chance für sowohl Fotografen als auch für Getty.

Zeit für neue Ideen

Bei dieser Hype rund Unsplash und Getty Images ist eines klar: Es gibt wieder Platz für neue Ideen. Getty hinkt mit Akquisitionen immer hinten drin. Unsplash fing 2013 an. Wir sind jetzt 8 Jahre später, in denen ein kleiner Blog zur fast wichtigsten Bildquelle für unzählige Kreative wurde. Getty Images ist mit Akquisitionen immer spät dran. Sie rechnen mit funktionierenden Marktgrössen, spielen auf Sicherheit und investieren strategisch für die nächsten paar Jahre. Möglich macht es das Geld vieler Investoren, die nicht an Bildern, sondern vor allem an noch mehr Geld interessiert sind.

Deutlich interessanter sind Kollektionen wie beispielsweise Westend61, die eine andere Ethik, wirklich gute Fotos und die beteiligten Fotografen ins Zentrum stellen. Das ist ein anderes Konzept als bei Unsplash oder Getty images. Gute Bilder haben seinen Preis. Jeder soll gewinnen und nicht nur die Shareholder.

Platz gibt es also für bessere Ideen. Was von Getty erworben wird, ist bereits überholt. Die Entwicklung in den letzten Jahrzehnten war rasant. Es gab viele Umwälzungen und es gibt bestimmt weitere. Von welcher Entwicklung willst Du Teil sein?

Bildverweis: © Georgia de Lotz auf Unsplash


Same Energy – eine visuelle Bildsuche

 

Bildsuche ist anspruchsvoll. Während 20 Jahren hatte ich eine Bildagentur und wurde täglich mit Bildsuchen konfrontiert. Bildsuche ist anspruchsvoll, nicht etwa nur technisch, sondern es braucht auch ein Verständnis für die Kollektionen, die man vertritt. Jede Kollektion hat die eigene «Ausstrahlung». Eine Bildagentur muss nicht nur wissen, wie man zu Bildern kommt, sondern auch wo man die gewünschte Bildsprache findet.

Künstliche Intelligenz oder «Machine Learning» kann ein Teil dieser Aufgabe abdecken. Wenn die Bildauswahl gross genug ist, lassen sich Bildmerkmale vergleichen. Die neue Website «Same Energy» tut genau dies und findet ähnliche Bilder besonders schnell und mit hervorragenden Resultaten.

Das ist natürlich kein Einzelfall. Machine Learning wird bereits für verschiedenste Aufgaben genutzt. Es ist nur eine Frage der Zeit, bis fast jeder Lebensbereich davon durchdrungen ist. Wer kennt den «Reverse Image Search» nicht? Man lädt ein Bild hoch und die Suchmaschine findet gleiche und zum Verwechseln ähnliche Bilder im Handumdrehen. So lässt sich beispielsweise sehen, wo bestimmte Fotos verwendet werden, oder wo sie herkommen. Bewährte Websites für eine solche Suche sind Google und TinEye.

Die Website von Same Energy zielt jedoch darauf ab, «ähnliche Bilder» zu finden. Das ist etwas anderes als eine Reverse Image Search. Hier geht es darum, weitere ähnliche Bilder zu finden, also ein Spektrum von Bildern aufzuzeigen. Ein solches Suchresultat kann dafür genutzt werden, Bilder einer bestimmten Stimmung oder allenfalls ähnliche Objekte zu finden.

Die Website differenziert ausgezeichnet, was beispielsweise bei der Suche nach Menschen in bestimmten Situationen sehr hilfreich ist. Die Stimmung vom Bild, die Anzahl Personen oder auch die Hautfarbe wird berücksichtigt. So können ruckzuck alternative Bilder gefunden werden.

Wer einige Zeit auf der Website unterwegs ist, findet eine «für Dich» Auswahl, zusammengestellt aus Bildthemen, wonach gesucht wurde.

Same Energy ist noch im Betastadium und das persönliche Projekt von Jacob Jackson. Eine kommerzielle Lösung über eine API-Anbindung wird eruiert.

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Wie teuer sind Fotos zum Einkaufen?

Fragt man jemand, was er für seine Website-Bilder bezahlt, wird häufig geantwortet: «Nichts!». Gratisbilder sind allgegenwärtig. Nun sind Gratisbilder jedoch nicht immer die beste Wahl. In diesem Beitrag geht es um eine Differenzierung der Wahrnehmung. Gratisbilder können ganz schön teuer werden.

Bildbeschaffung um die Jahrtausendwende

Um das Jahr 2000 fotografierten die meisten Fotografen noch analog. Das ist kaum 20 Jahren her. Bildagenturen hatten Schränke voller Negative und Dia-Positive, oftmals auch in Kopien, die bei Bedarf den Grafikern und Redaktionen geliefert werden konnten. Hat man nun bei einer Bildagentur das Projekt beschrieben, wurde eine Auswahl an Negativen geliefert – in Städten gerne auch per Fahrradkurier. Internet war nicht schnell genug. Die Bilder lagen oft noch nicht digital vor.

Die gelieferte Bildauswahl bestand aus Negativen oder Positiven, die in einer Plastikhülle eingeschweisst waren. Damit man aus dem analogen Material eine digitale Version erstellt werden konnte, musste man die Schutzhülle aufgemacht werden. Nur so konnte man das Bild scannen.

War nun die Schutzhülle aufgemacht, wurde von Schweizer Bildagenturen eine Layoutgebühr von CHF 200 verrechnet. Ein qualitativ hochwertiger Scan kostete schnell zwischen CHF 150–250 pro Bild. Möchte ein Grafiker also dem Kunden ein fertiges Layout mit echten Bildern präsentieren, lagen die Kosten pro Bild bereits bei mindestens CHF 350. Dies war noch keine Lizenz. Der Fotograf war beispielsweise noch nicht berücksichtigt. Dies waren nur die Kosten für die Aufwände der Bildagentur und für die Digitalisierung. Kam es zum Druck, wurden die tatsächlichen Lizenzkosten hinzugerechnet, in Abhängigkeit der Auflage, das Medium, die Sprachen, die Dauer der Verwendung und weitere Kriterien. Bilder wurden grundsätzlich projektgebunden lizenziert.

Die Bildbeschaffung war ganz anders als heute. Es gab kein Highspeed Internet. Bildagenturen hatten den Vorteil, dass man auch zu ungewöhnlichen Themen oder aus anderen Ländern rasch und unkompliziert Fotos bestellen konnte. Die Bildagentur ist die lokale Repräsentation eines Fotografen-Netzwerkes. Das war auf jeden Fall günstiger und einfacher als einen Fotografen per Flugzeug auf die Reise zu schicken, mit dem Auftrag bestimmte Bilder zu fotografieren. Ausserdem konnten Bildagenturen zuverlässig über vorhandene Benutzungsrechte informieren und allenfalls bei der Beschaffung bestimmter Freigaben behilflich sein.

Wer Bilder selbst produziert, beispielsweise mit einem Fotografen, der benötigt nicht nur den Fotografen, sondern oft auch die Visagistin, die Kosten für den Ort (Location), die Anreise, Bildbearbeitung und vieles mehr. Werden zusätzlich professionelle Models benötigt, steigen die Kosten für einen Tag schnell in den vierstelligen Bereich. Das ist auch heute noch so.

Digitalisierung und neue Lizenzen

Bis etwa 2006 hatten wir als Bildagentur über 100 gedruckte Bildkataloge in die Schweiz verschickt. Dann aber machte das aufgrund der zunehmenden Digitalisierung und einem immer schnelleren Internet keinen Sinn mehr. Sogar die Bildlieferung auf CD und DVD war ein Auslaufmodell. 2006 haben wir alle Lagerbestände in Absprache mit den Lieferanten entweder entsorgt oder zurückgeschickt. Ab diesem Jahr wurden nur noch digitale Bilder über das Internet vertrieben.

Das sogenannte «lizenzfreie» Lizenzierungsmodell hat breite Akzeptanz gefunden. Bilder wurden nicht mehr projektgebunden, sondern Benutzer-gebunden lizenziert. Das funktioniert bis heute noch so. Es ist vergleichbar mit einer Softwarelizenz. «Lizenzfrei» war die unglückliche Bezeichnung für eine Lizenz mit einfachen umfassenden Rechten. Hier nun wurden die Bilder einmal gekauft, und durften dann unbegrenzt vom Käufer verwendet werden. Heute ist das für viele Bereiche mittlerweile Standard.

Immer einfacher wurde der Vertrieb. Die Bildlieferanten haben versucht so viele Absatzkanäle zu finden wie nur irgendwie möglich. Damit hat man nicht nur den Markt mit Distributionskanälen gesättigt, sondern auch die Differenzierung durch eigene Bildwelten fast unmöglich gemacht.

Der nächste Schritt war die Einführung des Microstock-Angebots. Bilder wurden (und sind) extrem günstig. Der Aufwand zur Bilderstellung wurde nicht durch wenige Lizenzen, sondern durch eine breite Masse abgedeckt. Einzelne Bilder wurden viele Zehntausende Male verkauft. Billigbilder wurden dadurch Massenware. Heute kennt kaum jemand mehr den Preis eines Bildes, weil Bilder nichts mehr kosten dürfen. Natürlich hat das mit dem realen Aufwand nichts mehr zu tun, sondern es ist die Folge einer Marktentwicklung.

Preis ist kein Kriterium mehr

Kaum jemand kennt noch den Wert eines guten Bildes. Weil Gratisbilder weit verbreitet sind, jeder mit dem Smartphone Schnappschüsse erstellen kann, folgern – vor allem unkundige Menschen – dass Bilder gratis sein sollten. Nicht wenige Grafiker sind gleicher Meinung. Man vergisst: «There is no such a thing as a free lunch.» (Es gibt nicht so etwas wie ein kostenloses Mittagessen – es gibt immer jemand, der dafür bezahlt.) Selbstverständlich ist das ein riesiges Problem für ganze Berufssparten. Es ist auch eines der Gründe, dass es die Bildagentur Kursiv nicht mehr gibt, wie auch viele weitere Agenturen nicht mehr.

Wenn der Preis gegen null sinkt, ist der Preis kein Thema mehr. Es lässt sich zwar noch um Marktvorherrschaft kämpfen. Grosse Bildagenturen wie Getty Images haben mit Fremdkapital lange Preise nach unten gedrückt. Man hat an den Partnern vorbei dieselben Rabatte auch an grösseren Kunden gegeben. Es wurde mit harten Bandagen gekämpft. Fotos waren keinen Wert mehr an sich, sondern wurden «Assets», die Werte für «Shareholders» generierten. Die Massen haben dabei brav eingekauft und das Spiel mitgespielt.

Nun gibt es einen immer kleiner werdende Differenz zwischen gute und entsprechend teure Bilder einerseits und gute und gratis Bilder andererseits. Unsplash und viele Stockagenturen machen vor, wie man die Fotografen kostenlos arbeiten lässt, um Bilder zu verschenken, womit man dann selbst Geld verdient.

Welche Bilder soll ich für meine Firma oder mein Projekt wählen?

Heute braucht es Mündigkeit in Sachen Bildbeschaffung. Gratis ist zwar für viele Anwendungen noch ein Zauberwort, aber das kann teuer werden. Auf welche Art?

  • Bei Websites wie Unsplash oder Pexels sind die Nutzungsrechte oft nicht geklärt. Es wird auf diesen Websites ausdrücklich darauf hingewiesen, dass man nur distribuiert, nicht jedoch die einwandfreie rechtliche Verwendung garantiert. Gratis zur Verfügung gestellt heisst eben nicht, dass beispielsweise die Personenrechte geklärt sind (dass Modellreleases vorhanden sind). Das kann teuer werden, wenn plötzlich Rechte geltend gemacht werden.
  • Gratisbilder und solche von Microstock-Agenturen werden so häufig genutzt, dass der Bildwert inflationär herabgesetzt wird. Solche Bilder können nicht mehr dazu genutzt werden, ein eigenständiges Firmenprofil oder eine unverwechselbare visuelle Identität zu kreieren. Auch dies ist teuer, nämlich durch Verlust von Identität.

Hier nun liegt die Herausforderung: Immer mehr müssen Firmen und Grafiker abwägen, ob ein Projekt durch Gratisbilder oder Billigfotos gebührend dargestellt wird. Wird das Bild für meine Kanzlei parallel auch noch für eine Viagra-Werbung genutzt? Erscheint dasselbe Gesicht auch auf der Website meiner Konkurrenz? Solche Fragen zeigen auf, dass es nicht nur um den Preis des Bild geht, sondern auch um den Wert, den man haben will.

Problemlos dürfte die Nahaufnahme eines Zwiebels auch mal aus einer Billig-Quelle genommen werden. Ein solches Bild passt vielleicht gerade zum Blog-Beitrag. Anders sieht es jedoch aus, wenn man mit Bildern von Personen eine Emotionalität vermitteln will. Dort ist es nicht egal, welche Bilder man verwendet.

Einkaufen oder eigene Fotos erstellen?

Wird man sich den Wert von guten Fotos bewusst, stellt sich die Frage, wie man diese erhält? Dafür gibt es natürlich verschiedene Möglichkeiten. Man kann bessere unabhängige Bildagenturen wie beispielsweise Westend61, PhotoAlto, Sodapix oder auch Alamy in Betracht ziehen. Lokale Verbände für Stockfotografie, wie beispielsweise die SAB in der Schweiz oder die BVPA in Deutschland können weiterhelfen.

Eine echte Alternative wäre jedoch die Produktion eigener Fotos. Dann hat man gleich mehrere Vorteile auf einen Schlag: Die Bilder sind einmalig und können perfekt das eigene Projekt oder die eigene Firmenkultur abbilden. Zweitens lässt sich die Freigabe für Werbezwecke von vorneherein klären. Dafür kann ein eigener Fotograf eingesetzt werden, der nebenbei auch noch andere Geschäftsabläufe, Räumlichkeiten, Geräte und Werkzeuge, spezielle Situationen und weitere abbilden kann. In dieser Kombination ist der Aufwand finanziell zwar deutlich grösser als beim Bezug von Gratis Bildern, jedoch ist der Wert unvergleichlich und meist deutlich günstiger und nachhaltiger als der Bildbezug via Bildagenturen. Ausserdem lassen sich Bildserien erstellen, die eine konsistente Bildsprache fördern.

Entscheidend für die Art wie man Bilder einkauft ist die Vision, die man hat. Was möchte man erreichen? Möchte man eine eigene Bildsprache pflegen? Will man an den Bildern erkennbar sein? Sollen Kunden sich beispielsweise mit der Darstellung identifizieren können?

Es ist durchaus möglich, dass einige Dinge durch Stockfotos abgedeckt werden können, während andere Themen am besten von einem Fotografen realisiert werden. Eventuell lohnt es sich, einmal verschiedene Vorteile und Nachteile aufzulisten. Ein einziges, nicht-exklusives Bild, kostet in hoher Auflösung bei Getty Images CHF 500. Es gibt herausragende Fotografie, aber heute braucht man viele Bilder. Braucht man 20 Bilder und nächstes Jahr erneut 20 Bilder, lässt sich schnell erahnen, dass hier Tausende Franken aufgewendet werden müssen. Das ist für viele KMU nicht möglich. Ein eigenes Fotoshoot jedoch ist dann viel günstiger und nachhaltiger und ausserdem unverwechselbar.

Jetzt kann man die anfängliche Frage noch einmal stellen: Wie teuer sind Fotos zum Einkaufen und was rechtfertigt einen Preis?

Bildnachweis: Amber Engle auf Unsplash.