FLUX & LoRA Finetuning.

Ausgangslage

Marketing braucht Bilder, und zwar ständig: Kampagnen, interne Kommunikation, der Weihnachtsgruß. Der klassische Weg führt über Stockfotos und Agenturen, kostet Geld und sieht am Ende oft nach genau dem aus, was es ist. Generative Bildmodelle wären die Abkürzung, hätten sie nicht eine Lücke: Sie kennen die Marke nicht. Kein T-Logo, kein Hausstil, keine wiedererkennbaren Gesichter.

LoRA schließt diese Lücke. Statt das ganze Modell neu zu trainieren, bekommt es einen kleinen, gezielt trainierten Aufsatz, der genau ein neues Konzept trägt: ein Logo, einen Stil, eine Person als Trainingsdatensatz mit ca. 20–100 Bildern.

Mein Beitrag

Ab Mitte 2024 habe ich gemeinsam mit Can Ergin LoRA-Modelle für die Deutsche Telekom trainiert. Character-Modelle, die auf Basis vertraglich gesicherter menschlicher Models rechtssichere Bilder erzeugen. Logo-Modelle, die das T fotorealistisch in Stein meißeln oder als Wallpaper illustrieren. Dazu das Werkzeug drumherum: Inpainting, Outpainting und Depth Maps über ControlNet. Can hat mich besonders geprägt; er ging danach als Creative Technologist zu Black Forest Labs.

Für die operational services, eine eigenständige T-Systems-Tochter mit eigener Bildsprache, habe ich drei Modelle trainiert: das Unternehmenslogo, einen Fotostil und einen Illustrationsstil. Interne Kommunikation, Sales und Marketing könnten ihre Motive damit selbst erzeugen, statt Stockfotos zu kaufen oder eine Agentur zu briefen. Zwischendurch habe ich FLUX auch noch mit einem Datensatz aus Katzenmemes trainiert, um zu sehen, was absichtlich schlechte Trainingsbilder mit einem Modell machen: Es lernt die Körnigkeit und die Kompressionsartefakte gleich mit.

Ergebnis

Aus den Prototypen von 2024 ist schnell ein Impulsvortrag vor allen Marketing Execs der Telekom geworden, und Anfang 2025 daraus ein Projekt: Unter dem Namen Zephyrus entstand multinational Create AI, ein Bildgenerierungs- und -bearbeitungstool für eine markenkonsistente Bildsprache im Marketing des Konzerns.