Warum KI-Grafiken so schlecht skalieren und was dagegen hilft
ChatGPT, Midjourney und Ideogram liefern Pixel, keine Formen. Was mit einem Logo passiert, sobald man es vergrößert, und wie daraus eine echte Vektordatei wird.
Das Logo aus dem Bildgenerator sah im Chatfenster gut aus. Dann fragt die Druckerei nach einer Version für das Roll-up, zwei Meter hoch, und plötzlich sind die Kanten weich, die Buchstaben wellen sich leicht, die Ecken sind verwaschen. Das ist kein Bedienfehler und kein schlechter Prompt. So sieht jedes Bild aus einem generativen Modell aus, weil es eine Bitmap ist.
Ein Generator malt Pixel und weiß nicht, was eine Form ist
Jeder heute verfügbare Bildgenerator liefert ein Raster aus farbigen Punkten, meist 1024 oder 1536 Pixel pro Seite. In dieser Datei gibt es keinen Kreis, nur Pixel, die zufällig wie ein Kreis aussehen. Beim Vergrößern muss die Software die fehlenden Punkte erraten, also verschwimmt die Kante. Der Drucker sieht bei 300 dpi genau dieselbe Unschärfe.
Das gilt für jedes PNG. KI-Bilder bringen drei eigene Probleme mit.
1. Die Kanten wellen sich
Ein Diffusionsmodell baut das Bild schrittweise aus Rauschen auf. Eine Linie, die perfekt gerade sein sollte, oder ein Kreis, der perfekt rund sein sollte, kommen mit einer sanften Welle von ein bis zwei Pixeln heraus. Auf dem Handy sieht man das nicht. Auf einem Banner, oder nach einem Konverter, der jedes Pixel treu nachzeichnet, wird die Welle sichtbar, und das Logo wirkt handgezeichnet, ohne dass das je gewollt war.
2. Die Strichstärke schwankt
Ein Buchstabe mit eigentlich konstanter Strichstärke ist oben ein wenig dicker als unten. Bei 300 Pixeln fällt das niemandem auf, bei 3000 sieht man es sofort. Ein gewöhnlicher Tracer übernimmt das Schwanken, weil er nicht wissen kann, dass dieser Strich gleichmäßig sein sollte.
3. Die Farben sind fast, aber nicht ganz flächig
Das Rot, das im Entwurf eine einzige Farbe ist, besteht in der Datei aus Hunderten fast identischer Rottöne mit leichtem Rauschen. Ein einfacher Konverter teilt es in zwei oder drei Streifen, und im Logo entstehen Stufen, wo eine Fläche sein sollte. Oder er behält jeden Ton und liefert tausend winzige Formen statt einer.
Ein Upscaler löst das nicht
KI-Upscaler erzeugen eine größere Bitmap: Sie schärfen Kanten und erfinden manchmal Details. Das Ergebnis sind trotzdem Pixel. Die nächste Vergrößerung verschwimmt wieder, und die Welle ist jetzt in höherer Auflösung eingebrannt. Für Druck, Folienschnitt und Stickerei braucht man Formen, also eine Vektordatei.
Was eine gute Vektorisierung leisten muss
- Erkennen, was flächige Farbe und was Verlauf ist, und pro Form eine Füllung schreiben statt Streifen aus Farbtönen.
- Jede Kante auf den Bruchteil eines Pixels genau finden und als glatte Kurve speichern, ohne scharfe Ecken zu verlieren.
- Die Welle als Rauschen des Generators erkennen, nicht als Gestaltung, und die Kurven glätten, ohne die eigentliche Form zu verändern.
- Benachbarten Farben eine einzige gemeinsame Grenze geben, damit beim Drucken und Schneiden keine Haarlinien und keine Überlappungen entstehen.
Genau dafür wurde svgize gebaut. Die Engine misst zuerst, wie das Bild beschädigt wurde, baut das Logo dann aus Füllungen und gemeinsamen Kanten neu auf und glättet die Striche dort, wo die Quelle wellt. Die Welle verschwindet, der Entwurf bleibt so, wie Sie ihn freigegeben haben.
Mit dem eigenen ChatGPT- oder Midjourney-Bild ausprobieren
Vor der Umwandlung: ein paar praktische Tipps
- Bitten Sie den Generator um das Logo auf weißem oder transparentem Hintergrund, in flächigen Farben, ohne Schatten und 3D-Effekte.
- Laden Sie die größte angebotene Version herunter. 1500 bis 2000 Pixel geben der Engine am meisten Material.
- Wenn Sie die Wahl haben: PNG, nicht JPG. Die JPEG-Kompression fügt eigene Artefakte an den Kanten hinzu.
- Öffnen Sie das SVG nach der Umwandlung in Figma, Illustrator oder Inkscape und prüfen Sie die Ecken bei 400 %. Dort zeigt sich der Unterschied zwischen Nachzeichnen und Rekonstruktion am deutlichsten.