Fallstudien

Die Methode an echten Projekten

Alle drei Säulen zusammengeführt — Ausgangssituation, deterministische Entscheidungen, kreative Freiheit für die KI, Workflow, Ergebnis.

Introduction

F1

Highland Cottage

Vom Blender-Grundgerüst zum fotografischen Ergebnis in drei Schritten

Minimale Blender-Geometrie, maximale KI-Interpretation — und eine Komposition die durch jeden Schritt exakt erhalten bleibt. Die Studie zeigt weit der RAY-L-Workflow mit wenig Aufwand trägt.

Introduction

F2 - Food

Granola Bowl

Warum das Material das eigentliche Werkzeug für ControlNet Canny ist.

Food-Fotografie stellt den Workflow vor ein spezifisches Problem: Das eigentliche Motiv existiert in Blender gar nicht, und die Materialien die eine Bowl attraktiv machen, erzeugen in Canny Rauschen statt Kontur. Die Studie zeigt, wie Materialwechsel in Blender — nicht veränderte Schwellenwerte — aus einem Rauschfeld ein sauberes Konturbild macht. Dazu: warum Flux für organische, feuchte Motive die überzeugendere Wahl ist, und wie ein T5XXL-Prompt einen Food-Shot appetitlich beschreibt.

AI Image Generation

F3

Interieurvisualisierung

geplant

Derselbe Raum, zwei Lichtstimmungen, eine Blender-Szene. Wie weit sich ein einziger Szenenaufbau variieren lässt — ohne die Komposition anzutasten.

RAY-L

F4

Architekturvisualisierung

geplant

Außenaufnahme, wechselndes Licht, komplexe Geometrie. Wo die Grenzen des Workflows liegen — und wo nicht.