Porträt von Lika Kandel

Lika Kandel

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Projekt

Interessenten sehen sich im Studio, bevor sie anrufen

Eine KI bewertet Werbevideos aus der Meta-Werbebibliothek. Wo das Video Luft nach oben hat, setzt sie die Person in ein passendes Studio-Set, das Gesicht bleibt verpixelt.

Ausgangslage

Studiozeit ist schwer zu verkaufen, solange man sie sich nicht vorstellen kann. Viele Unternehmen drehen ihre Videoanzeigen mit dem Handy im Büro und wissen nicht, wie viel besser sie aussehen könnten. Eine Preisliste zeigt es ihnen nicht. Und jede Anzeige von Hand zu sichten und das passende Set herauszusuchen kostet Zeit, auch bei Anzeigen, die schon gut aussehen.

Warum ich das gebaut habe

Ich hatte die Aufgabe, Unternehmen mit schwachen Werbevideos zu zeigen, wie sie in einem Studio aussehen würden. In der Meta-Werbebibliothek laufen viele Anzeigen, die vor einer kahlen Wand mit schlechtem Licht gedreht sind. Den Unternehmen zu schreiben, dass ihr Video besser aussehen könnte, überzeugt niemanden. Ein Bild, auf dem sie selbst in einem Studio-Set sitzen, schon. Dieses Bild jedes Mal von Hand zu bauen, kam nicht in Frage. Also habe ich ein System gebaut, das schwache Anzeigen erkennt, das Gesicht verpixelt und die Person in ein passendes Set setzt.

Lösung

Der Interessent bekommt kein Angebot, sondern ein Bild von sich selbst in einem besseren Studio. Das System arbeitet auf zwei Wegen. Regelmäßig nimmt es Videoanzeigen aus der Meta-Werbebibliothek, bewertet einen Frame und sortiert alles aus, was schon professionell aussieht. Nur wenn die Note schwach ist, schlägt es passende Sets vor. Im internen Tool lädt man stattdessen ein Foto hoch, markiert die Personen und wählt ein Set. Die Vorschau zeigt dabei Sets für Einzel- oder Gruppenaufnahmen. In beiden Fällen wird zuerst das Gesicht verpixelt, dann setzt Gemini die Person ins Set. Die meiste Arbeit steckt im Prompt: Die Person soll wirken, als säße sie wirklich dort, und das Gesicht muss trotzdem verpixelt bleiben.

So funktioniert es

Ziehen oder Pfeiltasten: Schritte verschieben

Vom Werbevideo zum eigenen Bild im Studio. Ein Frame aus der Anzeige wird bewertet. Nur wenn das Video Luft nach oben hat, folgen Set-Vorschläge und die Bildmontage. Über das interne Tool steigt man mit einem eigenen Foto direkt beim Verpixeln ein.
  1. Schritt 1: Screenshot aus der Anzeige führt zu Bildanalyse
  2. Schritt 2: Bildanalyse führt zu Nur bei Bedarf weiter
  3. Schritt 3: Nur bei Bedarf weiter führt zu Studio-Abgleich
  4. Schritt 4: Studio-Abgleich führt zu Gesicht verpixeln
  5. Schritt 5: Gesicht verpixeln führt zu Person ins Studio setzen
  6. Schritt 6: Nur bei Bedarf weiter führt zu Nächster Interessent (gut genug)
  7. Schritt 7: Internes Tool führt zu Gesicht verpixeln (eigenes Foto)
Schritte als Text

  1. Schritt 1: Screenshot aus der Anzeige

    Aus einer Videoanzeige in der Meta-Werbebibliothek wird ein Frame als Screenshot übernommen. Ein einziges Bild reicht, um das Video zu beurteilen.

  2. Schritt 2: Bildanalyse

    Eine KI bewertet die Qualität des Videos: Aufnahmestil, Licht und Aufbau des Hintergrunds. Sie vergibt eine Note und nennt konkret, was ein Studio besser machen würde.

  3. Schritt 3: Nur bei Bedarf weiter

    Ist die Note schwach, hat das Video Luft nach oben, und es geht weiter. Ab einer guten Note wirkt es schon professionell. Dieser Interessent braucht kein Studio, also nimmt sich das System den nächsten vor.

  4. Schritt 4: Studio-Abgleich

    Das Ergebnis der Analyse wird mit den Studio-Sets abgeglichen: hell oder dunkel, Sofa oder Tisch, Farbakzente wie Blau, Grün oder Orange. Heraus kommt eine kurze Auswahl möglicher Setups im Stil der Anzeige, jedes mit Begründung.

  5. Schritt 5: Gesicht verpixeln

    Ein Programm erkennt das Gesicht und verpixelt es, bevor das Bild an ein KI-Modell geht. So bleibt die Person auch im fertigen Bild unkenntlich. Im internen Tool ist das von Anfang an eingeschaltet.

  6. Schritt 6: Person ins Studio setzen

    Ein Bildmodell von Google (Gemini) setzt die Person in das gewählte Set. Kleidung, Blickrichtung und Geste bleiben, das Licht passt sich dem Set an, das Gesicht bleibt verpixelt. Bei mehreren Personen entstehen eine Gruppenaufnahme und ein Einzelporträt pro Person.

Werkzeuge

  • OpenAI
  • Gemini
  • Python
  • OpenCV

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In einem kurzen Gespräch klären wir, welche Schritte sich bei Ihnen automatisieren lassen.

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