20.12.2023

Mit einem Klick anonym: Wie das Klagenfurter Startup PiktID die Bildbearbeitung revolutionieren möchte

Sie sind synthetisch und sehen doch täuschend echt aus. Die Foto-Identitäten, die die Software von PiktID generieren kann, geben derzeit den Ton in der KI-Bildbearbeitungs-Branche an. Im Gespräch mit brutkasten erklärt CSO Jernej Dvoršak wie das funktioniert und welche Pläne das Startup für die Zukunft hat.
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PiktID
(c) PiktID - Das PiktID-Team.

Ein Bild sagt mehr als tausend Worte. Bilder, die mit der Technologie des Klagenfurter Startups PiktID bearbeitet werden, erzeugen zudem auch noch tausende weitere Bilder. Die Idee dahinter: Täuschend echte Fotos, so viele man möchte und das binnen Sekunden. Mit einer speziell entwickelten Technologie macht das junge Team, bestehend aus den Forscher:innen Jennifer Simonjan (CMO), Davide Righini (CEO) und Nunzio Letizia (CTO) sowie Jernej Dvoršak (CSO), es möglich, neue synthetische Identitäten aus bestehenden Fotos zu generieren. Für Unternehmen, die die Technologie nutzen, bedeutet das Zeit- und vor allem Kostenersparnisse ohne Qualitätseinbußen.

Unkompliziert Privatsphäre schützen

Die Anwendung des komplexen Programms ist für Nutzer:innen simpel: Gewünschtes Foto ins Web-Tool von PiktID laden, optische Parameter eingeben und kurz warten. Binnen kürzester Zeit erstellt die KI-Bearbeitung nun eine neues Gesicht, das je nach Wunsch der Kund:innen weiter individuell angepasst werden kann. Der Fantasie sind kaum Grenzen gesetzt: Von einer neuen Frisur bis hin zu einem völlig neuen Erscheinungsbild ist fast alles möglich. Das funktioniert mittels neuronalen Netzwerken, die darauf trainiert wurden noch nie dagewesene Gesichter zu entwickeln, erklärt Jernej Dvoršak im Gespräch mit brutkasten.

Lädt man ein Gruppenfoto ins Programm, ändert der Algorithmus wiederum die markierten Gesichter. Personen können somit auch vereinzelt anonymisiert und im Originalbild ersetzt werden, so der CSO des Startups. Das bietet Unternehmen die Möglichkeit Fotos auch ohne Einwilligung zu veröffentlichen. „Wo früher Köpfe abgeschnitten oder geblurred wurden, kann nun das vollständige Foto verwendet werden“, erklärt Dvoršak. Das biete zudem auch die Möglichkeit Image-Fotos des Unternehmens beizubehalten, auch wenn manche Mitarbeiter:innen nicht abgebildet sein möchten, was häufiger vorkomme, als man denkt, meint Dvoršak.

(c) PiktID CO-Founder und CSO Jernej Dvoršak

Ein Foto für alle Zielgruppen: Use Case in Marketing, Werbung und Modebranche

Wo Marketing stattfindet, dürfen meist auch Emotionen nicht fehlen. Durch die Weiterentwicklung des Programms konnte das vierköpfige Team ebendiese nun auch neben der ursprünglichen Idee der Anonymisierung weiterentwickeln. Welchen Eindruck soll das AI-Model vermitteln? Ein strahlendes Lächeln, ein skeptischer Blick, Trauer oder Verzweiflung? Jede noch so kleine Nuance in einem Gesicht kann verändert werden. „Ein wichtiger Faktor dabei ist zudem die Zeit der Bearbeitung“, betont Dvoršak, „binnen weniger Sekunden kann eine komplett neue Identität entstehen.“ Die Bandbreite der KI-Fähigkeiten spreche daher vor allem Werbe- und Kreativagenturen, Fotograf:innen, Grafikdesigner:innen und die Modebranche, die ihre Kleidung mit Models auf verschiedenen Märkten bewerben, an. „Unsere Kunden im Bereich AdTech berichten uns oft, dass die KI-generierten Fotos sogar besser performen als die Originale“, erklärt der PiktID-CSO.

Auch für Branchen, in denen der Einsatz von Fotos auf denen echte Menschen zu sehen sind, vorher nicht möglich war, wie beispielsweise Einrichtungen für Kinder oder andere vulnerable Gruppen ist das Tool nützlich. Je nachdem, was benötigt wird, können die KI-Persönlichkeiten auch unterschiedlichen ethnischen Gruppen zugehörig sein, was besonders für internationale Kampagnen von Unternehmen von Vorteil sei und das Potenzial habe jede Zielgruppe zu erreichen, erklärt Dvoršak.

Kostengünstige Kampagnen für Startups

Nutzen kann man das Programm, indem man Credits kauft, die für die Bearbeitung der Fotos eingesetzt werden. Je nach Größe des Pakets, das man kauft, kostet eine Generierung zwischen 0,30€ und 1,90 Euro pro Generierung. „Das klingt zunächst nicht nach der günstigsten Variante für Bildbearbeitung. Im Vergleich zu dem, was man für manuelle Bildbearbeitung, Fotoshootings, Models und Lizenzen ausgeben würde, kann allerdings langfristig gespart werden“, man brauche kein Maskieren oder große Bearbeitungsskills, betont der CSO. „Damit besteht auch für Startups ohne großes Budget die Möglichkeit Kampagnen mit täuschend echt aussehenden Menschen zu erstellen“, erklärt Dvoršak. Wer sich nicht sicher ist, kann mit zehn Einstiegs-Credits – das entspricht zehn Generierungen – erst einmal kostenlos testen.

Künftig auch Ganzkörperbearbeitung und Videos

Immer wieder würden Kund:innen auch nach einer Ganzkörperbildbearbeitung fragen. Im ersten Quartal nächsten Jahres soll damit begonnen werden. Gleichzeitig möchte das Team auch mit der Entwicklung der Video-Bearbeitung anfangen. Bei der Ganzkörperbearbeitung ist vor allem das abgebildete Alter wichtig, ein 65-Jähriges Model braucht eben auch 65-jährige Knie und Arme. Hauttöne und die optische Beschaffenheit der Haut allgemein werden bereits jetzt von der Software erkannt und übernommen. Auch das „Consistent Identity“-Feature – die Abbildung einer synthetischen Identität aus verschiedenen Winkeln, mit der man dasselbe Modell auf verschiedenen Fotos generieren kann – wurde bereits implementiert. Vor allem für die Modebranche ist diese Option interessant, um ihre ausgewählte Persona flexibel einzusetzen. Das Feature war „eine große Herausforderung, legt aber jetzt schon den Grundstein für die kommende Videoanonymisierung“, kündigt der PiktID- CSO an. Die Frage, ob die Videos anfällig für Deepfake sein könnten, verneint er entschieden. Der Algorithmus stelle niemals bereits existierende oder bekannte Gesichter her und beuge einem möglichen Foto- oder Video-Missbrauch somit vor, versichert er.

Kleines Budget, große Qualität

„Wirklich hohe Auflösungen“, also Gesichtsregionen mit 8000 Pixeln in beide Richtungen – Quer- und Hochformat- seien mit der Software von PiktID möglich. Die Fotos sind somit auch für Werbung im öffentlichen Raum brauchbar. Straßenbahnen, Busse, Plakate auf großen Werbeflächen sind ebenso möglich wie rein digitale Werbung. Die Normalgröße einer Generierung beträgt 500×500 Pixel, kostentechnisch bedeutet das also, dass für das Upscaling des Fotos je nach Größe entsprechend weitere Credits nötig sind.

Investoren gibt es abseits der Förderung des Gründerzentrums build! bislang nicht, finanziert wird durch Bootsrapping. „Das Ökosystem in Österreich ist sehr unterstützend und ermöglicht es Startups, ihre ersten Schritte auf dem Markt zu machen“, sagt Dvoršak. Zusammen mit seinen Kollegen Davide Righini (CEO) und Nunzio Letizia (CTO) sucht Jernej nun nach Investoren, um einen aggressiven und ehrgeizigen Entwicklungsfahrplan zu verfolgen. Mit dem Feedback ihrer Kund:innen möchten die vier Köpfe hinter PiktID derzeit vor allem die Benutzerfreundlichkeit verbessern. Trotz des rasanten Fortschritts in der KI-Branche haben die jungen Gründer: innen erst vor kurzem mit der Suche nach Investoren begonnen. „Wir wollten wirklich sicherstellen, dass das Produkt einen bedeutenden Marktbedarf adressiert, was uns ermöglicht, Investoren mit einem Portfolio von Kundennachweisen auf Augenhöhe zu begegnen. „Sicher ist vor allem: Das Produkt kommt gut an. Mit der Software hat PiktID es bereits zum „Product of the Day“ bei Product Hunt geschafft.

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Ora Computing
© Ora Computing - (l.) Stefan Sack und Raimel Medina.

Ora Computing, ein Startup, das sich auf die Optimierung und Komprimierung von KI-Foundation-Modellen spezialisiert hat, gab heute den Abschluss einer Seed-Finanzierungsrunde in Höhe von 3,5 Millionen Euro bekannt. Die Runde wurde von Constructor Capital und Greencode Ventures angeführt, mit fortgesetzter Unterstützung des Gründungsinvestors XISTA Science Ventures, der beim Aufbau und der Einführung des Unternehmens geholfen hat.

Ora Computing schrumpft Modelle

KI-Inferenz – der Prozess der tatsächlichen Ausführung eines KI-Modells zur Generierung von Outputs – ist zu einem erheblichen und schnell wachsenden Kostenfaktor für jedes Unternehmen geworden, das KI im großen Maßstab einsetzt. Große Implementierungen können mittlerweile allein für die Rechenleistung zig Millionen Euro pro Monat kosten, und das Problem verschärft sich, da die Modelle immer größer werden. Für Unternehmen, die KI lokal auf Geräten wie Autos oder Industrieanlagen ausführen möchten, seien die Modelle oft schlichtweg zu groß.

Hier setzt Ora Computing an. Seine Software komprimiert diese Modelle – sie schrumpft ihre Größe um bis zu 80 Prozent und lässt sie bis zu viermal schneller laufen – während der Genauigkeitsverlust bei Null bis fünf Prozent gehalten wird, so der Claim.

Da komprimierte Modelle deutlich weniger Rechenleistung für die Ausführung benötigen, sollen sich die Effizienzgewinne auch direkt in einem geringeren Energieverbrauch und reduzierten CO2-Emissionen niederschlagen: Ora schätzt, dass seine Technologie bei einer Marktdurchdringung von ein Prozent jährlich mehr als 50.000 Tonnen CO2 einsparen könnte.

Ansatz über verschiedene Hardwaretypen

„Wir haben Ora Computing gegründet, um die Annahme infrage zu stellen, dass eine massive Skalierung erforderlich ist, um nutzbare Intelligenz zu erreichen. Wir glauben, dass die nächste Welle der KI-Einführung durch kompaktere Modelle vorangetrieben wird, die hocheffizient und für spezifische Anwendungsfälle optimiert sind, anstatt durch große, universelle Cloud-Modelle. Ora baut den Software- und Algorithmen-Stack auf, der diesen Übergang ermöglicht“, sagt Stefan Sack, CEO und Mitgründer von Ora Computing.

Im Gegensatz zu bestehenden Komprimierungstools funktioniere der Ansatz von Ora über verschiedene Hardwaretypen hinweg und füge sich direkt in Standard-Inferenz-Frameworks ein – ohne Änderung an der bestehenden Infrastruktur. Wo konkurrierende Ansätze eine binäre Entscheidung zwischen Komprimierungsstufen erzwingen, bilde der Algorithmus von Ora kontinuierlich den gesamten Kompromiss zwischen Modellgröße und Genauigkeit ab, sodass Unternehmen für ihre spezifischen Hardware- und Kostenbeschränkungen optimieren können, so der Mitgründer.

2025: Ora Computing tritt hervor

Ora wurde von Stefan Sack und Raimel Medina gegründet, beide Forscher im Bereich Quantencomputing aus der Serbyn-Gruppe am Institute of Science and Technology Austria (ISTA). Das Unternehmen verließ Ende 2025 den Stealth-Modus und möchte die frischen Mittel dazu nutzen, um das Team zu vergrößern, die Komprimierungsfähigkeiten auf die größten Frontier-Modelle auszuweiten und ein kommerzielles Produkt für Cloud-Inferenz-Anbieter und Unternehmen, die KI am Edge einsetzen, auf den Markt zu bringen.

Ora hat die Anwendbarkeit seiner Technologie nach eigenen Angaben an einem Modell mit 70 Milliarden Parametern nachgewiesen. Der Komprimierungsprozess beanspruchte hierbei wenige Stunden und verursachte Rechenkosten von unter 1.000 US-Dollar, wohingegen der bisherige Branchenstandard für vergleichbare Leistungen ein Vielfaches dieses Betrages erfordere.

„Hunger wächst schneller“

„Der Energiehunger der KI wächst schneller, als die Welt die Infrastruktur aufbauen kann, um ihn zu stillen. Ein wichtiger Ansatz ist es, die KI selbst effizienter zu machen, und genau das tut Ora. Modelle radikal zu komprimieren, ohne die Genauigkeit zu opfern, macht für ihre Kunden einen enormen Unterschied“, sagt Terhi Vapola, Gründerin und Managing Partner bei Greencode Ventures.

Und Valentino Jadrisko, Senior Associate bei Constructor Capital, ergänzt: „Die Ära der Brute-Force-KI stößt an ihre physikalischen Grenzen: Hyperscaler nehmen wieder Kernreaktoren in Betrieb, Frontier-Labs verbrennen Milliarden für Rechenleistung, Reasoning-Modelle vervielfachen die Inferenzkosten jedes Quartal. Die einzige nachhaltige Antwort besteht darin, den Betrieb von Frontier-KI drastisch günstiger zu machen. Das ist es, was Ora Computing tut: Sie komprimieren Frontier-LLMs so, dass sie überall laufen können – in der Cloud, im Auto, in der Hosentasche. Und das ist der Grund, warum Constructor Capital stolz darauf ist, ihre 3,5-Millionen-Euro-Seed-Runde als Co-Lead anzuführen.“

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