Welche KI-Modelle nutzt Airpic? Die Liste mit Lizenzen

Warum du wissen solltest, welches KI-Modell hinter dem Tool steckt

Wer ein Foto bei einem KI-Dienst hochlädt, bekommt meist nur ein Ergebnis und ein Versprechen („verbessert mit KI“). Welches Modell gerechnet hat, steht nirgends. Für einen Schnappschuss ist das egal. Für ein Produktfoto im Shop, einen Druck in 70 × 100 cm oder das einzige Porträt deines Großvaters ist es nicht egal, aus drei Gründen.

Reproduzierbarkeit. Ein benanntes Modell mit festen Gewichten liefert bei gleicher Eingabe und gleichen Einstellungen dasselbe Ergebnis, heute und in einem Jahr. Eine Blackbox kann über Nacht ausgetauscht werden, und plötzlich sehen die Hauttöne deiner ganzen Produktserie anders aus als die der letzten Woche. Bei Airpic steht hinter jedem Tool ein konkretes Modell mit Versionsnummer, und die Tabelle auf der Seite „Über Airpic“ wird aktualisiert, wenn sich daran etwas ändert.

Lizenz. Ob du das Ergebnis in deinem Geschäft verwenden darfst, hängt nicht nur von den Nutzungsbedingungen des Dienstes ab, sondern auch von der Lizenz der Modellgewichte. Viele beliebte Modelle sind nur für Forschung oder „nicht kommerziell“ freigegeben. Ein Dienst, der sie trotzdem einsetzt, verlagert das Risiko auf dich. Mehr dazu im dritten Abschnitt.

Realistische Erwartungen. Modelle tun verschiedene Dinge, auch wenn das Ergebnis auf den ersten Blick ähnlich aussieht. Ein Restaurierungs- oder Vergrößerungsmodell arbeitet an deinen Pixeln: Jedes Originalpixel bleibt, und stimmiges Detail kommt dazu. Ein generatives Modell, wie es allgemeine KI-Assistenten im Chat einsetzen, erzeugt ein neues Bild mit ein bis zwei Megapixeln, das deinem ähnelt: Gesichter, Text und Proportionen können sich verschieben. Wenn du weißt, welches Modell läuft, weißt du auch, was es kann und was nicht. Was das in der Praxis heißt, zeigt Foto mit KI verbessern, ohne dass es ein anderes wird. Genau deshalb veröffentlichen wir die Liste, die jetzt folgt, mit Lizenz und Grenzen.

Real-ESRGAN, GFPGAN und Co. online: die Liste pro Tool

Hier ist die vollständige Liste, Tool für Tool. Es gibt kein verstecktes „Premium-Modell“ dahinter, und genannt ist jeweils die Lizenz der Modellgewichte.

• Bild vergrößern: Real-ESRGAN x4plus (BSD-3). Für Fotos. Faktor ×2 und ×4 in einem Durchgang, größere Formate bis 600 Megapixel in Kacheln. Für flache Zeichnungen läuft die Variante x4plus-anime (ebenfalls BSD-3) im eigenen Tool Anime und Illustrationen vergrößern: Sie erhält klare Linien und Flächen, statt Fotokorn zu erfinden.
• Hintergrund entfernen: BiRefNet (MIT). Die Kanten werden in voller Auflösung berechnet, Haare eingeschlossen, ohne Halo. Ausgabe transparent, weiß, schwarz oder in einer Hex-Farbe.
• Schwarz-Weiß-Fotos kolorieren: DDColor (Apache-2.0), mit den Varianten natürlich und kräftig und einem Regler für die Stärke.
• Bildrauschen entfernen: SCUNet (Apache-2.0), trainiert auf echtes Sensorrauschen, nicht auf synthetisches.
• Unscharfes Foto schärfen: Restormer (MIT), in zwei Varianten für Bewegungsunschärfe und Fokusunschärfe.
• Objekte aus einem Foto entfernen: LaMa (Apache-2.0). Du malst die Maske im Browser, das Modell füllt die Fläche aus der Umgebung.
• Alte Fotos restaurieren, Gesichter: GFPGAN v1.4 (Apache-2.0). Das Ausrichten der Gesichter und das Zurücksetzen in das Bild haben wir selbst implementiert; der dritte Abschnitt erklärt, warum. Den Hintergrund vergrößert Real-ESRGAN x4plus mit, das Kolorieren übernimmt DDColor.
• Restaurieren mit Referenzfoto (im selben Tool): FLUX.2 klein 4B (Apache-2.0). Es bekommt bis zu drei Fotos derselben Person und erzeugt mehrere Kandidaten, deren Ähnlichkeit mit den Referenzen gemessen wird.
• Video in Text transkribieren: Whisper large-v3 (MIT), 99 Sprachen, Ausgabe als TXT, SRT, VTT und JSON.
• Zusammenfassungen und Kapitel in Video zu Dokument sowie die Auswahl der Momente in Shorts aus einem Video: Qwen3 (Apache-2.0), ein offenes Sprachmodell, das auf derselben GPU läuft wie die Transkription.

Wenn du nach „Real-ESRGAN online“ oder „GFPGAN online“ suchst, ist das die Antwort: Beide laufen bei Airpic mit den offiziellen Gewichten in der Originalarchitektur, ohne dass du CUDA, Python oder eine Grafikkarte brauchst. Was das Tool um das Modell herum ergänzt, siehst du im Ergebnis: Die EXIF-Orientierung wird angewendet, das ICC-Profil bleibt erhalten, als Eingabe gehen JPG, PNG (mit Alphakanal und 16 Bit), WebP, TIFF, HEIC und AVIF, und die Ausgabe kommt als PNG, JPG oder WebP.

Was „kommerzielle Lizenz“ für deine Ergebnisse bedeutet

BSD-3, MIT und Apache-2.0 sind sogenannte permissive Lizenzen. Für dich als Nutzer heißt das: Du darfst das Ergebnis verkaufen, drucken, in einen Shop stellen oder einem Kunden liefern. Die Pflichten dieser Lizenzen (Lizenztext mitliefern, Urheber nennen, bei Apache-2.0 Änderungen kennzeichnen) treffen den, der die Software betreibt, also Airpic, nicht den, der ein Foto hochlädt. Deshalb steht auf der Seite „Über Airpic“ für jedes Modell die Lizenz mit Link zur Quelle.

Daneben gibt es Modelle mit einer Klausel „nur für Forschung“ oder „nicht kommerziell“, bei Bildmodellen oft als CC BY-NC-SA oder als eigene Research-Lizenz. Einige davon liefern hervorragende Ergebnisse, und sie tauchen in vielen Online-Tools auf. Airpic setzt sie nicht ein, auch nicht die, die wir in Tests gut fanden. Der Grund ist einfach: Ein Dienst, der Geld für die Verarbeitung nimmt, nutzt das Modell kommerziell. Ob das Ergebnis dann sauber für deinen Shop zu verwenden ist, wäre im Streitfall deine Frage, nicht unsere. Dieses Risiko wollen wir dir nicht aufladen, und wir wollen nicht, dass ein Tool verschwinden muss, weil ein Rechteinhaber Einspruch erhebt.

Ein konkretes Beispiel aus unserer Arbeit: GFPGAN v1.4 ist unter Apache-2.0 veröffentlicht, aber die Lizenzdatei weist darauf hin, dass Teile des Codes aus einem Projekt mit nicht kommerzieller Lizenz stammen. Betroffen war das Stück, das ein Gesicht ausrichtet und nach der Restaurierung wieder in das Foto einfügt. Wir haben diesen Teil neu geschrieben: Ausrichtung über fünf Landmarken, eine weiche Maske aus der Gesichtssegmentierung, Farbabgleich mit dem Original und eine Überblendung in mehreren Auflösungsstufen. Das Ergebnis ist nicht nur rechtlich sauber, es sieht auch besser aus, weil Hautton, Haar und Hals zum Rest des Fotos passen, statt wie aufgeklebt zu wirken.

Eine ehrliche Einschränkung gehört dazu: Die Lizenz des Modells sagt nichts über die Rechte am Foto selbst. Wenn du ein fremdes Bild restaurierst oder freistellst, bleibt das Urheberrecht beim Fotografen, und ein Porträt braucht die Zustimmung der abgebildeten Person, wenn du es veröffentlichst. Airpic ändert daran nichts, es rechnet nur. Und noch ein Punkt, der bei „offen“ oft untergeht: Offene Gewichte heißen nicht, dass deine Bilder in ein Training wandern. Wir trainieren keine Modelle mit deinen Dateien, weder die hier genannten noch andere. Wie der Weg deiner Datei genau aussieht, steht in Was passiert mit meinen Fotos nach dem Hochladen?.

Wo die Modelle laufen und welche Grenzen gelten

Alle Modelle aus der Liste laufen auf GPUs in der Europäischen Union. Deine Datei wird per HTTPS hochgeladen, verarbeitet und gelöscht: spätestens eine Stunde nach dem Download, ohne Download nach einem Tag. Die einzige Ausnahme von der GPU ist Bild komprimieren: Das ist kein KI-Modell, sondern klassische Bildkodierung (JPEG, WebP, AVIF, PNG) auf der CPU. Es dauert Sekunden und ist komplett kostenlos, auch der Download. Warum der Standort der GPU für die DSGVO zählt, steht in KI-Bildbearbeitung DSGVO-konform: Was GPUs in der EU bedeuten.

Jedes Modell hat Grenzen, die aus seinem Speicherbedarf und der Zeit pro Auftrag folgen. Die wichtigsten:

• Bild vergrößern: bis 600 Megapixel Ausgabe. Große Formate werden in Kacheln gerechnet und wieder zusammengesetzt, deshalb dauert ×8 oder ×16 deutlich länger als ×4. Für Poster und Leinwände gibt es einen eigenen Druckmodus, in dem du die Zielgröße in Zentimetern und den Betrachtungsabstand angibst.
• Alte Fotos restaurieren: bis 20 Megapixel Eingabe. Das reicht für einen Abzug 13 × 18 cm bei 600 dpi (rund 13 Megapixel). Größere Scans verkleinerst du vorher ohne Verlust an echter Information, denn ein kleiner Abzug trägt selten mehr Detail, als 600 dpi erfassen.
• Unscharfes Foto schärfen: bis 25 Megapixel. Restormer rechnet in voller Auflösung, und die Zeit wächst mit der Fläche.

Bei der Geschwindigkeit nennen wir lieber eine Messung als ein Versprechen. In unseren Tests vom 19. September 2026 wurde ein altes Foto mit 1000 × 1289 Pixeln in 9 Sekunden restauriert, in drei Schritten: Reinigen, Gesichter, Farbe. Im selben Test wurde ein um 2,5 Grad schief eingescannter Abzug automatisch begradigt, mit einer gemessenen Korrektur von 2,48 Grad. Diese Zeiten gelten bei warmer GPU. Hat das Tool gerade niemand benutzt, muss der Worker erst starten, und der erste Auftrag dauert spürbar länger.

Und eine Grenze, die keine Zahl ist: Kein Modell holt Information zurück, die nicht im Bild steckt. Ist ein Gesicht in der Eingabe kleiner als etwa 100 Pixel, rekonstruiert GFPGAN ein plausibles, aber tendenziell generisches Gesicht. Das Tool warnt dich in diesem Fall ausdrücklich und rät zu mittlerer Treue oder zu Referenzfotos. Der verbreitete Tipp „Treue auf Maximum, dann wird es am schärfsten“ ist bei stark zerstörten Vorlagen genau falsch: Bei 100 Prozent übernimmt das Modell komplett, und das Ergebnis sieht nach jemand anderem aus. Bei 40-60 Prozent bleibt die Person erkennbar, und das Bild wird trotzdem deutlich klarer.

Open-Source-Modelle zum Restaurieren alter Fotos: so nutzt du sie

Wenn du die Liste prüfen willst, geh auf die Seite „Über Airpic“, verlinkt im Footer jeder Seite. Dort steht eine Tabelle mit jedem Modell, seiner Lizenz und einem Link zur Quelle, dazu, was mit deiner Datei passiert und wo sie verarbeitet wird. Warum wir auf offene Modelle statt auf Abos und Blackboxen setzen, steht kompakt unter Warum Airpic.

Und so setzt du die Open-Source-Modelle zum Restaurieren alter Fotos konkret ein, Schritt für Schritt:

1. Öffne Alte Fotos restaurieren und zieh den Scan in das Feld (JPG, PNG, TIFF, HEIC oder WebP, bis 20 Megapixel). Du siehst eine Karte mit Miniatur, Dateiname und der Größe von Eingabe und Ausgabe.
2. Lass Gesichter verbessern (KI) aktiviert, wenn Personen auf dem Bild sind: Das ist GFPGAN v1.4. Der Regler Treue bestimmt, wie viel vom Original bleibt. Bei einem gut erhaltenen Abzug kannst du hoch gehen, bei einem zerknickten oder stark körnigen Foto bleib in der Mitte (siehe die Warnung oben).
3. Ist der Scan schief, setz Automatisch begradigen. Hat das Foto Kratzer, Knicke oder Flecken, aktivier Kratzer und Flecken reparieren (übermalen) und mal sie im Maskeneditor an: Diese Stellen füllt LaMa, bevor der Rest gereinigt wird.
4. Soll ein Schwarz-Weiß-Foto Farbe bekommen, setz Kolorieren: Das ist DDColor, und du kannst diesen Schritt später einzeln mit dem Original vergleichen.
5. Optional: Füg unter Referenzfoto derselben Person ein bis drei scharfe Fotos hinzu, aus beliebiger Zeit. Dann übernimmt FLUX.2 klein das Gesicht, und du bekommst mehrere Kandidaten mit gemessener Ähnlichkeit zu deinen Referenzen, aus denen du einen wählst. Die Referenzen werden wie das Foto gelöscht.
6. Setz ×2 vergrößern, wenn du größer drucken willst, als der Scan es hergibt, und klick auf Bild verarbeiten.
7. Bei warmer GPU erscheint das Ergebnis nach wenigen Sekunden, mit den Chips Schritte (Begradigen, Schäden, Reinigen, Gesichter, Farbe, je nach gewählten Optionen). Tipp auf einen Chip, um genau diesen Schritt mit dem Original zu vergleichen, und auf Bei 100 % ansehen für die echten Pixel. Verarbeiten und Ansehen kostet nichts; der vollständige Download ist einmal im Monat gratis, danach zahlst du mit Credits, die nicht verfallen. Die aktuellen Konditionen stehen auf der Tool-Seite.

Wie du den Scan vorher richtig anlegst (Auflösung, Staub, Glas), steht in der Anleitung Alte Fotos mit KI restaurieren und im Artikel Gescannte Fotos restaurieren. Und wenn du es einfach ausprobieren willst: Alte Fotos restaurieren funktioniert ohne Konto, direkt im Browser.

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