Die Bildgenerierung spielt in vielen Branchen eine zentrale Rolle – von der Werbung und Produktpräsentation bis hin zur Architektur und dem Design. Dabei stehen Unternehmen und Kreative heutzutage vor einer spannenden Entscheidung: Soll die Bildgenerierung mittels künstlicher Intelligenz (KI) oder durch klassische 3D-Visualisierungstechniken erfolgen? Beide Ansätze bieten verschiedene Vor- und Nachteile, die bei der Wahl des geeigneten Tools berücksichtigt werden müssen. In diesem Artikel werden wir die beiden Technologien miteinander vergleichen und aufzeigen, in welchen Fällen der Einsatz von KI sinnvoll oder problematisch sein kann, und wo die 3D-Visualisierung weiterhin ihre Stärken ausspielt.

KI-Bildgenerierung nutzt maschinelles Lernen und neuronale Netzwerke, um auf Basis von Trainingsdaten Bilder zu erstellen. Sie wird häufig durch Text-Prompts oder Bildvorlagen angestoßen, wobei die KI eigenständig visuelle Inhalte kreiert. Dabei kann es sich um künstlerische Bilder, Fotorealismus oder stilisierte Designs handeln.

3D-Visualisierung hingegen erfordert die manuelle Erstellung von 3D-Modellen, die dann in einer virtuellen Umgebung dargestellt und gerendert werden. Diese Technik wird vor allem in der Produktentwicklung, Architektur und im Film verwendet. Die Benutzer kontrollieren dabei jeden Schritt – von der Modellierung über Texturen bis hin zur Kameraperspektive und Beleuchtung.

2.1. Automatisierung

Ein großer Vorteil der KI-Bildgenerierung liegt in ihrer Fähigkeit zur Automatisierung. Für einfache bis mittelkomplexe visuelle Aufgaben, wie die Erstellung von Illustrationen, Werbebildern oder einfachen Produktpräsentationen, kann die KI viele Schritte übernehmen, die sonst manuell erfolgen müssten. Der Benutzer gibt nur eine kurze Beschreibung (Text-Prompt) ein, und die KI erstellt das Bild. Dieser Automatisierungsprozess spart nicht nur Zeit, sondern auch Kosten, da keine spezialisierten Designer oder 3D-Experten benötigt werden.

2.2. Ideenfindung

Ein weiteres wichtiges Anwendungsgebiet der KI ist die kreative Unterstützung. Oft nutzen Designer und Künstler KI als Inspirationsquelle, um neue Ansätze für visuelle Projekte zu finden. Durch die Kombination und Neuanordnung von Elementen aus verschiedenen Trainingsdaten kann die KI ungewöhnliche und innovative Bildkompositionen erzeugen, die der Mensch allein vielleicht nicht in Betracht gezogen hätte. Diese explorative Art der Bildgenerierung ist besonders im frühen Stadium der Ideenfindung und Konzeptentwicklung von Vorteil.

2.3. Bilder mit begrenzten Anforderungen

KI-Bildgenerierung eignet sich hervorragend für Bilder, bei denen keine hohen Ansprüche an Präzision gestellt werden. Für allgemeine Marketingmaterialien, Hintergrundbilder, oder einfache Social Media-Grafiken kann die KI in kürzester Zeit visuell ansprechende Ergebnisse liefern. Solche Anwendungen erfordern keine perfekte Produktdarstellung oder aufwendige Materialsimulation, sodass die KI effizient und kostengünstig eingesetzt werden kann.

3.1. Genaue Anforderungen an die Bildkomposition

Ein zentraler Nachteil der KI-Bildgenerierung liegt in der begrenzten Kontrolle über die exakte Bildkomposition. Während KI in der Lage ist, künstlerische und teilweise überraschend detaillierte Bilder zu erzeugen, ist die exakte Platzierung von Objekten oder die präzise Einhaltung eines bestimmten Layouts oft schwierig. Die KI folgt zwar den allgemeinen Richtlinien des Benutzers, aber die Feinabstimmung erfordert oft zusätzliche manuelle Korrekturen oder sogar Neugenerierungen.

3.2. Exakte Darstellung von Produkten

Besonders in der Produktpräsentation ist die Detailgenauigkeit entscheidend. Unternehmen möchten, dass ihre Produkte realistisch und korrekt dargestellt werden, sowohl in Form, Farbe als auch Material. KI kann in dieser Hinsicht noch ungenau sein und produziert oft Bilder, die zwar ansprechend aussehen, aber nicht den genauen Spezifikationen eines Produkts entsprechen. Für die Darstellung von maßgeschneiderten Produkten, wie Autos, Möbel oder technischen Geräten, stoßen KI-basierte Systeme schnell an ihre Grenzen.

3.3. Verschiedene Perspektiven aus dem gleichen Raum

Ein weiteres Problem der KI ist die Konsistenz bei der Darstellung mehrerer Perspektiven. Während in der 3D-Visualisierung ein Objekt oder ein Raum in einem dreidimensionalen Raum modelliert und dann aus verschiedenen Blickwinkeln betrachtet werden kann, generiert die KI jedes Bild von Grund auf neu. Es ist daher schwierig, mehrere Perspektiven desselben Objekts oder Raums mit identischen Proportionen und Lichtverhältnissen zu erhalten. Dies ist besonders problematisch in der Architektur oder bei der Darstellung von Szenen, in denen verschiedene Blickwinkel benötigt werden.

3.4. Exakte Materialdarstellung

Die Materialtreue ist in vielen Branchen von entscheidender Bedeutung, insbesondere wenn es um Produkte geht, bei denen Textur, Reflexion und Lichtbrechung realistisch simuliert werden müssen. In der Möbelbranche zum Beispiel müssen Stoffe oder Leder realitätsnah wiedergegeben werden. KI ist hier oft noch nicht in der Lage, die physikalischen Eigenschaften von Materialien exakt zu simulieren. 3D-Visualisierungstechniken bieten hier klare Vorteile, da sie physikalische Rendering-Engines nutzen, um Materialien so realistisch wie möglich darzustellen.

Die 3D-Visualisierung behält gegenüber der KI einige entscheidende Vorteile, die vor allem bei komplexen und präzisen Aufgaben ins Spiel kommen:

• Präzise Steuerung: Designer haben volle Kontrolle über jede Einzelheit der Bildkomposition, von der Modellierung bis zur Kameraperspektive.
• Konsistenz: Einmal erstellte 3D-Modelle können aus verschiedenen Blickwinkeln betrachtet und in unterschiedliche Szenarien eingebettet werden.
• Materialgenauigkeit: Physikalische Render-Engines ermöglichen eine exakte Darstellung von Oberflächen, Lichtreflexionen und Schatten.
• Langfristiger Einsatz: Ein 3D-Modell kann mehrfach verwendet und an neue Szenarien angepasst werden, während KI-generierte Bilder oft nicht mehr wiederverwendbar sind.

Ob man sich für die KI-Bildgenerierung oder eine 3D-Visualisierung entscheidet, hängt stark vom jeweiligen Anwendungsfall ab. KI bietet klare Vorteile, wenn es um die schnelle und kosteneffiziente Erstellung von Bildern mit begrenzten Anforderungen geht. Sie ist ideal für die Ideenfindung und für Anwendungen, bei denen keine hohe Präzision erforderlich ist. Auf der anderen Seite bleibt die 3D-Visualisierung die bevorzugte Wahl, wenn es um die exakte Darstellung von Produkten, präzise Bildkomposition und realistische Materialdarstellung geht. Beide Technologien haben ihre Berechtigung und können, je nach Bedarf, auch ergänzend eingesetzt werden, um das beste Ergebnis zu erzielen.

Einen möblierten Raum darzustellen ist mit der KI oder einer 3D-Visualisierung gut und schnell möglich.

Für die KI wird es schwierig bis unmöglich ein CloseUp aus dem Raum zu produzieren.

Für die KI ist es schwierig das Material exakt darzustellen. Materialeigenschaften oder auch die Skalierung sind schwer über Prompts steuerbar. Da ist ein 3D-Scan sehr wahrscheinlich wirtschaftlicher und nachhaltiger.