Künstliche Intelligenz kann auf Basis von Fotos oder Eingabeaufforderungen, sog. Prompts, eigene Videos erstellen oder deren Inhalte weiterverwenden, indem sie moderne Technologien und Algorithmen einsetzt. Diese Systeme analysieren Bilder und Prompts, extrahieren relevante Informationen und generieren daraus dynamische Videoinhalte. Der Prozess lässt sich in verschiedene Schritte und Ansätze unterteilen:

1. Analyse und Verständnis des Bildmaterials

  • Objekterkennung und Segmentierung: KI erkennt Objekte, Personen, Hintergründe und andere Elemente in einem Foto. Dazu werden Algorithmen wie Convolutional Neural Networks (CNNs) verwendet.
  • Tiefe und 3D-Rekonstruktion: Algorithmen analysieren die Tiefe in einem Bild, um eine dreidimensionale Szene zu rekonstruieren. Methoden wie Structure-from-Motion (SfM) und Depth Estimation erlauben es, flache Bilder in realistisch wirkende 3D-Modelle zu überführen.
  • Erkennung von Stil und Kontext: Die KI erfasst den visuellen Stil, Farbschemata und die Atmosphäre des Bildes, um diesen in das Video zu übertragen.

2. Erzeugung von Animationen

  • Bewegungssimulation: Aus statischen Bildern können Bewegungseffekte erzeugt werden, indem die KI Objekte in der Szene „trennt“ und virtuelle Kamerabewegungen simuliert. Dies erzeugt den Eindruck, als würde die Kamera durch die Szene gleiten.
  • Frame-Interpolation: Die KI generiert Zwischenbilder, um flüssige Animationen zu schaffen. Beispielsweise könnte eine Landschaftsaufnahme durch die Simulation von Wolkenbewegungen oder Wasserflüssen lebendig gemacht werden.
  • Morphing: Die KI verändert schrittweise Elemente eines Bildes, um Übergänge oder Bewegungen darzustellen, z. B. das Verwandeln eines Porträts in ein animiertes Gesicht.

3. Integration mehrerer Fotos

  • Panoramavideos: KI kombiniert mehrere Fotos zu einer virtuellen Kamerafahrt durch eine zusammenhängende Szene.
  • Zeitraffervideos: Wenn die Fotos zu verschiedenen Zeitpunkten aufgenommen wurden, kann die KI Zeitverläufe simulieren, etwa Sonnenaufgänge oder Jahreszeitenwechsel.
  • Storytelling: Aus einer Sammlung von Bildern erstellt die KI eine narrative Sequenz, indem sie die Inhalte logisch anordnet und Übergänge hinzufügt.

4. Einsatz von KI-gestützten Animationstools

  • Deepfake-Technologien: Fotos von Gesichtern können verwendet werden, um realistische Gesichtsanimationen zu erstellen. Techniken wie Face2Face oder Neural Talking Heads erlauben es, den dargestellten Personen Sprache oder Emotionen zu verleihen.
  • Text-zu-Video: In Kombination mit Textanweisungen (z. B. „Zeige die Person, wie sie in einer Stadt läuft“) können Algorithmen Inhalte von Fotos animieren, um eine realistische oder künstlerische Bewegung zu erzeugen.
  • Body Pose Estimation: Mit Fotos von Personen kann KI deren Haltung und Bewegung analysieren und in animierte Sequenzen umwandeln, z. B. Tanzbewegungen oder Spaziergänge.

5. Erweiterung durch generative Modelle

  • Ergänzung fehlender Inhalte: KI kann Elemente aus Fotos erweitern oder ergänzen, um neue Szenen zu schaffen. Ein Beispiel wäre, dass aus einem Porträt ein vollständiger Hintergrund generiert wird.
  • Realistische Umgebungen: Algorithmen wie Generative Adversarial Networks (GANs) oder Diffusionsmodelle können Landschaften, Gebäude oder andere Elemente generieren, um die Szene aus dem Foto zu erweitern.
  • Stilübertragung (Style Transfer): Der visuelle Stil eines Fotos wird auf das Video übertragen, z. B. um ein animiertes Gemälde oder ein Film-noir-ähnliches Video zu erstellen.

6. Erstellung realistischer Videos

  • Physikbasierte Animation: Elemente im Foto, wie Wasser, Haare oder Kleidung, können basierend auf physikalischen Gesetzen animiert werden, um realistische Bewegungen zu erzeugen.
  • Simulation von Licht und Schatten: Durch 3D-Rekonstruktion kann die KI Lichtverhältnisse im Bild simulieren und diese dynamisch anpassen, z. B. durch wandernde Schatten oder Lichtblitze.

7. Interaktive Anpassung durch den Benutzer

  • Benutzer können die KI mit zusätzlichen Anweisungen steuern, z. B. die gewünschte Bewegung der Kamera oder die Geschwindigkeit des Videos. Auch Übergänge oder visuelle Effekte wie Zeitlupe oder Zoom lassen sich steuern.
  • Mithilfe von Tools wie Adobe’s Sensei oder Runway ML können Benutzer intuitiv Fotos hochladen und dynamische Videos erstellen.

8. Praktische Anwendungsbereiche

  • Filmproduktion: Erstellen von Storyboards oder virtuellen Szenen basierend auf Fotos.
  • Erinnerungsvideos: Fotos aus Urlauben oder besonderen Ereignissen werden in lebendige Videopräsentationen umgewandelt.
  • Marketing und Werbung: Dynamische Anzeigen, die aus statischen Produktfotos erstellt werden.
  • Kunst und Unterhaltung: Surreale oder künstlerische Animationen, die auf Foto-Inhalten basieren.

Durch diese Technologien und Methoden ist es möglich, aus statischen Bildern lebendige, faszinierende Videos zu erstellen, die sowohl realistisch als auch künstlerisch sein können. KI erweitert somit die Grenzen traditioneller Medien und eröffnet neue kreative Möglichkeiten.