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.
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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.

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Lovable-CEO Anton Osika (r.) im Gespräch mit Times Senior Editorin Ayesha Javed. © brutkasten

Kaum ein Tool steht so sehr für den KI-Bauboom wie Lovable. Erst im August 2026 hat das schwedische Startup, wie brutkasten berichtete, eine Series-C-Runde über 400 Millionen US-Dollar abgeschlossen, angeführt von Menlo Ventures und mit dem EQT-gemanagten Scaleup Europe Fund als Co-Lead, bei einer Bewertung von 13,3 Milliarden US-Dollar.

Für Gründer und CEO Anton Osika ist das mehr als eine Finanzierungsrunde: Es sei ein Indikator dafür, dass KI-gestützte No-Code- und Low-Code-Plattformen die Nische verlassen hätten und im Mainstream angekommen seien.

Weg vom Entwickler-Monopol

Auf der Dreamforce in San Francisco erläutert Osika die zentrale These hinter Lovable: „Menschen mit Fachwissen über das jeweilige Problem sollten diejenigen sein, die Software bauen“, so Osika. Wer ein Problem am besten kenne, solle auch die Lösung bauen, egal ob in Marketing, HR, Finance oder Operations. Nicht die formale Qualifikation zähle, sondern die Nähe zum Problem.

Dass Lovable längst kein reines Anfänger-Werkzeug sei, belegt Osika mit einer internen Zahl: 55 Prozent der Lovable-Nutzer:innen brächten mehr als elf Jahre Berufserfahrung in ihrem Fachgebiet mit. Entscheidend sei laut dem Co-Founder nicht das klassische Programmieren, sondern die Fähigkeit, komplexe, unstrukturierte Probleme systematisch in funktionierende Systeme zu zerlegen.

Vom Nebenprojekt zur Unternehmenslösung

Besonders aufschlussreich sind die Praxisbeispiele, die Osika im Gespräch anführt. Bei einer Healthcare-Staffing-Firma habe ein Fachbereichsleiter eine komplette neue Produktlinie für die Zertifizierung von Pflegekräften aufgebaut, samt Verwaltung und Terminplanung, und anschließend mehr als zehn weitere interne Anwendungen vernetzt. In den nordischen McDonald’s-Filialen laufe mittlerweile ein auf Lovable gebautes Interface, über das rund 300 Standorte operative Anfragen abwickeln würden.

Solche Geschichten seien laut Osika keine Ausnahme: Bei knapp zwei Dritteln der Fortune-500-Unternehmen, darunter Adidas und Nvidia, würden Mitarbeitende die Plattform nutzen. Häufig beginne es als kleines Team-Projekt und wachse zur unternehmensweiten Lösung heran.

Entwicklung unter Aufsicht

Damit das nicht in unkontrollierter Schatten-IT ende, setzt Lovable laut Unternehmensangaben auf Admin- und Audit-Funktionen, mit denen IT-Verantwortliche nachvollziehen können sollen, welche Anwendungen entstehen, wo sensible Daten verarbeitet werden und wo Sicherheitslücken drohen. Genau das mache aus der anfänglichen Skepsis von IT-Abteilungen häufig Zustimmung, so Osika: „Es wird vom letzten Nein zu dem, was man ausrollen wollte, zum ersten Ja. So verhindern wir Schatten-IT und die Zersplitterung in unzählige Tools, die niemand mehr überblickt“, erklärt Osika.

Überflüssig würden Engineers durch die Lovable-Nutzung anderer trotzdem nicht, meint Osika: Ihre Rolle verschiebe sich von Routineaufgaben hin zu Architektur, Systemanbindung und der Betreuung unternehmenskritischen Codes.

Warum heißt Lovable eigentlich Lovable?

Zum Schluss des Gesprächs räumt Osika mit einem gängigen Klischee über den europäischen Tech-Standort auf: „Viele halten Europa für langsam, aber wenn man in die Tech-Hubs Europas geht, brodelt es dort wie nie zuvor“, sagt Osika. Dass der Produktfokus so stark auf dem Nutzererlebnis liege, führt Osika auch auf den Standort Stockholm zurück, wo der Großteil des Engineering-Teams sitzt. Man habe in den nordischen Ländern genaue Vorstellungen davon, wie ein Produkt funktionieren solle – oder eben nicht. Diese „I-Tüpfelchen-Reiterei“ mache Lovable erst zu dem was es heute ist.

Warum das Unternehmen ausgerechnet „Lovable“ heißt, erklärt er mit einer letzten Zeile, die zugleich als Leitmotiv des Gesprächs steht: „Software sollte nicht einfach nur funktionieren. Sie soll die Emotionen der Menschen wecken“, so Osika.

Vom Vibe zum Volumengeschäft

Was also vor nicht allzu langer Zeit noch als spielerisches „Vibe-Coding“ belächelt wurde, ist laut Osika längst zu einer Infrastruktur geworden, auf der Enterprisekund:innen die nächsten Prozesssysteme entwickeln. Der Markt für KI-gestütztes Bauen sei, so der Lovable-Gründer, endgültig über das reine Ausprobieren hinausgewachsen – und weit über das Vibecoding hinaus.

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