Apple enthüllt geheimes Werkzeug, das Unordnung auf Fotos verschwinden lässt

Mit der neuen "Clean Up"-Funktion, die in der Fotos-App für iOS und macOS verfügbar ist, können unerwünschte Objekte aus Fotos entfernt werden. Diese Funktion nutzt eine auf Künstlicher Intelligenz basierende Technologie, um störende Elemente oder Personen im Hintergrund zu eliminieren und den freigewordenen Raum nahtlos auszufüllen. Dies ist besonders praktisch, wenn ein Gruppenfoto durch ungewollte Details, wie Fahrzeuge oder Menschen im Hintergrund, abgelenkt wird.

Die Clean Up-Funktion analysiert das Bild und schlägt automatisch vor, welche Objekte entfernt werden könnten, wie etwa Personen oder Fahrzeuge im Hintergrund. Wenn ein Element ausgewählt wurde, füllt die KI den entfernten Bereich aus, basierend auf ihrer Analyse der gesamten Szene. In den meisten Fällen ist das Ergebnis fast unsichtbar, doch es gibt auch Fälle, in denen das Ergebnis noch verbessert werden kann.

Kompatibilität und Verfügbarkeit

Die Clean Up-Funktion ist ausschließlich auf Geräten verfügbar, die mit Apples eigener Intelligenz ausgestattet sind. Dies bedeutet, dass sie nur auf iPhones mit iOS 18.1 oder neuer, iPads mit M-Serie Prozessoren (einschließlich des iPad mini mit dem A17 Pro-Chip) in iPadOS 18.1 oder neuer sowie Macs mit M-Serie Prozessoren in macOS Sequoia 15.1 oder später verfügbar ist.

Wie funktioniert die Clean Up-Funktion?

Die Clean Up-Funktion verwendet maschinelles Lernen, um störende Objekte zu identifizieren und sie durch eine Schicht generativer KI zu ersetzen. Bei traditionellen Bearbeitungstools werden benachbarte Pixel kopiert, um den korrigierten Bereich zu füllen. Die Clean Up-Technologie geht jedoch einen Schritt weiter und nutzt generative KI, um Pixel zu erzeugen, die zum Bereich des entfernten Objekts passen. Wenn beispielsweise ein Hund vor einem Baum entfernt wird, erstellt die KI eine Textur, die der Baumrinde und dem Laub im Hintergrund entspricht, um die Szene zu vervollständigen.

Generative KI nutzt einen zufälligen Punktmuster-Ansatz und passt ihn schnell an, um eine plausible Ausfüllung des entfernten Bereichs zu erzielen. Die Ergebnisse variieren jedoch je nach Komplexität der Szene. Manchmal liefert die KI überraschend gute Ergebnisse, während in anderen Fällen das Ergebnis weniger zufriedenstellend ist, insbesondere bei komplexeren Szenen.

Wie man mit Clean Up Unordnung entfernt

Die Nutzung der Clean Up-Funktion ist einfach und umfasst folgende Schritte:

• Öffnen Sie ein Foto und tippen Sie auf die Schaltfläche "Bearbeiten" (auf macOS klicken Sie auf "Bearbeiten" oder drücken die Return-Taste).
• Wählen Sie "Clean Up". Beim ersten Mal muss die Fotos-App die erforderlichen Ressourcen herunterladen, was einige Minuten dauern kann.
• Die Fotos-App analysiert das Bild und hebt potenzielle Objekte hervor, die entfernt werden können, mit einem schimmernden Effekt.
• Um ein vorgeschlagenes Element zu entfernen, tippen Sie darauf. Alternativ können Sie auch eine Markierung um ein nicht hervorgehobenes Objekt ziehen.
• Falls das Ergebnis nicht sofort zufriedenstellend ist, können Sie die Bearbeitung wiederholen, indem Sie die betroffenen Bereiche erneut markieren und anpassen.
• Wenn Sie mit der Bearbeitung fertig sind, tippen Sie auf "Fertig". Wenn gewünscht, können Sie jederzeit zur Originalversion zurückkehren, indem Sie auf das Symbol "Mehr" (…) tippen und "Zurücksetzen" wählen.

Besondere Funktion: Der Sicherheitsfilter

Ein unerwarteter Vorteil der Clean Up-Funktion ist der Sicherheitsfilter. Dieser ermöglicht es, das Gesicht einer Person im Bild zu verbergen, indem man einfach einen Kreis um das Gesicht zieht. Anstelle des Gesichts erscheint ein blockiges Mosaik, um die Identität zu schützen. Diese Funktion ist besonders nützlich, um private Informationen zu wahren, während das restliche Bild unverändert bleibt.

Wo Clean Up gut funktioniert

Die Clean Up-Funktion erweist sich als besonders nützlich bei der Entfernung kleinerer Ablenkungen und einfacher Hintergrundtexturen. In Tests wurden die besten Ergebnisse bei folgenden Elementen erzielt:

• Abfälle auf dem Boden oder Staubflecken auf der Kleidung von Personen.
• Hintergrundtexturen wie Baumblätter, Gras oder Steine.
• Lens Flare, sofern der Effekt nicht zu stark ist.
• Menschen oder Fahrzeuge im Hintergrund, die wenig Platz einnehmen.
• Bereiche mit wenig Detail im Hintergrund.

In solchen Szenarien kann Clean Up gut arbeiten, besonders wenn Reflexionen oder Schatten der entfernten Objekte in die Auswahl mit einbezogen werden.

Herausforderungen bei der Nutzung von Clean Up

Obwohl Clean Up eine beeindruckende Technologie ist, gibt es auch Herausforderungen. Große Objekte oder stark definierte Bereiche stellen eine Schwierigkeit dar. Wenn der Bereich zu groß ist, empfiehlt die Fotos-App, nur kleinere Bereiche zu bearbeiten. Auch bei komplexeren Szenen, wie etwa der Entfernung von markanten Blättern in einem Laubhaufen oder von Personen vor bekannten Wahrzeichen, sind die Ergebnisse oft unbefriedigend. Die KI hat in diesen Fällen Schwierigkeiten, eine plausible Füllung zu erstellen, was zu einem unordentlichen Ergebnis führen kann.

Bereiche, in denen Clean Up noch Verbesserungen benötigt

Obwohl Clean Up auf vielen Geräten funktioniert, ist es noch nicht perfekt. Die Funktion befindet sich noch in der Beta-Phase und kann in einigen Bereichen weiter optimiert werden. Die Qualität der erzeugten Füllungen ist oft noch nicht zufriedenstellend und wirkt manchmal ähnlich wie bei traditionellen Bearbeitungstools. Zudem bietet die Fotos-App im Vergleich zu professionellen Bildbearbeitungsprogrammen wie Adobe Lightroom nur begrenzte Möglichkeiten zur Wiederholung oder Anpassung der Korrekturen. Lightroom beispielsweise ermöglicht es, mehrere Optionen für ein entferntes Element zu erstellen, was eine größere Flexibilität bietet.

Die Erwartungen an KI-basierte Bearbeitungswerkzeuge sind hoch. Wenn Clean Up in bestimmten Situationen versagt und unsaubere Pixelmuster hinterlässt, kann die Enttäuschung groß sein. Apple hat jedoch noch Zeit, dieses Werkzeug weiter zu verfeinern, und zukünftige Updates könnten diese Probleme beheben.