Beta-Version im mittleren Stadium
Schon seit einigen Monaten hat die Firma Skylum Luminar Neo, die neuste Bildbearbeitung mit zahlreichen AI-gestützten Automatikfunktionen angekündigt. Nun ist es soweit, am 17.02.2022 wurde die finale Version präsentiert, und hier ist schon der Test.
Gleich einen Eindruck vorweg: mich erinnert das Programm sehr stark an eine App für ein Smartphone, dazu später mehr.
Bei der Markteinführung überrascht Skylum immer wieder mit neuen Ansätzen. Diesmal wurden alle, die das Programm vorbestellt und bezahlt haben, quasi zu „Beta-Testern“. Sie bekamen das neue Programm häppchenweise, und mit jedem Update nahm die Zahl der Funktionen zu, die der User dann vorab ausprobieren konnte. Natürlich baute Skylum dabei auf rege Beteiligung der User und versprach, die Anregungen und Erfahrungen der Vorabkäufer in die endgültige Auslieferungsversion einzubringen.
Neu eingeführt wurde laut Skylum die Bearbeitung mit Ebenen, z.B. für Korrekturen von Bildinhalten. Außerdem kann Luminar Neo, wenn gewünscht, alle Bearbeitungsschritte in einer Sidecar-Datei dauerhaft protokollieren. Zusätzlich gibt es jetzt die App Luminar Share. Diese kann Dateien von Luminar Neo z.B. auf einem Smartphone übernehmen und auf Plattformen wie Instagram oder Facebook verteilen. Darüber hinaus hat Skylum die Engine von Luminar Neo komplett mit dem Ziel überarbeitet, die Gesamtperformance der Software zu verbessern. Skylum verspricht mit Luminar Neo durch massiven Einsatz künstlicher Intelligenz bis dato immer noch komplizierte Arbeitsschritte so einfach wie noch nie zu machen.
Das Programm
Wenn man das Programm öffnet, gelangt man zum programmeigenen Katalog. Hier muss man dann die Bilder, die man bearbeiten will, hineinladen. In meinem Beispiel habe ich vorab einen Ordner mit einigen Bildern angelegt, der dann auf Wunsch in den Luminar Katalog eingefügt wird. Natürlich kann man auch einzelne Bilder laden. Luminar Neo legt den Katalog nach Ordner, Datum oder auch mit Stichwort an, so dass man später die Bilder im Katalog suchen lassen kann. Auch der Ablageort für den Katalog lässt sich bestimmen. Darüber hinaus bietet Luminar Neo noch weitere Katalogfunktionen an. Allerdings sind die Struktur und die einzelnen Bezeichnungen für die Funktionen für den klassischen Bildbearbeiter gewöhnungsbedürftig und nicht mit den Katalogen in Lightroom oder Capture One zu vergleichen. Klar im Vorteil sind hier fleißige Smartphone-User!
Im zweiten Schritt wählt man dann das Foto aus, welches man bearbeiten will. Nach dem Anklicken des gewählten Fotos erscheint eine neue Oberfläche mit einer Werkzeugleiste.
In der Werkzeugleiste kann man nun die gewünschten Einzel-Paletten anwählen, die dann mit den Einstellwerkzeugen aufpoppen. In der Regel sind das Schieberegler die entsprechend bewegt werden müssen. Die Änderungen erfolgen je nach Komplexität der auszuführenden Manipulation mehr oder minder direkt. Sie können am großen Vorschaubild verfolgt und kontrolliert werden.
Die Werkzeuge, die auf AI basieren, sind entsprechend gekennzeichnet. Wie man sehen kann, sind (noch) nicht alle Werkzeuge im neuen Luminar Neo AI-basiert. Das hat sicher auch damit zu tun, dass nicht alle Funktionen in einem Bildbearbeitungsprogramm durch KI verbessert werden können – zumindest nach dem gegenwärtigen Stand der Technik. Zum besseren Verständnis hier noch einmal ein kleiner Exkurs in Sachen KI.
Exkurs: AI-basierte Bildbearbeitung
(Link zu meinem kompletten Artikel)Das, was heute allgemein als KI bezeichnet wird, ist „nur“ eine auf statistische Verfahren beruhende Technologie, die inzwischen in der Lage ist, die riesigen Datenmengen zielgerichtet auszuwerten, die seit dem Bestehen der „Sozialen Netzwerke“ und weltweit agierender Suchmaschinen und Verkaufs- Plattformen gesammelt wurden. Anders ausgedrückt, die Daten, die die User mehr oder weniger frei- willig durch ihre aktive Beteiligung an Facebook, Google, Instagram, eBay und anderen Internetplatt- formen ununterbrochen liefern, werden (als das eigentliche Geschäftsmodell vieler Plattformen) monetär nutzbar gemacht. Die riesigen Datenmengen werden hauptsächlich für Marketingstrategien und gezielte (personalisierte) Verkaufsaktionen genutzt. Sozusagen als „Nebenprodukt“ werden inzwi- schen auch technologische Erkenntnisse wie z.B. Gesichtserkennung aus der Datenflut generiert. In- zwischen ist KI zu einem Buzzword geworden, unter dem alles Mögliche (manchmal auch das Unmögliche) rund um die computergestützte Datenverarbeitung zusammengefasst wird.
Starke und schwache KI
In der Wissenschaft wird zwischen starker und schwacher KI unterschieden. Von starker KI sprechen Wissenschaftler, wenn eine Intelligenz selbstständig agiert und eine Art Bewusstsein hat. Wir kennen sie hauptsächlich aus Science-Fiction-Filmen wie Odyssee im Weltraum oder den Star Trek-Serien. Allerdings sind wir noch weit davon entfernt, eine solche KI zu entwickeln, denn bis heute ist wissenschaftlich noch gar nicht genau geklärt, was eigentlich das Bewusstsein ist, und erst recht nicht, wie man es künstlich erzeugen könnte. Bei den aktuell entwickelten Systemen sprechen die Forscher von schwacher KI – also einer künstlichen Intelligenz, die auf einen sehr eingegrenzten Bereich angewendet wird, zum Beispiel bei der Analyse von medizinischen Datenbeständen zwecks besserer Diagnosen oder im Bereich der Bilderkennung für die Sortierung großer Fotobestände. Der entscheidende Unterschied ist – vereinfacht ausgedrückt: Eine KI, die für Bilderkennung entwickelt wird, kann ihre Schlüsse nicht auf ein anderes Feld übertragen. Schon gar nicht selbstständig wie der Mensch.
In der Kl wird das maschinelle Lernen unterschieden in:
Maschinelles Lernen (wenn ein Computer selbständig lernt). Maschinelles Lernen (englisch: „Machine Learning“) ist ein Teilbereich der Künstlichen Intelligenz. Dabei werden Algorithmen verwendet, um große Datenmengen („Trainingsdaten“ genannt) zu analysieren und selbständig aus ihnen zu lernen (im Gegensatz dazu steht das manuelle Schreiben eines Programmablaufs für eine bestimmte Aufgabe). Nach dem „Training” kann die Maschine Muster in den Daten erkennen, sie nachahmen und Entscheidungen oder Vorhersagen treffen.
Überwachtes Lernen (der Computer weiß, was ein Apfel ist). Beim Überwachten Lernen (englisch: „Supervised Learning“) werden für das Maschinelle Lernen Trainingsdaten verwendet, bei denen wir bereits wissen, wie die korrekte Ausgabe aussehen sollte. Beispielsweise werden einer Maschine verschiedene Bilder von Äpfeln gezeigt. Gleichzeitig weiß die Maschine, dass es sich um Äpfel handelt. Sie erlernt dann also Muster, die einen Apfel zu einem Apfel machen.
Unüberwachtes Lernen (der Computer weiß nicht, was ein Apfel ist). Beim Unüberwachten Lernen (englisch: „Unsupervised Learning“) hingegen werden Probleme angegangen, bei denen wir nicht wirklich oder kaum wissen, wie unsere Ergebnisse aussehen sollen. Die Maschine lernt dabei Muster aus Daten, bei denen die Zusammenhänge einzelner Variablen nicht klar sein müssen. Nehmen wir an, die Maschine untersucht Bilder verschiedener Früchte und soll diese nun voneinander trennen, ohne zu wissen, was auf dem Bild zu sehen ist. Ein Mensch, der nicht weiß, was ein Apfel, eine Banane oder ein Pfirsich sind, würde die Früchte wahrscheinlich auf Grund von Unterschieden in Farbe, Größe und Form unterteilen – und genau so tut es auch die Maschine beim Unüberwachten Lernen.
Neuronale Netze (Daten schichten, bis sie Sinn ergeben). Ein Anwendungsfall des Maschinellen Lernens sind die Künstlichen Neuronalen Netze. Sie sind inspiriert von den Verbindungen der Neuronen in unserem Gehirn, die selbständiges Lernen ermöglichen. Die Künstlichen Neuronalen Netze bestehen aus Schichten, Verbindungen und Richtungen der Datenausbreitung. Die Schichten dienen dabei als eine Art Filtersystem. Ein digitales Bild etwa wird in mehrere Kacheln zerlegt und diese in die erste Schicht des Neuronalen Netzwerks gegeben. Hier werden Neuronen aktiviert, die die Daten an eine zweite Schicht übergeben. Die zweite Schicht und folgende Schichten von Neuronen erfüllen ebenfalls bestimmte Aufgaben, indem sie basierend auf der vorhergehenden Aktion Informationen weitergeben – bis die letzte Schicht die endgültige Ausgabe erzeugt.
Heutzutage werden Neuronale Netze häufig mit dem Schlagwort „Deep Learning“ gleichgesetzt. Dabei steht „Deep” für das „In-die-Tiefe-Gehen“ durch die Schichten des Neuronalen Netzes. Die neuen KI-Programme („neuronale Netze“ genannt) entwickeln sich dynamisch und lernen durch Versuch und Irrtum.
In der Bildanalyse beschreibt „Deep Learning“ vereinfacht ausgedrückt eine stufenartige Vorgehensweise: zu Beginn lernt das Programm nur Low-Level Elemente wie Helligkeitswerte, dann formale Elemente wie geometrische Formen auf mittleren Ebene und schließlich High-Level Elemente wie ganze Gesichter.
Vergleich „Neuronale Netze“: Links digitales Netz. Die möglichen Verbindungen können nur innerhalb der vorgegebenen Gitterstruktur stattfinden. Rechts neuronales Netz im menschlichen Gehirn. Die Verbindungen können beliebig, je nach Bedarf, hergestellt werden.
Da die Aufgaben zur Lösung (Ausgabe) in den verschiedenen Schichten durch die Trainingsdaten selbst erlernt werden, bezeichnet man das einfach als „intelligent“. Digitale neuronale Netze bestehen im Prinzip aus einer vielschichtigen Matrix, deren Knotenpunkte fest verdrahtet sind. Durch das Training lernt das Netz, für bestimmte Aufgaben bestimmte Segmente der bestehenden Matrix zu nutzen; die Matrix an sich kann durch das Programm nicht verändert werden. Im Gegensatz dazu bildet unser Gehirn, das ein kohlenstoffbasiertes neuronales Netz ist, für unterschiedliche Aufgaben immer wieder neue neuronale Verknüpfungen (Matrizen), löst bestehende wieder auf und ist dabei auch sehr flexibel was die Menge der verknüpften Synapsen (Knotenpunkte) angeht. So kann das Gehirn auch sehr umfangreiche und unterschiedliche (Denk-)Aufgaben bewältigen. Überwacht bzw. gesteuert wird unser Gehirn anscheinend dabei vom Bewusstsein.
Merke:
Das, was heute in Bildbearbeitungsprogrammen allgemein als KI bezeichnet wird, ist „nur“ eine auf statistische Verfahren beruhende Technologie, die inzwischen in der Lage ist, die riesigen Mengen an Fotos zielgerichtet auszuwerten, die seit dem Bestehen der „Sozialen Netzwerke“ und weltweit agierender Suchmaschinen gesammelt wurden bzw. werden. Aus diesen Bildanalysen werden entsprechende Algorithmen entwickelt, die dann in den Bildbearbeitungs-programmen bestimmte und geeignete Aufgaben übernehmen. Es ist davon auszugehen, dass unsere „Stand-Alone“-Software, die wir auf unseren Computern haben, nicht selbstständig neue Algorithmen dazulernen kann, sondern nur durch bereitgestellte Updates „lernt“.
Soweit der kleine Ausflug in die Theorie. Schauen wir uns jetzt die einzelnen Werkzeuge von Luminar Neo zur Bildbearbeitung an.
Die Werkzeuge
Die einzelnen Abteilungen/Bereiche sind in Gruppen mit unterschiedlichen Farben unterteilt, so dass auch der Ungeübte sich gut orientieren kann.
Basiswerkzeuge
Die Abteilung „Wesentliches“ enthält alles, was man für eine Standard-Bildentwicklung benötigt. Hier findet man die Werkzeuge die für die RAW-Konvertierung nötig sind. Für die einzelnen Werkzeuge werden zur Einstellung die üblichen Schieberegler verwendet.
Natürlich sollte man als Erstes das entsprechende RAW-Foto erst einmal klassisch ausentwickeln, ehe man sich den Effekten zuwendet!
Die Kreativ-Werkzeuge
Bei den Kreativ-Werkzeugen beschränkt man sich meist auf einige wenige Regelfunktionen. Dieser Ansatz ist löblich, erweist sich in der Praxis aber leider meist als etwas undifferenziert hinsichtlich der Auflösung der Schieberegler. Hier schimmert der Ursprung der Software als App mit Touchfunktionen leider noch merklich durch.
Für die folgenden Abbildungen gilt: Links immer das Original und rechts die bearbeitete Version eines Bildes.
Neubelichtung
Als erstes habe ich das Werkzeug „Neubelichtung“ aus dem Bereich Kreativ ausgewählt. Dieses Werkzeug ermöglicht eine individuelle Neubelichtung des Vorder- oder Hintergrundes.
Mit diesem Werkzeug kann man Personen, Objekte oder Bildbereiche einfach neu belichten. Das funktioniert je nach Bild unterschiedlich gut. Unten noch einmal das Beispiel aus dem Vorbericht. Wenn z.B. viel Haut auf den Bildern vorhanden ist, besteht schnell die Gefahr, dass man einen Farbstich bekommt. Das Einstellen der entsprechenden Werte muss daher immer recht diffizil geschehen, was leider durch die doch recht grob aufgelöste Regelung der Schieber etwas mühsam ist.
Hier noch ein anderes Beispiel…
Himmel
Das Werkzeug „Himmel“ ist wohl das bekannteste Feature, das in allen Skylum-Programmen bisher vorhanden war. Grundsätzlich kann man mit einem Klick einen Himmel austauschen und hat automatisch ein akzeptables Ergebnis. Inzwischen kann man aber das Ergebnis noch ausgiebig verfeinern, muss dann allerdings das Bild händisch bearbeiten. Das funktioniert allerdings wirklich sehr gut!
Die Himmelsfunktion ist wirklich gut gemacht, allerdings können das inzwischen alle anderen Bildbearbeitungsprogramme ebenso gut.
Portrait
Mit dem Feature „Portrait“ lässt sich nachträglich ein Bokeh erzeugen, was schon sehr gut funktioniert. Bei diesem Beispiel sitzt die Person nur knapp 40 cm vor dem Bücherregal, da ist die nachträgliche Bokeh-Erzeugung auch ohne ein Objektiv mit 1.2 Lichtstärke sehr einfach.
Allerdings ist die Manipulationsbandbreite beim Werkzeug Portrait damit noch längst nicht erschöpft. Die folgenden Bilder zeigen weitere Möglichkeiten dieses Werkzeugs:
Standard RAW-Entwicklung.
Hier habe ich mit dem Portrait-Werkzeug den Glanz auf der Haut beseitigt.
Mal alles rund ums Auge: Farbe auf grün, Pupillen auf leuchten usw.
Wem das noch nicht reicht, der kann auch das ganze Gesicht schlanker machen…
Das Portraitwerkzeug ist in der finalen Fassung sehr umfangreich geworden. Hier zeigt sich noch einmal das Ziel von Skylum, mit Luminar Neo Smartphone-Technologie auch auf dem PC verfügbar zu machen.
Radieren
Neben den normalen Radier- und Restaurieren-Funktionen, die normal funktionieren, findet man dort auch das Modul „Leitungen entfernen“, welches auch eine Automatik anbietet. Diese schwächelt aber nach wie vor. Das Beispiel aus der Vorschau war zwar zugegebenermaßen extrem, aber auch mit einfachen, der Praxis entsprechende Vorlagen konnte das Programm nur mit händischer Nacharbeit zu akzeptablen Ergebnissen kommen.
Luminar Neo soll Stromleitungen (wie hier) mit einem Knopfdruck wegretuschieren können. Das funktioniert noch nicht so gut. An dem Beispiel hat sich die Vollautomatik (noch) die Zähne ausgebissen.
Häufiger vorkommende Situation: Straßenbahnleitungen vor Gebäude, im Original.
Leider konnte auch hier die Automatik nicht überzeugen. Gerade da, wo die Handarbeit besonders mühsam ist, funktionierte das Luminar-Tool nicht wirklich. Hier muss Skylum noch erheblich nachbessern…
Effekthascherei
In Sachen Stimmungen oder LUTs hat Luminar Neo einiges zu bieten, um Bilder aufzupeppen. Das funktioniert flott und quasi mit einem Klick. Die angewählten Effekte lassen sich oft auch noch in gewissen Maßen variieren. Darüber hinaus bietet Skylum auch eine große Zahl an kostenpflichtigen Plugins in diesem Bereich an.
Hier einige Beispiele:
Die Bilder oben sind mit einer Fuji GFX50s ll entstanden, also recht großen Dateien, für deren Bearbeitung bzw. für das Rendern Luminar Neo dann doch etwas länger braucht.
Hier ein Werkzeug („Körper“ im Bereich Portrait) das dem Autor gut gefallen hat: den Bauch entfernen…
Und das gibt es auch noch…
…eine App zur Kommunikation mit dem Handy, die ich mangels solcher Aktivitäten allerdings nicht ausprobiert habe.
Fazit
Eine kleine Vorbemerkung vorweg: Luminar Neo war für mich die erste Erfahrung mit Software von Skylum. Die vorher erschienenen Versionen Luminar 4 und Luminar AI habe ich mir mangels Attraktivität des Angebotenen gar nicht erst auf den Rechner geladen. Abgesehen davon kam mir das Geschäftsmodell, Software in schneller Folge in immer neuen Versionen anzubieten (die auch untereinander nicht kompatibel waren) immer irgendwie seltsam vor. Auch habe ich mich als Fotograf und Bildbearbeiter zielgruppenmäßig nicht von den Produkten angesprochen gefühlt. So weit so gut. Ob mich die dritte Version von Skylum vom Gegenteil überzeugen konnte, sollte dieser Test zeigen.Die nunmehr dritte Foto-Software von Skylum, Luminar Neo, kam mir jetzt allerdings doch als Test für die Netzwerk Fotografie Community auf den Rechner, so dass ich mich natürlich (möglichst) unvoreingenommen damit auseinandersetzen wollte bzw. musste. Wie schon oben in der Einleitung erwähnt, kündigte Skylum die neue Software überaus verheißungsvoll an. Man verspricht sozusagen die „eierlegende Wollmilchsau“ par excellence! Das Ergebnis ist aber eher Schmalspurkost…
Zumindest die Abteilung RAW-Entwicklung funktioniert ordentlich. Luminar Neo erkennt die Kameras von Leica, Lumix, Canon, Nikon und auch das Mittelformat der Fuji GFX. Die Ergebnisse fallen gut aus, allerdings wird das Programm bei großen Dateien spürbar langsamer. Zwar speichert das Programm die Bearbeitung der RAWs mit, aber bei einem erneuten Aufruf der schon bearbeiteten RAW-Datei stehen alle Regler auf der Null-Position, was nicht gerade sinnvoll erscheint.
Die angebotenen Effekte, wie z.B. das künstliche Bokeh, die Portraitbearbeitung oder der Austausch des Himmels, gelingen auf Anhieb und können überzeugen. Andere, wie das Beseitigen von Stromleitungen im Bild, lassen zu wünschen übrig. Abgesehen davon kennt man das, was als neu angeboten wird, längst auch aus anderen Programmen – und dort teilweise deutlich besser in der Funktion. Auch eine richtige ebenenbasierte Bearbeitung habe ich nicht entdecken können. Das Zufügen von neuen Ebenen ist bislang den Effekten wie z.B. den LUTs vorbehalten.
Insgesamt macht die am 17. Februar vorgestellte Version 1.0 eher den Eindruck einer Beta-Version im mittleren Stadium. Für eine „erwachsene“ Bildbearbeitungssoftware fehlen noch viele wichtige, auch in den Vorankündigungen groß beworbene Features. Das sind z.B. das Histogramm, Undo- und Rückgängig-Möglichkeiten, Klonen und Stempeln, Aufhellen oder Abdunkeln, Radial- oder Verlaufsmasken. Es gibt keine 3D-Transformation usw. usw.! Dazu kommt, dass Kataloge und Presets aus den Vorgängerversionen immer noch nicht kompatibel sind. Das ist zwar angekündigt, aber es ist nicht abzusehen, wann und ob das so gelingt, dass es reibungslos funktioniert - was im Übrigen auch für die anderen fehlenden Features gilt.
Natürlich war bekannt, dass einige der angekündigten Features wie Mask AI oder Background Removal AI erst in späteren Updates erscheinen würden, aber die wichtigsten Funktionen einer Bildbearbeitung sollten schon vorhanden sein. Interessant ist auch, dass die ungewöhnliche Vorgehensweise bei der (Vor-)Einführung von Luminar Neo mit mehr als 30.000 Usern nicht sehr effektiv gewesen sein kann, da das Programm immer noch zahlreiche Bugs enthält. Auch die Preisgestaltung reißt Luminar Neo letztendlich nicht aus dem Feuer.
Dass ich mit meiner Meinung nicht alleine dastehe, beweist sich bei einem Blick in die Foren der meisten Foto-Plattformen.
Meine Bewertung
QualitätPerformance
Preis/Leistung
Aktueller Verkaufspreis: 79 - 138,00 Euro
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