Fallstudie · Artiflex

Artiflex: KI-gestützte Plattform zur Bildgenerierung

Eine Webplattform, mit der Designer und Marketer markenkonforme Bilder aus Textprompts generieren, verfeinern und exportieren können – mithilfe feinabgestimmter Diffusionsmodelle.

  • BrancheKI / Creative Tech
  • Jahr2024
  • LandUSA
  • Dauer3 Monate
Artiflex: AI-Powered Image Generation Platform hero screenshot

Ergebnisse auf einen Blick

  • 8xSchnellere Asset-Bereitstellung gegenüber manuellem Design
  • 100%Geprüfte und als markenkonform freigegebene Ergebnisse
  • 3Mandanten live in der Beta

Die Herausforderung

Design-Teams im Mittelstand wollten die Geschwindigkeit generativer KI, ohne die Markenkonsistenz zu verlieren. Die Standard-Tools lieferten alle schöne, aber markenfremde Ergebnisse und erforderten Prompt-Engineering-Kenntnisse, die Designer nicht erlernen wollten.

Unsere Lösung

Wir haben Artiflex auf einer feinabgestimmten Stable-Diffusion-Pipeline gebaut, sodass die Ergebnisse jedes Mandanten aussehen, als stammten sie aus dem eigenen Studio. Designer beschreiben das Asset in natürlicher Sprache, wählen ein Marken-Preset, iterieren visuell mit Schiebereglern und exportieren in produktionsreifen Größen – ganz ohne Prompt-Kenntnisse.

  • Feinabgestimmtes Diffusionsmodell pro Mandant
  • Prompt in natürlicher Sprache mit Marken-Presets
  • Visuelle Iteration mit Stil- und Kompositionsreglern
  • Export-Pipeline für mehrere Größen (Web, Social, Print)
  • Asset-Bibliothek mit Versionsverlauf
  • Teamzusammenarbeit und Freigabe-Workflow

Wie wir es gebaut haben

  1. 01

    Discovery & Planung

    Wir sind mit Stakeholder-Workshops gestartet, um Geschäftsziele, Nutzerrollen und Compliance-Vorgaben zu erfassen, und haben diese in eine Produkt-Roadmap Sprint für Sprint mit klaren Abnahmekriterien überführt.

  2. 02

    Architektur & Design

    Unser Team hat Datenmodell, API-Verträge und UI-System gemeinsam entworfen, sodass das Produkt vom ersten Tag an einheitlich aussah und sich so verhielt. UX-Abläufe wurden in Figma prototypisiert und vor dem ersten Code mit Endnutzern validiert.

  3. 03

    Build & QA

    Die Entwickler arbeiteten in zweiwöchigen Sprints mit kontinuierlichem Deployment in eine Staging-Umgebung. Jedes Feature wurde mit automatisierten Tests, manueller QA und einem Security-Review vor der Übernahme in die Produktion ausgeliefert.

  4. 04

    Launch & Support

    Wir haben das Produktions-Deployment auf Cloud-Infrastruktur, die Observability-Einrichtung und eine Übergabeschulung übernommen. UnlockLive bleibt per Retainer für monatliche Erweiterungen, Monitoring und Bereitschaftssupport an Bord.

Tech-Stack

  • Next.js
  • Python
  • FastAPI
  • Stable Diffusion
  • AWS GPU
  • KI-Integration
  • Entwicklung von Webanwendungen
  • UI/UX-Design

Häufig gestellte Fragen

Welches Modell nutzt Artiflex?

Eine feinabgestimmte Stable-Diffusion-Pipeline pro Mandant. Die Ergebnisse jedes Kunden orientieren sich an dessen eigenen Marken-Assets, sodass sie markenkonform bleiben.

Wo läuft die GPU-Rechenleistung?

Auf dedizierten AWS-GPU-Instanzen mit Autoscaling, sodass die Kosten der Nutzung folgen und keine Leerlaufkosten entstehen.

Ist die Plattform für den kommerziellen Einsatz sicher?

Ja. Wir haben ausschließlich mit vom Kunden gelieferten oder lizenzierten Bildern trainiert, sodass die Ergebnisse kommerziell unbedenklich sind.

Möchten Sie ein solches Ergebnis?

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