Einführung & Abgrenzung
Anwendungsfälle, bei denen KI Medien und Gestaltungsartefakte erzeugt oder umwandelt. Muster: GEN.IMAGE (Marketingbilder, Bearbeitung, Restaurierung, Porträtfotos, Comics, synthetische Trainingsbilder), GEN.VIDEO (Videogenerierung, Avatare, automatisierter Schnitt, personalisiertes Video, Film/VFX), GEN.AUDIO (Musik und Soundeffekte) und GEN.DESIGN (Grafiken, Folien, Logos, 3D, Architektur, Spielinhalte, Produktdesign, Motion Capture, Standortplanung, Websites).
Abgrenzungen: - GEN-001 (Kampagnen- und Produktbilder von Grund auf) gegenüber GEN-011 (Bearbeitung vorhandener Fotos) gegenüber GEN-018 (Raumstaging) gegenüber GEN-026 (identitätserhaltende Porträts). - GEN-002 (generierte Clips) gegenüber GEN-012 (Bearbeitung vorhandenen Materials) gegenüber GEN-003 (Avatar-Präsentator) gegenüber GEN-015 (personalisiertes Video aus Vorlage plus Daten) gegenüber GEN-021 (professionelle Film-/VFX-Pipelines). - GEN-008 (generierte 3D-Assets) gegenüber GEN-025 (Rekonstruktion realer Szenen per Aufnahme) gegenüber GEN-022 (Motion Capture und Animation). - GEN-009 (Architekturvisualisierung) gegenüber GEN-024 (generative Layouts und Baukörper mit Analyse) gegenüber GEN-018 (Staging vorhandener Inserate). - GEN-004 (Layouts und Banner) gegenüber GEN-005 (Folien) gegenüber GEN-006 (Logos und Markenpakete) gegenüber GEN-027 (vollständige Websites). - GEN-020 erzeugt synthetische Trainingsdaten für VIS-Modelle, keine Marketinginhalte.
AI Act: Nahezu alle Fälle haben begrenztes Risiko (Art. 50: synthetische Bilder, Audio und Video kennzeichnen; Offenlegung von Deepfakes bei Avataren, Anprobe und Porträts). GEN-020, GEN-024, GEN-025 und GEN-027 haben minimales Risiko. Kein Fall ist standardmäßig hochriskant. DSGVO: Personenbezogene Daten sind bei Avataren, Porträtfotos, Anprobe, Motion Capture und personalisiertem Video sicher betroffen (Einwilligung, Persönlichkeitsrechte, Stimmklonen), sonst abhängig von den Eingaben. Urheberrecht und Lizenzklarheit von Modellen und Trainingsdaten sind das wichtigste Risiko außerhalb des AI Act.
Anwendungsfälle
| ID | Titel | Muster | Reifegrad | Weg | HW-Stufe | Risiko nach AI Act |
|---|---|---|---|---|---|---|
| GEN-001 | Marketingbilder & KI-Produktfotografie | GEN.IMAGE | mainstream | A | HW2 | limited |
| GEN-002 | Videogenerierung für Marketing & Social Media | GEN.VIDEO | early-adopter | A | HW3 | limited |
| GEN-003 | KI-Avatar-/Präsentatorvideos für Schulung & Kommunikation | GEN.VIDEO | mainstream | A | HW3 | limited |
| GEN-004 | Grafikdesign & Layoutgenerierung (Banner, Flyer) | GEN.DESIGN | mainstream | A | HW2 | limited |
| GEN-005 | Erstellung von Präsentationen & Folien | GEN.DESIGN | mainstream | A | HW2 | limited |
| GEN-006 | Erstellung von Logos & Markenelementen | GEN.DESIGN | mainstream | A | HW2 | limited |
| GEN-007 | Generierung von Musik & Soundeffekten | GEN.AUDIO | early-adopter | A | HW2 | limited |
| GEN-008 | Generierung von 3D-Assets für Spiele, AR & E-Commerce | GEN.DESIGN | early-adopter | A | HW3 | limited |
| GEN-009 | Visualisierung von Architektur & Innenarchitektur | GEN.DESIGN | early-adopter | A | HW2 | limited |
| GEN-010 | Modedesign & virtuelle Anprobe | GEN.IMAGE | early-adopter | A | HW3 | limited |
| GEN-011 | Bildbearbeitung & Retusche (Hintergrundentfernung, Hochskalierung, Inpainting) | GEN.IMAGE | commodity | A | HW2 | limited |
| GEN-012 | Automatisierter Videoschnitt (Schneiden, Neuausschnitt, Highlight-Clips) | GEN.VIDEO | mainstream | A | HW2 | limited |
| GEN-013 | Generierung von Spielinhalten (NPC-Dialoge, Levels, Assets) | GEN.DESIGN | early-adopter | B | HW2 | limited |
| GEN-014 | Ideenfindung für Produkt- & Industriedesign | GEN.DESIGN | early-adopter | A | HW2 | limited |
| GEN-015 | Personalisiertes Video in großem Maßstab | GEN.VIDEO | mainstream | A | HW3 | limited |
| GEN-016 | Illustrierte Geschichten, Comics & Kinderinhalte | GEN.IMAGE | early-adopter | B | HW2 | limited |
| GEN-017 | Fotorestaurierung & Kolorierung | GEN.IMAGE | mainstream | A | HW2 | limited |
| GEN-018 | Virtuelles Staging & Immobilienvisualisierung | GEN.IMAGE | mainstream | A | HW2 | limited |
| GEN-020 | Generierung synthetischer Bilddaten für das Training von Bildmodellen (seltene Fehler, Randfälle) | GEN.IMAGE | early-adopter | B | HW2 | minimal |
| GEN-021 | Film-, TV- & Werbeproduktion: Concept Art, Storyboards, Previs & generative VFX | GEN.VIDEO | early-adopter | B | HW4 | limited |
| GEN-022 | KI-Figurenanimation & markerloses Motion Capture aus Video | GEN.DESIGN | early-adopter | A | HW2 | limited |
| GEN-024 | Generative Standortplanung, Baukörperstudien & Grundrisslayouts | GEN.DESIGN | early-adopter | A | HW1 | minimal |
| GEN-025 | Foto-/Video-zu-3D-Erfassung (Gaussian Splatting, NeRF) für Rundgänge, Produkte & digitale Zwillinge | GEN.DESIGN | early-adopter | A | HW2 | minimal |
| GEN-026 | KI-Businessporträts & identitätserhaltende Porträtgenerierung | GEN.IMAGE | mainstream | A | HW2 | limited |
| GEN-027 | Generierung von Websites & Landingpages (Struktur, Texte, Bilder) | GEN.DESIGN | mainstream | A | HW2 | minimal |
Gemeinsamer Technologie-Stack
Gemeinsamer Kern (alle Stufen): ComfyUI oder ein vergleichbarer knotenbasierter Workflow-Runner hinter einer API, eine Modell-Registry mit Lizenzmetadaten, ein Asset-Speicher (S3-kompatibel, z. B. MinIO) mit DAM-/Markenpaket-Schicht, ein Prüf- und Freigabeschritt, C2PA-Content-Credentials plus unsichtbare Wasserzeichen in den Ausgaben (AI Act Art. 50), Sicherheitsfilter für Prompts und Ausgaben (NSFW-, Marken-, Persönlichkeitsrechtsprüfungen) und eine Job-Queue (Celery/Temporal oder n8n) für Batch-Varianten.
HW1 (CPU / kleiner Server). Layout- und Regelmaschinen, OR-Tools/CP-SAT und Surrogatmodelle für GEN-024, Templating (HTML/SVG/PPTX) gesteuert durch ein gehostetes oder quantisiertes 3–8B-LLM, rembg/ONNX-Hintergrundentfernung, ffmpeg + Whisper-small für einfachen Schnitt. Cloud-API (EU-Region) für jeden Diffusionsschritt.
HW2 (einzelne GPU 24–48 GB). HW1 plus Diffusion der Klasse FLUX/SDXL mit ControlNet, IP-Adapter und LoRA-Training über ComfyUI/diffusers (GEN-001, 004, 006, 009, 011, 016, 017, 018, 026), SAM-2-Segmentierung, Hochskalierung mit Real-ESRGAN/SUPIR, offenes VLM (Klasse Qwen-VL) für Prüfungen und Bildunterschriften, ACE-Step/MusicGen für GEN-007, Whisper large + Diarisierung und Neuausschnitt mit Tracking für GEN-012, vorlagengesteuertes Avatar-/TTS-Rendering für GEN-015, Gaussian-Splatting-Training für GEN-025, markerlose Mocap-Modelle für GEN-022, ein 7–32B-LLM über vLLM für Texte, Folien (python-pptx) und Website-Gerüste (GEN-005, 013, 027).
HW3 (Multi-GPU 80 GB+). HW2 plus offene Video-Diffusion (Klasse Wan, LTX, HunyuanVideo) für GEN-002, Talking-Head-/Avatar- und Stimmklon-Modelle für GEN-003, Diffusion für virtuelle Anprobe für GEN-010, Image-to-3D- und Text-to-3D-Generatoren für GEN-008, Batch-Rendering für GEN-015.
HW4 (Cluster). Große Video- und 3D-Pipelines, integriert mit Compositing und Virtual Production (GEN-021): Videomodelle für lange Clips, Farmen für Hochskalierung und Interpolation, projektbezogenes Feintuning mit Daten, für die eine Einwilligung zur Nutzung des Abbilds vorliegt.
Familienübergreifende Wiederverwendung: Derselbe Diffusionsserver bedient den Bildbedarf von VIS-027 und LANG-005/014; TTS-, ASR- und Musikdienste werden mit SPEECH und CONV-018 geteilt; der vLLM-Textendpunkt und das Parsen von Folien/Dokumenten werden mit LANG und DOC geteilt; die Ausgaben von GEN-020 speisen das Training der VIS-Prüfmodelle; C2PA-/Wasserzeichen- und Einwilligungsdienste für Persönlichkeitsrechte werden mit ANOM-015 und SEC-011 geteilt.