Künstliche Intelligenz für die Tonne?

KI-gestützte Generierung von Milieubildern für Verkaufs- und Marketingkanäle — Die effiziente und effektive Nutzung von Produktdaten ist essenziell, um Produkte optimal in Szene zu setzen. Und gerade im digitalen Handel spielen hochwertige Produktbilder dabei eine ganz entscheidende Bedeutung. Deshalb hat Naber in Zusammenarbeit mit hmmh ein Projekt gestartet, um mithilfe von Künstlicher Intelligenz (KI) fotorealistische Milieubilder zu generieren. Ziel war es, auf Basis weniger Freisteller flexibel einsetzbare Bildwelten zu schaffen und so klassische Fotoshootings zu ersetzen oder zu ergänzen.

Vom B2B-Partner zum B2C-Markenführer: Mit KI und Flexibilität zum Erfolg

Mit dem Erwerb der Marken- und Schutzrechte von Wesco im Jahr 2024 stand Naber vor der Herausforderung, eine große Menge an Produktdaten und Bildmaterial für verschiedene Verkaufskanäle aufzubereiten. Während Naber zuvor ausschließlich im B2B-Bereich tätig war und sich an Küchenstudios, Einrichtungshäuser sowie die Möbel- und Geräteindustrie richtete, brachte die Übernahme von Wesco eine bedeutende Veränderung mit sich: Durch den erfolgreichen B2C-Shop von Wesco und dessen starke Social-Media-Präsenz wurde der Endverbraucher zur primären Zielgruppe. Diese Umstellung erforderte eine neue Herangehensweise an die Produktpräsentation und Kommunikation. Besonders die Abfallsammler von Wesco, die eine zentrale Rolle im Sortiment spielten, sollten ansprechend in Szene gesetzt werden, um sowohl bestehende B2B-Kunden als auch die neu hinzugewonnene B2C-Zielgruppe optimal zu erreichen.

Da Social Media und E-Commerce-Plattformen kontinuierlich neuen Content erfordern, bestand eine zentrale Anforderung darin, möglichst flexibel Milieubilder generieren zu können. Diese sollten nicht nur die Produkte realistisch darstellen, sondern auch unterschiedliche Anwendungsszenarien abbilden – sei es in der Küche, im Bad, im Kinderzimmer oder in weiteren Umgebungen. Hierfür wurde eine innovative Lösung entwickelt, die KI zur Bildgenerierung nutzt und in das bestehende PIM-System integriert werden kann.

Vom Konzept zur Umsetzung: Mit dem hmmh-Modell zur idealen Bildsprache für B2C

Nach der erfolgreichen Integration der Daten und der Erweiterung auf die B2C-Zielgruppe, war es entscheidend, die Kommunikation und Produktpräsentation gezielt für diese neue Zielgruppe zu optimieren. Dabei spielte die visuelle Darstellung der Produkte eine zentrale Rolle, um sowohl die Endverbraucher als auch die B2B-Kunden ansprechend zu erreichen. Wie das in der Praxis aussieht und welche konkreten Schritte zur Optimierung unternommen wurden, zeigt das dreistufige Vorgehensmodell von hmmh:

1. Proof of Concept:
Zu Beginn des Projekts wurde eine real geshootete Küchenumgebung verwendet und mit den Tools von hmmh ein freigestellter Abfallsammler in das Bild integriert. Gemessen am geringen Aufwand waren die Ergebnisse in Bezug auf Lichtverhältnisse, Reflexionen und Schattenwürfe als ordentlich einzustufen. Problematisch aber war das Größenverhältnis von Abfallsammler in Relation zur Höhe der Arbeitsplatte. Um die Ergebnisse weiter zu otpimieren wurden zusätzliche Medien genutzt und eine LoRA trainiert.

2. Training der KI mit LoRA-Modellen:
Der nächste wichtige Schritt bestand darin, die KI gezielt auf Wesco-Produkte zu trainieren. Zwar hatte das generative Modell bereits allgemeines Wissen über Abfallsammler, jedoch fehlte ihm die Fähigkeit, Wesco-Produkte spezifisch zu erkennen. Durch das Training mit LoRA (Low-Rank Adaptation) konnte die KI lernen, die markenspezifischen Merkmale der Wesco-Abfallsammler korrekt zu interpretieren und realitätsgetreu in Bilder zu integrieren. Heute erzielt Naber durch den Einsatz der KI deutlich bessere Ergebnisse, gerade hinsichtlich Schatten, Reflektion etc. Texte und Logos stellen aber noch eine Herausforderung für die KI dar. Doch auch hier wäre die Möglichkeit eine LoRA zu trainieren, um dem Modell zu zeigen, wie das Wesco-Logo auf dem Abfallsammler aussieht.

3. Nutzung von 3D-Modellen für Präzision:
Um die Ergebnisse weiter zu verbessern das Arbeiten mit 3D-Modellen angestrebt. Heute werden 3D-Modelle von Küchen erstellt. Auf Basis dieser Modelle können neue Milieus generiert werden. Und mit dem Wissen der KI, welche Höhe beispielsweise eine Arbeitsplatte hat, kann der Abfallsammler realitäts und maßstabsgetreu in das Küchenmodell integriert werden. Das Anreichern von weiteren Informationen, wie beispielsweise Farbcodes, die im PIM vorliegen, führen zu immer besseren Bildern.

Vorteile der KI-gestützten Bildgenerierung

Durch diese innovative Lösung kann Naber nun:

• Hochwertige, fotorealistische Produktbilder effizient und kostengünstig generieren.
• Unterschiedliche Milieus und Anwendungsfälle flexibel abbilden.
• Die Konsistenz und Wiedererkennbarkeit der Marke Wesco sicherstellen.
• Den Content-Erstellungsprozess direkt ins PIM-System integrieren.

Die Abhängigkeit von teuren und zeitaufwendigen Fotoshootings reduzieren.
Ein weiteres Plus: Im Gegensatz zu herkömmlichen generativen KI-Tools, die bei identischen Eingaben unterschiedliche Ergebnisse liefern, wurde das System von hmmh so optimiert, dass es verlässliche und reproduzierbare Ergebnisse liefert.

Fazit

Das Projekt verdeutlicht eindrucksvoll, wie der gezielte Einsatz von Künstlicher Intelligenz nicht nur die Produktdarstellung revolutionieren, sondern auch die gesamte Kommunikation und Markenpositionierung eines Unternehmens transformieren kann. Naber hat durch die Integration von Wesco und die Entwicklung innovativer Bildlösungen nicht nur interne Prozesse optimiert, sondern sich auch als zukunftsorientierter Marktführer im Bereich B2C etabliert. Mit der flexiblen KI-gestützten Bildgenerierung hat das Unternehmen einen klaren Wettbewerbsvorteil erlangt und die Grundlage für nachhaltigen Erfolg und Markenwiedererkennbarkeit geschaffen – ganz gleich, ob im B2B- oder B2C-Bereich.