Rendern ist die Überführung einer meist einfachen Skizze in eine differenzierte Darstellung, welche durch Wahl einer geeigneten Perspektive, natürliche Texturierung und Lichtspiel dem Betrachter die Materialität, Form, Dimension und Wirkung eines Produktes vermitteln soll. Heute erfolgt dies digital mittels spezieller Software unter dem Begriff 3D-Rendern.
3D-Rendern ist der Prozess, bei dem dreidimensionale Modelle in zweidimensionale Bilder oder Animationen umgewandelt werden. Dieser Prozess wird häufig in verschiedenen Bereichen wie Animation, Architektur, Produktvisualisierung, Spieleentwicklung und Filmproduktion verwendet. Je nach gewünschter Qualität des Renderings (z.B. photorealistisch) und Umfang der Szene ist dies ein aufwendiger Prozess, der folgende Schritte umfasst:
- Modellierung: Der erste Schritt besteht darin, das dreidimensionale Modell zu erstellen. Dies kann mit spezieller 3D-Software wie Blender, Autodesk Maya, 3ds Max oder Cinema 4D geschehen. In diesem Schritt werden die Objekte, Charaktere oder Szenen entworfen und gestaltet.
- Texturierung: Nachdem das Modell erstellt wurde, werden Texturen hinzugefügt, um den Oberflächen realistische Details zu verleihen. Texturen können Farben, Muster, Reflexionen und andere visuelle Eigenschaften enthalten.
- Beleuchtung: Die Beleuchtung ist ein entscheidender Schritt im Renderingprozess. Hier wird festgelegt, wie Lichtquellen die Szene beleuchten und wie Schatten erzeugt werden. Dies kann durch verschiedene Lichttypen wie Punktlichter, Scheinwerfer oder Umgebungslicht erfolgen.
- Materialzuweisung und Shader: Materialien werden den Objekten zugewiesen, um ihre physikalischen Eigenschaften wie Glanz, Transparenz, Reflexion und Brechung zu definieren. Shader sind Programme, die diese Materialien simulieren und festlegen, wie sie auf Licht reagieren.
- Kameraeinstellungen: Die Kamera wird platziert und eingestellt, um den gewünschten Blickwinkel und die Perspektive für das gerenderte Bild oder die Animation festzulegen.
- Rendering: Sobald alle vorbereitenden Schritte abgeschlossen sind, wird die Szene gerendert. Dies bedeutet, dass die 3D-Software die Szene berechnet und in ein zweidimensionales Bild oder eine Animation umwandelt. Dieser Prozess kann je nach Komplexität der Szene und der verwendeten Hardware viel Zeit in Anspruch nehmen.
Die Anforderungen gute Renderings zu erzeugen sind hoch und erfordern Expertise. Für kleine und mittelständische Unternehmen lohnt es sich oft nicht, das Know-How und Arbeitsstellen dafür aufzubauen, weshalb das Erstellen von Renderings meist outgesourct wird. Hier eine Übersicht zu den Anforderungen:
- Leistungsstarke Hardware: Für komplexe 3D-Szenen ist leistungsfähige Hardware erforderlich, insbesondere eine leistungsfähige Grafikkarte (GPU) für schnelles Rendering.
- 3D-Softwarekenntnisse: Um 3D-Modelle zu erstellen und zu rendern, sind Kenntnisse in einer 3D-Modellierungs- und Renderingsoftware erforderlich.
- Kreativität und Designfähigkeiten: Um realistische und ästhetisch ansprechende Ergebnisse zu erzielen, sind kreative Fähigkeiten und ein Verständnis für Designprinzipien wichtig.
- Verständnis für Beleuchtung und Schattierung: Ein Verständnis für Beleuchtungstechniken und die Verwendung von Materialien und Shader sind entscheidend für hochwertiges Renderings.
- Zeit und Geduld: Das Rendern von 3D-Szenen kann zeitaufwändig sein, insbesondere bei hochauflösenden Bildern oder Animationen. Geduld und Ausdauer sind daher wichtige Voraussetzungen.
Rendern mit KI-Bildgeneratoren
Das Rendern mit KI-Bildgeneratoren unterscheidet sich von traditionellen 3D-Rendering-Verfahren durch den Einsatz von Künstlicher Intelligenz (KI) und maschinellem Lernen. Hier ist ein schrittweiser Überblick, wie dieser Prozess funktioniert:
- Datensammlung: Große Mengen an Bildern und zugehörigen Metadaten werden gesammelt, um die KI-Modelle zu trainieren. Diese Daten umfassen oft Bilder, Texte und manchmal 3D-Modelle.
- Training des Modells: Ein neuronales Netzwerk, oft ein Generative Adversarial Network (GAN) oder ein Diffusions Model, wird mit diesen Daten trainiert. Das Modell lernt, Muster und Merkmale in den Daten zu erkennen und zu reproduzieren.
- Benutzereingaben: Der Benutzer gibt bestimmte Eingaben in Form von Textbeschreibungen, Skizzen oder anderen Daten an. Diese Eingaben dienen als Anweisungen oder Bedingungen für die Bildgenerierung.
- Bildgenerierung: Das trainierte Modell verwendet die Eingaben, um neue Bilder zu erzeugen. Es interpretiert die Bedingungen und generiert ein Bild, das den gegebenen Spezifikationen entspricht. Dieser Prozess kann in Echtzeit oder nahezu Echtzeit erfolgen.
- Initiale Generierung: Das Modell erzeugt ein erstes Bild basierend auf den Eingaben.
- Iterative Verbesserung: Durch wiederholte Anwendungen von KI-Algorithmen werden die Bilder verfeinert, Details verbessert und eventuelle Unstimmigkeiten beseitigt.
- Feedback-Schleife: Nutzerfeedback kann verwendet werden, um die Ausgabe weiter zu verbessern. Das Modell kann lernen, seine Ergebnisse basierend auf dem Feedback anzupassen und zu optimieren.
- Post-Processing: In einigen Fällen wird das generierte Bild durch zusätzliche Nachbearbeitungsschritte verfeinert, wie Farbkorrektur, Schärfung und andere visuelle Effekte.
- Ausgabe: Das endgültige Bild wird dem Benutzer zur Verfügung gestellt, oft in verschiedenen Formaten und Auflösungen, je nach den Anforderungen des Projekts.
Technologische Grundlagen:
- Neuronale Netze: Die zugrunde liegende Technologie sind tiefe neuronale Netze, die speziell für die Bildverarbeitung und -erzeugung entwickelt wurden.
- GANs (Generative Adversarial Networks): Ein GAN besteht aus zwei Netzwerken, einem Generator und einem Diskriminator, die gegeneinander trainieren. Der Generator versucht, realistische Bilder zu erzeugen, während der Diskriminator versucht, echte Bilder von generierten zu unterscheiden.
- Diffusion Modelle: Diese Modelle arbeiten durch schrittweise Verfeinerung von Bildern, beginnend mit einer groben Annäherung und iterativem Hinzufügen von Details.
Es gibt bereits eine breite Auswahl an KI-Bildgeneratoren in Form von Webanwendungen oder freier Software. Dazu zählen MidJourney, Stable Diffusion, Dall-E, DeepDream, Artbreeder, Runway ML, BigGAN, GauGAN oder VQ-VAE-2. Diese KI-Bildgeneratoren sind in verschiedenen kreativen und technischen Bereichen sehr beliebt und bieten eine Vielzahl von Anwendungen, von der Kunst- und Designproduktion bis hin zu Forschung und Entwicklung.
Pros und Cons
Das klassische Rendern ist ein aufwendiger Prozess mit einer Reihe an Nachteilen:
- Leistungsstarke Hardware: Klassisches 3D-Rendering erfordert oft leistungsstarke Grafikkarten und Prozessoren, um komplexe Szenen effizient zu rendern.
- Lange Renderzeiten: Das Rendern von hochqualitativen Bildern oder Animationen kann Stunden oder sogar Tage in Anspruch nehmen, besonders bei sehr detaillierten oder umfangreichen Projekten.
- Technisches Wissen erforderlich: Klassisches 3D-Rendering erfordert umfassende Kenntnisse in 3D-Modellierung, Texturierung, Beleuchtung, und Shading. Dies kann eine steile Lernkurve darstellen.
- Komplexe Software: Die verwendeten Softwaretools wie Blender, Maya, oder 3ds Max sind oft sehr komplex und können überwältigend sein für Anfänger.
- Teure Softwarelizenzen: Professionelle 3D-Rendering-Software kann teuer sein, besonders bei kommerziellen Lizenzen.
- Hardware-Investitionen: Die Anschaffung und Wartung von leistungsstarker Hardware ist ebenfalls kostspielig.
- Detailgenauigkeit: Um ein realistisches Bild zu erzeugen, ist oft viel manuelle Detailarbeit nötig, wie das Erstellen von hochdetaillierten Texturen und Materialien, das Platzieren von Lichtern und das Einstellen der Kamera.
- Iterativer Prozess: Verbesserungen und Korrekturen an den gerenderten Bildern erfordern oft wiederholtes Rendern und Anpassungen, was zeitaufwendig sein kann.
- Zeitaufwand für Experimente: Aufgrund der langen Renderzeiten und der Komplexität des Prozesses kann es schwierig sein, schnell verschiedene kreative Ideen auszuprobieren.
- Begrenzungen durch Software: Die Möglichkeiten zur kreativen Gestaltung können durch die Fähigkeiten und Begrenzungen der verwendeten Software eingeschränkt sein.
- Große Datenmengen: 3D-Modelle, Texturen und gerenderte Bilder können sehr viel Speicherplatz beanspruchen, was zusätzliche Kosten für Speicherlösungen verursachen kann.
Im Vergleich dazu bietet KI-unterstütztes Rendering, insbesondere mit Methoden wie Generative Adversarial Networks (GANs) oder Diffusions Modellen, einige Vorteile, die die oben genannten Nachteile teilweise ausgleichen:
- Geschwindigkeit: KI-Modelle können Bilder in Echtzeit oder nahezu Echtzeit generieren, was den kreativen Prozess beschleunigt.
- Einfachere Bedienung: KI-unterstützte Tools können oft einfacher zu bedienen sein und erfordern weniger technisches Wissen.
- Kosteneffizienz: Der Bedarf an teurer Hardware und Software kann reduziert werden, da KI-Modelle oft auf Cloud-basierten Plattformen laufen.
- Kreative Freiheit: Schnelle Generierung von Bildern ermöglicht es Künstlern und Designern, mehr zu experimentieren und verschiedene Ideen auszuprobieren.
Trotz dieser Vorteile bleibt klassisches 3D-Rendering aufgrund seiner Präzision und Kontrolle in vielen professionellen Anwendungen unverzichtbar.
Wenn dieses Thema Ihr Interesse geweckt hat oder Sie sich für Ihre Produkte KI-Renderings vorstellen können, freuen wir uns von Ihnen zu hören. Wir bieten für kleine und mittlere Unternehmen (KMU) kostenfrei einen Workshop zur Einrichtung und Bedienung von Stable Diffusion an.
Ein Anwendungsbeispiel für Rendering mit generativer KI am Beispiel eines Möbels haben wir in einem weiteren Blogbeitrag dokumentiert.