„Zoom in and enhance!“

Man kennt die Szene aus zahllosen Filmen: Zwei Ermittler starren auf ein pixeliges Überwachungsbild. Jemand tippt hektisch auf einer Tastatur, ruft: „Zoom in and enhance!“ – und aus einem verrauschten Fleck wird plötzlich ein gestochen scharfes Nummernschild oder ein klar erkennbares Gesicht. Wer sich auch nur ein wenig mit digitaler Bildverarbeitung auskennt, verdreht dabei unweigerlich die Augen. Schließlich kann man keine Bildinformationen aus dem Nichts erzeugen. Pixel, die nie aufgenommen wurden, lassen sich weder heranzoomen noch nachträglich scharfstellen.

Und doch hat die Realität das Hollywood-Klischee zumindest teilweise eingeholt. Moderne KI-Modelle können aus einem unscharfen, verrauschten oder schwarzweißen Bild eine hochauflösende und kolorierte Version erzeugen, die erstaunlich überzeugend wirkt. Das geschieht allerdings nicht durch die Wiederherstellung verlorener Bildinformationen, sondern mithilfe generativer Modelle. Sie wurden mit riesigen Bildmengen trainiert und haben dabei gelernt, wie Gesichter, Haare, Stoffe oder andere Strukturen typischerweise aussehen. Fehlende Details werden daher nicht rekonstruiert, sondern auf Grundlage dieser gelernten Muster neu erzeugt – statistisch plausibel, aber eben erfunden.

Das Ergebnis kann beeindruckend sein – oft so überzeugend, dass es auf den ersten Blick wie eine authentische Aufnahme wirkt. Dennoch sollte man nicht vergessen, dass diese Details nicht wiederhergestellt, sondern synthetisch erzeugt wurden. Sie sind plausibel, aber nicht zwangsläufig historisch oder fotografisch korrekt.

Nehmen wir als Beispiel dieses nur 230 × 320 Pixel große Schwarzweißfoto links, das mir eine Tante vor einigen Jahren geschickt hat. Mit der Draw Things App, dem Modell Flux.2 [klein] 9B und einem passenden Prompt lässt sich daraus das rechte Bild erzeugen:

Das Gesicht ist natürlich nicht mehr wirklich meins – das Ergebnis ist dennoch eindrucksvoll. (Kurze Zeit später bin ich übrigens unwiederbringlich zum Team „Indianer“ konvertiert.)

Der Prompt:

8K resolution, enhance overall image quality and details while strictly keeping the scene and subject features unchanged. Gently lift shadows, slightly reduce highlights, preserve dynamic range. Preserve natural and realistic skin tones, neutral color balance, reduce red and orange saturation, avoid color cast, no oversaturation, no excessive warmth, photorealistic, high resolution, subtle and balanced enhancement.

Gerade bei alten Familienfotos eröffnet diese Technik interessante Möglichkeiten. Vergilbte, kleine oder stark komprimierte Aufnahmen lassen sich lokal auf dem eigenen Mac oder sogar auf einem iPad deutlich aufwerten: Kratzer und Bildrauschen können reduziert, die Auflösung erhöht und Schwarzweißbilder koloriert werden. So werden Details sichtbar, die im Original kaum noch zu erkennen sind, und Erinnerungen wirken oft deutlich lebendiger.

Dabei sollte man sich jedoch stets bewusst sein, dass das Ergebnis keine fotografische Wahrheit darstellt. Die KI trifft Annahmen darüber, wie Gesichter, Kleidung, Haare oder Farben ausgesehen haben könnten. Häufig liegen diese Annahmen erstaunlich nah an der Realität – garantieren können sie sie jedoch nicht. Für Erinnerungen und die private Archivierung ist das meist unproblematisch, für historische oder dokumentarische Zwecke sollte ein KI-aufbereitetes Bild dagegen immer als solche Rekonstruktion kenntlich gemacht werden.

Das berühmte „Zoom in and enhance“ bleibt also ein Filmklischee. Doch moderne KI zeigt, dass die Realität ihm inzwischen erstaunlich nahegekommen ist.