Inpainting ist das gezielte Ersetzen eines markierten Bildbereichs durch ein KI-Modell. Der Rest des Bildes bleibt unberührt; nur innerhalb der Markierung entsteht Neues, das sich an die Umgebung anschließen soll.
- Inpainting
Das gezielte Ersetzen eines markierten Bildbereichs durch ein KI-Modell.
Beispiel: „Per Inpainting verschwand das Hinweisschild aus dem Hintergrund, und die Wand dahinter wurde ergänzt.“Wie es abläuft: Der Bereich wird mit einem Pinsel markiert, dazu beschreibt man, was dort stehen soll. Ohne Beschreibung füllt das Modell nach dem, was ringsum zu sehen ist.
Abgrenzung zum Outpainting: Das erweitert ein Bild über seinen Rand hinaus. Inpainting arbeitet innerhalb des vorhandenen Bildes.
Wofür es taugt
Für die Reparatur statt für den Neuversuch. Ein störender Gegenstand im Hintergrund, eine falsche Hand, ein Schriftzug, der nicht dasein soll: Alles das lässt sich beheben, ohne das ganze Bild neu zu erzeugen und damit zu verlieren. In der Praxis ist das der häufigste Arbeitsschritt nach der ersten Erzeugung.
Was es auch bei echten Fotos leistet
Dasselbe. Ein Mülleimer im Produktfoto, eine Spiegelung im Schaufenster, ein Kabel im Bildrand lassen sich entfernen, und dieser Einsatz ist älter als die Bild-KI; Retusche gibt es, seit es Fotografie gibt. Neu ist, dass die Ergänzung aus einem Modell kommt und damit erfundenen Bildinhalt einbringt.
Wo die Kennzeichnungsfrage anfängt
Genau an dieser Stelle. Das Entfernen eines Staubkorns ist Retusche, das Einfügen eines Produkts, das nicht da war, ist etwas anderes. Unsere Linie steht unter KI-Kennzeichnung: Die Grenze liegt dort, wo Bildinhalt entsteht, der nicht vor der Kamera war. Beim Inpainting ist diese Grenze oft nur einen Pinselstrich entfernt, und deshalb lohnt die Frage vor dem Klick.
Woran man ein schlechtes Ergebnis erkennt
An den Rändern der Markierung. Typisch sind ein weicher Streifen, in dem nichts richtig scharf ist, eine Lichtführung, die nicht zum Rest passt, und ein Farbton, der um eine Nuance abweicht. Geprüft wird deshalb in voller Auflösung und nicht in der Vorschau, denn in der Vorschau sieht fast jedes Ergebnis gut aus.