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Einleitung

Neulich kam wieder ein Bewerbungsanschreiben herein – perfekt formuliert, sauber formatiert, sympathisches Portraitfoto. Zu perfekt. Zu glatt. Irgendwas stimmte nicht. Das Bild war KI-generiert – wahrscheinlich mit bewerbungsbild.ai, einer Plattform, die verspricht: „Professionelle Businessfotos in Studioqualität – ganz ohne Studio.“
Die Zahl solcher KI-Fotos in Bewerbungen steigt – und mit ihr die Frage: Wie echt muss Authentizität heute noch sein?


Was Bewerbungsbild.ai bietet

Die Plattform (bewerbungsbild.ai) funktioniert simpel:

  • Man lädt Selfies hoch.
  • Die KI generiert daraus Businessportraits mit perfektem Licht, Outfit und Hintergrund.
  • Innerhalb weniger Minuten erhält man hochauflösende, retuschierte Fotos.
  • Das Ganze kostet weniger als ein klassisches Shooting und ist frei von Studiostress.

Ergebnis: ein makelloses Bewerbungsfoto, das aussieht, als hätte man gerade die Titelstory im Karrierejournal bekommen.


Chancen und Vorteile

⚡ Schnelligkeit & Zugänglichkeit

Nicht jeder hat Zeit oder Geld für ein Fotostudio. KI-Bilder schaffen gleiche Bedingungen – unabhängig von Region oder Budget.

🎯 Imagekontrolle

Man kann sich exakt so darstellen, wie es zum gewünschten Job passt: konservativ, kreativ, modern. Die Bildsprache wird zur Strategie.

🧩 Fairness durch Vereinheitlichung

Wenn alle KI nutzen, entsteht visuelle Gleichheit – keine Vorteile mehr durch Profi-Fotografen oder Photoshop-Künste.


Risiken und Schattenseiten

🎭 Authentizität vs. Täuschung

Ein KI-Foto kann Vertrauen untergraben. Wer bist du wirklich, wenn dein Portrait dich nicht mehr zeigt, sondern eine optimierte Version von dir?

🧬 Identitätsfragen

Das Bewerbungsfoto dient auch als Identifikationsmerkmal. Wenn der Mensch im Gespräch plötzlich anders aussieht, entsteht sofort Distanz.

⚖️ Rechtliche und ethische Grauzonen

Noch ist unklar, ob und wie solche Bilder gekennzeichnet werden müssen. Die Grenze zwischen legitimer Bearbeitung und Täuschung ist fließend.

🤖 Verzerrte KI-Ästhetik

Viele Modelle sind auf westliche Gesichtsideale trainiert – Hauttöne, Haarfarben, Proportionen werden homogenisiert. Das führt zu subtiler Diskriminierung.


Wie Personaldienstleister reagieren sollten

✅ Klare Richtlinien

Legt fest, ob KI-Fotos akzeptiert werden – und wenn ja, unter welchen Bedingungen. Transparenz schafft Vertrauen.

🔍 Echtheits-Checks

Im Gespräch kann man freundlich nachfragen: „Ist das ein KI-generiertes Foto oder ein echtes?“ – ohne Wertung, nur zur Einordnung.

🧠 Schulung der HR-Teams

HR-Mitarbeitende sollten geschult werden, KI-Merkmale zu erkennen – fehlerhafte Schatten, unnatürliche Symmetrien, glatte Hauttexturen.

💡 Authentische Alternativen fördern

Manchmal genügt ein natürliches, unperfektes Foto. Oder gar kein Portrait, wenn die Qualifikation zählt, nicht das Gesicht.


Fazit: KI-Bilder sind gekommen, um zu bleiben

Wir stehen am Anfang einer neuen Bewerbungsästhetik. KI-Fotos werden Normalität – die Frage ist nur, wie transparent wir damit umgehen.

Die Zukunft liegt nicht im Verbot, sondern im bewussten Einsatz. In Bewerbungen zählt am Ende nicht die Pixel-Perfektion, sondern die Person dahinter.
Und vielleicht ist genau das die neue Kunst: Mensch bleiben in einer Welt der perfekten Bilder.


Ausblick für kreative Profis

Für Künstler:innen, Fotograf:innen und Synthografen eröffnet sich ein neues Feld: charakterstarke KI-Portraits mit Seele.
Nicht die glatte Oberfläche zählt, sondern das, was zwischen den Linien leuchtet – Persönlichkeit, Haltung, Präsenz.
Wer das schafft, bringt die KI zum Menschsein zurück.


Pixel, Propaganda und Popkultur: Wenn Bilder die Wahrheit dressieren

Ein Essay von Brownz


I. Die Wahrheit hat jetzt einen Weichzeichner

Es beginnt harmlos. Mit einem Filter. Einem kleinen, unschuldigen Klick auf „Licht anpassen“. Ein Hauch mehr Sättigung. Ein bisschen Glanz in den Augen. Und zack: Der Blick, den wir in die Welt werfen, ist ein anderer. Gefiltert, poliert, bedeutungsvoll – aber oft nicht mehr wahr. Willkommen in der Epoche der geschönten Realität, in der Pixel Meinung machen, und jedes Bild ein politischer Akt ist.

Was früher mal „Bildbearbeitung“ hieß, ist heute semantische Manipulation. Wir leben in einer visuellen Welt, in der Bilder mehr beeinflussen als Worte. Und genau deshalb wird gerade jedes Symbolbild, jedes Pressefoto, jedes Werbemotiv zum Brennglas gesellschaftlicher Debatten: Wer ist sichtbar? Wer wird wie gezeigt? Und wer entscheidet darüber?

II. Das Ende der Klischees? Oder nur neue Masken?

Redaktionen weltweit rudern: Gendersensibilität, Diversität, faire Darstellung. Klingt gut. Muss aber auch ernst gemeint sein. Denn die Stereotypen, die wir jahrzehntelang als „neutrale Bebilderung“ verkauft haben, sterben nur langsam. Die Frau mit dem Salat. Der Schwarze als Sportler. Der Mann mit Anzug und Chef-Blick. Alles gesehen, alles gähnend bekannt.

Ich sage: Schluss mit Symbolbildern aus der patriarchalen Restekiste. Wenn Bildsprache Realität abbildet, dann muss sie auch deren Komplexität zeigen. Menschen, die nicht ins Schema passen. Gefühle, die sich nicht stockfotografieren lassen. Kontexte, die mehr erfordern als ein Close-Up von Händen auf Tastaturen.

Redaktionen, die heute über Gendergerechtigkeit schreiben und dann ein stereotyp geschminktes Model mit „Business-Frau“ labeln, haben nichts verstanden. Oder schlimmer: Sie wissen es und machen’s trotzdem. Weil Klicks halt geiler sind als Haltung.

III. Die neue Unsichtbarkeit: Wer nicht retuschiert wird, existiert nicht

In der Welt der digitalen Bildkultur gilt: Du bist, wie du aussiehst – oder eben nicht.

KI macht’s möglich: Hautporen wie Porzellan. Körperproportionen wie aus einem Marvel-Storyboard. Selbst die Königsfamilien lassen mittlerweile Bilder „nachbügeln“, dass Diana sich im Grab auf ihren Schleier setzt. Und niemand fragt mehr: War das jetzt echt? Nur: Gefällt mir das?

Wir erleben eine neue Form der digitalen Körperzensur. Und das Gefährliche daran ist: Sie kommt nicht als Verbot, sondern als Standard. Als vermeintliche Optimierung. Als „Look, wie du sein könntest, wenn du nur…“

Die Konsequenz? Wer nicht retuschiert wird, wird als „unfertig“ wahrgenommen. Wer sich zeigt, wie er ist, wirkt verdächtig. Echt ist verdächtig. Und das ist der größte Triumph der Manipulation: Dass sie nicht mehr auffällt.

IV. Die Demokratisierung der Illusion

Früher brauchte man Photoshop, Skill und Geduld. Heute?

Zwei Prompts bei Midjourney. Ein Klick bei Canva.

Und schon zaubert dir die KI ein Foto, das nie existiert hat, aber plakativer ist als jede Realität. Der Unterschied zwischen echtem Foto und synthetischem Bild? Mit bloßem Auge kaum mehr sichtbar. Und genau darin liegt die Macht – und die Gefahr.

Die KI hat die Werkzeuge demokratisiert. Jeder kann Bilder manipulieren. Jeder kann „Content erschaffen“. Und niemand fragt mehr: Wo kommt das her? Nur: Wie viral geht das?

V. Die Gegenbewegung: Metadaten als Wahrheitsschnipsel

Und genau deshalb braucht es jetzt mehr als Moral: Es braucht Mechanismen.

OpenAI, Adobe und andere arbeiten an Metadaten-Kennzeichnungen, digitalen Wasserzeichen, Bildstempeln für Wahrheit. Bilder sollen anzeigen, ob sie bearbeitet wurden. Ob KI involviert war. Ob man vertrauen darf.

Aber mal ehrlich: Wer schaut sich beim Scrollen Metadaten an? Wer klickt auf „Information anzeigen“, wenn das Bild schön ist und die Emotion stimmt?

Wir brauchen also nicht nur Technik. Wir brauchen Bildkompetenz. Eine neue Medienbildung. Schon in der Schule. In den Redaktionen. In unseren Hirnen. Eine Art innerer Faktencheck, der uns bei jedem Bild fragen lässt: „Wer will hier was von mir?“

VI. Fazit von Brownz: Jedes Bild ist ein kleiner Machtakt

Ich sag’s, wie es ist:

„Ein Bild zeigt nicht nur die Welt – es macht sie.“

Und genau deshalb sollten wir beim Bearbeiten, Verbreiten und Posten nicht nur ästhetisch denken, sondern auch ethisch. Denn der Weichzeichner hat mehr Macht als viele glauben. Und die Wahrheit? Die braucht Schärfe. Nicht für die Optik, sondern für den Kopf.


Stay aware. Stay sharp. Stay Brownz.

Willst du wissen, wie man mit KI-Bildbearbeitung trotzdem Haltung zeigen kann? Schreib mir. Aber bitte unbearbeitet. Ich steh auf echte Gespräche.


B-R-O-W-N-Z Blog: Bildersuche mit KI – Schluss mit dem Palm-Problem!

Du sitzt auf Terrabyte an alten Fotos, willst „Hund am Strand“ finden – und bekommst Palmen. Warum? Weil irgendjemand mal „palm“ mit „Handfläche“ gleichgesetzt hat, und zack, ist dein Hund verloren im digitalen Dschungel. Willkommen in der Welt der Schlagwortsuche. Willkommen in der Vorhölle.

Aber keine Panik, mein visuell geplagtes Wesen. Ich erklär dir, wie die semantische Suche mit KI das Bilderchaos entmüllt – und warum du künftig lieber mit Vektoren als mit Worten arbeitest. Und natürlich, wie und wo du das selbst einsetzen kannst – ganz praktisch, ganz konkret.


1. Klassisch nervig: Die Schlagwortsuche

Früher hieß Bildverwaltung: „Ich tagge mal alles schön mit Keywords“ – also genau das, was du nie tust. Weil’s fad ist. Weil du im Zweifel eh nicht mehr weißt, ob das Bild unter „Sonnenuntergang“, „Romantik“ oder „Urlaub Fail“ lief. Und weil du spätestens nach 200 Bildern beginnst, aus Trotz Emojis als Tags zu verwenden.

Und selbst wenn du’s durchziehst: Die Schlagwörter sind wild. Mal auf Deutsch, mal auf Englisch, mal schreibt wer „Katze“, mal „Flauschmonster“. Im besten Fall findest du Palmen. Im schlimmsten: nichts.


2. KI sagt: „Zeig mir, was du meinst“

Hier kommt die semantische Suche ins Spiel. Statt deine Datenbank mit Tags vollzukleistern, lässt du die KI für dich denken. Sie analysiert Bilder – und zwar nicht nach dem Motto „ist rot, ist rund, ist Apfel“, sondern sie packt jedes Bild als sogenannten Vektor in einen Merkmalsraum.

Hä?

Stell dir den Merkmalsraum wie ein riesiges unsichtbares Universum vor, in dem jedes Bild als Punkt irgendwo rumschwebt. Je ähnlicher zwei Bilder sind, desto näher liegen sie. Hundebilder ballen sich wie ein Rudel zusammen, Regenbilder duschen nebeneinander.

Und: Auch Text landet in diesem Raum! Schreibst du also „ein französischer Mops mit Schleife, der melancholisch auf einen Eiffelturm schaut“, sucht die KI automatisch nach Vektoren, die genau so ticken.


3. Wie funktioniert das technisch?

Das Ganze basiert auf neuronalen Netzen (ja, diese Blackbox-Wunderwerke), konkret oft auf dem CLIP-Modell von OpenAI. CLIP bringt Bild und Text in denselben Merkmalsraum. Und nein – du musst keine Ahnung haben, was „Dimension“ genau bedeutet, nur so viel:

  • Jedes Bild = Vektor mit Hunderten bis Tausenden Merkmalen
  • Jeder Text = Vektor mit ebenso vielen Koordinaten
  • KI vergleicht diese Vektoren und sagt: „Aha, passt!“

Das Ganze ist wie Tinder, nur für Bilder und Worte. Und weniger peinlich.


4. Text oder Bild – du hast die Wahl

Du kannst der KI sagen:

  • „Zeig mir Bilder wie dieses da!“ (visuelle Suche)
  • „Ich suche ein Kind in rotem Regenmantel auf einem verregneten Bahnsteig“ (textbasiert)
  • Oder du kombinierst beide Methoden. Hardcore!

Profi-Tipp: Wenn du mehrere Bilder als Beispiel gibst, sucht die KI in der Mitte des „Vektor-Durchschnitts“. Ideal, wenn du eine Serie meinst, aber nicht das eine perfekte Bild findest.


5. Und wie geht das schnell?

Der Merkmalsraum ist riesig. Also nutzt man sogenannte Vektordatenbanken wie Pinecone oder Milvus. Die funktionieren wie ein Navi im Hyperraum: Sie wissen, wo was liegt, ohne jedes Mal ganz Google Earth zu simulieren.

Diese Datenbanken sind speziell auf schnelle Annäherung getrimmt (Stichwort: ANN – Approximate Nearest Neighbor). Für uns heißt das: Blitzschnelle Suche ohne Bruchlandung.

Auch Open-Source-Tools wie FAISS (von Facebook), Weaviate oder Qdrant können solche Vektorsuchen lokal auf dem eigenen Rechner oder Server ermöglichen. Es gibt sogar fertige Dienste wie img2dataset oder ClipReclip, mit denen du eigene Bilddatenbanken automatisch analysieren lassen kannst – ohne dass du selbst Deep Learning studieren musst.


6. Warum das Ganze? Was bringt’s dir wirklich?

Weil du keine Lust mehr hast, 45 Minuten lang durch kryptisch benannte Ordner wie „Final-Final-Endgültig-Version2-Bearbeitet-Kopie“ zu klicken. Weil du nach dem Shooting weißt, was du gemacht hast – aber drei Wochen später nur noch „da war irgendwas mit Regen und einem Pferd“ im Kopf hast. Und weil deine kreative Arbeit zu wertvoll ist, um als Datenmüll zu enden.

Hier ein paar echte, praktische Gründe, warum du die semantische Bildersuche lieben wirst:

  • Zeitsparend bis zum Anschlag: Statt 2000 Thumbnails durchzuscrollen, suchst du mit einem Satz. Und findest das passende Bild in Sekunden.
  • Sprachlich flexibel: Deutsch, Englisch, Französisch, Dialekt? Die semantische Suche ist polyglott. Du kannst sogar vage suchen: „Frau schaut nachdenklich aus dem Fenster“ funktioniert besser als jedes Keyword.
  • Visuelle Denker willkommen: Wenn dir Worte fehlen, nutzt du ein Referenzbild. Oder fünf. Die KI erkennt den gemeinsamen Stil und Inhalt – auch bei variierender Perspektive, Farbstimmung oder Auflösung.
  • Unabhängig von deiner früheren Ordnerstruktur: Du kannst auch dann suchen, wenn du selbst keine Ahnung hast, wie das Bild abgespeichert wurde. Die KI findet’s trotzdem.
  • Kuratierung leicht gemacht: Serien, Looks, wiederkehrende Motive – all das erkennt die KI automatisch. Ideal für alle, die mit Moodboards, Portfolios oder Kundenpräsentationen arbeiten.
  • Funktioniert auch bei Sound und Video: Spotify nutzt die gleiche Technik, um dir ähnliche Songs vorzuschlagen. Nur dass du jetzt dein Bildarchiv rockst.

7. Wo wird semantische Suche heute schon eingesetzt?

  • Stock-Agenturen: Anbieter wie Shutterstock, Adobe Stock und Getty nutzen semantische Suche längst – oft sogar mit deinem Freitext. Such dort einfach mal nach „sad robot in a sunflower field“.
  • Fotomanagement-Software: Tools wie Eagle, Pixy oder Fotostation setzen erste KI-Module ein. In Lightroom und Bridge kommt man per Plug-in oder Umweg über externe Tools (z. B. Imagga oder Pimeyes) ans Ziel.
  • Eigene Datenbankprojekte: Wenn du nerdy drauf bist, kannst du CLIP mit Python und FAISS auf deine eigene Bildsammlung loslassen. Oder du nutzt das Webtool clip-retrieval (https://github.com/rom1504/clip-retrieval) als ready-to-go-Server.
  • CMS-Systeme und DAMs: Große Unternehmen integrieren solche Suche direkt in Digital Asset Management-Systeme – z. B. bei Verlagen, Museen, Online-Shops oder Architekturbüros.

8. Mein Fazit:

Semantische Bildersuche ist das beste, was deinem kreativen Chaos je passieren konnte. Kein Geklicke mehr durch Jahrgänge. Kein Verzweifeln an „war das 2020 oder 2021?“. Kein „wie hab ich das jemals benannt?!“.

Stattdessen: Denk, beschreib, find. Mit Stil. Mit KI. Mit BROWNZ.

Willst du wissen, wie du das in Lightroom, Photoshop oder deinen eigenen Systemen nutzen kannst? Schreib mir – oder komm in die BroBros-KI-Kommandozentrale.


Bilder. Nothing else:

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