Hamburg, 12.05.2026 In der Film-, Werbe- und VFX-Produktion entstehen z.B. auf lackierten Fahrzeugoberflächen, Glasfassaden oder glänzenden Baustoffen, Reflexionen, die einen hohen manuellen Nachbearbeitungsaufwand verursachen.
Ziel des Innovationsprojekts „ReflectionAI“ ist die Entwicklung eines KI-gestützten Softwaresystems zur automatisierten Entfernung störender Objektreflexionen in Videodaten. Das Projekt wird von der LAVAlabs Moving Images GmbH & Co. KG und der RnDeep GmbH umgesetzt. Die Förderung für das Projekt erfolgt in einer Höhe von 480.000 € durch das Zentrale Innovationsprogramm Mittelstand (ZIM) des Bundesministeriums für Wirtschaft und Energie.
Die LAVAlabs Moving Images GmbH & Co. KG ist ein Studio für VFX, 3D-Animation und Motion Graphics mit Sitz in Düsseldorf. Das Unternehmen bringt seine Erfahrung aus internationalen Film-, Werbe- und Postproduktionsprojekten in die Entwicklung ein. Die RnDeep GmbH mit Sitz in Stuttgart ist auf Softwareentwicklung, Pipeline-Automatisierung und KI-gestützte Lösungen für die Medienproduktion spezialisiert.
Automatisierte Reflexionsentfernung für die Postproduktion
Crewmitglieder oder Umgebungsobjekte konnten bislang häufig nur manuell maskiert und retuschiert werden. Bestehende Softwarelösungen konzentrieren sich meist auf Einzelbilder, einfache Reflexionstypen oder halbautomatische Workflows. Für bewegte Kameraszenen mit dynamischen Lichtverhältnissen und gekrümmten Oberflächen existieren bislang keine zufriedenstellenden KI-Verfahren für die automatisierte Postproduktion.
ReflectionAI soll diese Lücke schließen. Entwickelt wird eine Lösung, die Reflexionen in Videosequenzen erkennt und über mehrere Frames hinweg konsistent entfernt. Dadurch sollen sichtbares Flackern, instabile Bildbereiche und Artefakte vermieden werden. Die Technologie richtet sich insbesondere an VFX-Studios, Postproduktionsfirmen, Werbefilmproduktionen, Content-Creator-Plattformen und Anbieter mobiler Videobearbeitung.
Synthetische Trainingsdaten als technologische Grundlage
Ein zentraler Bestandteil des Projekts ist die Erzeugung geeigneter Trainingsdaten. Dafür entwickelt LAVAlabs eine engineübergreifende Simulationsumgebung. So können realistische Videosequenzen mit und ohne Reflexionen erzeugt werden. Diese Datensätze dienen als Grundlage für das KI-Training.
RnDeep entwickelt darauf aufbauend eine temporalkonsistente KI-Architektur. Sie kombiniert bildbasierte Erkennungsmodule, videobasierte Konsistenzverfahren, Bewegungsanalyse und Verfahren zur Anpassung an reale Aufnahmen. Ziel ist ein Demonstrator, der die technische Machbarkeit einer automatisierten Reflexionsentfernung in praxisnahen Videodaten nachweist.
Die geplante Lösung soll perspektivisch als Plug-in für bestehende Editing-Umgebungen sowie als Cloud-API nutzbar sein. Damit kann ReflectionAI sowohl in professionelle Postproduktionspipelines als auch in Anwendungen für Content Creation und mobile Videobearbeitung integriert werden.
Die Idee für das Projekt ReflectionAI ist im Rahmen des ZIM-Innovationsnetzwerks AIMECA entstanden, das über das Zentrale Innovationsprogramm Mittelstand (ZIM) gefördert wird. Betreut wird das Netzwerk von der IWS GmbH, die Partner:innen bei der Entwicklung von Forschungs- und Entwicklungsprojekten sowie bei der Sicherstellung der Förderung unterstützt.
Projektpartner:innen ReflectionAI
LAVAlabs Moving Images GmbH & Co. KG | Düsseldorf | www.lavalabs.de
RnDeep GmbH | Stuttgart | www.rndeep.com
_Weitere Informationen finden Sie unter __www._aimeca.net
KI gegen störende Reflexionen in Videodaten hinzugefügt von Presse am
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