Wer viel fotografiert, kennt das Problem: Nach einem Shooting liegen schnell hunderte, manchmal tausende Bilder in Adobe Lightroom. Damit man diese später schnell wiederfindet, ist eine saubere Verschlagwortung unverzichtbar. Doch das manuelle Hinzufügen von Keywords ist nicht nur mühsam, sondern auch extrem zeitaufwendig, Zeit die ich lieber mit der Kamera in der Natur verbringen möchte. Seit einiger Zeit ist die künstliche Intelligenz in aller Munde und hält in immer mehr Einzug in unser Leben. Was mit der Foto-App auf dem iPhone bereits einwandfrei funktioniert, sollte doch auch in Lightroom funktionieren.
Warum Verschlagwortung so wichtig ist
Lightroom lebt von einem gut gepflegten Katalog. Egal, ob man ein Hobbyfotograf ist oder professionell arbeitet: Wer seine Fotos mit relevanten Schlagwörtern versieht, spart später enorm viel Zeit beim Wiederfinden. Suchen nach „Berg“, „Strand“ oder „Eule“ werden erst dann effektiv, wenn diese Begriffe den Bildern zugeordnet sind. Ohne Verschlagwortung bleibt oft nur das Durchscrollen – ein Albtraum in großen Archiven.
KI als Helfer im Arbeitsalltag
Ein großes Fotoarchiv in Adobe Lightroom effektiv zu verschlagworten, gehört zu den zeitraubenden Herausforderungen in der digitalen Fotografie. Doch inzwischen gibt es smarte Lösungen: KI-gestützte Plugins, die dir automatisch Keywords, Bildbeschreibungen und Titel liefern.Künstliche Intelligenz kann Bilder automatisch analysieren und passende Schlagwörter vorschlagen. Moderne Algorithmen erkennen nicht nur Objekte wie „Auto“, „Baum“ oder „Berg“, sondern auch Szenen wie „Sonnenuntergang am Meer“ oder sogar Emotionen wie eine „lachende Person“. Mittlerweile existieren verschiedene Tools die sich mit diesem Thema auseinandersetzen. Eines davon ist LrGeniusTag Ai , welches ich im Folgenden ausprobiert habe.
LrGenius
Das Tool wird über die Zusatzmodul-Option direkt in Lightroom eingebunden und nutzt ein lokales KI-Modell auf Basis von Ollama, um Bilder direkt in Lightroom mit Keywords, Titeln und Beschreibungen zu versehen – komplett ohne Cloud-Upload. Durch Eingabe von Prompt-Anweisungen wird eine detailreiche Verschlagwortung generiert, dabei können verschiedene Sprachen für die Ausgabe gewählt werden. Die Vorteile liegen auf der Hand, neben der Zeitersparnis ist hier auch die Inspiration zu nennen, die KI schlägt häufig Begriffe vor, an die man selbst nicht gedacht hätte. Das Plugin ist auf der Webseite des Entwicklers für gerade einmal 19$ erhältlich, zunächst kann man aber 7 Tage kostenlos testen. Wenn alles funktioniert, hat man mehr Zeit für das was wir lieben, also die Familie und der Fotografie… oder umgekehrt 😉
Einrichtung
- Ollama downloaden Link
- Die Anwendung installieren und starten
- Nun muss Ollama noch mit einem KI-Modell verknüpft werden
- Hierfür in der Eingabekonsole beim MAC folgenden Befehl eingeben: ollama pull gemma3:12b-it-qat
- Es beginnt ein umfangreicher Download (kann etwas dauern)
- Nun muss noch LrGenius heruntergeladen und entpackt werden Link
- In Lightroom im Menü Datei den Zusatzmodul-Manager öffnen
- Mit hinzufügen die entpackte Datei LrGeniusTagAI.lrplugin einfügen
- fertig
Einsatz in der Praxis
Nach der lokalen Installation von LrGenius (über die Zusatzmodule in LR) und Ollama (eigenständige kostenlose App) auf dem Rechner, findet man die Funktion in Lightroom im Menü Bibliothek/Zusatzmoduloptionen/LrGeniusTagAI/Fotos mit KI 
analysieren. Man wählt ein Foto aus und klickt den beschriebenen Menüeintrag aus, es öffnet sich ein Fenster den sogenannten Preflight Dialog. Hier kann unter verschiedenen KI-Modelen ausgewählt werden, die Ergebnisse unterscheiden sich hier wir teilweise gravierend. Zur Auswahl stehen neben dem kostenlosen Ollama auch die bekannten KI-Größen wie Google Gemini und ChatGPT in verschiedenen kostenpflichtigen Versionen. Mit einem Schieberegler kann man das KI-Verhalten von Kohärant (stimmig) bis kreativ einstellen. Weiter geht es mit dem eigentlich Prompt-Befehl, also den Auftrag den die KI für uns übernehmen soll. Dieser sollte möglichst präzise sein und hat den größten Einfluß auf das spätere Ergebnis. In meinen Test habe ich den Standard-Befehl durch folgenden ersetzt:
Bitte analysieren das Bild und identifizieren die Art, wenn möglich mit dem wissenschaftlichen Namen in Klammern. Beschreibe auch die zu sehenden Interaktionen.
Im Folgenden kann die Ausgabesprache festgelegt werden, neben Deutsch stehen Englisch, Französisch, Spanisch und Italienisch zur Verfügung. Weiter kann angeklickt werden, ob Metadaten wie bereits 
vergebene Stichwörter, GPS-Daten und Ordnernamen in Ergebnis mit einfließen sollen. Auf Wunsch werden die Kosten für die Analysierung des Fotos nach Beendigung des Vorganges angezeigt, dies erfolgt aber mit dem Hinweis „Ohne jegliche Garantie“. Mit weiteren Checkboxen kann man die ein oder andere Funktion aktivieren, wie z.B. die Kontrolle der Ergebnisse, diese werden ansonsten direkt in die Bilddatei geschrieben.
Ist die Funktion „Kontext zum Foto“ aktiviert, hat man vor der Analyse des Fotos noch die Möglichkeit Hinweise zu geben, die auf dem Bild nicht einwandfrei hervorgehen, wie z.B. eine Ortsangabe.
Ergebnisse
Bei meinen Test habe ich mit unterschiedlichen Einstellungen in LrGenius und verschiedenen KI-Modellen gespielt. Die Ergebnisse unterscheiden sich gravierend, neben der Formulierung hat die eingesetzte KI hierbei den meisten Einfluss. Die besten Ergebnisse bekam ich in meinen Test mit Google Genius Pro 2.5, hierbei wurden die Tiere am zuverlässigsten erkannt. Beim Bild mit der 
Waldohreule wurde diese aus als solche erkannt, während beim gleichen Bild mit der KI Ollama Gemmi 3 lediglich eine Eule erkannt wurde und als Stichwort zugewiesen wurde. Bei einem weiteren Test wurde ein Haubentaucher von Ollama als Kopfschwan erkannt, während auch hier Genius Pro 2.5 die Art eindeutig erkannte. Bei der Formulierung der Texte zur Bildbeschreibung sind die Unterschiede eher gering, wenn man den vorher beschriebenen Umstand unberücksichtigt lässt. Deutliche Vorteile bietet Genius Pro 2.5 aber auch bei der Bearbeitungsgeschwindigkeit, für den kompletten Vorgang von der Analyse bis zum Eintragen der Texte in die Bilddatei vergingen 7 Sekunden, wobei Gemmi 3 sich hier 50 Sekunden Zeit nahm. Zum Einsatz kam ein MacBook Pro mit M3 Pro Prozessor und 36 GB RAM. Man darf aber auch nicht vergessen, dass sich Google (Genius) oder OpenAI (ChatGPT) ihren Service auch bezahlen lassen, während der Dienst von Ollama bisher kostenlos angeboten wird. Eine Analyse mit Hilfe von Google Genius 2.5 Pro kostet unter 0,003 Dollar, hochgerechnet kostet die Analyse von 3500 Bilder somit 10 EUR, richtig arm wird man dabei aus meiner Sicht nicht.
Tipps
Im Zusatzmodul-Manager in Lightroom lassen sich verschiedene Prompts speichern, so kann man sich diese speziell für unterschiedliche Bedürfnisse anpassen, z.B. für Tier- oder Landschaftsfotos. Es können auch gleich mehrere oder alle Fotos eines Ordners markiert werden und mit Hilfe von LrGenius analysiert und mit Stichwörtern versehen werden. Um Kosten und auch Zeit zu sparen, kann man mit Hilfe der KI ein Bild verschlagworten lassen und mit dem Spraydosentool anschließend die Stichwörter auf die anderen Bilder der Serie übertragen.
Fazit
Das Reizthema dieser Tage ist bei Fotografen sicherlich die KI, so können Bilder mit Hilfe dieser geschaffen, editiert und retuschiert werden. Im Falle der Verschlagwortung finde ich es aber eine sehr nützliche Ergänzung, da dies neben dem Sichten und Ausmisten der Bilder nicht zu meinen Lieblingsbeschäftigungen zählt. Sicherlich steht die künstliche Intelligenz noch am Anfang und ich bin mir sicher das hier in den nächsten Jahren noch viel zu erwarten ist, vor allen in Sachen Zuverlässigkeit bei der Erkennung verschiedener Arten. Die Bedienung von LrGenius empfinde ich als intuitiv und gut gelöst. Der deutsche Entwickler des Tools bietet Support und geht auf Verbesserungsvorschläge ein, die Software wir regelmäßig aktualisiert. Ich bin sehr gespannt, wie es mit LrGenius weitergeht!
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