KI in der Medienbranche

KI in der Medienbranche: Content-Erstellung, Mediendesign und Produktion

Dieser Artikel untersucht, wie KI die Medienbranche verändert, insbesondere durch Fortschritte im maschinellen Lernen mit großen Datenmengen. Es wird erwartet, dass intelligente Technologien weite Teile der Medienbranche grundlegend verändern werden.

Zentrale Richtungen:

• Unterstützung kreativer Tätigkeiten durch KI-Werkzeuge und Anwendungen
• Nutzung bestehender Inhalte zur Erzeugung neuer Inhalte und Formate
• Verbesserung der Werkzeuge für die Medienproduktion und Verarbeitung

Automatisierungswelle und Wertschöpfungskette

Es wird eine große Automatisierungswelle entlang der gesamten Wertschöpfungskette erwartet, was die Frage aufwirft, wie sich Medienschaffende in Zukunft differenzieren können und wo originäre Wertschöpfung entsteht. Der bevorstehende Umbruch durch KI ist ähnlich der Umstellung von analogen auf digitale Medien.

Unterstützung kreativer Tätigkeiten durch KI-Werkzeuge

Veränderung kreativer Aufgaben

Kreative Aufgaben wie Texte schreiben, Bilder zeichnen, Musik komponieren usw. werden durch neue Werkzeuge verändert und teilweise automatisiert.

Filmprojekt-Beispiele

Beispiele für Aufgaben in einem Filmprojekt, die durch KI unterstützt werden können:

• Ideen entwickeln, Geschichte/Drehbuch schreiben
• Storyboard gestalten, Aufnahmeplan erstellen
• Filmaufnahmen, Spezialeffekte, Computergrafik
• Szenen anordnen, schneiden
• Musik auswählen/komponieren
• Anpassung für Zielgruppen, Formate, Kanäle

Geschichten schreiben mit Sprachmodellen

Große Sprachmodelle wie GPT-3 können Texte erzeugen. Die Qualität variiert, aber iterative Nutzung von ChatGPT kann bei der Entwicklung von Geschichten und Drehbüchern helfen. Der kreative Prozess wird beschleunigt, und man kann sich inspirieren lassen oder Alternativen erzeugen.

• Beispiel: Dialog zur Erstellung eines Drehbuchs mit ChatGPT (Prompts und Antworten).

Storyboards gestalten

KI kann auch beim Erstellen von Storyboards helfen. DALL-E-2 kann das erste Bild einer Szene als Strichzeichnung erstellen. Iteratives Vorgehen ist möglich.

Filmen, Spezialeffekte und Computergrafik

• Hintergründe austauschen, Wetter- und Lichtbedingungen anpassen, Teile des Hintergrunds verändern (basierend auf Algorithmen für semantische Segmentierung).
• Gestaltung mit Blende, Belichtung und Fokus nachträglich verändern.
• Utopie (oder Dystopie): Szenen mit generischen Schauspielerinnen und Schauspielern drehen und diese in der Nachbearbeitung durch Stars ersetzen.
• Erzeugung einzelner Bilder funktioniert bereits gut (Dall-E-2, Stable Diffusion). Ganze Filmszenen aus Text zu erzeugen, ist noch schwierig, aber grundsätzlich möglich.
• Unterscheidung zwischen Filmaufnahme, Spezialeffekten und Computergrafik wird verschwimmen.

Szenen anordnen und schneiden

• KI-Werkzeuge können beim Schneiden von Filmen helfen.
• Suchen in Bildern und Filmsequenzen ist technisch möglich, Dialoge können automatisch transkribiert werden.
• Vergleichen und Bewerten von Aufnahmen kann automatisiert werden.
• Erzeugung eines Rohschnitts mit Drehbuch und Filmsequenzen ist vorstellbar.
• Bilderkennungsalgorithmen können Positionen für Übergänge (z. B. Match Cut) suchen.
• Algorithmische Unterstützung beim Schnitt von Ton (Anordnen, Synchronisieren, Schnittpunkte wählen, Füllwörter entfernen).

Musik zu Film auswählen oder komponieren

• Modelle wie musicLM können Musik auf Basis von textueller Eingabe erzeugen.
• Beispiel: Eingabe "bedrohliche dunkle Musik, welche anschwillt und lauter wird mit Streichinstrumenten; Schlaginstrument, welches einen Takt vorgibt, der schneller wird".
• Auch Liedtexte und Melodien lassen sich generieren.
• Beispiel: Lied "You can’t take my door" wurde mit einem Modell erzeugt (Country Song).

Anpassung für verschiedene Zielgruppen, Formate und Kanäle

• Automatisierte Übersetzung von Untertiteln.
• Computer-Vision-Algorithmen können Untertitel um Audiobeschreibungen erweitern.
• Dynamische Anpassung an Formate und Abspielgeräte mit Bilderkennung und Bildgenerierung (z. B. Fokus auf relevante Bereiche, Optimierung der Einstellungsgrößen).

Aufgaben, die beim Menschen bleiben

KI kann in vielen Bereichen eingesetzt werden, um Mehrwert zu schaffen (Vereinfachung, Effizienz, Kostenersparnis, Individuierung, Anpassung). Es stellt sich die Frage, wie und wo diese Werkzeuge eingesetzt werden sollen. Es wird notwendig sein zu lernen, wie bestimmte Aufgaben am besten unterstützt werden.

Neue Medienformate werden entstehen

KI-basierte Werkzeuge werden neue Medienformate ermöglichen. Die höhere Automatisierung und Wiederverwendung spielen eine große Rolle. Produktionen können hochautomatisiert und wirtschaftlich für sehr kleine Zielgruppen umgesetzt werden. Personalisierung und individuelle Inhaltserstellung wird in einer neuen Dimension möglich.

Nutzung von bestehenden Inhalten zur Erzeugung neuer Inhalte und Formate

Es gibt zwei Ansätze:

• Explizite Kombination bestehender Inhalte zu einem neuen Medienbeitrag
• Lernen von bestehenden Inhalten und Erzeugung „neuer Inhalte“

Explizite Kombination von Inhalten

Bestehende Filme können genutzt werden, um einen neuen Beitrag zu erstellen. Beispiel: 60-minütige Dokumentation über die Entwicklung der deutsch-russischen Beziehung. Werkzeuge, mit denen effizient in großen Medienmengen gesucht werden kann, sind dafür notwendig. Rechtlich ist dies aktuell schwierig, da die Rechte an vielen Filmstücken erworben werden müssen. Mittelfristig könnten KI-Systeme automatisiert Verträge aushandeln.

Lernen von Inhalten für generative Modelle

Systeme „lernen“ bestehende Inhalte in neuronalen Netzen und erzeugen auf Basis des Gelernten „neue Inhalte“ (Bildgenerierung, Musikgenerierung, Sprachmodelle). Durch die Erzeugung neuer Grafiken und Bilder können Medieninhalte mit gänzlich neuen Inhalten entstehen. So können z. B. Personen erfunden werden (Generatoren für zufällige Gesichter). Die Rechtefrage ist hier komplexer. Es stellt sich die Frage, ob ein Bild, das mit dem Kommando „Zeichne einen Bären, der angelt und telefoniert im Stil von Walt Disney“ eigentlich von Walt Disney lizensiert werden müsste. Die Frage der Urheberschaft hat neben dem rechtlichen Aspekt auch eine philosophisch-ethische Dimension.

Retusche und Deep Fakes

Automatische Retusche und Greenscreens ohne Greenscreen

Der Aufwand für die Änderung von Inhalten wird durch KI stark reduziert. Bildbearbeitungsprogramme bieten Funktionen, um Teile von Bildern einfach auszutauschen. Auch für Filme ist dies möglich. In Videokonferenz-Programmen können Hintergründe auch ohne Greenscreen ausgetauscht werden. Man kann das Gesicht durch einen Avatar ersetzen oder die Darstellung des Gesichts verändern.

Filme mit neuen Schauspielern besetzen

Durch Deep Fakes können Bereiche in einer Bildfolge durch andere Inhalte ersetzt werden. So wird z. B. das Gesicht einer anderen Person dem ursprünglichen Gesicht überlagert. Dies funktioniert auch für ganze Körper oder Tiere. Man könnte Filme mit generischen Schauspielerinnen und Schauspielern produzieren und diese dann mit unterschiedlichen „Gesichtern“ für die jeweiligen Zielgruppen ersetzen.

Verbesserung der Werkzeuge für die Medienproduktion und Verarbeitung

Beste Aufnahmen ohne Kenntnisse

Die Fähigkeit, mit einem Smartphone bei Nacht scharfe Fotos zu machen, ist ein Beispiel dafür. Bildoptimierung durch KI ist in Telefonen und Kameras häufig zu finden. Die Kamera wählt einen sinnvollen Ausschnitt, den richtigen Zeitpunkt und die technischen Parameter. Das Foto ist dann eine KI-Interpretation dessen, was der Sensor aufgezeichnet hat. Auch bei der Aufnahme von Tönen, Musik und Gesprächen zeichnen sich ähnliche Trends ab. Mit besseren Werkzeugen werden Basisfähigkeiten abgenommen. Das kann dazu führen, dass Medien von Menschen mit weniger Qualifikation in ähnlicher Qualität wie von Profis erstellt werden. Es eröffnet auch die Möglichkeit, sich auf andere Dinge in der Schaffung von Medien zu konzentrieren und öffnet Wege für neue Medienformate.

Auflösung erfinden: KI Upscaling

KI-Verfahren erzeugen wesentlich bessere Bilder als einfache Vergrößerung. Mit Machine Learning wird die Beziehung zwischen geringen und hohen Auflösungen gelernt. Diese Ansätze werden in Software-Werkzeugen für die Bild- und Filmbearbeitung sowie in Fernsehgeräten eingesetzt.

Medien und Realität

Die Medien erschaffen Realität. Durch KI werden die Möglichkeiten zur Manipulation von Inhalten vielfältiger und günstiger. Aufgaben, Tätigkeiten, Formate, Verteilwege und Geschäftsmodelle werden sich grundlegend verändern. Es gilt mitzubestimmen, wie Medien in der Zukunft aussehen und welche Funktion sie haben werden.