20.04.2019

Wiener Startup zerolens erhält für virtuelles Fotostudio 235.000 Euro Investment

Das Wiener Startup zerolens hat ein virtuelles Fotostudio entwickelt, mit dem Firmen ihre Produkte in künstlich erzeugten dreidimensionalen Umgebungen fotografieren können. Für die Geschäftsidee konnte das Gründerteam rund um CEO Lukas Fechtig nun ein Investment in der Höhe von 235.000 Euro an Land ziehen.
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(c) Julia Domig / zerolens: (v.l.n.r.) Nik Redl, Lukas Fechtig, Mirko Vodegel
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Wie bei so vielen Startups entstand die Geschäftsidee von zerolens aus einer Not heraus. Die Gründer Lukas Fechtig und Nikolaus Redl haben während ihres Studiums einen Online-Shop für Schmuck betrieben und sahen sich dabei mit einem Problem konfrontiert: Das Erstellen professioneller Produktfotos war sehr zeit- und kostenintensiv – insbesondere bei Produkten, die in einer außergewöhnlichen und schwer zu erreichenden Umgebung, wie einem tropischen Strand, fotografiert werden mussten. Um das Problem zu lösen, haben Fechtig und Redl gemeinsam mit einem weiteren Co-Founder an einer technischen Lösung gearbeitet, um sich sowohl ein professionelles Fotostudio, als auch einen teuren Fotografen bzw. Reisekosten zu sparen.

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Automatisiertes Fotoshooting

Nach einiger Zeit an Tüftelei ist schlussendlich eine Software für ein virtuelles Fotostudio entstanden. Mit diesem können Firmen ihre Produkte in computergenerierten, dreidimensionalen Umgebungen platzieren und fotografieren. Nach dem virtuellen Fotoshooting erhalten die Nutzer automatisiert ein Produktfoto in Studioqualität. Die Idee und die dahinterstehende technische Lösung waren schlussendlich so ausgereift, dass sich Fechtig und Redl zur Gründung eines eigenen Startups entschlossen. Die Gründung erfolgte erst im März diesen Jahres.

Die Funktion von zerolens

Um die Objekte aus unterschiedlichen Perspektiven in der virtuellen Umgebung fotografieren zu können, müssen diese zunächst in einem CAD-Programm von einem 3D-Artist modelliert werden. Als ein weiteres Verfahren kann auch Photogrammetrie zum Einsatz kommen. Wie Fechtig erläutert, wird dabei das Objekt mit rund 50 Kameras 360 Grad von allen Seiten fotografiert und anschließend gerendert.

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(c) Liquid AI - (v.l.) Mathias Ledhner, Eva Rus, Alexander Amini und Ramin Hasani von Liquid AI.

Liquid AI CEO Ramin Hasani war von 2016 bis 2020 “Machine Learning Researcher” an der TU Wien; sein CTO Mathias Lechner machte von 2018 bis 2022 am “Institute of Science and Technology Austria (ISTA) seinen PhD – davor in der österreichischen Hauptstadt seinen Master, ebenfalls an der Technischen Universität.

Liquid AI: Weniger Daten und Rechenleistung nötig

Nun vermelden beide ein 250 Millionen US-Dollar Investment für ihr Bostoner MIT-Spin-off (Liquid AI hat im Vorjahr bereits rund 46,6 Millionen US-Dollar an Startkapital erhalten): “Diese Finanzierung wird uns dabei helfen, die Entwicklung, Skalierung und Bereitstellung von ‘Liquid Foundation Models’ (LFMs: Allzweck-KI-Modelle, die weniger Daten und Rechenleistung benötigen) zu beschleunigen, unseren leichtgewichtigen, universell einsetzbaren KI-Modellen, die private, effiziente und zuverlässige KI auf Unternehmensniveau für alle ermöglichen”, teilen sie per Blogeintrag mit.

Das Ziel von Liquid AI, dessen Bewertung nun laut Bloomberg bei über zwei Milliarden US-Dollar liegt, ist es, das leistungsfähigste und effizienteste “KI-System in jeder Größenordnung” zu entwickeln.

“Wir sind stolz darauf, dass unsere neuen, branchenführenden Partner unserer Mission vertrauen; gemeinsam wollen wir souveräne KI-Erfahrungen für Unternehmen und Nutzer freisetzen”, sagt Hasani.

Skalierbarkeit

Seit der Gründung des KI-Startups hat das Duo daran gearbeitet, zu beweisen, dass ihre Wissenschaft und Technologie skalierbar sei: “Wir haben unsere textbasierten Modelle veröffentlicht, multimodale LFMs angekündigt und begonnen, unsere KI-Produkte mit wichtigen Partnern auf dem Markt zu testen, um ihre Wirkung in der Praxis zu demonstrieren”, heißt es weiter.

In der nächsten Phase möchte Liquid AI die Series-A nutzen, um ihre Recheninfrastruktur zu skalieren, die Produktbereitstellung im Edge- und On-Premise-Bereich zu beschleunigen, z. B. LFM-Inferenz- und Feinabstimmungs-Stacks, und um ihre KI-Angebote über Partnerschaften einem breiteren Publikum zugänglich zu machen.

Liquid AI: Vorteile ausdehnen

“Wir werden unsere KI-Produkte in geschäftskritische Workflows in vielen Bereichen wie Unterhaltungselektronik, Telekommunikation, Finanzdienstleistungen, E-Commerce und Biotechnologie integrieren”, so das Team weiter. “Die Finanzierung wird auch die wissenschaftliche und technologische Entwicklung von Liquid AI beschleunigen und die Vorteile von LFMs auf mehr Modellgrößen und Datenmodalitäten ausdehnen.”

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