Erfahrungsbericht: Workflow & Handwerk für KI-Social-Media-Videos
In der aktuellen digitalen Landschaft ist kurzweiliger Video-Content fast schon zum Standard geworden. Die rasante Entwicklung generativer KI (Large Language Models und Diffusionsmodelle) eröffnet völlig neue Wege in der Produktion – überflutet das Web aber gleichzeitig mit Inhalten.
Die Bandbreite reicht dabei von inhaltsleerem „KI-Schrott“, der lediglich den Algorithmus füttern soll, bis hin zu teilweise kinoreifen Produktionen. Doch eines fällt auf: Reine KI-Videos wirken oft generisch (siehe Blogartikel: AI-Slop).
Die Frage lautet daher: Wie lässt sich ein KI-Workflow sinnvoll und qualitativ hochwertig in den Arbeitsalltag eines Kreativen integrieren?
Das Projekt: Experiment
Um diese Frage zu beantworten, haben wir ein Experiment gestartet. Unser Ziel: Ein stilistisch reduzierter 3D-Look kombiniert mit 2D-Elementen. Wir wollten plakative Clips für Social Media generieren.
Die Herausforderungen
- Konsistenz: Eine durchgängige Bildsprache über verschiedene Clips hinweg.
- Materialgüte: Brauchbares Videomaterial, das für die Weiterverarbeitung geeignet ist.
- Zugänglichkeit: Wir wählten bewusst einen niedrigschwelligen Zugang über KI-Modelle wie Gemini, um die Alltagstauglichkeit im Designprozess zu prüfen. Komplexere (und potenziell konsistentere) Workflows mit Tools wie Runway Gen-3, Luma Dream Machine oder technischen Setups via Stable Diffusion (ComfyUI) lehnten wir aus Kostengründen und aufgrund des hohen zeitlichen Setups vorerst ab.
Der Workflow
Unser Prozess gliedert sich in vier Phasen:
1. Konzeption
Am Anfang steht immer noch die menschliche Kreativität. Die Idee wird klassisch auf Papier oder auf dem iPad skizziert. Diese Skizzen sind entscheidend für die spätere Komposition und die Platzierung der 2D-Elemente.
2. Prompt Engineering und Styleframes
Die Skizze dient als Grundlage für das Prompting. Anstatt direkt ein Video zu generieren, erstellen wir zunächst statische Styleframes. Diese definieren Licht, Textur sowie Komposition und sorgen als visuelle Referenz für Konsistenz im nächsten Schritt.
3. KI-basierte Videogenerierung (Image-to-Video)
Mithilfe der Styleframes und Text-Prompts kann die Video-KI (Gemini / Veo 3) nun das gewünschte Motiv wesentlich präziser umsetzen als durch reine Textbefehle.
Meist benötigten wir hierfür viele Anläufe den oft waren nur Fragmente des Outputs tatsächlich zu gebrauchen.
4. Postproduktion
Der generierte KI-Videoclip wird in einem Animationsprogramm wie z.B. After Effects
- Color Grading: Anpassung von Farben und Helligkeit für einen stimmigen Look.
- Artefaktbereinigung: Retusche von Bildstörungen und Fragmentierungen.
- Illustration: In Adobe Illustrator erstellte 2D-Elemente werden in After Effects animiert und über das Video gelegt.
- Sound & Schnitt: Ergänzung von Soundeffekten (oft liefert Veo 3 bereits passende Sounds) und finaler Schnitt.
Herausforderungen und Limitationen
Trotz der faszinierenden Möglichkeiten ist die Technik noch nicht perfekt. Das Hauptproblem aktueller Modelle liegt vor allem in der technischen Qualität:
- Auflösung: Die Clips sind oft noch nicht in der Auflösung verfügbar, die für High-End-Produktionen wünschenswert wäre.
- Artefakte: Es treten nach wie vor Bildstörungen (Glitches) und Fragmentierungen auf, die in der Postproduktion Zeit kosten.
- Konsistenz: Es bleibt oft ein Glücksspiel, eine wirklich konsistente Bildsprache über mehrere Szenen hinweg zu generieren.
Fazit
Die Generierung von Videoclips mittels KI ist eine hervorragende Möglichkeit, schnell kurzweiligen Content zu erstellen und den Zugang zur Videoproduktion zu demokratisieren. Dennoch darf der Aufwand für die konzeptionelle Vorarbeit und die technische Nachbearbeitung nicht unterschätzt werden.
KI ersetzt den Designer noch nicht. Im Gegenteil: Ein tiefes Verständnis für Komposition, Farbe und Animation ist notwendiger denn je, um KI-Ergebnisse zu kuratieren und zu optimieren. Die wahre Stärke liegt also in der Kombination aus künstlicher Intelligenz und menschlichem Know-how für das Handwerk.
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