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Erleben Sie den standardmäßigen Workflow der PhotoRobot Controls App
PhotoRobot zeigt, wie KI-Eingabeaufforderungen entwickelt werden, um benutzerdefinierte Produktfotohintergründe für roboterhaft erfasste Bilder zu generieren.
Der Einsatz von KI bei der Erstellung von Produktfotohintergründen ist eine Möglichkeit, die robotergestützte Fotografie von PhotoRobot zu verbessern. Während PhotoRobot in der Lage ist, den Hintergrund automatisch von Produktfotos zu entfernen, können KI-Tools Hintergründe durch markengenaues Flair ersetzen. Nehmen Sie zum Beispiel das Ersetzen der präzisen Hintergrundentfernung von PhotoRobot durch einen Hintergrund, der den Ruf des Produkts visuell zur Geltung bringt.
Dabei kann es sich um ein Farbschema handeln, das die Marke selbst ergänzt, oder um eine vollständige 3D-Szene, in der das Produkt gehostet wird. Der Hintergrund kann ein weißer, geäderter Marmor, ein tiefviolett-roter Samt, rubinrote Seide oder andere luxuriöse Texturen sein. Besser noch, einige Produkthintergründe können die tatsächlichen Bestandteile des Artikels veranschaulichen, wie z. B. Inhaltsstoffe, die für ein Parfüm spezifisch sind.
In diesem Fall können KI-Tools drastisch Zeit bei der Beschaffung und Aggregation aller relevanten Produktinformationen sparen – vor allem, wenn sie nicht zur Hand sind. Teams können diese Informationen dann bei der Entwicklung von KI-Bildaufforderungen verwenden, um marken- und produktspezifische Hintergründe zu generieren. Überzeugen Sie sich selbst. Erfahren Sie, wie PhotoRobot-gestützte Studios KI-Tools nutzen, um Produkthintergründe zu verbessern und in die Produktionsabläufe von Studios zu integrieren.
Großartige Produktfotos in kürzerer Zeit und mit weniger Aufwand zu erstellen, bleibt der Eckpfeiler der PhotoRobot-Mission. Dies gilt auch dann, wenn KI fotorealistische Produktbilder rein aus Textaufforderungen erstellen kann. Ausgangspunkt bleibt ein echtes, hochwertiges Produktfoto. KI kann dann die Geschichte um sie herum bereichern.
Die Fortschritte in der modernen KI erweitern also nur den PhotoRobot-Werkzeugkasten. Die Technologie lässt sich auch nahtlos in automatisierte Foto-Workflows integrieren. Mit fortschrittlichem Prompt Engineering kann KI den Produktfluss im Studio beschleunigen und reale Produktbilder verbessern, die wir robotergesteuert erfassen. Die robotergestützte Erfassung gewährleistet die hohe Qualität, die für Produktbilder unerlässlich ist. Es funktioniert auch zum Erstellen von Fotos, die für die Verbesserung mit Bildgenerierungswerkzeugen besser geeignet sind.
Wenn Sie beispielsweise LED-Beleuchtung mit niedrigem CRI verwenden, werden Fotos erstellt, bei denen ein Teil des Farbspektrums fehlt. Dies führt zu kritischen Problemen für KI-Bildgeneratoren, die nicht nachbilden können, was nicht da ist. PhotoRobot sorgt jedoch für die perfekte Beleuchtung, das Entfernen des Hintergrunds und die Nachbearbeitung von Fotos, um sie effizient durch die KI laufen zu lassen. Die resultierenden Bilder eignen sich dann optimal für zusätzliche Verbesserungen, wie z. B. Hintergrundtausch oder vollständiges 3D-Szenen-Engineering.
Warum überhaupt echte Fotos machen, wenn KI die Produktbilder generieren kann? Sicher, für manches Produktmarketing sind echte Fotos nicht immer notwendig. Eine genauere Untersuchung von KI-generierten Bildern wird jedoch oft Fehler aufdecken. Aus diesem Grund sind sie in der Regel nur in begrenzten Anwendungen nützlich.
Die häufigsten Probleme, die bei KI-Produktfotos auftreten, sind seltsame Typografie und kleinere Detailfehler. Es ist nicht so schlimm, wie Hände mit sechs Fingern zu sehen, aber immer noch auffällig.
KI verzerrt häufig Dimensionen, während sie die Qualitätserwartungen verfehlt oder manchmal Werbung und die reale Ware nicht miteinander in Einklang bringt. Dies kann sowohl ethische als auch rechtliche Bedenken aufwerfen und die Forderung nach Beibehaltung von Investitionen in echte Produktfotografie unterstützen.
Für viele Unternehmen ist die Produktion von Produktfotos auf rein weißem Hintergrund oder transparenten Hintergründen nach wie vor geeignet. Tatsächlich benötigt die Mehrheit der PhotoRobot-Kunden nur die präzise Entfernung des Hintergrunds.
Einige Produktlinien verlangen jedoch einfach nach qualitativ hochwertigeren Produktbildern. Denken Sie an Designer- und Luxusmarken mit überragendem Ruf – Armani, Apple, Louis Vuitton, Rolex. Unternehmen wie diese benötigen professionelle Fotos für den Druck in Zeitschriften und Werbung auf Plakatwänden. Das, sowie Bilder für Online-Anzeigen und Produktseiten. In jedem Fall muss das Objekt auf Fotos im Mittelpunkt stehen. Der Hintergrund kann aber auch dazu dienen, die Aufmerksamkeit auf die Anzeige zu lenken und ein Produkt von der Konkurrenz zu unterscheiden.
Der Hintergrund kann dem Farbschema der Marke selbst entsprechen oder das Material, die Textur und das Design eines Artikels hervorheben. Nehmen Sie zum Beispiel das Hinzufügen von Schattentönen zum Hintergrund, um Silber, Gold und andere helle oder reflektierende Produkte zu beleuchten. Hintergründe wie diese sind oft beliebt auf Fotos von Designer-Armbanduhren, Sonnenbrillen, Schmuckkollektionen und anderen Luxusgütern. Das Hauptziel des Hintergrunds bleibt jedoch, das Element zu ergänzen und nicht von ihm abzulenken.
In den meisten Fällen besteht das Ziel von Produktbildern darin, ein reales Objekt in die digitale Welt zu übertragen. Gleichzeitig soll das Objekt naturgetreu, informativ und auffällig bleiben.
Große Marken tun dies oft, indem sie in hochentwickelte 3D-Produktmodelle und 3D-Modell-Rendering-Pipelines investieren. Auf diese Weise werden die Assets immersiver, während die Elemente auch einfach auf jedem Produkthintergrund platziert werden können. Die 3D-Visualisierung ermöglicht es Unternehmen auch, austauschbare, bewegliche oder interaktive Produktkonfigurationen zu demonstrieren. Nehmen Sie zum Beispiel die einbettbaren 3D-Modelle von PhotoRobot, die mit 3D-Modell-Hosting-Plattformen wie unserem langjährigen Emersya verwendet werden.
Trotzdem können Expertenaugen den Unterschied zwischen einem echten Foto und einem 3D-Rendering erkennen. Das Gleiche gilt umso mehr für vollständig KI-generierte Bilder. Es fehlt einfach an Authentizität, manchmal in verschiedenen Aspekten, die das menschliche Auge leicht erkennen kann. Dies schränkt die Rentabilität in einigen Fällen ein. Das bedeutet jedoch nicht, dass 3D-Renderings und KI-Bildgenerierung in der Produktfotografie überhaupt keinen Platz haben.
Bei PhotoRobot bleiben die Ziele die gleichen – authentische Fotos mit schnelleren, einfacheren und skalierbareren Produktionsabläufen.
Trotz der rasanten Fortschritte bei KI-Bildgeneratoren bleibt PhotoRobot die schnellere und zuverlässigere Lösung mit einem höheren Return on Investment. Es gibt keine Bedenken in Bezug auf Konsistenz oder Qualität der Ergebnisse, während Vertrauenswürdigkeit und Genauigkeit eine Garantie sind.
Beim Einsatz von KI in PhotoRobot-basierten Workflows gibt es eine Reihe von Bereichen, in denen sich KI auszeichnet.
Ein Anwendungsfall wäre zum Beispiel das Fotografieren einer Parfümkollektion für einen Kunden. Stellen Sie sich jedoch vor, dass das Studio nur die Produkte mit begrenzten Produktinformationen zur Hand hat. In diesem Fall können KI-Eingabeaufforderungen problemlos relevante Daten abrufen, sie automatisch katalogisieren und strukturierte Metadaten zu Elementen bereitstellen.
Studios können die Daten dann an die Bilder des Kunden anhängen und die Informationen verwenden, wenn sie die präzise Hintergrundentfernung von PhotoRobot ersetzen. Es kann sein, einen Hintergrund zu schaffen, der repräsentativer für die Marke eines Kunden oder für das Produkt durch seinen Ruf ist.
Zur Veranschaulichung finden Sie im Folgenden eine Fallstudie aus der Praxis, in der eine Reihe von Armani Privé-Parfüms in PhotoRobot Studio fotografiert wurde. Der eigentliche Flakon des Parfüms ist im Studio verfügbar, aber es gibt keine detaillierten Metadaten mit dem Produkt.
In diesem Fall kann eine KI-Eingabeaufforderung die relevanten Produktinformationen zur Überprüfung in einem strukturierten Datensatz zusammenfassen. Darüber hinaus ist es möglich, Daten zu jedem Artikel innerhalb der gesamten Duftkollektion abzurufen.
Die Eingabeaufforderung kann den Namen des Duftes, den Kollektionsnamen und einen EAN-Code für jeden Artikel abrufen. Es kann dann Anweisungen zum Erstellen der Daten in zwei Formaten enthalten, z. B. eine einfache TXT-Datei und eine strukturierte CSV-Tabelle.
Um eine Produktliste abzurufen, fordern wir die KI zunächst auf, das Projekt zu beschreiben. Die Eingabeaufforderung sollte dann auch die abzurufenden Informationen und die Formatierung der Ergebnisse angeben. (Hinweis: Das folgende Beispiel für KI-Prompt-Engineering und reale Ausgaben stammt aus dem Mai 2025. Beachten Sie, dass die Ausgabe je nach Plattform und mit der Weiterentwicklung der Technologie zusammen mit den PhotoRobot-Workflows variieren kann.)
Die Eingabeaufforderung "Holen Sie sich die Produktliste":
Ich baue einen strukturierten Datensatz von Parfüms für den Einsatz in einer Produktfotografie- und KI-Automatisierungsumgebung auf.
Bitte erstellen Sie eine vollständige Duftkollektion Übersicht der Armani Privé Parfümlinie, gruppiert nach Kollektionen (z.B. Les Eaux, La Collection, Les Terres Précieuses, Les Mille et Une Nuits, Kogane Collection, etc.).
Geben Sie für jedes Parfüm Folgendes an:
1. Name des Duftes
2. Name der Sammlung
3. EAN Code – der internationale Barcode für die Standardflasche 100 ml
Geben Sie das Ergebnis in zwei Formaten aus:
- Eine einfache, lesbare TXT-Dateiauflistung, gruppiert nach Sammlung (als Referenz für Menschen).
- Eine strukturierte CSV-Tabelle mit den Spalten: Kollektion, Duft, EAN.
- Bereiten Sie die Dateien für den direkten Download vor.
Nehmen Sie nur Parfüms auf, die in der offiziellen Armani Privé-Linie enthalten sind. Wenn mehrere EANs für einen Duft vorhanden sind, geben Sie die Standardversion mit 100 ml (oder die nächstgelegene verfügbare) an.
Fügen Sie keine Marketingsprache oder -beschreibungen hinzu – verwenden Sie nur strukturierte, sachliche Daten.
Die obige Eingabeaufforderung enthält sowohl eine einfache TXT-Datei als auch eine strukturierte CSV-Tabelle. Es enthält eine strukturierte Übersicht über die gesamte Parfümkollektion mit Namen, Gruppierungen und EAN-Codes:
Das spart dem Studio stundenlange manuelle Arbeit. Das, oder unnötiges Hin und Her und manchmal verzögerte Kommunikation zwischen dem Studio und dem Kunden oder Lieferanten.
Nach der Aufnahme von Bildern mit PhotoRobot – mit sauberen Hintergründen und optimaler Beleuchtung – ist es dann möglich, sie mit KI weiter zu verbessern. Zu diesem Zweck integriert PhotoRobot PhotoRoom nahtlos per API in das Steuerungssystem von PhotoRobot. Dies ermöglicht:
Wenn man noch einen Schritt weiter geht, ist visuelles Storytelling durch den Produkthintergrund auf verschiedene Weise möglich, bei der KI helfen kann. Nehmen Sie zum Beispiel die Visualisierung der wichtigsten Duftinhaltsstoffe rund um jeden Parfümflakon.
Um sichtbare Inhaltsstoffe zu finden, die für jedes Parfüm spezifisch sind, ist eine aussagekräftigere KI-Eingabeaufforderung erforderlich. In der Eingabeaufforderung müssen Ergebnisse abgefragt werden, die Schlüsselnotizen, visuelle Themen und Designelemente für jedes Element enthalten. Diese Informationen helfen bei der späteren zeitnahen Entwicklung, um Hintergrundbilder zu generieren, die genau auf die Marke und das Produkt abgestimmt sind.
Nehmen Sie zum Beispiel die folgende Eingabeaufforderung. Wir beginnen mit der Beschreibung des Projekts und dem Anhängen der Ausgabe-CSV aus der ersten Eingabeaufforderung.
I am preparing a detailed dataset for building a mood board or artistic representation. The dataset must provide structured data to generate visual representations of perfumes using AI. Please provide a detailed CSV table for the perfumes in the following file:
- 2_armani_prive_overview_ean.csv (the output from prompt 1)
Select perfumes only in the dataset:
- La Collection
For each perfume, create the following columns:
1. Fragrance – The name of the perfume
2. Top Notes – Tangible, visualizable ingredients (e.g. flowers, resins, peels)
3. Heart Notes – Tangible, visualizable ingredients
4. Base Notes – Tangible, visualizable ingredients
5. Visual Themes – A short phrase describing the atmosphere and textures the perfume evokes (for artistic use, e.g. “stone walls, golden light”)
6. Bottle Design – A detailed description of the perfume bottle: color and material of the body, shape, color of the cap, and label
Also, keep all ingredients and design details clearly worded for use in image generation. Take for example: resins, woods, herbs, spices, flowers, fruits, leaves, roots, smoke, or textures – e.g., dry, mineral, creamy. Exclude abstract terms like “elegant”, “sophisticated”, or “sensual”. Focus on concrete visual elements like “black glass”, “gold plate label”, “ivory stone cap”, etc.
Additionally, briefly list the main visual themes or textures the perfume evokes (e.g. "golden glow", "stone walls", "church incense", "earthy forest", etc.) — anything useful for background styling or setting a graphic mood.
Prepare a CSV structure that will later be used to generate visual prompts for AI image models like DALL·E. Please format the output clearly and in full.
Die obige Eingabeaufforderung führt zu einer detaillierten Tabelle mit den Inhaltsstoffen gemäß Spezifikation im CSV-Dateiformat.
Zu den Ergebnissen der Eingabeaufforderung gehört z. B. Folgendes für das erste Parfüm.
Das zweite Parfüm hat dann seine eigenen Ergebnisse, die für den Artikel spezifisch sind.
Diese strukturierten Daten zu allen Parfüms der Kollektion liefern die Informationen, die notwendig sind, um mit der Erstellung von visuellen Aufforderungen zu beginnen.
Mit der visualisierbaren Zutatenliste besteht der nächste Schritt darin, die visuellen Eingabeaufforderungen für Bildgeneratoren zu entwickeln. Zu diesem Zweck kann die KI eine neue Spalte "Visual Prompt" für jedes verschiedene Parfüm in der CSV-Datei erstellen. Dies erfordert jedoch eine sehr detaillierte Anleitung innerhalb der neuen Eingabeaufforderung. Dies beginnt zunächst mit dem Hochladen der visualisierbaren Zutatenliste und der anschließenden Beschreibung des Projekts. Die Eingabeaufforderung muss dann mehrere Ebenen bestimmter Befehle enthalten. Die Befehle decken die Anforderungen an die Eingabeaufforderung, häufige Fehler, die es zu vermeiden gilt, Einschränkungen wie z. B. in der Typografie und der Ausgabe sowie Qualitätserwartungen ab.
Die erste Ebene der Eingabeaufforderung hängt die CSV-Datei zur Analyse an und enthält allgemeine Anweisungen zur Aufgabe.
Sie erhalten eine CSV-Datei mit strukturierten Daten über Parfüms aus der Armani Privé La Collection. Jede Reihe enthält:
- Duft (Name des Parfüms)
- Top Notes (klar sichtbare Inhaltsstoffe)
- Herznoten (klar sichtbare Inhaltsstoffe)
- Basisnoten (klar sichtbare Inhaltsstoffe)
- Visuelle Themen (Atmosphäre und Texturen, die das Parfüm hervorruft)
- Flaschendesign (Material, Farbe, Form, Etikett und Verschluss)
- EAN (wird als Name der Bilddatei verwendet)
Ihre Aufgabe besteht darin, eine neue Spalte mit dem Namen "Visual Prompt" zu generieren, die eine vollständige und direkte Eingabeaufforderung für KI-Bildgenerierungstools (z. B. DALL· E oder Midjourney).
Die zweite Ebene der Eingabeaufforderung identifiziert die Anforderungen für jedes neue Element in der neuen Spalte der CSV-Datei.
In jeder Eingabeaufforderung sollte beschrieben werden, wie ein Produktfoto des Parfüms (mit dem Namen {EAN}.jpg) in ein endgültiges Bild mit den folgenden Eigenschaften umgewandelt wird:
Drittens benennt die Eingabeaufforderung bestimmte Einschränkungen und häufige Fehler, die vermieden werden sollten.
Erwähnen Sie nicht die CSV-Datei und beschreiben Sie nicht die Struktur. Schreiben Sie jede Eingabeaufforderung so, als ob Sie sich direkt an die KI wenden würden, um das Bild für dieses Parfüm zu generieren.
Das Ergebnis sollte hochwertig, atmosphärisch und der Duftidentität treu erscheinen. Es sollte nicht von einem professionell retuschierten redaktionellen Foto zu unterscheiden sein, sondern vollständig KI-generiert sein. Der Betrachter sollte nicht erkennen können, dass das Bild synthetisch ist.
Erwähnen oder zeigen Sie auch keine künstliche Erzeugung. Das Bild muss authentisch und fotorealistisch aussehen.
Der vierte Teil der Aufforderung enthält Anweisungen für die Arbeit mit diesen speziellen Parfümflaschen. Typografie ist ein häufiges Problem für KI, daher ist es wichtig, sehr klare Anweisungen für Etikettendesigns, Branding und Styling zu geben.
Pay special attention to the design of the front label on the bottle and its graphics accuracy. The gold plate must include the following exact text, as the original image, centered and aligned as on the real product.
- The slash symbol (" / ") between ARMANI and PRIVĒ is slightly taller than other letters and subtly stylized. It starts slightly below other characters, and ends slightly above the other characters, as on the original image.
- The character "Ē" in PRIVĒ must have a clearly visible horizontal accent mark, while the letter including the accent mark is the same height as other letters. There is a flat horizontal line above it (not an acute line). The line must be the same width as the E below it, not slanted. It must not resemble an É. This is not a diacritic or an accent – it is a flat macron (horizontal bar). In other words, the horizontal line on Ē must resemble a short flat line, like a hyphen, placed precisely above the E. It must not be diagonal like in É.
- Match the exact label design from the reference product photo.
- The label must be identical in typography, spacing, and accents. The label must be the same visual style as the original image, as it is crucial to the brand identity.
- The typography must be accurate and not estimated or replaced. Caution: the typography may be changed for a single character, so follow the details for each character individually.
- Do not change, shorten, or paraphrase any part of the label.
Die letzte Ebene der Eingabeaufforderung setzt sich mit den Erwartungen für jede visuelle Eingabeaufforderung fort und enthält Anweisungen für die neue CSV-Datei.
Der Flaschenteller muss bei sanftem Licht seine Proportion, Oberflächenbeschaffenheit und Prägedruckoptik beibehalten.
Dieses Label ist markenkritisch – behandeln Sie es mit der gleichen visuellen Wiedergabetreue wie ein Logo oder eine Marke.
Die Flaschenform ist markenkritisch – behandeln Sie sie mit der gleichen visuellen Wiedergabetreue wie ein Logo oder eine Marke.
Ändern Sie nicht den Text und nähern Sie sich nicht an die Schriftart an – behandeln Sie dieses Etikett als markenkritisches Designelement, das genau und scharf sein muss.
Das Etikett muss seine lebensechten Proportionen, seine Textur und sein goldenes Finish beibehalten – es wird unter weichem Licht leicht mit einem weichen Satinglanz geprägt.
Speichern Sie das Ergebnis in einer neuen CSV-Datei mit allen ursprünglichen Spalten und der neuen Spalte "Visuelle Eingabeaufforderung".
Am Ende enthält die resultierende CSV-Tabelle die vollständige Liste der Parfüms, Namen, EANs, visualisierbaren Inhaltsstoffe und visuellen Aufforderungen. Die visuellen Eingabeaufforderungen enthalten vollständige und direkte Eingabeaufforderungen für KI-Bildgenerierungstools wie DALL. E und Midjourney. Diese helfen dabei, benutzerdefinierte Hintergründe und Szenen zu erstellen, die die echten Fotos der Parfümflakons kreativ ergänzen.
Nachdem Sie die visuellen Eingabeaufforderungen für jedes Element erstellt haben, kann Ihr bevorzugter KI-Bildgenerator den Rest erledigen. Alles, was Sie tun müssen, ist das Hochladen von PhotoRobot-aufgenommenen Bildern und die Eingabe der visuellen Eingabeaufforderungen aus der CSV-Datei, um benutzerdefinierte Hintergründe zu erstellen. Der Generator rendert den Hintergrund gemäß dem Prompt Engineering und für das Rendern in verschiedenen Stilen.
In der Zwischenzeit erleichtern die PhotoRobot-Produktbilder mit präziser Hintergrundentfernung das Ein- und Auswechseln von Hintergründen. Wenn eine nicht perfekt passt, können Ihre Qualitätssicherungsteams schnell eine funktionierende erstellen. Das, oder den KI-Generator auffordern, die Ausgaben anzupassen, bis sie zufriedenstellend sind.
Wenn Sie schließlich die Grenzen der KI-Hintergrundgenerierung ausreizen, ist sogar vollständiges 3D-Szenenrendering möglich. Dies geht jedoch weit über einfachere Hintergrundtausche hinaus. Stellen Sie sich vor, Sie zeigen eine fantastische 3D-Umgebung mit markengetreuen Landschaften zusätzlich zu den wichtigsten Zutaten. Um dies zu erreichen, ist eine viel ehrgeizigere Aufforderung erforderlich.
Um eine vollständige 3D-Szene für einen der Parfümflakons zu generieren, ist eine weitere ausgeklügelte Eingabeaufforderung erforderlich. Es muss die Szenenkomposition, visuelle Themen, atmosphärische Elemente, Farbpaletten, Beleuchtung und mehr berücksichtigen. Nehmen Sie zum Beispiel die folgende Eingabeaufforderung.
Nachdem Sie ein Produktbild in die KI hochgeladen haben, starten Sie die Generator-Eingabeaufforderung, indem Sie alle Anforderungen an die Hintergrundszene auflisten. Dazu gehören die Informationen für das Produkt aus der visualisierbaren Zutatenliste und visuelle Aufforderungen.
Generieren Sie die gesamte Szene, einschließlich Hintergrund, Zutaten, Texturen und künstlerischer Beleuchtung, im Einklang mit dem Flaschendesign.
Szenen-Komposition:
Schaffen Sie eine elegante, redaktionelle Umgebung rund um die Flasche mit:
Fügen Sie atmosphärische Vordergrundeffekte wie Rauch oder Nebel hinzu, wenn sie Teil der Noten sind, und überlagern Sie die Flasche teilweise, um den Realismus zu erhöhen. Bewahren Sie visuelles Gleichgewicht, Tiefe und Raffinesse.
Bewahren Sie eine nach vorne gerichtete Perspektive und einen Kamerawinkel im Studio-Stil.
Geben Sie als Nächstes die kritischen Anweisungen für die grafische Genauigkeit des Etiketts und der Flasche an. Dies sind die gleichen Befehle wie in den visuellen Eingabeaufforderungen für das Erscheinungsbild jedes einzelnen Elements. Die Anweisungen beziehen sich auf die Genauigkeit der Typografie, des Etikettendesigns, der Grafiken und der Verwendung des Originalfotos.
Fordern Sie schließlich die KI auf, alle endgültigen Bildanforderungen aus der visuellen Eingabeaufforderung des einzelnen Elements zu erfüllen. Dazu gehört, dass Sie die gleichen Anweisungen wie zuvor für die Proportionen, die Oberflächen, den Prägedruck und die Beleuchtung kopieren. Diese listen die spezifischen Qualitätsanforderungen an das Etikett, die Flaschenform, den Text, die Typografie und zusätzliche Designelemente auf. Letztendlich sollte die endgültige Ausgabe als vollständige 3D-Szene hinter dem Element aussehen, das im Mittelpunkt des Fokus bleibt.
Beurteilen Sie die resultierende 3D-Szene für den Produkthintergrund des Parfüms selbst.
Anmerkung: In diesem Fall gibt es keine Möglichkeit, das reale Foto vollständig in die 3D-Welt zu integrieren. Es ist notwendig, dass der KI-Generator den Gegenstand stattdessen digital neu malt, um ihn in der 3D-Szene zu platzieren. In diesem Fall gibt es verschiedene Einschränkungen, wie z.B. keine echte Mehrebenenkomposition wie in Photoshop. Auch typografische Probleme bleiben bei komplexen Zeichen bestehen. Nichtsdestotrotz werden solche Probleme nicht immer bestehen bleiben und können sich im Laufe der Technologie eher früher als später lösen.
Im Wesentlichen kann die Verschmelzung von automatisierter Fotografie und KI-Tools das Kundenerlebnis in Ihrem gesamten Portfolio erheblich bereichern. Obwohl die Grundlage ein reales Foto von hoher Qualität bleibt, kann KI das Storytelling um es herum erweitern. Die Technologie unterstützt die thematische Visualisierung und kann dazu dienen, die Arbeitsabläufe von Fotostudios erheblich zu beschleunigen. Es ermöglicht eine schnelle Informationsbeschaffung und -synthese, automatische Katalogisierung und effektiven Hintergrundaustausch (mit Kenntnissen in Prompt Engineering). Um mehr zu erfahren, ist das PhotoRobot-Team immer bereit, Unternehmen bei der Verwirklichung ihrer kreativen Vision zu unterstützen. Fragen Sie einfach, wie wir Ihnen helfen können. Ihr Projekt könnte sogar in zukünftigen Blogbeiträgen auftauchen - wenn es sich nicht um einen streng gehüteten geheimen Workflow handelt!
