KI-gestützte Bildgenerierung für touristische Destinationen: Innovative Lösung für lizenzfreie Medien
Der Tourismus in Schleswig-Holstein erwirtschaftet über 10 Milliarden Euro Umsatz und ist damit ein zentraler Wirtschaftsfaktor im Land. Die Tourismus-Agentur Schleswig-Holstein GmbH (TA.SH) nutzt seit 15 Jahren eine umfangreiche Datenbank mit touristischen Informationen. Bei rund 50.000 Points of Interest (POI) und 800.000 Medien-Entities stellte sich neben der Aufbereitung der Datenbank eine zentrale Herausforderung: die Einhaltung des Urheberrechts bei Bildern. In einer Machbarkeitsstudie hat KI.SH gemeinsam mit der TA.SH untersucht, wie Künstliche Intelligenz bei dieser Herausforderung unterstützen kann.
Urheberrecht als Risikofaktor im digitalen Tourismusmarketing
Die touristische Datenbank der TA.SH wurde über viele Jahre kontinuierlich erweitert. Dabei konnte nicht in allen Fällen gewährleistet werden, dass ausschließlich lizenzfreie Medien integriert wurden. Die Agentur stand damit vor einem rechtlichen Risiko im Umgang mit urheberrechtlich geschützten Bildern.
Bei den Textdaten hatte die TA.SH das Problem bereits KI-gestützt gelöst: Mithilfe eines Sprachmodells wurden für jeden Point of Interest neue, stilistisch einheitliche Beschreibungstexte generiert. Diese bewährte Lösung sollte nun auf die Bilddaten übertragen werden. Die Herausforderung ist durchaus typisch im digitalen Tourismusmarketing, in dem visuelle Inhalte entscheidend für die Aufmerksamkeit potenzieller Besucher:innen sind.
Projektziel: Lizenzfreie Symbolbilder mit Wiedererkennungswert
Das Ziel des Kooperationsprojekts bestand darin, die Datenbank der TA.SH so zu überarbeiten, dass ausschließlich Bildmaterial verwendet wird, das nicht unter das Urheberrecht fällt und somit frei genutzt werden kann. Die Anforderungen waren klar vorgegeben: Die dargestellten touristischen Sehenswürdigkeiten sollten im Bild wiedererkennbar sein. Gleichzeitig sollte aber deutlich erkennbar bleiben, dass es sich um KI-generierte Symbolbilder handelt. Eine fotorealistische Darstellung wurde explizit nicht gewünscht.
Diese Anforderungen spiegeln einen wichtigen Trend im Tourismusmarketing wider: die Balance zwischen Authentizität und effizienter Content-Produktion. Während echte Fotografien für emotionale Glaubwürdigkeit sorgen, können KI-generierte Bilder ergänzend dort eingesetzt werden, wo lizenzrechtliche Unsicherheiten bestehen oder viele visuelle Inhalte in kurzer Zeit benötigt werden.
Drei innovative Ansätze zur KI-gestützten Bildgenerierung
Um das Projektziel zu erreichen, verfolgte das interdisziplinäre Team, bestehend aus Alwin Klick, Felix Doobe, Marvin Kühl, Max Brede und Pedro Conceicao, drei verschiedene technologische Ansätze:
1. Text-zu-Bild-Generierung mit Stable Diffusion
Mithilfe des Open-Source-Modells Stable Diffusion wurden Bilder basierend auf textlichen Beschreibungen touristischer Ziele erzeugt. Stable Diffusion nutzt Deep Learning und wurde mit Millionen von Bild-Text-Paaren trainiert. Das Modell kann selbstständig Muster und Beziehungen in großen Datenmengen erkennen und daraus detailreiche Bilder erstellen.
Die Technologie basiert auf Latent-Diffusion-Techniken und wurde mit dem umfangreichen LAION-Datensatz trainiert, der mehr als fünf Milliarden Bild-Text-Paare umfasst. Als Open-Source-Software steht Stable Diffusion frei zur Verfügung und ermöglicht es Organisationen, die Technologie ohne Lizenzkosten einzusetzen – ein entscheidender Vorteil für öffentliche Institutionen und kleine bis mittelständische Tourismusunternehmen.
2. Bild-zu-Bild-Transformation
Vorhandene Bilder wurden durch Bild-zu-Bild-Transformationen angepasst und variiert. Dieser Ansatz ermöglichte es, auf Basis existierender Aufnahmen neue, urheberrechtlich unbedenkliche Varianten zu erstellen. Diese Methode eignet sich besonders, wenn die Grundkomposition eines Bildes erhalten bleiben soll, aber stilistische Anpassungen oder Variationen gewünscht sind. Ein Ansatz der vor dem Hintergrund des Urheberrechts am ursprünglichen Bild ethisch und eventuell auch rechtlich nicht ganz unbedenklich ist.
3. Systematisches Web-Scraping für lizenzfreie Bilder
Ein speziell entwickelter Web-Scraper sammelte systematisch lizenzfreie Bilder von Plattformen wie Flickr und Pixabay. Die Suche erfolgte dabei gezielt anhand von Ortsnamen und Geokoordinaten der touristischen Destinationen. Dieser hybride Ansatz kombiniert KI-generierte Inhalte mit vorhandenen lizenzfreien Ressourcen und maximiert so die verfügbaren Optionen für die Tourismusvermarktung.
Technologische Grundlage: Open-Source-KI und intelligente Automatisierung
Für die Umsetzung kam eine Reihe fortschrittlicher KI-Technologien zum Einsatz:
Lokale Mixtral-Instanz für automatisierte Prompt-Generierung
Eine auf den Servern der Hochschule gehostete Mixtral-Instanz übernahm die automatisierte Generierung von Bildprompts aus den textlichen Beschreibungen in der Datenbank. Mixtral ist ein "Sparse Mixture-of-Experts-Modell", das mehrere spezialisierte Expertenmodelle kombiniert und dadurch eine besonders effiziente und präzise Verarbeitung ermöglicht. Diese Effizienz macht Mixtral besonders attraktiv für Anwendungen im Tourismusmarketing, wo große Mengen an Textbeschreibungen automatisiert in qualitativ hochwertige Bildprompts übersetzt werden müssen.
Individualisiertes Dashboard zur Darstellung
Zur Veranschaulichung des KI-Workflows erstellte das Team ein eigenes DIGGA Dashboard (Digital Images Graphics Generator Assistant). Diese Benutzeroberfläche ermöglicht es Nutzern, Bilder komfortabel zu verwalten, zu generieren und zu visualisieren.
Eine intuitive Benutzeroberfläche erlaubt es insbesondere Nutzern ohne technische KI-Expertise, Bildparameter individuell anzupassen und die Ergebnisse direkt zu bewerten. Dies ist wichtig für Tourismusorganisationen, die nur selten über dedizierte KI-Spezialisten verfügen.
Iterativer Workflow für optimale Bildqualität
Der Arbeitsprozess mit dem DIGGA Dashboard folgte einem iterativen Ansatz: Zunächst werden die POIs im Dashboard angezeigt. Zu diesen werden vorhandene Bilder recherchiert und anschließend von der KI analysiert und beschrieben. Die Beschreibung dient dann als Basis, um neue Bilder zu generieren, die nicht urheberrechtlich geschützt sind. Alternativ kann direkt aus dem Beschreibungstext des POI ein Bildprompt generiert und als Basis zur Bildgenerierung verwendet werden.
Ob die Bilder qualitativ ausreichen, muss jedoch nach wie vor der Mensch bewerten. Im Anschluss kann bei Bedarf die Konfigurationseinstellungen nachjustiert werden, um den Prozess zu verfeinern. Zusätzlich konnten über das Web-Scraping gefundene lizenzfreie Bilder integriert und auf deren Grundlage weitere Varianten erstellt werden. Diese iterative Vorgehensweise stellte sicher, dass die Bildqualität kontinuierlich optimiert werden konnte.
Projektergebnisse: Funktionale Lösung für nachhaltiges Medienmanagement
Das Projekt lieferte eine funktionale Lösung, die die Integration lizenzfreier Bilder in die Tourismus-Datenbank deutlich erleichtert. Die entwickelte Plattform automatisiert die Bildgenerierung aus textuellen Beschreibungen und bietet damit eine nachhaltige Lösung für das Urheberrechtsproblem im digitalen Tourismusmarketing.
Durch die Nutzung von Machine Learning und Stable Diffusion wurde ein Prototyp entwickelt, der iterativ visuell ansprechende Bilder erzeugen kann. Der Prozess ließ sich jedoch nur teilautomatisieren, da nach wie vor der Mensch zur Qualitätskontrolle notwendig ist.
Fazit: Wegweisende Innovation für nachhaltiges digitales Tourismusmarketing
Die Machbarkeitsstudie der Tourismus-Agentur Schleswig-Holstein gemeinsam mit KI.SH demonstriert, wie KI-Technologien konkrete praktische Probleme im digitalen Marketing lösen können. Durch den Einsatz von Open-Source-Modellen wie Stable Diffusion und Mixtral sowie die Entwicklung eines benutzerfreundlichen DIGGA Dashboards entstand eine Lösung, die das Potenzial besitzt, über diesen einzelnen Anwendungsfall und auch über Schleswig-Holstein hinaus Anwendung zu finden. Das Projekt zeigt, dass KI im Tourismusmarketing nicht nur Effizienzgewinne ermöglicht, sondern auch neue kreative Möglichkeiten eröffnet – bei gleichzeitiger Minimierung rechtlicher Risiken.
