04.04.2023

Diese KI der TU Graz schreibt die Filmgeschichte um

An der TU Graz werden nicht nur Ostereier eingefärbt. Eine KI der steirischen Hochschule haucht Schwarzweißfilmen Farbe ein.
/artikel/diese-ki-der-tu-graz-schreibt-die-filmgeschichte-um
Die TU Graz bringt Farbe ins Kino. (ADobeStock)
Die TU Graz bringt Farbe ins Kino. (ADobeStock)

Was haben die FIlme „Casablanca“, „Metropolis“ und „Die zwölf Geschworenen“ allesamt gemeinsam? Allen drei Klassikern fehlt die Farbe. Obwohl 1935 der erste Farbfilm über die Kinoleinwand flimmerte, waren bis Mitte des 20. Jahrhunderts Schwarzweißfilme die Regel. Die TU Graz will nun aber auch Filmen aus dieser Zeit mit Künstlicher Intelligenz Farbe einhauchen.

KI mit Deeplearning-Technik

Bereits seit den 1970er Jahren gibt es immer wieder Versuche alte Filme zu kolorieren. Die entstandenen Kosten für manuelle oder halbautomatische Kolorierungstechniken ließen jedoch lange keinen nennenswerten Fortschritt zu. Auch die vollautomatische Einfärbung hat den Nachteil, dass die Farben nicht realitätsgetreu wirken.

Die TU Graz startete mit ihrem Projekt „RE:Color: Effiziente Färbung von Filmen in Kinoqualität basierend auf neuartigen Methoden des Maschinellen Lernen“ einen neuen Anlauf bei der Einfärbung.

Informatiker:innen rund um Thomas Pock vom Institut für Maschinelles Sehen und Darstellen entwickelten zusammen mit der auf die Restauration von historischen Filmen spezialisierte Grazer Firma HS-Art eine integrierte Softwareanwendung. Diese arbeitet mit einer automatisierten Einfärbetechniken und ist mit einem Deep-Learning-System erweitert. Dieses sorgt dafür, dass der Algorithmus automatisch arbeitet, aber dennoch vollständig benutzergesteuert funktioniert.

Welche Farbe braucht es wofür?

„Man braucht immer einen Menschen, der aus historischen Überlieferungen weiß, wie die Kleidung, die Fassaden, etc. damals ausgesehen haben. War die Soldatenuniform grün oder blau? Das kann kein Algorithmus entscheiden. Er kann aber daraus lernen“, sagt Projektleiter Pock. So muss der Algorithmus mit Trainigsdaten gefüttert werden, um bestimmte Farbmuster zu erkennen.

Ziel der Forscher:innen ist es, mit möglichst wenig menschlichem Input die Filme effizient einzufärben. „Das kann so aussehen, dass der Mensch die Farbgebung für einen Filmframe vorgibt, und die Software dann die Einfärbung  weiterer Frames übernimmt“, erklärt Pock. Diese zentrale Anforderung der nutzergeleiteten Steuerung wird nur dank vor-trainierter, selbst-lernender neuronaler Netze erfüllt, die durch Benutzerinteraktion dynamisch beeinflusst werden können.

Erster Film bereits eingefärbt

Vor Projektstart haben die Forscher:innen unterschiedliche KI-Technologien analysiert, die eine automatische Einfärbung versprechen. Den besten Ansatz haben sie in der Folge mit Entwicklern von HS-Art in eine Prototypanwendung implementiert und dabei ausreichende Testmuster generiert.

Mittlerweile ist die KI bereits so weit, dass sie alte Filme sauber restauriert und einfärbt. Historische Aufnahmen wären jedoch laut Pock oft authentisch, weil sie gewisse Rauschelemente oder andere Störungen enthalten. Auch darauf weiß die KI eine Antwort. So kann die Software dieses Rauschen nachdem Restaurieren wieder generieren und einfügen.

Der Quellcode zum Algorithmus ist nach der Publikation auf einer Fachtagung mittlerweile frei zugänglich. Wie die TU auf ihrer Website berichtet, braucht es jedoch aufbauende Software vom Projektpartner HS-Art, um das Produkt effizient zu nutzen.  Der „Diamant-Film Colorizer“ kam beispielsweise in der ZDFzeit-Dokureihe „Hitlers Macht“ zur originalgetreuen Einfärbung historischer Aufnahmen zum Einsatz.

Deine ungelesenen Artikel:
07.07.2026

„Europa kann doch State of the Art“: Hochreiters NXAI präsentiert neues Modell

Das Linzer KI-Startup NXAI rund um KI-Pionier Sepp Hochreiter hat mit TiRex-2 ein neues Modell für Industrie-Vorhersagen veröffentlicht. Dieses soll extrem effizient bei der Analyse von Live-Datenströmen sein.
/artikel/europa-kann-doch-state-of-the-art-hochreiters-nxai-praesentiert-neues-modell
07.07.2026

„Europa kann doch State of the Art“: Hochreiters NXAI präsentiert neues Modell

Das Linzer KI-Startup NXAI rund um KI-Pionier Sepp Hochreiter hat mit TiRex-2 ein neues Modell für Industrie-Vorhersagen veröffentlicht. Dieses soll extrem effizient bei der Analyse von Live-Datenströmen sein.
/artikel/europa-kann-doch-state-of-the-art-hochreiters-nxai-praesentiert-neues-modell
KI-Pionier Sepp Hochreiter ist Co-Founder und Chief Scientist von NXAI | (c) NXAI
KI-Pionier Sepp Hochreiter ist Co-Founder und Chief Scientist von NXAI | (c) NXAI

Das Linzer KI-Startup NXAI hat sein neuestes Modell TiRex-2 veröffentlicht. Die Entwicklung des sogenannten „Time Series Foundation Models“ (Zeitreihen-Basismodell) stand unter der wissenschaftlichen Leitung von KI-Pionier Sepp Hochreiter, der Mitgründer ist und als Chief Scientist des Startups fungiert.

Das Modell wurde auch als Open-Source-Software frei zugänglich gemacht. Es ist darauf spezialisiert, historische Datenreihen aus der Industrie zu analysieren, um zukünftige Entwicklungen vorherzusagen. In der Presseaussendung zum Release zeigt sich das Startup selbstbewusst: „Europa kann doch SOTA-Modelle“ (Anm. State of the Art). Laut Hochreiter teilt sich das neue Modell in den offiziellen Bestenlisten „die Spitzenplätze mit AWS“.

Mehrere Signale gleichzeitig im Blick

Die wesentliche technische Neuerung des Modells liegt in der Verarbeitung multivariater Zeitreihen. Während herkömmliche Vorhersagesysteme oft nur eine einzelne Datenreihe anhand ihrer eigenen Vergangenheit analysieren, bezieht TiRex-2 zusätzliche Einflussfaktoren – in der Fachsprache Kovariaten genannt – mit ein. Für Industrieunternehmen soll das zum entscheidenden Vorteil werden, da Maschinen und Prozesse selten nur ein isoliertes Signal erzeugen. In der Praxis bedeutet dies: Will ein Logistik- oder Energiebetrieb den künftigen Verbrauch prognostizieren, kann das Modell neben den historischen Verbrauchsdaten auch begleitende Faktoren wie das Wetter, Kalenderdaten oder Produktionspläne auswerten. Das macht die Vorhersagen präziser und aussagekräftiger.

xLSTM soll Effizienz-Boost bringen

Im Gegensatz zu bekannten KI-Systemen wie ChatGPT, die auf der speicherintensiven Transformer-Architektur basieren, nutzt TiRex-2 das von Hochreiter mitentwickelte xLSTM-Verfahren. Das soll ein zentrales Problem industrieller Live-Anwendungen lösen: Bei kontinuierlich einlaufenden Datenströmen (Streaming) explodiere bei herkömmlichen Systemen nämlich der Rechen- und Speicheraufwand, argumentiert man beim Startup. TiRex-2 hingegen verarbeitet Daten sequenziell und aktualisiert fortlaufend einen internen Zustand. Dadurch würden der Speicherbedarf und die Rechenkosten auch bei unbegrenzten Datenströmen konstant niedrig bleiben. Lukas Fischer, Head of Applied Research bei NXAI, erklärt dazu: „Mit TiRex-2 können wir kontinuierliche Datenströme in Echtzeit analysieren, ohne Einbußen bei der Modellperformance.“ Dies prädestiniert das Modell für den direkten Einsatz an Maschinen vor Ort (Edge-Anwendungen).

„Kunden müssen für unterschiedliche Maschinen nicht immer ein neues KI-Modell trainieren“

Die Leistungsfähigkeit des Modells wird durch das begleitende wissenschaftliche Paper des Forscherteams untermauert. Darin zeigen die Wissenschaftler, dass sich TiRex-2 besonders gut für das sogenannte Zero-Shot-Forecasting eignet. Das bedeutet, dass das Modell ohne vorheriges, spezielles Training präzise Vorhersagen für völlig neue Maschinentypen oder Datensätze treffen kann.

Laut dem CEO von NXAI, Albert Ortig, bringt diese Generalisierungsfähigkeit handfeste wirtschaftliche Vorteile im Betrieb: „Die Kunden müssen für unterschiedliche Maschinen nicht immer ein neues KI-Modell trainieren.“ Ein weiterer Vorzug des vergleichsweise kompakten Modells mit 82 Millionen Parametern ist, dass es auf Wunsch direkt auf den eigenen Servern der Kunden (On-Prem) betrieben werden kann, was die Datensicherheit für sensible Industrie-Prozesse erhöht.

Toll dass du so interessiert bist!
Hinterlasse uns bitte ein Feedback über den Button am linken Bildschirmrand.
Und klicke hier um die ganze Welt von der brutkasten zu entdecken.

brutkasten Newsletter

Aktuelle Nachrichten zu Startups, den neuesten Innovationen und politischen Entscheidungen zur Digitalisierung direkt in dein Postfach. Wähle aus unserer breiten Palette an Newslettern den passenden für dich.

Montag, Mittwoch und Freitag

AI Summaries

Diese KI der TU Graz schreibt die Filmgeschichte um

AI Kontextualisierung

Welche gesellschaftspolitischen Auswirkungen hat der Inhalt dieses Artikels?

Leider hat die AI für diese Frage in diesem Artikel keine Antwort …

Diese KI der TU Graz schreibt die Filmgeschichte um

AI Kontextualisierung

Welche wirtschaftlichen Auswirkungen hat der Inhalt dieses Artikels?

Leider hat die AI für diese Frage in diesem Artikel keine Antwort …

Diese KI der TU Graz schreibt die Filmgeschichte um

AI Kontextualisierung

Welche Relevanz hat der Inhalt dieses Artikels für mich als Innovationsmanager:in?

Leider hat die AI für diese Frage in diesem Artikel keine Antwort …

Diese KI der TU Graz schreibt die Filmgeschichte um

AI Kontextualisierung

Welche Relevanz hat der Inhalt dieses Artikels für mich als Investor:in?

Leider hat die AI für diese Frage in diesem Artikel keine Antwort …

Diese KI der TU Graz schreibt die Filmgeschichte um

AI Kontextualisierung

Welche Relevanz hat der Inhalt dieses Artikels für mich als Politiker:in?

Leider hat die AI für diese Frage in diesem Artikel keine Antwort …

Diese KI der TU Graz schreibt die Filmgeschichte um

AI Kontextualisierung

Was könnte das Bigger Picture von den Inhalten dieses Artikels sein?

Leider hat die AI für diese Frage in diesem Artikel keine Antwort …

Diese KI der TU Graz schreibt die Filmgeschichte um

AI Kontextualisierung

Wer sind die relevantesten Personen in diesem Artikel?

Leider hat die AI für diese Frage in diesem Artikel keine Antwort …

Diese KI der TU Graz schreibt die Filmgeschichte um

AI Kontextualisierung

Wer sind die relevantesten Organisationen in diesem Artikel?

Leider hat die AI für diese Frage in diesem Artikel keine Antwort …

Diese KI der TU Graz schreibt die Filmgeschichte um