Fallstudie: AI-Generated Artwork for German Athletes at the Olympics

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Executive Summary

Die Deutsche Sport Marketing (DSM) wollte für jeden deutschen Athleten, der an den Olympischen Spielen teilnahm, einzigartige KI-generierte Kunstwerke schaffen. Die Kunstwerke imGraffiti-Stil sollten auf großen bedruckten Leinwänden ausgestellt werden, auf denen jeweils der Name des Athleten, die Sportart und ein QR-Code zu sehen waren, der mit dem Bild online verlinkt war. Trotz des engen Zeitrahmens gelang es DECAID, mithilfe einer Kombination aus Midjourney und Stable Diffusion hochwertige, wiedererkennbare Bilder zu liefern, trotz anfänglicher Schwierigkeiten beim Rendern bestimmter Sportarten.

Einleitung

Über den Kunden

Kunde: Deutsches Sport Marketing (DSM)

Branche: Sportmarketing

Hauptsitz: Frankfurt, Deutschland

Hauptdienstleistungen: Vermarktung und Bewerbung deutscher Sportler und Sportereignisse unter Einsatz innovativer Technologien zur Steigerung der Sichtbarkeit und des Engagements der Sportler.

Ziel des Projekts

DSM wollte ansprechende, KI-generierte Kunstwerke schaffen, um deutsche Athleten bei den Olympischen Spielen zu feiern und zu fördern. Das Hauptziel bestand darin, hochwertige Bilder im Graffiti-Stil zu erstellen, die sowohl visuell auffällig als auch repräsentativ für die jeweiligen Sportarten der Athleten sind.

Herausforderungen

  • Enge Frist: Das Projekt musste innerhalb weniger Tage abgeschlossen werden, um die Druck- und Ausstellungsfristen einzuhalten.
  • Rendering-Genauigkeit: Sicherstellen, dass die KI-generierten Bilder jeden Athleten bei der Ausübung seiner Sportart genau darstellen.
  • Bildqualität: Aufrechterhaltung einer hohen Qualität und stilistischen Konsistenz bei allen Bildern.
  • Skalierbarkeit: Effiziente Verwaltung der Darstellung von Tausenden von Bildern innerhalb des vorgegebenen Zeitrahmens.

Ergebnisse

Das Projekt wurde erfolgreich abgeschlossen und führte zur Erstellung unverwechselbarer, hochwertiger Kunstwerke für jeden deutschen Athleten. Diese Kunstwerke wurden im Deutschen Haus in Paris für die Olympischen Spiele ausgestellt und erhalten sowohl vom Kunden als auch vom Publikum positives Feedback.

Plan

  • Team-Aufteilung: Es wurden zwei Teams gebildet – eines konzentrierte sich auf die Automatisierung druckfertiger Dateien und das Hosting von Bildern, das andere auf das Rendering von Bildern.
  • Tool-Bewertung: Midjourney und Stable Diffusion wurden auf ihre Rendering-Fähigkeiten hin bewertet.
  • Umsetzung: Midjourney wurde zunächst aufgrund seiner Benutzerfreundlichkeit und Qualität ausgewählt, später wurde jedoch Stable Diffusion für das automatisierte Rendering von Porträts verwendet.

Herausforderungen

Spezifische Probleme

  1. Enge Frist: Das Projekt musste innerhalb weniger Tage abgeschlossen werden, um Zeit für den Druck und den Aufbau der Ausstellung zu haben.
  2. Rendering spezifischer Sportarten: Midjourney hatte aufgrund der begrenzten Trainingsdaten Schwierigkeiten, weniger verbreitete Sportarten präzise darzustellen.
  3. Qualität vs. Automatisierung: Abwägen zwischen der Notwendigkeit hochwertiger Bilder und der Möglichkeit, den Rendering-Prozess zu automatisieren.
  4. Lesbarkeit von QR-Codes: Sicherstellen, dass QR-Codes groß genug sind, um auf gedruckten Leinwänden leicht gescannt werden zu können.

Umgesetzte Lösungen

Untersuchung

  • Tool-Bewertung: Vergleich der Rendering-Funktionen von Midjourney und Stable Diffusion. Midjourney bot eine höhere Anfangsqualität, aber keine Automatisierung; Stable Diffusion ermöglichte eine Automatisierung, erforderte aber eine umfangreiche Parameteranpassung.

Strategie

Erste Tests: Durchführung erster Rendering-Tests zur Beurteilung der Eignung von Midjourney für detaillierte, sportspezifische Bilder.– Workflow-Entwicklung: Zusammenarbeit mit RunDiffusion zur Optimierung von Stable-Diffusion-Workflows unter Verwendung von ComfyUI für eine bessere Automatisierung.

Entwicklung

Referenzbilder: Erstellung von Stilreferenzen für jede Sportart im gewünschten Graffiti-Stil (schwarz, rot, gold).

  • Parameterabstimmung: Experimentiert mit ControlNets, IP-Adaptern und anderen Techniken zur Feinabstimmung der Parameter von Stable Diffusion für eine präzise Porträtwiedergabe.

Befähigung

  • Teamzusammenarbeit: Ermöglichte eine funktionsübergreifende Teamzusammenarbeit, um eine nahtlose Integration gerenderter Bilder in druckfertige Dateien zu gewährleisten.
  • Technische Schulung: Schulung der Teammitglieder in der Verwendung von ComfyUI und anderen Tools zur Optimierung von Rendering-Prozessen.

Umsetzungsplan

  1. Teambildung: Die Teams wurden in Druckautomatisierung und Bildwiedergabe aufgeteilt.
  2. Auswahl der Tools: Es wurden Tests durchgeführt und die am besten geeigneten Tools für die Wiedergabe ausgewählt.
  3. Wiedergabeprozess: Täglich wurden Tausende von Bildern wiedergegeben und die Ergebnisse verfeinert, um die Kundenerwartungen zu erfüllen.
  4. Qualitätssicherung: Die besten Bilder wurden überprüft und ausgewählt, um sicherzustellen, dass sie den erforderlichen Standards entsprachen.
  5. Endausgabe: Automatisierung des abschließenden Rendering-Prozesses, um hochwertige Graffiti-Porträts von Athleten zu erstellen.

Quantitative Ergebnisse

  • Hochwertige Bilder: Es wurden hochauflösende Porträts im Graffiti-Stil für jeden Athleten erstellt.
  • Zeiteffizienz: Das Projekt wurde innerhalb des erforderlichen Zeitrahmens abgeschlossen.
  • Skalierbarkeit: Das Rendering von Tausenden von Bildern wurde durch optimierte Arbeitsabläufe erfolgreich verwaltet.

Fazit

Zusammenfassung der Auswirkungen

Das Projekt zeigte die Fähigkeit von DECAID, innovative KI-Lösungen unter engen Zeitvorgaben zu liefern, was zu visuell beeindruckenden und akkuraten Darstellungen deutscher Athleten führte. Der erfolgreiche Abschluss dieses Projekts verbesserte die Werbemaßnahmen von DSM bei den Olympischen Spielen und sorgte für große Aufmerksamkeit und positives Feedback.

Ausblick in die Zukunft

DECAID freut sich darauf, seine KI-Fähigkeiten zu erweitern, um kreativere und komplexere Projekte zu unterstützen. Durch zukünftige Kooperationen mit DSM und anderen Kunden werden die Grenzen des Machbaren mit generativer KI weiter verschoben und Innovation und Exzellenz im Bereich des Sportmarketings und darüber hinaus vorangetrieben.

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Felix Leber
CTO DECAID Studio

Felix ist CTO und Tech-Visionär bei Decaid, mit Fokus auf die praktische Implementierung von Generativer KI in Unternehmen. Er verbindet technisches Tiefenwissen mit kreativem Drive – von Chatbots über Automatisierung bis hin zu Bild-KI (u.a. mit Stable Diffusion & Flux). In seinen Kursen und Projekten macht er GenAI greifbar und nutzbar. Zu seinen Referenzprojekten zählen Katjes, Cariad, der Europa-Park, die Hochschule der Medien Stuttgart und viele mehr.

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