Handyfotos verbessern

Der Sensor eines Handys ist winzig. Bei gutem Licht spielt das kaum eine Rolle. In Innenräumen und nachts erhöht die Kamera ihre Empfindlichkeit (ISO), um eine brauchbare Belichtung zu erreichen, und das zufällige Rauschen des Sensors wird zusammen mit dem Bild verstärkt. Sie sehen es als Körnung und in den Schatten als rote, grüne und violette Flecken, die nicht zur Szene gehören.

Danach versucht das Handy, dieses Rauschen zu verstecken. Seine eingebaute Rauschunterdrückung verwischt feine Texturen zusammen mit der Körnung. Deshalb wirken Nachtfotos oft verschmiert oder wie gemalt: Haare werden zu einer glatten Masse, Laub zu grünem Aquarell, Ziegel zu flachem Orange. Nachtmodi, die mehrere Aufnahmen zusammenfügen, helfen, können aber Verschmierungen und Geisterbilder erzeugen, wenn sich etwas bewegt.

Der letzte Schritt passiert meist beim Teilen. WhatsApp, Messenger und die meisten sozialen Apps verkleinern das Bild und speichern es erneut als komprimiertes JPEG. Die Kompression verwirft die feinen Details, die noch übrig waren, und erzeugt quadratische Blöcke und Säume an Kanten. Jede Weiterleitung kann eine weitere Runde hinzufügen. Unsere Seite zum Thema WhatsApp-Bilder: Qualität verbessern erklärt diesen Schritt im Detail, und warum Nachtfotos körnig sind behandelt die Seite der Kamera.

„Verbessern“ lässt zwei neuronale Netze nacheinander laufen. Das erste ist ein Restaurierungsmodell. Es entfernt Sensorrauschen, Farbflecken, Verschmierungen durch die Rauschunterdrückung des Handys und JPEG-Kompression in einem Durchgang und lässt echte Kanten, wo sie waren. Das zweite ist ein Detailmodell. Wo Rauschen oder Kompression feine Texturen ausgelöscht haben, etwa das Gewebe eines Stoffes oder die Nadeln einer Kiefer, ergänzt es natürliche Textur, damit das Ergebnis nicht nach Plastik aussieht.

Das Detailmodell greift nur dort ein, wo das Foto es braucht. Ist Ihr Foto bereits sauber, lässt „Verbessern“ es im Wesentlichen unverändert; es erfindet keine Details, die nicht nötig sind. Text, den es im Foto erkennt, etwa Schilder und Etiketten, wird dem Restaurierungsschritt überlassen, der Rauschen und Kompression entfernt, aber keine Buchstaben neu zeichnet.

Beide Netze wurden mit Paaren trainiert: ein sauberes Foto und dasselbe Foto, nachdem es eine Simulation echter Handys durchlaufen hat. Die Simulation wurde anhand von Messungen an echten Geräten kalibriert: Rauschen von günstigen und älteren Handys, das Zusammenfügen im Nachtmodus und die Verkleinerungs- und Kompressionsregeln von Messenger-Apps. Deshalb erkennt „Verbessern“ Handyschäden, die ein gewöhnlicher Entrauschungsfilter für Details hält.

Das Ergebnis hat genau dieselbe Breite und Höhe wie Ihr Upload. „Verbessern“ vergrößert, beschneidet oder belichtet das Foto nicht neu und ändert weder Weißabgleich noch Belichtung: Eine warme Nachtszene bleibt warm. Wenn Sie außerdem ein größeres Bild brauchen, wenden Sie 4× vergrößern auf das verbesserte Ergebnis an.

„Verbessern“ bringt am meisten, wenn der Schaden aus Rauschen oder Kompression besteht, nicht aus fehlender Schärfe:

• Fotos bei wenig Licht, nachts oder in Innenräumen, die körnig, verschmiert oder weich geworden sind: Lichter der Stadt, Restaurants, Konzerte, Geburtstagsfeiern.
• Bilder, die nach dem Versand über WhatsApp oder eine andere Chat-App oder nach vielfachem Speichern an Qualität verloren haben und deren Original nicht mehr existiert.
• Fotos von älteren oder günstigen Handys, deren kleine Sensoren schon in Innenräumen rauschen.
• Produkt- und Inseratsfotos, die in einem dunklen Laden oder einer Garage aufgenommen wurden, bevor sie online gehen.

„Verbessern“ repariert das Bild; es liest es nicht. Es macht unlesbaren Text nicht lesbar, stellt kein Kennzeichen wieder her und schärft keine Dokumente. Sehr kleine oder dichte Schrift kann der Texterkennung gelegentlich entgehen. Prüfen Sie daher bei Dokumenten, bei denen jedes Zeichen zählt, das Ergebnis oder behalten Sie das Original.

Die ergänzte feine Textur ist plausibel, aber keine Aufzeichnung der Szene. Verwenden Sie die Ergebnisse nicht als Beweismittel oder zur Identifizierung, etwa von Gesichtern, Kennzeichen oder Seriennummern. Und ein bereits scharfes, gut belichtetes Foto ändert sich kaum: „Verbessern“ ist ein Reparaturwerkzeug, kein Filter, der jedes Foto anders aussehen lässt.

„Verbessern“ wurde für Fotografien gebaut. Bei Screenshots und Grafiken entfernt es ebenfalls Kompressionsblöcke, aber flache Flächen können eine leichte Textur bekommen; vergleichen Sie das Ergebnis daher mit dem Original.

Das Modell kann nur mit dem arbeiten, was in der Datei steckt. Eine bessere Vorlage ergibt ein besseres Ergebnis:

• Verwenden Sie die am wenigsten weitergeleitete Kopie, die Sie finden. Das Foto in der Galerie des Absenders ist besser als eines, das dreimal weitergeleitet wurde.
• Vermeiden Sie Screenshots von Fotos. Ein Screenshot fügt dem ursprünglichen Schaden noch eine Verkleinerung und die Skalierung der Oberfläche hinzu.
• Laden Sie das Foto hoch, bevor Sie es bearbeiten. Filter, starkes Nachschärfen und Aufhellen erschweren es, Rauschen von Details zu trennen.
• Erst verbessern, dann vergrößern. Wer ein verrauschtes Foto vergrößert, vergrößert auch das Rauschen, und Rauschen lässt sich schwerer entfernen, wenn es über mehr Pixel verteilt ist.
• Prüfen Sie Gesichter und Text bei 100 % Zoom, bevor Sie drucken oder veröffentlichen.

Viele KI-Bildverbesserer sind vollständig generativ: Sie zeichnen Haut, Augen und Textur von Grund auf neu. Das kann auf den ersten Blick beeindrucken und bei näherem Hinsehen falsch wirken, besonders bei einer Person, die Sie kennen. „Verbessern“ ist darauf abgestimmt, das zu reparieren, was die Pixel hergeben. Es verschönert keine Gesichter, ändert keinen Gesichtsausdruck und fügt keine Objekte hinzu. Wo Informationen wirklich fehlen, lässt es die Stelle sauber und natürlich, statt etwas zu erfinden. Unser Ratgeber zu originalgetreuem und generativem Hochskalieren erklärt den Unterschied.

Jedes Beispiel auf dieser Seite und in der Galerie ist ein echtes Ergebnis des Modells. Die beschädigten Vorlagen wurden mit unserem Handy-Simulator aus sauberen Fotos erzeugt, und jedes Beispiel ist entsprechend gekennzeichnet.