LONDON (IT BOLTWISE) – Adobe bringt neue KI-Funktionen in seine experimentelle iOS-Kamera-App Project Indigo: Die Software soll Fotos nicht nur verbessern, sondern sie auch bewerten und konkrete Bearbeitungsschritte vorschlagen. Im Zentrum stehen LLM-basierte Bildkritik, Reshoot- und Edit-Workflows sowie weitere Generatorfunktionen wie Objektentfernung und Depth-of-Field. Das Ganze läuft zunächst im Test über ausgewählte Nutzer und nutzt dabei Googles Modellbasis, bleibt aber austauschbar. Für Unternehmen und Entwickler ist vor allem spannend, wie sich Prompt-Ansätze durch deterministischere UI-Elemente ersetzen lassen.
Adobe macht aus der Kamera-App mehr als nur einen Auslöser: In Project Indigo, dem seit letztem Jahr laufenden experimentellen iOS-Projekt, kommen KI-Funktionen hinzu, die Fotos erst bewerten und danach in konkrete Änderungen übersetzen sollen. Die Neuerung zielt dabei nicht auf „mehr Filter“, sondern auf erklärbare Fotografie-Entscheidungen: Framing, Licht, Farben und sogar der wahrgenommene emotionale Eindruck werden per Large Language Models (LLMs) kommentiert. Für Nutzer bedeutet das einen Wechsel vom klassischen „bearbeiten nach Gefühl“ hin zu Vorschlägen, die sich wie ein Coaching lesen – auch wenn man die Einschätzung nicht vollständig übernehmen muss.
Technisch interessant ist der Ansatz, den Marc Levoy in den Hintergrundgesprächen zum Projekt indirekt formuliert: Viele generative KI-Werkzeuge arbeiten promptbasiert, und genau dort scheitern Nutzer häufig an der Formulierung. Project Indigo setzt daher verstärkt auf Schaltflächen, die nicht beliebige Prompts erfordern, sondern eher deterministischere Ergebnisse liefern. Die Kritikinhalte werden in zwei Modi organisiert: Eine „professionelle“ Meinung zu Bildkomposition und Belichtung sowie ein Abschnitt mit Capture- und Edit-Suggestions. Letzterer beschreibt, wie man bei einer erneuten Aufnahme Framing, Exposure und Objekte im Bild gezielt anpasst, statt nur das bestehende Foto nachträglich zu verbiegen.
Der Vergleich zur Wettbewerbslandschaft zeigt, wo Adobes Fokus liegt. Google hatte mit „Camera Coach“ auf Pixel-Geräten bereits eine Coach-Funktion eingeführt, die vor allem generische Hinweise zum Bildausschnitt und zur Szene gab. Project Indigo geht weiter in Richtung expliziterer, bildbezogener Beschreibungen und kombiniert sie mit konkreten Reshoot-Entscheidungen. Auch wenn Apple Photos, Google Photos und etablierte Bildbearbeitungswerkzeuge wie Adobe Photoshop seit Jahren Objektentfernung anbieten, bleibt die Ausführung ein Unterschied: Dort hängt es meist am manuellen Markieren per Bildschirmgeste. Indigo dagegen ergänzt toggles für Kategorien wie Personen im Hintergrund, Müll, Drähte, Zäune, Fahrzeuge oder „anderes Durcheinander“ und erlaubt zusätzlich die Beschreibung eines individuell zu entfernenden Objekts.
In der Praxis soll diese Objektentfernung besonders „sauber“ ausfallen. Die Quelle nennt als Beispiel, dass eine Person samt gehaltenem Gegenstand aus dem Hintergrund verschwindet, ohne seltsame Artefakte. Genau hier liegt der technische Kern: Erfolgreiche Inpainting- oder Ersetzungsmodelle müssen nicht nur das Zielobjekt entfernen, sondern auch Kanten, Texturen und Schatten so rekonstruieren, dass das Ergebnis photometrisch und semantisch plausibel bleibt. Das gilt umso mehr, wenn weitere KI-Funktionen dazukommen, etwa Depth-of-Field-Generierung. Statt den Fokus lediglich als Filter zu simulieren, soll das System eine unscharfe Hintergrundebene erzeugen, um die Tiefenwirkung stärker an die Szene anzupassen.
Nebenbei experimentiert Adobe mit Style Transfer. Nutzer können dem Foto Töne in Richtung Aquarell, Federzeichnung, Ink Line mit Farbverlauf, monochrom oder „backlit subject“ geben. Der Hinweis auf frühe Erfahrungen mit Prisma ist dabei relevant: Style Transfer ist kein neues Prinzip, aber die Qualitätskurve ist in den letzten zwei Jahren deutlich gestiegen, weil leistungsfähigere Modelle feinere Farbverläufe und Details sauberer übertragen. Gleichzeitig bleibt die Frage, ob der Mehrwert im Arbeitsalltag größer ist als bei bereits existierenden, oft sehr ähnlichen Kreativmodi. Adobes eigener Kritikpunkt bleibt: Wenn es um Editing geht, sollten Nutzer eine nachvollziehbare Steuerung statt reiner „Zaubersprache“ bekommen.
Genau dafür führt Project Indigo eine weitere Ebene ein: Nutzer sollen „Edit-Beschreibungen“ angeben können, wodurch sich Edit-Flows ausführen lassen, die nicht als starre Presets verfügbar sind. Das ist zweischneidig. Einerseits senkt eine textliche Edit-Beschreibung die Einstiegshürde, weil man nicht jedes Detail über UI-Regler abbilden muss. Andererseits steigt das Risiko für „Slopland“ – also Ergebnisse, die zwar kreativ wirken, aber in ihrer Bildlogik ausufern, wenn Modelle zu frei interpretieren. Adobe versucht, dieses Risiko durch UI-nahe Workflows und Modellsteuerung abzufedern. Die Quelle beschreibt außerdem, dass die Funktionen in einem „AI playground“-Tab laufen und sich derzeit noch im Testbetrieb befinden.
Für den Markt heißt das: Indigo ist noch kein breit ausgerolltes Produkt, sondern ein Testballon, der aber strategisch in eine klare Richtung zeigt. Adobe nennt als Modellbasis Googles Gemini-„Nano“-Variante für die Features und hält sich die Option offen, auf andere Modelle zu wechseln, einschließlich der eigenen Firefly-Modellfamilie. Diese Austauschbarkeit ist aus Unternehmenssicht bedeutsam, weil sich damit Latenz, Kosten und Qualitätsprofile je nach Zielgerät (hier: iPhone-Klasse, On-Device- oder Near-Device-Szenarien) optimieren lassen. Außerdem verschiebt sich die Wertschöpfung: Nicht nur die Bildverarbeitung wird KI-gestützt, sondern auch der Interpretationsschritt, der bisher eher menschlich oder in generischen Assistenten stattfand.
Der Ausblick hängt deshalb weniger an der Frage „Kommt es in alle App Stores?“ als an der Frage, wie gut die Workflows in die Unternehmenspraxis passen, etwa für Creator-Teams oder Agenturen. KI-Kamera-Assistenz kann die Qualität von Content-Produktion erhöhen, aber sie braucht verlässliche Transparenz: Nutzer müssen nachvollziehen können, warum eine Änderung vorgeschlagen wird, und in vielen Fällen auch, wie sie das Ergebnis kontrollieren. Dazu kommt Datenschutz: Bildkritik und Inpainting implizieren potenziell sensible Inhalte; selbst wenn Modelle lokal verarbeitet werden, sind Metadaten, Upload-Entscheidungen und Aufbewahrungsketten entscheidend. Wenn Indigo breiter wird, werden vor allem MLOps-ähnliche Prozesse rund um Modellversionierung, Auditierbarkeit und Rechteverwaltung wichtiger.
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