# KI-Visualisierungen vs. klassisches Rendering: Unterschiede, Zeit, Kosten und Nachteile

> Rendering berechnet tatsächlich Physik, KI sagt sie voraus. Erfahren Sie, wie sich KI-Visualisierungen von V-Ray unterscheiden und welche Vor- und Nachteile sie haben.

Source: https://www.raya.design/de/artikel/ki-visualisierungen-vs-klassisches-rendering-unterschiede-zeit-kosten-und-nachteile
Published: 2026-10-24
Updated: 2026-10-24
Author: Piotr Kurpiewski, Architekt, Grafik
Category: Anleitungen
Language: de

![KI-Visualisierung eines modernen Einfamilienhauses mit Satteldach](https://pub-55300e22613247cdaa083cb8965745af.r2.dev/articles/cbfff6f1-0469-4b48-b750-3777b184b134/wizualizacje-ai-a-klasyczny-rendering-roznice-czas-koszty-i-wady00.jpg)

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**Klassisches Rendering in V-Ray oder Corona berechnet das Licht nach den Gesetzen der Physik**, daher hängt das Ergebnis von den Einstellungen ab, und ein einzelnes Bild dauert meist 15-30 Minuten. **Eine KI-Visualisierung berechnet nichts**: Das KI-Modell sagt voraus, wie ein Foto Ihrer Szene aussehen würde, auf Grundlage von Millionen Bildern, die es im Training gesehen hat. Ein 2K-Render ist nach 20-40 Sekunden fertig und braucht keine Einstellungen, aber jede Generierung fällt etwas anders aus.

**Die wichtigsten Erkenntnisse**
- **Klassisches Rendering berechnet Licht, KI-Modelle sagen es voraus** — V-Ray und Corona simulieren Physik nach Ihren Einstellungen, ein KI-Modell dagegen erzeugt Fotorealismus aus dem Wissen, das es an Millionen Fotos gewonnen hat.
- **Eine KI-Visualisierung ist in weniger als einer Minute fertig - Sie warten nicht viele Minuten oder Stunden** — Ein klassisches Render dauert meist 15-30 Minuten plus Stunden für die Szeneneinrichtung, eine KI-Visualisierung in 2K ist dagegen nach 20-40 Sekunden fertig.
- **Dieselbe KI-Generierung fällt jedes Mal anders aus** — Probabilismus ist eine Eigenschaft dieser Technologie. Die Einheitlichkeit einer Serie sichern Sie mit der Funktion „Stil abgleichen“, einzelne Fehler korrigieren Sie im Tab „Bearbeiten“.
- **Kontrolle bei KI ist immer Kontrolle durch Auswahl** — Statt zwei Stunden mit V-Ray-Einstellungen erstellen Sie drei Generierungen in fünf Minuten und wählen die beste.
- **In vielen Projekten ist KI gut genug** — Druckfertiges 4K und eine volle kommerzielle Lizenz in jedem Plan. Rendering gewinnt weiterhin dort, wo jeder Parameter exakt stimmen muss.

## Wodurch unterscheidet sich eine KI-Visualisierung vom klassischen Rendering?

Der Unterschied beginnt bei der Art, wie das Bild entsteht. **Klassisches Rendering berechnet das Bild aus der Physik**: Die Engine verfolgt den Weg des Lichts von Lampen und Sonne, lässt es von den Wänden abprallen und prüft, wie viel davon die Kamera erreicht. **Eine KI-Visualisierung sagt das Bild nach dem Prinzip der Wahrscheinlichkeit voraus**: Das Modell betrachtet die Ansicht aus Ihrem 3D-Programm und beantwortet die Frage, wie ein Foto dieses Innenraums am wahrscheinlichsten aussehen würde.

Aus diesem einen Unterschied folgt alles Weitere, also Zeit und Kosten, aber auch die Nachteile, über die ich später im Artikel schreibe. Sie müssen keine dieser Technologien von innen kennen. Es reicht zu verstehen, was Sie von ihr erwarten können.

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### Wie Rendering in V-Ray und Corona funktioniert: eine Simulation der Lichtphysik

V-Ray und Corona sind **Render-Engines**, also Programme, die ein 3D-Modell in ein Bild verwandeln, indem sie das Verhalten des Lichts berechnen. Bevor sie irgendetwas berechnen, muss jemand die Lichtquellen einrichten, eine HDRI-Map (ein Panoramafoto des Himmels, das die Szene beleuchtet), PBR-Materialien (ein Satz Texturen, der beschreibt, wie eine Oberfläche Licht reflektiert) und die Parameter des Renders selbst.

Die Engine hat keine Ahnung, wie ein schöner Innenraum aussehen sollte. Sie tut genau das, was man ihr sagt, mit mathematischer Präzision. Eine zu schwache Lampe ergibt einen dunklen Raum, und schlecht gewählte Reflexionen machen aus einem Eichenboden eine einheitliche Plastikfläche.

Dafür bekommen Sie etwas sehr Wertvolles: **Dieselben Einstellungen ergeben immer dasselbe Bild**. Der Preis ist Zeit. Jeden Parameter muss man einstellen können, und ein einzelnes Render (ein einzelner Frame) dauert meist 15-30 Minuten, in großen, komplexen Szenen sogar mehrere Stunden.

### Wie KI-Visualisierung funktioniert: Wahrscheinlichkeit statt Physik

Ein KI-Bildgenerator arbeitet völlig anders. Im Training hat das Modell riesige Fotosammlungen gesehen und gelernt, wie Licht, das durch ein Fenster fällt, gewöhnlich aussieht, wie eine lackierte Arbeitsplatte glänzt und wie ein Schatten unter einem Sofa fällt. Wenn es eine rohe Ansicht aus SketchUp erhält, **ergänzt es die fehlenden Merkmale des Fotorealismus**: Es baut die Beleuchtung auf, gibt die Textur der Materialien wieder und vermittelt die Tiefe des Raums.

![Entwurf eines modernen Einfamilienhauses im Scheunenstil in SketchUp](https://pub-55300e22613247cdaa083cb8965745af.r2.dev/articles/cbfff6f1-0469-4b48-b750-3777b184b134/wizualizacje-ai-a-klasyczny-rendering-roznice-czas-koszty-i-wady01.jpg)

*Eine einfache Szene aus SketchUp (ohne zusätzliche Einstellungen in V-Ray)*

*Aus der Grafik links entstand die Grafik rechts*

![KI-Visualisierung eines modernen Einfamilienhauses im Scheunenstil](https://pub-55300e22613247cdaa083cb8965745af.r2.dev/articles/cbfff6f1-0469-4b48-b750-3777b184b134/wizualizacje-ai-a-klasyczny-rendering-roznice-czas-koszty-i-wady02.jpg)

*KI ergänzt eine schlichte 3D-Ansicht um fotorealistische Merkmale*

Am einfachsten lässt sich das mit der Arbeit zweier Menschen vergleichen. Rendering ähnelt einem Ingenieur im Labor, der jeden Lichtstrahl misst und das Ergebnis in eine Tabelle einträgt. KI ähnelt einem hyperrealistischen Maler, der jahrelang Tausende Innenräume betrachtet hat und aus dem Gedächtnis malt. Der Maler kennt die Formel für die Lichtreflexion auf einem Eichenboden nicht, weiß aber, wie ein solcher Boden bei Sonnenuntergang aussieht. Er malt ihn überzeugend, nur jedes Mal ein wenig anders.

Technisch gesehen starten die meisten modernen Modelle mit einem Bild voller zufälligem Rauschen und verwandeln es Schritt für Schritt in ein Bild, das zur Eingabe passt. Bei Diffusionsmodellen ähnelt das einem schrittweisen Entrauschen, während neuere Modelle auf Basis des sogenannten **Flow Matching** auf einem kürzeren, direkteren Weg vom Rauschen zum Bild gelangen. Aus Sicht von Planenden zählt nur eine Schlussfolgerung: **Da der Ausgangspunkt zufällig ist, fällt jede KI-Generierung etwas anders aus**.

### Woher weiß KI, wie ein fotorealistisches Foto aussieht?

Diese Frage stelle ich mir seit meinen ersten Tests. Google und OpenAI halten die Details ihres Trainings streng geheim, deshalb folgt hier meine Meinung und keine bestätigte Tatsache.

Ich glaube nicht, dass jemand diesen Modellen Fotorealismus direkt beigebracht hat, mit Regeln wie „so reflektiert Licht auf Lack“. Meiner Meinung nach ist diese Fähigkeit von selbst entstanden, emergent, als Nebeneffekt des Betrachtens von Millionen Fotos. Das Modell hat „verstanden“, wodurch sich eine Fotografie von einer Zeichnung unterscheidet, und strebt intuitiv zur Fotografie, sobald es die Gelegenheit dazu bekommt. Deshalb reicht eine einfache Ansicht aus SketchUp, damit in der Visualisierung Reflexe, weiche Schattenübergänge und Tiefe erscheinen, die es im Modell überhaupt nicht gab.

Dieselbe Intuition hat allerdings eine Kehrseite. Ein Modell, das fehlende Merkmale ergänzt, ergänzt manchmal zu viel, und so entstehen Halluzinationen. Am besten sieht man das an der Geschichte dieser Werkzeuge.

## Geschichte der KI-Visualisierung: von DALL-E bis Nano Banana Pro

Halluzinationen sind heute ein viel kleineres Problem als noch vor wenigen Jahren. Der erste Bildgenerator, von dem die breite Öffentlichkeit hörte, war **DALL-E von OpenAI**, lange vor dem Start von ChatGPT. Als Kuriosität war er beeindruckend, und ich erinnere mich, dass ich mit meinen Studierenden seine Möglichkeiten zum Erstellen von Texturen erkundet habe, aber für Architekturvisualisierungen taugte er überhaupt nicht.

### Eignet sich Stable Diffusion für Visualisierungen?

Im August 2022 erschien **Stable Diffusion**, ein Modell mit offenen Gewichten, das man auf dem eigenen Computer ausführen konnte. Das war der Moment, in dem Architekten begannen, KI massenhaft an ihren Projekten zu testen. Ich auch. Schnell zeigte sich, dass das Modell mit dem Probleme hatte, was in der Architektur am wichtigsten ist: geraden Linien, rechten Winkeln und Proportionen. Statt Möbeln erzeugte es eher eine traumartige Vorstellung von Möbeln. Trotzdem gab es viele Einsatzbereiche, in denen es hervorragend funktionierte!

![Ansicht aus SketchUp und Kontrollebenen (sogenanntes ControlNet), die nötig waren, damit Stable Diffusion das Konzept des Raums versteht](https://pub-55300e22613247cdaa083cb8965745af.r2.dev/articles/cbfff6f1-0469-4b48-b750-3777b184b134/wizualizacje-ai-a-klasyczny-rendering-roznice-czas-koszty-i-wady03.jpg)

Damit das Ergebnis dem Entwurf überhaupt ähnelte, brauchte man **ControlNet**, also zusätzliche Kontrollebenen, die die Generierung an die Geometrie banden. Für die Küche unten habe ich zwei solche Ebenen vorbereitet: eine Segmentierungskarte, in der jedes Material eine eigene Farbe hat, und eine Zeichnung nur der Kanten.

Aus diesem Set entstand eine Visualisierung, die nur auf den ersten Blick wie ein Foto aussieht. Aus der Nähe sieht man, dass Stable Diffusion die gesamte Decke mit Ziegeln verkleidet, den schwarzen Backofen in einen Holzschrank mit Fernseher und das Laminat in Fliesen verwandelt hat. Der runde Tisch mit den Stühlen verschwand, und an seiner Stelle stand ein Sessel mit Fußhocker. Es sieht aus wie ein Bild aus einem Traum.

![Szene einer offenen Küche mit Wohnzimmer in SketchUp](https://pub-55300e22613247cdaa083cb8965745af.r2.dev/articles/cbfff6f1-0469-4b48-b750-3777b184b134/wizualizacje-ai-a-klasyczny-rendering-roznice-czas-koszty-i-wady04.png?v=1792793524431)

![Wohnzimmer mit Küche, in Raya aus einer SketchUp-Ansicht generiert](https://pub-55300e22613247cdaa083cb8965745af.r2.dev/articles/cbfff6f1-0469-4b48-b750-3777b184b134/wizualizacje-ai-a-klasyczny-rendering-roznice-czas-koszty-i-wady06.jpg)

*Gutes Beispiel — KI-Visualisierung aus Raya - achten Sie auf die hohe Übereinstimmung mit dem Original*

![Szene einer offenen Küche mit Wohnzimmer in SketchUp](https://pub-55300e22613247cdaa083cb8965745af.r2.dev/articles/cbfff6f1-0469-4b48-b750-3777b184b134/wizualizacje-ai-a-klasyczny-rendering-roznice-czas-koszty-i-wady04.png?v=1792793490591)

![Wohnzimmer mit Küche, mit Stable Diffusion aus einer SketchUp-Ansicht generiert](https://pub-55300e22613247cdaa083cb8965745af.r2.dev/articles/cbfff6f1-0469-4b48-b750-3777b184b134/wizualizacje-ai-a-klasyczny-rendering-roznice-czas-koszty-i-wady05.jpg?v=1792793445787)

*Schlechtes Beispiel — KI-Visualisierung mit Stable Diffusion - eine Halluzination weit entfernt vom Original*

Dieselbe Szene, heute in Raya generiert, hält sich an den Entwurf. Geblieben sind die charakteristische Hohlkörperdecke und die Stahlträger, die Stromschienen mit Strahlern, die Bogenstürze der Fenster, das Sofa, der runde Tisch und der schwarze Backofen mit drei Drehknöpfen. Ergänzt hat die KI dafür, was im Modell fehlte: Altbauten vor dem Fenster, warmes Licht unter dem Regal und die Textur des Putzes an den Wänden. Ohne Kontrollebenen und ohne manuelles Vorbereiten von Karten.

### Wann wurden KI-Visualisierungen für die kommerzielle Arbeit tauglich?

Den Durchbruch brachte die Modellfamilie **FLUX** von Black Forest Labs, die auf dem sogenannten Flow Matching basiert. Vor allem **FLUX.1 Kontext**, das gelernt hat, ein Bild im Kontext zu bearbeiten: zu verstehen, was in der Eingabe steckt, und nur das zu ändern, worum Sie bitten. Zum ersten Mal ließ sich eine Ansicht aus einem 3D-Programm in eine Visualisierung verwandeln, die die Geometrie so gut hielt, dass man sie einem Kunden zeigen konnte.

Danach kamen die Google-Modelle der Familie **Nano Banana** und GPT Image von OpenAI. Als Beginn der eigentlichen Ära der KI-Visualisierung sehe ich jedoch den Start von **Nano Banana Pro** im November 2025. Seitdem halten sich die Modelle getreu an die Geometrie der Eingabe, und feine Details gelingen immer zuverlässiger.

Raya ist die nächste Etappe dieser Revolution. Wir nutzen eigene Lösungen, und die Oberfläche haben wir für Planende gebaut. Statt Anweisungen zu schreiben, wählen Sie den Szenentyp, ein Beleuchtungs-Preset und die Qualität. Sie müssen keine Modelle auswählen und erst recht nicht jede Neuerscheinung von Google oder anderen Branchenriesen verfolgen.

## V-Ray oder KI? Vergleich von Visualisierungen desselben Innenraums

Die Geschichte zeigt die Richtung, aber am aussagekräftigsten ist der Vergleich an einem Projekt. Unten dieselbe Ansicht eines Wohnzimmers aus SketchUp: in V-Ray gerendert und in Raya generiert.

![Ansicht eines Wohnzimmers in SketchUp](https://pub-55300e22613247cdaa083cb8965745af.r2.dev/articles/cbfff6f1-0469-4b48-b750-3777b184b134/wizualizacje-ai-a-klasyczny-rendering-roznice-czas-koszty-i-wady07.png?v=1792793599562)

![Klassische Visualisierung, erstellt mit V-Ray und SketchUp](https://pub-55300e22613247cdaa083cb8965745af.r2.dev/articles/cbfff6f1-0469-4b48-b750-3777b184b134/wizualizacje-ai-a-klasyczny-rendering-roznice-czas-koszty-i-wady08.png)

*Das ist eine klassische Visualisierung, erstellt in SketchUp mit der Render-Engine V-Ray*

![Ansicht eines Wohnzimmers in SketchUp](https://pub-55300e22613247cdaa083cb8965745af.r2.dev/articles/cbfff6f1-0469-4b48-b750-3777b184b134/wizualizacje-ai-a-klasyczny-rendering-roznice-czas-koszty-i-wady07.png?v=1792793589771)

![KI-Visualisierung, in Raya aus einer SketchUp-Ansicht generiert](https://pub-55300e22613247cdaa083cb8965745af.r2.dev/articles/cbfff6f1-0469-4b48-b750-3777b184b134/wizualizacje-ai-a-klasyczny-rendering-roznice-czas-koszty-i-wady09.jpg)

*Das ist eine KI-Visualisierung, in Raya aus einer einfachen SketchUp-Ansicht generiert (in 30 Sekunden)*

V-Ray hat die Szene genau so wiedergegeben, wie ich sie eingestellt habe: weiches, gleichmäßiges Licht, korrekte Materialien und ein sauberes Katalogbild. Hinter diesem Ergebnis stecken jedoch eingestellte Lichter, Materialien und Render-Parameter. Und letztlich auch eine lange Wartezeit auf das Ergebnis. Raya bekam eine rohe Ansicht und ergänzte, was im Modell nicht vorhanden war: Sonnenstreifen auf dem Teppich, den warmen Schein einer Lampe auf der Nussbaumvertäfelung und Reflexe auf dem lackierten Maserfurnier. Die Geometrie blieb an ihrem Platz, einschließlich des Wassily-Sessels und des Marmorkamins.

Welches Bild ist besser? Das ist Geschmackssache. Auf Grundlage beider kann ein Kunde ruhig eine Entscheidung treffen. Unterschiedlich ist der Weg dorthin: In V-Ray heißt das Szenen einrichten und auf das Render warten, in Raya **ein bis zwei Minuten für die 4K-Version**.

## Wie lange dauert Rendering und wie lange eine KI-Visualisierung? Tabelle der Unterschiede

Der Vergleich eines Innenraums ist ein Beispiel, die Tabelle unten fasst die Unterschiede systematisch zusammen. **Ein einzelnes klassisches Render dauert meist 15-30 Minuten**, in großen Szenen sogar Stunden Wartezeit, während **eine KI-Visualisierung in 2K in Raya in etwa 20-40 Sekunden entsteht**.

|  | Klassisches Rendering (V-Ray, Corona) | KI-Visualisierung (Raya) |
| --- | --- | --- |
| Funktionsprinzip | Simulation der Lichtphysik | Vorhersage des Bildes anhand von Trainingsdaten |
| Wartezeit auf das Bild | 15-30 Minuten, in großen Szenen über eine Stunde | 2K ca. 20-40 s, 4K ca. 1-2 Min. |
| Vorbereitung der Szene | Lichter, HDRI, PBR-Materialien, Render-Parameter | ein fertiges Beleuchtungs-Preset und eine kurze Beschreibung der Materialien |
| Hardware | ein leistungsstarker und teurer Computer | ein Browser, funktioniert sogar auf dem Smartphone |
| Kosten des Werkzeugs | eine V-Ray-Lizenz kostet etwa 500 $ netto pro Jahr | Pläne schon ab 5,99 $ pro Monat |
| Wiederholbarkeit | dieselben Einstellungen ergeben dasselbe Bild | jede Generierung fällt etwas anders aus |
| Kontrolle | jeder Parameter eingestellt und voll kontrolliert | kontextbezogene Bearbeitung, Korrekturen ausgewählter Bereiche |
| Einstiegshürde | Monate oder sogar Jahre des Lernens | die erste Visualisierung in wenigen Minuten, ohne Erfahrung |

In der Praxis spüren Sie den Unterschied am stärksten bei der Vorbereitung der Szene, nicht beim Berechnen selbst. Ein V-Ray-Render kann man über Nacht laufen lassen, aber das Einrichten der Lichter nimmt Ihnen niemand ab. Hinzu kommt die Hardware: Klassisches Rendering blockiert den Computer, solange es rechnet. KI-Visualisierungen in Raya berechnen die Server von Raya, sodass Sie in der Zwischenzeit an einem anderen Projekt arbeiten können, und das System benachrichtigt Sie, sobald das Ergebnis fertig ist.

## Welche Nachteile haben KI-Visualisierungen?

Die Tabelle wirkt einseitig, also ist es Zeit für die Kehrseite der Medaille. KI-Visualisierungen haben vier echte Nachteile: **fehlende Wiederholbarkeit, Geometrie-Halluzinationen, keine präzise Kontrolle der Parameter und generative Kompression**. Auf jeden davon gibt es jedoch eine Antwort.

### Warum liefert dieselbe KI-Generierung jedes Mal ein anderes Ergebnis?

In V-Ray ergibt dieselbe Datei mit denselben Einstellungen selbst nach hundert Renderings dasselbe Bild. Bei KI ist die Sache nicht so einfach. Derselbe Vorgang zehnmal wiederholt ergibt zehn verschiedene Ergebnisse, und etwa eine von zehn Generierungen kann die Vorgaben falsch verstehen. Das ist eine Eigenschaft der gesamten Technologie, nicht eines einzelnen Werkzeugs. Unten zeige ich es am Beispiel von Google Flow.

![Ansicht eines Einfamilienhauses in SketchUp](https://pub-55300e22613247cdaa083cb8965745af.r2.dev/articles/cbfff6f1-0469-4b48-b750-3777b184b134/wizualizacje-ai-a-klasyczny-rendering-roznice-czas-koszty-i-wady10a.jpg)

*Die SketchUp-Ausgangsansicht, aus der die KI-Visualisierungen generiert wurden*

*Aus der Grafik links entstand die Grafik rechts*

![KI-Visualisierungen desselben Einfamilienhauses, erstellt in der Oberfläche von Google Flow](https://pub-55300e22613247cdaa083cb8965745af.r2.dev/articles/cbfff6f1-0469-4b48-b750-3777b184b134/wizualizacje-ai-a-klasyczny-rendering-roznice-czas-koszty-i-wady10b.jpg)

*4 KI-Visualisierungen mit denselben Einstellungen und derselben Anweisung liefern leicht unterschiedliche Ergebnisse*

Dieselbe SketchUp-Ansicht des Hauses habe ich viermal generiert. In der ersten Version wurden die Wege mit Pflastersteinen ausgelegt, und die Pergola hat graues, verwittertes Holz. In der zweiten erschienen hinter dem Haus Hügel und ein ausladender Baum in der Ecke des Bildes. In der dritten wurde aus dem Pflaster Betonplatten, die im Rasen liegen. In der vierten standen auf der Terrasse Gartenmöbel, die es im Modell nicht gab, und die Sträucher kamen flach wie Ausschneidebögen heraus, weil die KI die zweidimensionalen Pflanzen aus SketchUp wörtlich genommen hat.

Bei einem einzelnen Bild ist das eine Kleinigkeit. Bei der Präsentation mehrerer Räume einer Wohnung ist fehlende Wiederholbarkeit ein Problem, weil jede Ansicht in einer anderen Stimmung herauskommen kann. Deshalb gibt es in Raya im Tab „Generieren“ **die Funktion „Stil abgleichen“**. Sie generieren ein Basisbild, legen es als Referenz fest, und die folgenden Ansichten erhalten dasselbe Licht, dieselben Materialien und dieselbe Atmosphäre. Am besten immer mit derselben Referenz statt in einer Kette, in der jedes neue Ergebnis zur neuen Referenz wird.

### Geometrie-Halluzinationen: wenn KI Ihren Entwurf verändert

Das zweite Problem ist ernster. Ein Modell, das fehlende Merkmale ergänzt, kann auch Geometrie ergänzen. Allzweck-Werkzeuge wie ChatGPT können Proportionen verändern und Fenster verschieben, und die Küche aus Ihrem Entwurf kann einen Meter breiter herauskommen. Wie das in der Praxis aussieht, zeige ich im [Vergleich kostenloser Tools für KI-Visualisierungen](https://www.raya.design/de/artikel/kostenlose-ki-visualisierungen-ohne-budget).

Raya hält sich an die hochgeladene Geometrie, unterliegt aber weiterhin den Regeln des Probabilismus. Die meisten Fehler beseitigen Sie schon vor dem Generieren, denn **die Qualität der Eingabe macht etwa 80 % der Qualität des Ergebnisses aus**. Bevor Sie eine Ansicht senden, lesen Sie, [wie man ein Modell in SketchUp für KI-Visualisierungen vorbereitet](https://www.raya.design/de/artikel/wie-bereitet-man-ein-modell-in-sketchup-fuer-ki-visualisierungen-vor-bildausschnitt-kanten-schatten-und-export).

Wenn auf einer fertigen Visualisierung etwas nicht stimmt, müssen Sie nicht alles neu generieren. In Raya im Tab „Bearbeiten“ **beschränkt die Funktion „Bereich auswählen“** die Änderung auf den markierten Ausschnitt, und **die Funktion „Referenzobjekte“** lässt Sie der KI das Foto eines bestimmten Möbelstücks zeigen, statt es zu beschreiben. Schritt für Schritt habe ich das in der Anleitung beschrieben, [wie man KI-Visualisierungen bearbeitet](https://www.raya.design/de/artikel/wie-bearbeitet-man-ki-visualisierungen-so-verbessern-sie-ein-rendering-mit-kuenstlicher-intelligenz).

[Bearbeitung kostenlos ausprobieren](https://www.raya.design/de/bearbeiten)

### Lässt sich das Licht in einer KI-Visualisierung präzise einstellen?

Nicht in dem Sinne wie in V-Ray. In der KI geben Sie keine Farbtemperatur von 3000K oder die Leistung einer Lampe in Lumen ein und verschieben die Sonne nicht um zwei Grad (auch wenn Sie es versuchen können). Sie steuern das Bild über Presets und kurze Beschreibungen, und das Modell interpretiert sie auf seine Weise.

Klingt nach einem großen Nachteil, aber rechnen wir nach. Wenn Ihnen Kontrolle wichtig ist, können Sie in Raya **drei verschiedene Generierungen in fünf Minuten** erstellen und die wählen, die Ihre Idee am besten trifft. Die Alternative sind zwei Stunden Lichteinstellung in V-Ray, bevor Sie das erste brauchbare Ergebnis sehen. Kontrolle durch Auswahl erweist sich in der Praxis als schneller als Kontrolle durch Parameter!

Im Grundmodus (Einfach) wählen Sie in Raya eines der Beleuchtungs-Presets: „Sonnig“, „Bewölkt“, „Goldene Stunde“, „Morgendämmerung“, „Nacht“ oder „Keine Fenster“. Im erweiterten Modus (Erweitert) beschreiben Sie das Licht mit eigenen Worten, zum Beispiel „soft warm light from the left“, und ein Material können Sie mit einer hochgeladenen Textur und der Stelle angeben, an die es gehört.

### Generative Kompression: Wie viele Korrekturen Ihre Visualisierung verträgt

Der letzte Nachteil zeigt sich erst bei Korrekturen. **Jede weitere Verarbeitung desselben Bildes durch KI senkt seine Qualität ein wenig.** Ich vergleiche das gern mit einem Fleischwolf: Je öfter Sie ein Bild hindurchdrehen, desto weniger bleibt von seiner ursprünglichen Struktur.

![KI-Visualisierung eines Esszimmers vor der Bearbeitung](https://pub-55300e22613247cdaa083cb8965745af.r2.dev/articles/cbfff6f1-0469-4b48-b750-3777b184b134/wizualizacje-ai-a-klasyczny-rendering-roznice-czas-koszty-i-wady11.jpg)

*Visualisierung vor der Bearbeitung*

*Aus der Grafik links entstand die Grafik rechts*

![Dieselbe KI-Visualisierung nach mehrfacher Bearbeitung](https://pub-55300e22613247cdaa083cb8965745af.r2.dev/articles/cbfff6f1-0469-4b48-b750-3777b184b134/wizualizacje-ai-a-klasyczny-rendering-roznice-czas-koszty-i-wady12.jpg)

*Mehrfache Bearbeitung führt unweigerlich zur Kompression des Bildes*

Die Schlussfolgerung ist praktisch: Sammeln Sie die Anmerkungen des Kunden und setzen Sie sie in einer Bearbeitung mit drei Änderungen um statt in drei getrennten. Wie viele Bearbeitungen hintereinander unbedenklich sind und wie ein Bild nach zu vielen Korrekturen aussieht, zeige ich in der [Anleitung zur Bearbeitung von KI-Visualisierungen](https://www.raya.design/de/artikel/wie-bearbeitet-man-ki-visualisierungen-so-verbessern-sie-ein-rendering-mit-kuenstlicher-intelligenz).

## Werden KI-Visualisierungen das klassische Rendering ersetzen?

Wenn man die Nachteile kennt, lässt sich die Frage leichter beantworten, die ich am häufigsten höre. **In vielen kommerziellen Projekten reicht die KI-Visualisierung schon heute nicht nur für das Konzept, sondern auch für das finale Bild.** Raya generiert Bilder in 4K, bereit für Präsentation und Druck, und zu jedem erhalten Sie eine volle kommerzielle Lizenz, in jedem Plan, auch mit kostenlosen Credits.

Die Konzeptphase ist das natürliche Umfeld der KI. Der Kunde möchte drei Farbvarianten der Küche sehen? Im klassischen Workflow sind das drei Renderings und mehrere Stunden. In Raya sind es 6 Credits und wenige Minuten. Übrigens ist bei Projekten unter NDA auch wichtig, dass Raya keine KI-Modelle mit hochgeladenen Materialien oder generierten Visualisierungen trainiert.

![Render aus 3ds Max mit der Corona-Render-Engine, das Stunden für die Einrichtung von Beleuchtung, Materialien und das Rendering erfordert.](https://pub-55300e22613247cdaa083cb8965745af.r2.dev/articles/cbfff6f1-0469-4b48-b750-3777b184b134/wizualizacje-ai-a-klasyczny-rendering-roznice-czas-koszty-i-wady-20.jpg)

*Render aus 3ds Max mit der Corona-Render-Engine, das Stunden für die Einrichtung von Beleuchtung, Materialien und das Rendering erfordert.*

![KI-Visualisierung mit Raya.design in 30 Sekunden auf Basis eines 3ds-Max-Modells erstellt.](https://pub-55300e22613247cdaa083cb8965745af.r2.dev/articles/cbfff6f1-0469-4b48-b750-3777b184b134/wizualizacje-ai-a-klasyczny-rendering-roznice-czas-koszty-i-wady-21.jpg?v=1793039451892)

*Visualisierung mit Raya.design in 30 Sekunden erstellt.*

Klassisches Rendering verschwindet nicht. Es bleibt dort, wo jeder Parameter auf den Wert genau stimmen muss: bei der Simulation konkreter Leuchten oder bei langen Bildserien, die identisches Licht haben müssen. Das Handwerk von V-Ray und Corona ist nach wie vor eine wertvolle Fähigkeit. Wer es beherrscht, wird am schnellsten zu schätzen wissen, wie viel Zeit KI in der Phase spart, in der Präzision nicht so entscheidend ist.

Für alle, die gerade erst anfangen, ist die Schlussfolgerung einfach: Sie brauchen keine monatelange Render-Ausbildung, um einem Kunden einen fotorealistischen Entwurf zu zeigen.

## Wie fängt man mit KI-Visualisierungen an, ohne Rendering zu beherrschen?

Da eine KI-Visualisierung kein Wissen über Licht und PBR-Materialien erfordert, beschränkt sich der Start auf wenige Schritte. Ihre erste Visualisierung in Raya erstellen Sie im Browser, ohne Software zu installieren und ohne leistungsstarken Computer:

![Schritt 1: Export einer SketchUp-Ansicht des Hauses als JPG- oder PNG-Datei bis 10 MB](https://pub-55300e22613247cdaa083cb8965745af.r2.dev/articles/cbfff6f1-0469-4b48-b750-3777b184b134/wizualizacje-ai-a-klasyczny-rendering-roznice-czas-koszty-i-wady-22.jpg)

*Exportieren Sie eine Ansicht aus Ihrem 3D-Programm, z. B. SketchUp, Revit, ArchiCAD oder Blender, als JPG oder PNG bis 10 MB.*

*Nächster Schritt*

![Schritt 2: Hochladen der Ansicht in Raya, Wahl des Szenentyps, des Beleuchtungs-Presets und der Qualität 2K](https://pub-55300e22613247cdaa083cb8965745af.r2.dev/articles/cbfff6f1-0469-4b48-b750-3777b184b134/wizualizacje-ai-a-klasyczny-rendering-roznice-czas-koszty-i-wady-23.jpg?v=1793040321512)

*Laden Sie sie im Tab „Generieren“ hoch und wählen Sie den Szenentyp (Innenraum oder Architektur), ein Beleuchtungs-Preset und die Qualität 2K.*

![Schritt 3: Korrektur eines markierten Bereichs der KI-Visualisierung im Tab Bearbeiten](https://pub-55300e22613247cdaa083cb8965745af.r2.dev/articles/cbfff6f1-0469-4b48-b750-3777b184b134/wizualizacje-ai-a-klasyczny-rendering-roznice-czas-koszty-i-wady-24.jpg?v=1793040321512)

*Korrigieren Sie ausgewählte Bereiche im Tab „Bearbeiten“.*

*Nächster Schritt*

![Schritt 4: Hochskalieren der KI-Visualisierung von 2K auf 4K für 4 Credits](https://pub-55300e22613247cdaa083cb8965745af.r2.dev/articles/cbfff6f1-0469-4b48-b750-3777b184b134/wizualizacje-ai-a-klasyczny-rendering-roznice-czas-koszty-i-wady-25.jpg?v=1793040321512)

*Skalieren Sie die freigegebene Version für 4 Credits auf 4K hoch.*

Wenn Sie in ArchiCAD, Revit, 3ds Max, pCon.planner, Rhino oder Blender arbeiten, können Sie den manuellen Export überspringen. [Das kostenlose Raya-Plugin](https://www.raya.design/de/plugins) sendet die aktuelle Ansicht direkt an den Generator, ohne das Programm zu verlassen.

Bei der Vorbereitung dieses Artikels bin ich zu meinen alten Tests mit Stable Diffusion zurückgekehrt. Zwischen Ziegeln an der ganzen Decke und „traumartigen“ Möbeln und einer Visualisierung, die ich einem Kunden ohne Zögern zeigen würde, liegen nur wenige Jahre.

Wenn Sie prüfen möchten, wie KI mit Ihrem Projekt zurechtkommt, laden Sie eine Ansicht hoch, die Sie gut kennen, und vergleichen Sie das Ergebnis mit Ihrem Render. Ein neues Konto erhält **20 kostenlose Credits, gültig für 14 Tage**, ohne Kartenangabe, das sind etwa 10 Visualisierungen in 2K. Das reicht mehr als aus, um herauszufinden, ob KI Ihre Arbeit wirklich beschleunigt.

[Erste Visualisierung kostenlos generieren](https://www.raya.design/de/generieren)