KASPAR HAUSER

SCENE EXCERPTS

Szene 1

Szene 1 Variation 2

Szene 2

WARUM KASPAR HAUSER?

FILMEMACHER ZUERST.

NO NOTES Studio ist aus der Filmakademie Baden-Württemberg heraus gegründet worden und verbindet klassische Film-Disziplinen mit planbaren Full-AI- und Hybrid-Workflows.

Gerade bei KI fallen Gewerke nicht weg, sie wandern nach vorne: Regie, Kamera-Logik, Production Design, Continuity, Editing, Sound und Finish müssen konsequent mitgedacht und geführt werden, damit Ergebnisse filmisch wirken, konsistent bleiben und wirklich delivery-ready sind. Genau deshalb bestehen wir als Team aus Leuten, die mehrere Disziplinen beherrschen und nicht nur „ein Gewerk“ können - weil KI am Ende nur dann gut wird, wenn man die weggefallenen Set-Prozesse im Kopf sauber ersetzt und aktiv führt.

In den ersten sechs Monaten nach Gründung hat NO NOTES bereits über 13 Produktionen erfolgreich umgesetzt, darunter Full-AI und Hybrid, für sehr namhafte Auftraggeber wie Paramount+, Zalando und jüngst Storck.

Parallel zu Werbeprojekten entwickelt das Team Longform-Stoffe und baut NO NOTES als hochwertige, filmische AI-Unit weiter aus.

CREATIVE DIRECTION · PRODUZENT & REGISSEUR

JOSIA BREZING

Josia Brezing ist Regisseur und Creative Lead, der klassisches Storytelling konsequent in AI- und Hybridproduktionen übersetzt. Sein Background liegt in dokumentarischem Erzählen und Werbefilmregie, mit einem starken Fokus auf Tonalität, Inszenierung, Rhythmus und klare kreative Führung. Während seines Studiums an der Filmakademie gründete er NO NOTES Studio und realisierte innerhalb kürzester Zeit zahlreiche Projekte für große Marken und Plattformen. Internationale Stationen wie London und Los Angeles, u.a. ein UCLA-Workshop in Hollywood, prägen seinen Blick auf moderne Filmproduktion und neue Erzählformen. Parallel zu seinen Ausflügen in die Werbung arbeitet er an seinem ersten Langspielfilm, den er gemeinsam mit MFG Baden-Württemberg, SWR, WDR und Schiwago Film umsetzen wird. Bei „Glitzer im Gesicht“ führt er Co-Regie und entwickelt gemeinsam mit Sina als enges Kreativduo Stoffe, die cineastisch, emotional und präzise erzählt sind.

AI ARTIST

TIMO SONNENSCHEIN

Timo Sonnenschein ist Regisseur, Director of Photography (DoP) und mehrfach ausgezeichneter KI‑Filmemacher. Er verbindet klassisches Filmhandwerk mit modernen generativen Workflows und sorgt dafür, dass aus KI nicht nur „schöne Bilder“ entstehen, sondern konsistente, kontrollierte Sequenzen mit klarer filmischer Logik. Seine Stärken liegen in Look‑Steuerung, Figuren‑Konsistenz, technischer Workflow‑Entwicklung, Qualitätssicherung und finaler Auslieferung – also genau in den Punkten, an denen KI‑Projekte in der Praxis oft scheitern. Dazu bringt er starke Werbefilm‑Erfahrung mit und ist geübt darin, kreative Ambition mit Produktionsrealität zusammenzubringen. Bei NO NOTES treibt er die technische Weiterentwicklung aktiv voran und macht neue KI‑Tools produktionssicher – vom ersten visuellen Test bis zum finalen Master.

DoP

SINA DIEHL

Sina Diehl ist Director of Photography und Autorin, mit einem klaren, erzählerischen Blick und dokumentarischer Präzision. Sie hat als freie Kamerafrau in über 30 Ländern gedreht und bringt dadurch ein außergewöhnliches Gespür für Situationen, Menschen und visuelle Wahrhaftigkeit mit. Zusätzlich ist sie in Camera & Digital Cinematography ausgebildet und hat ihre Handschrift an der Filmakademie weiterentwickelt – zwischen Doku, Spielfilm und experimentellen Formaten. Ihre Arbeiten liefen u. a. beim Filmfestival Max Ophüls Preis, Achtung Berlin, dem Neiße Filmfestival, dem Filmfestival Cottbus und dem Filmfestival Triest; mehrere Projekte wurden ausgezeichnet. Ihre Stärke liegt darin, Emotionen über Licht, Komposition und Blickführung präzise zu formen. In KI‑ und Hybridproduktionen übersetzt sie DoP‑Logik in belastbare Regeln für Licht, Materialität und Kontinuität, damit generierte Bilder nicht nach Zufall aussehen, sondern nach Kino. Bei „Glitzer im Gesicht“ führt sie Co‑Regie und ist zusammen mit Josia das kreative Zentrum des Projekts – ein Duo, das Bild und Regie aus einem Guss denkt.

PRODUCTION

IAWOR BOUTACHKOV

Produktion & Umsetzung: organisiert Workflow, Assets, Versioning und Delivery – von Iteration bis finalem Output. Schnittstelle zwischen Creative, Post und Kundenabnahme, damit Tempo und Qualität zusammenpassen.

DER KI-
WORKFLOW.

Von Research und Shot-Planning bis zum finalen Video-Master — iterativ, kontrolliert, fotorealistisch.

Miro

Research + Planning

Visuelles Zusammentragen aller Materialien: historische Porträts, Locations, Kostümreferenzen, Character-Sheets. Shot-Breakdowns pro Szene mit Timing, Action-Notes und Referenzframes. Das Board ist das lebendige Dokument — jede Entscheidung wird hier festgehalten bevor ein einziger Prompt geschrieben wird.

↓ Historische Quellen · Archivmaterial ↓ Shotdeck-Referenzen ↑ Shot-Breakdown · Character-Sheets · Look-Lock-Referenzen

Miro-Board · Produktion

Approved references in Still-Generierung

Shotdeck

Cinematographic Reference

Cinematografische Referenzdatenbank für Kameraarbeit, Lichtstimmung und Farbpalette. Framegenaue Suche nach historischen Bildsprachen: Lichtführung, Tiefenschärfe, Farbtemperatur. Nutzung ausschließlich als internes Referenzmaterial für menschliche Entscheidungen — kein Upload in KI-Tools gemäß ToS.

↓ Suche nach Epoche · Licht · Stimmung ↑ Cinematografische Referenz-Frames (intern)

Look-Entscheidungen fließen in Prompts

Nano Banana Pro

Step 01 · Still Generation

Generierung der Hero-Stills aus Prompts und freigegebenen Referenzbildern. Iterative Anpassung bis zum Look-Lock — Figuren, Licht, Atmosphäre. Startpunkt jeder Sequenz.

↓ Prompts · Referenzbilder (Public Domain) ↑ Hero-Stills (iteriert)

NBP · Still Output

Stills zur manuellen Finalisierung

Adobe Photoshop

Step 02 · Manuell

Manueller Eingriff: Retusche, Compositing, Masken, Farbkorrektur. Kein generativer Einsatz — volle kreative Kontrolle durch menschliche Bildbearbeitung. Der Schritt der den Unterschied zwischen KI-Output und Produktionsqualität macht.

↓ NBP Hero-Stills ↑ Finalisierte Start-/Endframes

Frames in Video-Generierung

Kling

Step 03 · Still-to-Video

Still-zu-Video: finalisierte Frames als Start- und Endpunkte für kontinuierliche Sequenzen. Kling 2.6 als primäres Tool für die Video-Generierung.

↓ Finalisierte Stills ↑ Video-Clips (roh)

Kling · Output

Iterationsloop — Frame Re-Import

Nano Banana Pro · LOOP

Step 04 · Re-Import

Video-Frames zurück in NBP — als Basis für den nächsten Still, die Story-Fortsetzung oder einen neuen Endframe. Der Loop läuft bis Qualität und Konsistenz der gesamten Sequenz stimmen.

↓ Video-Frame (aus Kling/Higgsfield/Sora) ↑ Neuer Hero-Still → zurück zu Step 02

Clips in technische Qualitätspipeline

Topaz · ComfyUI

Step 05 · Quality Pass

Topaz Video AI für Upscaling auf Senderauflösung, DeFlicker und Denoise. ComfyUI (lokale Instanz) für node-basierte Custom-Workflows: Character Consistency, ControlNet-Passes, Inpainting. Kein Upload von nicht-freigegebenem Material in Cloud-Dienste.

↓ Video-Clips (roh) ↑ Upscaled · stabilisiert · konsistent

Finish & Delivery

DaVinci Resolve

Step 06 · Master Delivery

Schnitt, Farbgrading, Audio-Layout, Masterdelivery. Export nach ARD/arte-Spezifikation — Codec, Container, Framerate, Resolution und Audio-Layout gemäß technischer Lieferanforderung.

↓ Alle finalen Clips · Audio ↑ Video-Master (Sender-Spec)

DAS HIER IST EIN ANFANG.

Wenn ihr wollt, machen wir daraus ein belastbares Paket: klare Stilregeln, Shotlist/Beats und ein Proof‑Set an Frames – so, dass es in Redaktion & Produktion sofort weitergehen kann.