[Column] Waarom AI zeven keer een andere versie van hetzelfde product maakt

Ons gekozen product, de focustimer, heeft een naam gekregen, Minagi. Nu maken we voor hem een plek om te landen: mi-nagi.com. De website zal geen webshop zijn, het wordt de etalage voor de Kickstarter campagne die we later gaan starten: één pagina, tweetalig, met een e-mailveld waarmee je je aanmeldt voor Kickstarter. Minagi heeft geen scherm, geen app, geen melding. De site mag precies die afwezigheid laten zien. Dat geeft een leuke uitdaging. Rust laten zien zonder saai te worden.

Het ontwerp van de site met Claude Design

Het “design system” voor de website met kleuren, fonts en schermelementen (UI) bouwen we met Claude Design. Deze maakt er een pakket van: de vaste stijlafspraken (kleuren, lettertypen, afstanden), herbruikbare bouwstenen en een aparte set voor de Kickstarter-pagina. Geen losse sfeerplaat die een programmeur daarna zelf moet zien te vertalen. De kleuren, de typografie, de hoekrondingen, de schaduwen: het zit er allemaal als code in. Dit design system vormt de basis van al onze digitale uitingen en zorgt voor consistentie.

Een deel van het “design system” van Claude Design voor de minagi website

De bouw van de website in Claude Code

Claude Code zet de bundel om in een echte site. Statisch, gewoon drie bouwstenen: de inhoud (index.html), de vormgeving (de stylesheet) en het gedrag (JavaScript). Meer heeft een snelle, lichte site niet nodig. Dat past bij een campagnepagina die jaren mee moet zonder dagelijks onderhoud. Het tweetalig maken van de site gaat via een omweg. Engels is de basis en de terugvaloptie als javascript niet beschikbaar is (relevant voor Google search). Een script vertaalt de Engelse tekst automatisch naar de Nederlandse versie, zodat één bron twee talen voedt. Eén versie aanpassen, beide sites lopen mee.

De mooiste truc zit in het geluid. We willen graag dat de bezoeker de toon van de klankschaal kan horen. Deze toon op de site is geen audiobestand. De Web Audio techniek genereert hem live, rond de 456 Hz, één warme toon die klinkt als de minagi timer afloopt. Geen download, geen mp3, geen laadtijd.

Het echte werk: de beelden

Een fotostudio gebruiken voor de fotoshoot van het product zit er voor ons nog niet in. Het product bestaat voor nu alleen als digitaal prototype. De beelden komen uit de GPT-images-2.0 API. We creëren zeven scènes, telkens dezelfde walnoten kubus (minagi) op een ander bureau of tafel: een ontwerper, een student, iemand die thuis werkt of mediteert. Op papier een kwestie van zeven prompts. In de praktijk het meest complexe proces tot nu toe.

Elke poging levert een net iets ander kubus op. Heel irritant. De ene keer vier ribbels op de messing schijf, de andere keer zes. De houtnerf draait een kwartslag. De klankschaal verschuift een tint richting goud. Voor één losse afbeelding boeit dat niemand. Voor zeven beelden die als een set naast elkaar in een carrousel op de website staan, springt elk verschil eruit. De kubus oogt als een familie met varianten, terwijl het product één ding is.

Beeld: De verschillende beelden van hetzelfde product, gegenereerd door Chat GPT

Eén product, zeven pogingen: waarom AI visueel niet consistent is

Generatieve AI maakt productbeelden in seconden. Maar wie een merk bouwt rond één herkenbaar product, ontdekt al snel dat het product er op elk beeld net iets anders uitziet. De oplossing zit niet in betere prompts, maar in monteren in plaats van genereren: niet AI het product laten tekenen, maar het echte productbeeld in de AI-omgeving plaatsen.

Het familieportret van zeven neven

Stel: je ontwikkelt een fysiek consumentenproduct dat nog niet bestaat. Een fotostudio is dus geen optie. Je vraagt een beeldmodel, GPT Images, Midjourney, Flux, om zeven scènes met exact hetzelfde product. Dat is althans de opdracht. Het resultaat oogt op het eerste gezicht overtuigend. Tot je de beelden naast elkaar legt. Het probleem blijkt geen incident, maar een fundamentele eigenschap van de technologie. Hier toont generatieve AI een wezenlijk verschil met klassieke productfotografie en 3D-ontwerp. Een beeldmodel reconstrueert geen vast object. Het heeft geen intern geheugen van hoe jouw specifieke product eruitziet. Het voorspelt per generatie een aannemelijke nieuwe versie op basis van een tekstbeschrijving en ruis.

Een prompt als “walnoten timer met messing draaiknop” beschrijft daarbij een categorie, geen specifiek object. Juist de kleine, betekenisdragende details, gravures, logo’s, schaalverdelingen, naden, zijn statistisch gezien ruis voor het model en worden per beeld anders ingevuld. Vraag hetzelfde product vanuit drie hoeken en je krijgt feitelijk drie interpretaties: het model heeft geen 3D-representatie, het voorspelt pixels.

Visuele consistentie is productdata

Dat maakt consistentie meer dan een cosmetisch detail. Een retailer accepteert ook geen productpagina waarop dezelfde stoel per foto een andere poot krijgt. Bij generatieve beelden hoort daarom een nieuwe vorm van kwaliteitscontrole: niet alleen beoordelen of het beeld mooi is, maar controleren of het product exact zichzelf blijft.

De oplossing: monteren in plaats van genereren

We veranderen onze aanpak: van opnieuw genereren naar monteren. De kern: één perfect 3D-productbeeld (productrender) als vaste referentie, waarna AI alleen nog de omgeving bouwt. In de praktijk ziet die pipeline er zo uit: Eén bron van waarheid. Het 3D-model van het product is de enige betrouwbare basis voor visuele consistentie. Daaruit genereren we, in Blender of KeyShot, de productbeelden, met vaste materialen en belichting. Heb je meerdere camerahoeken nodig, dan maak je die in één sessie vanuit hetzelfde 3D-model. Nooit vraag je AI om “hetzelfde product, maar dan van links”.

Screenshot: Belnder.org

Screenshot: Keyshot.com

AI bouwt de context, de omgeving, niet het product zelf. Via een invultechniek wordt het 3D-beeld (de render) in de scene geplaatst en afgeschermd; het model genereert alléén de omgeving eromheen. Het product blijft pixel-identiek. Alternatief is beeldmontage achteraf: AI genereert lege scènes waarin de render wordt gemonteerd. Meer handwerk, volledige controle, met licht en schaduw als aandachtspunt.

Een duidelijke controlelaag

De visuele broncode wordt een echte checklist: aantal ribbels op de schijf, nerfrichting, logopositie, kleurwaarden en verhoudingen. Elke output gaat langs die lijst vóór publicatie. Dat is zelfs te automatiseren met een beeldherkenningsmodel dat afwijkingen ten opzichte van het referentie 3D-productbeeld signaleert.

Van maker naar bewaker

Deze gecombineerde aanpak klinkt minder spectaculair dan alles door AI laten maken. Maar het merk wordt er sterker van. Wat blijkt. AI versnelt ontwerp, code en productie op een schaal die een klein team eerder niet haalt. Samenhang in beeldtaal vraagt de meeste aandacht. De professional van het AI-tijdperk produceert minder losse onderdelen en beheert vaker de lijn ertussen. Eén merkstem. Eén productspecificatie. Eén product, zeven keer identiek.

Takeaways

• Leg eerst vast wat identiek blijft. Definieer materiaal, kleur, vorm, logo en proporties als harde productregels voordat AI beelden maakt
• Werk met één visuele bron. Gebruik een goedgekeurde 3D-productbeeld (render) als vaste referentie voor campagnes, kanalen en nieuwe scènes
• Splits creatie en controle. Laat AI varianten produceren en geef een mens expliciet eigenaarschap over merk- en productconsistentie
• Kies hybride boven puur generatief. Het product zelf is vast, dat is een echte 3D-render of foto die pixel-voor-pixel hetzelfde blijft. Hier komt geen AI aan te pas. De omgeving mag AI-gegenereerd zijn; de achtergrond, de setting, het licht, de sfeer. Dat kan per beeld variëren.

—

Lukt het co-Founded by AI om binnen één jaar € 200.000 omzet te draaien?
Je kunt mee bepalen. Wat is je voorspelling?

> Breng je stem uit

—

Geert-Jan Smits en Jurrien Kerstholt – oprichters co-Founded by AI

Meer lezen?

Inleiding: https://www.emerce.nl/opinie/productbedrijf-bouwen-waarin-ai-al-uitvoerende-werk-doet

Column 1: https://www.emerce.nl/opinie/column-klant-kwam-pas-tweede-prompt

Column 2: https://www.emerce.nl/opinie/column-ai-medeoprichter-leuk-tot-dertig-vragen-krijgt

Column 3: https://www.emerce.nl/opinie/column-hoe-ai-onze-chaos-terugbracht-drie-producten 

Column 4: https://www.emerce.nl/opinie/column-virtuele-klanten-digitale-kring 

Column 5: https://www.emerce.nl/opinie/column-ai-koos-winnaar-virtuele-klanten-maakten-product-beter