Das Geilometer

„Welches von den 10 Portrait-Bildern soll ich jetzt auswählen? Die sehen doch alle gleich aus!“ Wer kennt das nicht. Während einer Shootingsequenz sind viele sehr ähnliche Bilder entstanden. Wie schön wäre es, wenn man diese einfach nach Attraktivität sortieren könnte, um sich das Beste raus zu picken.
Wenn Attraktivität also messbar wäre. Das wäre interessant. Stellen wir uns das doch einmal vor: Messbar bedeutet auch vergleichbar. Der Messwert müsste also sehr feinaufgelöst sein, damit es funktionieren kann. Die 5-Sterne-Bewertung, die Programme wie Lightroom, etc. anbieten, wäre wohl nicht fein genug, schließlich wollen wir in einer Serie von 10 sehr ähnlichen Bildern das Beste raus picken können. In dieser Serie, so stelle ich mir das vor, wären alle schon mit 5-Sternen bewertet worden.

English version below.

Das Gedankenexperiment

Wenn also ein schönes Portrait auf der Skala einen sehr hohen Wert hat, was für Bilder markieren dann eigentlich das untere Ende? Up-Side-Down, abgeschnittene Hände, Farblook, Haare auf den Zähnen. Es sind viele Attribute vorstellbar, die aus 5 Sternen weniger machen. Dabei würde sowohl die Aufnahme als solche bewertet werden, als auch die Attraktivität eines Menschen. Aber, Halt mal! Wenn kein Mensch auf dem Bild drauf wäre, dann wäre das doch noch unattraktiver, oder? Nur der dreckige Boden z.B. oder eine Müllkippe. Wenn jetzt zur Müllkippe noch ein Sonnenuntergang hinzu käme, dann müsste das eigentlich schon wieder attraktiver werden. Würde man ein Video drehen und vom Kopfportrait über den Boden zur Müllkippe schwenken und dann noch für den Sonnenuntergang rauszoomen, dann könnte man, Frame für Frame dieser Bewertung zuführen und die Attraktivität nur über den Bildausschnitt ermitteln. Dabei würde einem schnell auffallen, dass es lokale Maxima und Minima gäbe.

Wäre dieser Attraktivitäts-Messwert feiner aufgelöst als die 5-Sterne, dann könnte man sich einen Pfeil denken, der einen Schritt für Schritt in die Richtung des nächsten Optimums führt. So könnte man zielgerichtet sein Foto optimieren. Oops! Was bleibt dann noch von mir als Fotograf übrig? Dann kann z.B.: ein dressiertes Tier, oder gleich ein Roboter, ein Video aufzeichnendes Smartphone, wild umher schwenken und Top Bilder machen.

Zum Glück gibts das nicht!

Oder doch? Im Smartphone? Ja, das gibt es! Nun zumindest die Möglichkeit einzelne Bilder bewerten zu lassen. Ich habe ein Angebot gefunden (siehe weiter unten), welches die Attraktivität eines Bildes von 0,0 bis 100,0 % in Zehntelschritten aufgelöst ausgibt. Die Betreiber nennen es die Wahrscheinlichkeit, dass das Bild „Awesome“ ist. Das ganze basiert auf einer KI, die anhand des Nutzerverhaltens von vielen Millionen von Instagram-Bildern trainiert wurde.

Wenn wir also das Ziel haben, z.B. bei Instagramm viele Likes für ein Bild zu bekommen, dann ist diese KI unser Partner für die Bildauswahl, die Bearbeitung, etc.
Wenn es unser Ziel ist Selbstbestätigung zu suchen, dann können wir uns SocialMedia sparen und gleich die App nutzen. Sie urteilt wahrscheinlich ganz ohne individuelle Vorlieben, so wie die breite Masse es tun würde.

Da geht noch mehr: Auch schonmal am Weissabgleich verzweifelt? kein Problem einfach austesten, was am besten rüberkommt. Oder der Bildausschnitt, oder welches Preset. Wo wir schon beim Look sind, welche Aufnahmeparameter liefern das beste Ergebnis? Ja, sogar welches Objektiv mit seinem individuellen Look ist bei einer fotografischen Aufgabe das beste Werkzeug, um eine hohe Awesome-Wahrscheinlichkeit zu erzielen.

Die Blende

Besonders hat mich der Effekt der Blende interessiert. Für aussagekräftige Resultate benötigt man – zumindest bei Portraits – eine perfekte Wachsfigur Nachbildung. Denn die KI ist so empfindlich, das bereits kleinste Änderungen am Ausschnitt, Mimik, Augen, etc. einen Ausschlag geben. Wachsfiguren sind knapp und die Lösung kam per iPhone. Die Portrait-Einstellung ermöglicht eine nachträgliche Änderung der Arbeitsblende, die in diesem Fall simuliert wird.

„Blende offen und hoffen!“ ist offenbar nicht immer das beste Rezept für hervorragende Bilder. In diesem Beispiel liegt das Attraktivitäts-Maximum bei Blende f = 1/2,5. Ich denke hierfür ist ausschlaggebend, dass der Kontext, nämlich die Landschaft im Hintergrund, gerade noch so weichgezeichnet ist, so dass sie gut erkennbar bleibt und gleichzeitig durch die Unschärfe noch eine gute Balance zu den Details im Gesicht hält.

Die Bildausrichtung

Für die Leser, die gerne alle Kanten und Winkel gerade ziehen bringt uns die KI eine gute Nachricht. Ihr zur Folge steigt die Attraktivität eines Bildes mit einer korrekten Ausrichtung des Horizontes erheblich. Wobei bei es links und rechts davon bei ca. 1,8 Grad ein lokales Maximum gibt. Wenn schon schief dann jedenfalls richtig.

Der Crop

Die Analyse des Bildausschnitts liefert uns die ersten Schwachstellen. Weil am anderen Ende eine künstliche und keine menschliche Intelligenz steht, ist es mit dem Erkennen von Symbolen so eine Sache. Beispielsweise ob ein Wort im Bild ganz lesbar ist, oder in Teilen abgeschnitten fällt im Ergebnis nicht erkennbar ins Gewicht. Der Fokus auf das Wesentliche überwiegt hierbei.

Die Vignette

„Ohne Vignette ist ein Bild noch nicht fertig!“, sagt Paddy. Auch die KI sieht es so. Franziskas Gesicht wirkt auf diesem Beispielbild jedoch so stark, dass die Attraktivität kaum gestört werden kann. Erst bei extremen Vignettierungen beginnt der Wert signifikant zu sinken. Den Sweet Spot ermitteln wir bei dem Wert V = – 51.

Der Bildlook

Nach einem Shooting verbringe ich gerne viel Zeit damit, den Look der Bilder zu bearbeiten. Ich bin von der Vielfalt der Einstellungsmöglichkeiten, die die RAW-Entwicklung zu bieten hat schlicht überfordert. Das ist auch ein Grund warum ich phasenweise nur noch Schwarzweiß-Bilder rausgelassen habe. Möglicherweise ist auch meine Farbsichtigkeit unterdurchschnittlich. Apropos Durchschnitt, was sagt denn die KI dazu, die aufgrund Ihrer immens grossen Trainingsmenge den Instagram-Durchschnitt in den Genen hat? Ich habe die Standard Lightroom Presets gegeneinander antreten lassen. Die Ergebnisse seht ihr hier:

Damit möchte ich unsere analytischen Anstrengungen erstmal beenden. Es wird dazu hier einen 2. Teil geben. Ich möchte mich darin auch auf Untersuchungen konzentrieren, in denen das Bauchgefühl gefragt ist. Auch eine umfassende Diskussion wird es geben. Diese werde ich mit Kathrin Brawand (Noir, Rouge), meiner Podcast-Partnerin von BlendeSuessSauer führen. Hier geht es zu der Folge.

Die Bilder und der Link zur KI

Zum Schluß kommen Bilder aus dem Shooting mit Franziska, die nur mit der KI ausgewählt und schrittweise optimierend bearbeitet wurden. Gefallen Sie Dir? Dann schreibe bitte mir einen Kommentar. Klicke auf den Button und ich sende Dir den Link zu.

   

A = 100,0%
A = 60,7%
A = 99,5%
A = 99,9%
A = 100,0%
A = 100,0%
A = 100,0%
A = 99,8%
A = 96,4%
A = 99,9%

English version:

The Awesome-o-meter

The thought experiment

„Which of the 10 portrait pictures should I choose now? They all look the same!“ Who doesn’t know that. During a shooting sequence many very similar pictures were taken. How nice it would be if you could sort them by attractiveness to get the best out of them.
If attractiveness could be measured. That would be an interesting outcome. Let’s imagine that: Measurable also means comparable. So the measured value would have to be very finely resolved for this to work. The 5-star rating offered by programs like Lightroom, etc. would probably not be fine enough, after all, we want to be able to pick out the best in a series of 10 very similar images. In this series, I think, all of them would have already been rated 5 stars.

So if a nice portrait has a very high value on the scale, what kind of pictures actually mark the bottom end? Up-side-down, hands cut off, color look, hair on the teeth, there are many attributes imaginable that reduce a solid 5 stars rating. Both the image as such would be evaluated, as well as the attractiveness of a person. But, hold this! If there was no human on the picture, it would be even less attractive, wouldn’t it? Just the dirty floor, for example, or a garbage dump. If now a sunset would be added to the garbage dump, then it should actually become more attractive again. If one shot a video and panned from the head portrait across the floor to the dump and then zoomed out for the sunset, then one could evaluate it frame by frame and determine the attractiveness only by looking at the image detail. You would quickly notice that there are local maxima and minima.

If this attractivity-measurement value had a finer resolution than the 5-stars, one could imagine an arrow leading step by step in the direction of the next optimum. This way you could optimize your photo in a goal-oriented way. Oops! What is left of the photographer I am? Then, for example, a trained animal, or a robot, a video recording smartphone, can pan wildly around and take top pictures.

Fortunately this does not exist!

Or is there? On a smartphone? Yes, that exists! Now at least the possibility to rate single pictures. I found an offer (see below), which shows the attractiveness of a picture from 0,0 to 100,0 % in steps of tenths. The operators call it the probability that the picture is „Awesome“. The whole thing is based on an AI that was trained on the basis of the user behavior of many millions of Instagram images.

So if we have the goal to get many likes for one image, e.g. with Instagram, then this is our partner for image selection, editing, etc.
If it is our goal to look for self-confirmation, then we can avoid SocialMedia and use the app right away. It probably judges without individual preferences, as the masses would do.

There is even more to it than that: Desperate about the white balance, no problem, just test what works best. Or the picture section, or which preset. Speaking of the look, which acquisition parameters give the best result. Yes, even which lens with its individual look is the best tool for a photographic task to achieve a high probability of awesome results.

The aperture

I was especially interested in the effect of the aperture. For meaningful results you need – at least for portraits – a perfect wax figure reproduction. Because the AI is so sensitive that even the smallest changes in the crop, facial expressions, eyes, etc. can be a decisive factor. Wax figures are rare and the solution came via iPhone. The portrait setting allows a later modification of the working aperture, which is simulated in this case.

„Open the aperture and hope“ is obviously not always the best recipe for excellent pictures. In this example, the maximum attractiveness is at f-stop f = 1/2.5. I think the decisive factor here is that the context, namely the landscape in the background, is just about softened so that it remains easily recognizable and at the same time, due to the blur, still maintains a good balance to the details in the face.

The picture orientation

For those readers who like to straighten all edges and angles, the AI brings us good news. As a result, the attractiveness of an image increases considerably with the correct orientation of the horizon. Whereby there is a local maximum on the left and right of it at about 1.8 degrees. If it is skewed then at least correctly.

The crop

The analysis of the crop provides us with the first flaws. Because the other is an artificial intelligence and not a human one, the recognition of symbols is one of those things. For example, whether a word in the picture is completely readable or cut off in parts is not noticeably important in the result. The focus on the essentials prevails here.

The vignette

„Without a vignette, a picture is not finished,“ says Paddy. The AI also sees it that way. However, Franziska’s face looks so strong in this example picture that its attractiveness can hardly be disturbed. Only with extreme vignetting does the value begin to drop significantly. We determine the sweet spot at the value V = – 51.

The look

After a shooting I like to spend a lot of time editing the look of the pictures. I am simply overwhelmed by the variety of settings that RAW processing offers. That’s one of the reasons why I sometimes only let out black and white images. Possibly my color vision is also below average. Speaking of average, what does the AI, which has the Instagram average in its genes due to its immense amount of training data, have to say? I let the standard Lightroom presets compete against each other. You can see the results here:

The link

With this I would like to end our analytical efforts for now. There will be a second part here. I would also like to concentrate on examinations where the gut feeling is required. There will also be a comprehensive discussion. I will have this discussion with Kathrin Brawand (Noir, Rouge), my podcast partner at BlendeSuessSauer.

Finally, there are pictures from the shooting with Franziska, which I have only selected with AI and gradually optimized. Do you like them? Then please write me a comment. I will send you the link to the AI if you hit the button.

   

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