Vom Ausführenden zum kreativen Kommandeur: Ein Leitfaden zur Weiterentwicklung der Fähigkeiten von Lichtdesignern im Zeitalter der KI

Ergebnisrückblick des jüngsten Salons zu KI‑Tools für das Lichtdesign

KI‑Tools und neue Synergien in der Beleuchtungsplanung

Am 10. Februar 2026 veranstaltete die Guzhen‑Lampenmesse gemeinsam mit China Light Network und Ming Classroom im Rahmen der Reihe „Ming Ren Online“ einen Vortrag, bei dem Herr Gu Wenyi, ein Beleuchtungsdesigner von Difei Hotel Design Consulting (Shanghai), der über 20 Jahre Erfahrung in der Lichtplanung verfügt und an der Überarbeitung zahlreicher nationaler Beleuchtungsstandards mitgewirkt hat, spannende Einblicke lieferte. Die Veranstaltung wurde von Herrn Hong Bing von China Light Network moderiert.

Moderator: Hong Bing

Die Evolution der KI‑Tools: Von der klassischen „Drei‑Teile‑Kombination“ zur bahnbrechenden „Banana‑Ökologie“

In diesem Salon konzentrierte sich Herr Gu Wenyi auf die bahnbrechenden Fortschritte, die KI im Bereich des Lichtdesigns im vergangenen Jahr erzielt hat. Er stellte die neue Generation von KI‑Tools vor, deren Kern das von Google Gemini abgeleitete Nano Banana‑Modell ist – im Branchenjargon oft als „Banana“ bezeichnet – sowie den Weg der Kompetenzsteigerung für Lichtdesigner im Zeitalter der KI‑Welle.

Referent: Gu Wenyi

Herr Gu Wenyi erwähnte, dass noch vor einem Jahr die KI‑Tool‑Bibliothek der Lichtdesigner lediglich auf der klassischen Dreierkombination aus „GPT + Midjourney + Stable Diffusion“ beruhte. Ende 2025 jedoch revolutionierte die Einführung der Nano Banana‑Serie auf Basis des Google Gemini‑Modells die gesamte Tool‑Logik der Branche.

Die drei Hauptvorteile der Banana

1. Außergewöhnliche Kontrollierbarkeit

Im Gegensatz zu herkömmlichen KI‑Generierungstools, die leicht zu logischen Unstimmigkeiten neigen, versteht die Banana präzise die architektonische Struktur und die Anforderungen an die Beleuchtung. Beschreibt man ihr etwa: „Auf der linken Seite eine Holzlamellen‑Gitterstruktur als Wash‑Light, auf der rechten Seite eine Glasfassade als Wandflächen‑Projektion“, so liefert sie nicht nur ein Rendering mit stimmiger Licht‑Schatten‑Logik, sondern ergänzt sogar eigenständig eine sinnvolle Aluminium‑Platten‑Beleuchtung und vermeidet gleichzeitig Fehlinterpretationen in bereichsfreien Zonen. Ihre Fähigkeit, die Gebäudestruktur zu verstehen, übertrifft die anderer Tools deutlich.

2. Hervorragendes räumliches Verständnis

Sie erstellt zunächst eine dreidimensionale Raumdarstellung und generiert dann das Bild, statt bloß Bilder zusammenzufügen. Für denselben multifunktionalen Raum unterscheidet sie klar zwischen variablen Bereichen und festen Strukturen; bei der Erzeugung unterschiedlicher Lichteffekte für verschiedene Nutzungsszenarien bleiben feste Elemente wie Wände und Decken äußerst konsistent, sodass die räumliche Stabilität kommerziellen Anforderungen problemlos gerecht wird.

3. Sehr niedrige Bedienungsschwelle

Die rein natürlichsprachliche Interaktion erspart die komplizierte Parametereinstellung traditioneller Tools. Um von Tag‑ zu Nacht‑Renderings zu wechseln oder die Innenraum‑Transparenz eines Hotels zu verbessern, genügt eine einfache Beschreibung, um brauchbare Materialien zu erhalten; kombiniert mit grundlegenden PS‑Fähigkeiten lässt sich die Arbeitseffizienz erheblich steigern.

Allerdings wies Herr Gu auch darauf hin, dass die Banana in puncto ästhetischer Kreativität noch hinter Midjourney zurückbleibt: Die künstlerische Qualität von Personen und Szenen weist deutliche Schwächen auf. Daher bleibt Midjourney bei kreativen Renderings weiterhin die bevorzugte Wahl, während die Banana ihre Stärken im ingenieurtechnischen und logisch strukturierten Design‑Implementierungsprozess entfaltet.

Reife Arbeitsabläufe rund um die Banana

Die Branche hat mittlerweile ein vollständiges Tool‑System entwickelt, das auf „Grundgenerierung + modulare Erweiterung“ basiert:

◆ ComfyUI‑modularer Workflow: Im Vergleich zur traditionellen Stable‑Diffusion‑WebUI wirkt ComfyUI eher wie eine „Bausteine“‑artige, individuell anpassbare Tool‑Kette, die den Einsatz mehrerer Modelle ermöglicht. Normale Designer müssen keine eigenen Entwicklungen vornehmen; über Plattformen wie Running Hub können sie bereits bewährte Workflows direkt nutzen. Die Rechenkosten pro einzelner Renderung liegen bei nur 0,3–0,5 Yuan, bei Massen‑Renderings sogar bei 0,1–0,2 Yuan pro Bild.

◆ Vollständige Abdeckung sämtlicher Prozessschritte: Von der frühen Prompt‑Engineering‑Phase und dem Import von Referenzbildern über die Bananengenerierung eines 2K‑Basiskonzepts bis hin zur Hochauflösungs‑Verstärkung zur Korrektur von Fassadenlinien und Optimierung innerer Transparenz sowie schließlich der gezielten Lora‑Modell‑Anpassung und der Erzeugung chinesischer Beschriftungen (mit dem Qwen‑Großmodell lassen sich chinesische Tippfehler vermeiden) – so wird der gesamte Prozess vom Skizzenentwurf bis zum kommerziellen Rendering abgedeckt.

◆ Das Aufkommen einstufiger Plattformen: Integrierte Plattformen wie LoveArt ermöglichen nun eine One‑Stop‑Bedienung für Banana‑Aufrufe, Hochauflösungs‑Verstärkung, lokale Retusche und intelligente Elementbearbeitung. So kann etwa beim Einfügen eines Logos in ein generiertes Rendering die Plattform automatisch den Neigungswinkel der Gebäudefläche erkennen, ohne aufwendige PS‑Bearbeitung – was die technische Zugangsschwelle für einfache Designs erheblich senkt.

Trend der Branche: Eine Aufwertung des Designer‑Kompetenzprofils im Zeitalter der KI‑Revolution

Herr Gu betonte besonders, dass die Verbreitung von KI‑Tools den Wert des Designers keineswegs verringert, sondern vielmehr höhere Anforderungen an dessen Gesamtkompetenz stellt. Die Branche wandelt sich vom „Spezialisten für einzelne Schrauben“ hin zum „Allround‑Schraubenzieher“.

1. Sinkende technische Hürden, steigender Wert umfassender Kompetenzen

KI hat die Hürden für zeichnerische und modellierende Tätigkeiten auf ein äußerst niedriges Niveau gesenkt; der Vorteil von Designern, die nur eine spezialisierte Fähigkeit beherrschen, schwindet zunehmend. Künftig werden jene Designer wettbewerbsfähiger sein, die über starke interdisziplinäre Allgemeinbildung verfügen: Sie verstehen nicht nur grundlegende Designstandards, sondern können auch die Anforderungen des Kunden erfassen, Geschichten erzählen, ästhetische Urteile fällen und Ressourcen verschiedener Tools und Prozesse koordinieren.

Ähnlich wie im Internetbereich die Grenzen zwischen Front‑End-, Back‑End‑ und Produkt‑Positionen zunehmend verschwimmen, tendiert auch die Beleuchtungsbranche zu einer „Aufgabenorientierten“ Arbeitsweise: KI übernimmt die routinemäßige Ausführung, während der Kernwert des Designers in die Anforderungsanalyse, Ressourcenkoordination, Entscheidungsfindung und vor allem in die empathische Kommunikation mit dem Kunden verlagert wird.

2. Der Rückgang der Renderings, emotionale Werte als zentrale Wettbewerbsfähigkeit

Mit der zunehmenden Verbreitung von KI‑generierten Renderings ist die bloße Schönheit des Bildes allein kaum noch in der Lage, den Kunden zu beeindrucken. Herr Gu zitierte die Einschätzung eines erfahrenen Videodesign‑Studios: „Renderings werden abnehmen, aber audiovisuelle Inhalte nicht.“ Zukünftige Designpräsentationen werden daher von statischen Bildern hin zu dynamischen, „geschichteten Darstellungen“ übergehen:

◆ Ein Architekt nutzte lediglich eine Bauzeichnung, um mithilfe von KI dynamische Storyboards zu generieren, die die Geschichte eines Brautpaars vom Kennenlernen über die Hochzeit bis hin zur Erkundung des gesamten Projekts erzählten – und damit den Kunden überzeugte;

◆ Bei einem Wohnungsdesign wurden dynamische Elemente des Kundenhaustiers eingebaut; schon das Detail eines springenden Katers genügte, um den Kunden sofort zur endgültigen Genehmigung zu bewegen.

KI kann jedes einzelne Bild perfekt gestalten, doch die Frage, warum gerade dieses Bild eingeplant wird, wie das 30‑sekündige Video rhythmisiert werden soll und wie durch den Inhalt die Emotionen des Kunden angesprochen werden – genau diese Fähigkeiten, Geschichten zu erzählen und Erinnerungsszenarien zu konstruieren, sind der Kernwert, den KI nicht ersetzen kann.

3. Der hybride Arbeitsablauf „KI plus Handarbeit“ wird zum Standard

Herr Gu wies ausdrücklich darauf hin, dass eine vollständige Abhängigkeit von KI ebenso wenig ratsam ist wie eine völlige Ablehnung. Erfahrene Designer sollten einen hybriden Workflow etablieren: „KI‑Effizienz plus manuelle Nachbesserung“.

◆ KI übernimmt 80 % der repetitiven, grundlegenden Arbeiten, etwa die Erzeugung von Erstentwürfen, die Behandlung innerer Transparenz und die Massen‑Renderings;

◆ Der Designer behält 20 % der entscheidenden Schritte: einschließlich der Konzeptentscheidung, der ästhetischen Auswahl, der Feinjustierung sowie der manuellen Korrekturen fehlerhafter Teile, die nicht den Designstandards entsprechen.

◆ Jeder Designer sollte über grundlegende Werkzeugkenntnisse verfügen – ohne PS‑Experte zu werden –, aber mindestens in der Lage sein, die Logik jeder Phase zu verstehen und Fehler in KI‑generierten Inhalten zu korrigieren; sonst droht schnell ein Stillstand in einem bestimmten Prozessschritt.

Interaktive Fragerunde:

Praxisnahe Fragen zur KI‑Technologie, die die Branche am meisten beschäftigen

Im Rahmen der interaktiven Diskussionsrunde beantwortete Herr Gu detailliert die praktischen Fragen der Zuhörer:

Q: Gibt es eine KI‑Software, die Kunden dynamische Renderings präsentieren kann?

A: Der aktuelle Workflow macht dies problemlos möglich: Bei Architektur‑Designs kann die Banana anhand eines Block‑Modells direkt Renderings aus verschiedenen Blickwinkeln erzeugen; bei Beleuchtungs‑Designs nimmt man zunächst etwa zehn zufriedenstellende statische Bilder aus der Grundzeichnung des Gebäudes, generiert daraus Storyboards aus unterschiedlichen Perspektiven und verknüpft sie anschließend mit Videotools – so entsteht ein dynamisches Ergebnis. Auch bei Innenräumen gilt dieselbe Logik: Zunächst zeigt man der KI die Gesamtgrundrisszeichnung, um den Gesamtraum zu erfassen, danach werden Inhalte aus verschiedenen Blickwinkeln generiert; wer etwas mehr Zeit investiert und die richtigen Prompts verwendet, kann die gewünschten Ergebnisse meist erreichen. Auf Xiaohongshu gibt es zahlreiche bewährte Prompt‑Tutorials, die als Referenz dienen können.

Q: Wie hoch sind die Kosten für ein 10‑sekündiges dynamisches Rendering?

A: Bei schematischen Inhalten reicht es, wenn die Banana zehn zufriedenstellende Bilder generiert und anschließend zehn Storyboards erstellt; zusammen mit den Kosten für die Videogenerierung kommt man mit wenigen Yuan aus. Bei kommerziellen Projekten mit hohen Genauigkeitsanforderungen steigen die Kosten zwar etwas, doch empfiehlt es sich eher, nicht ständig neue Bilder zu generieren, sondern die unzufriedenen Teile direkt mit PS zu korrigieren – das ist effizienter und kostengünstiger.

Q: Wie stehen Sie zu dem kürzlich sehr populären Seedance‑2.0‑Video‑Generator (dem neuesten Videogenerierungsmodell von Doubao)?

A: Diese KI‑Videotools können tatsächlich äußerst ansprechende Bilder erzeugen; für Selbstvergnügen oder offene Inhalte sind sie völlig geeignet. Doch im Beleuchtungsdesign stoßen sie auf zahlreiche Einschränkungen – etwa durch die Gebäudestruktur und geltende Normen. Ihr eigentlicher Wert liegt nicht in der Schönheit der Bilder, sondern darin, welche Geschichte man mit dem Video erzählen möchte. Der generelle Ablauf ist universell: KI erstellt das Drehbuch → schreibt die Storyboards → generiert die Bilder → produziert das Video; das Endresultat hängt letztlich von der Ästhetik und der Geschichtskompetenz des Designers ab.

Q: Welche Vorteile bietet das von der Banana generierte Rendering gegenüber herkömmlichen 3D‑Renderings hinsichtlich Lichtwinkel und Materialwiedergabe?

A: Der größte Vorteil ist die Schnelligkeit und die niedrigen Kosten; besonders geeignet für die Projektphase vor Vertragsabschluss, wenn noch keine Zeit für aufwändige Modell‑ und Beleuchtungsinstallationen vorhanden ist. Man kann schnell Ergebnisse erzeugen, um dem Kunden die Richtung zu zeigen. Was die professionelle Präzision betrifft, liegt sie sicherlich unterhalb traditioneller Tools wie 3DMAX oder D5; die Licht‑Schatten‑Logik stimmt zwar, doch häufig tauchen überflüssige Leuchten und Detailfehler auf. Daher verwenden wir in der Regel die KI für den Erstentwurf, wählen die passenden Richtungen aus und korrigieren anschließend die Details mit PS oder importieren traditionelle Tools für präzise Anpassungen – so erreichen wir die höchste Effizienz.

Q: Welche Funktion sollte ein Designer, der gerade erst mit KI‑Tools beginnt, zuerst ausprobieren? Und welche Tipps helfen, mögliche Fallstricke zu vermeiden?

A: Die praktischste Einstiegsoption ist die „Tag‑zu‑Nacht‑Transformation“; die von der Banana erzeugten Innenraum‑Transparenz, Himmel‑ und Hintergrundbilder sind bereits sehr ausgereift und sparen enorm viel Zeit bei den grundlegenden Arbeiten. Eine weitere häufig genutzte Funktion ist die Hochauflösungs‑Verstärkung sowie die Erzeugung von Referenz‑Diagrammen. Was die Fallstricke angeht: Zunächst benötigt man für die direkte Nutzung der Banana eine stabile Internetverbindung; wer das als lästig empfindet, kann stattdessen eine der in China zugänglichen integrierten Plattformen wie LoveArt nutzen und nach Anzahl der bearbeiteten Bilder bezahlen. Es lohnt sich, mehrere Tools auszuprobieren, um den für sich persönlich besten Workflow zu finden – die Kosten fürs Ausprobieren sind überschaubar; selbst mit einem Verlust von nur etwa zehn Yuan lässt sich der Ablauf schnell durchschauen.

Q: Welche Entwicklungsperspektiven sieht die Zukunft der KI im Bereich des Beleuchtungsdesigns? Und wie lässt sich der Einsatz von KI mit der eigenen kreativen Weiterentwicklung in Einklang bringen?

A: Die kreative Leistungsfähigkeit der KI ist heute bereits sehr stark; lässt man GPT oder Doubao Ideen generieren, kommen auf einmal 20 Vorschläge heraus. Der Kernkompetenz des Designers liegt daher nicht mehr im „Einfallsreichtum“, sondern im „Auswahlvermögen“: Welcher Vorschlag passt zum Projekt‑Konzept, welcher überzeugt den Kunden und welcher lässt sich ohne Probleme umsetzen? Dieses Entscheidungsvermögen gründet sich auf die eigene Ästhetik, das Verständnis für den Kunden und die Fähigkeit, Projekt‑Risiken zu bewerten. KI bietet mehr Auswahlmöglichkeiten; wichtig ist, die eigene Entscheidungsqualität zu steigern, statt sich ausschließlich auf die Bedienung der Tools zu fixieren.

Q: Gibt es konkrete Beispiele, wie man mit Hilfe der Banana vage Kundenwünsche in präzise Lösungen umwandeln kann?

A: Bei einem Hotelprojekt habe ich zunächst anhand der Bauunterlagen einen „Segelschiff“‑Themenentwurf erstellt. Doch der Kunde erklärte, seine eigentliche Storyline sei „weiße Reiher“. Also gab ich ihm die entsprechenden weißen Reiher‑Materialien, beschrieb die Anforderungen klar und die Banana generierte rasch eine Beleuchtungslösung und Storyline, die weiße Reiher‑Elemente einbezog. Mit ein paar kleinen Textanpassungen konnte ich das fertige Bild direkt in PPT einbinden; insgesamt dauerte die ganze Arbeit weniger als eine Stunde. Hätte ich das selbst von Grund auf angepasst, hätte das mindestens zwei bis drei Tage gedauert. Wenn ich diesen Entwurf morgen zur Präsentation vorlegen müsste, wäre die Effizienz deutlich höher.

Anmerkung: Der vorliegende Artikel basiert auf der Mitschrift des Vortrags von Herrn Gu Wenyi am 10. Februar 2026 unter dem Titel „Einführung in die neuesten KI‑Tools für das Lichtdesign“ im Rahmen der Ming‑Classroom‑Reihe und wurde von Ming Classroom zusammengestellt und veröffentlicht.

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