Berlin – KI-Bilder sehen oft beeindruckend aus – und trotzdem erstaunlich ähnlich. Wer mit generativer Bild-KI arbeitet, bekommt die entscheidenden Unterschiede nicht durch immer längere Prompts, sondern durch Referenzen, eine klare Bildsprache und einen schrittweisen Prozess aus Ausprobieren, Vergleichen und Überarbeiten.

 

Frank Puscher hat auf „Meedia“ einen praxisnahen Leitfaden von Lauren deVane und Michael Stelzner zusammengefasst:

 

1. Konkrete Anwendungsfälle definieren

KI-Bilder sind besonders nützlich, wenn regelmäßig viele Varianten eines Motivs benötigt werden. Statt jedes Bild neu zu entwickeln, kann ein Unternehmen eine grundlegende Prompt-Vorlage erstellen und diese mit unterschiedlichen Produkt- oder Markenreferenzen kombinieren. So lassen sich beispielsweise verschiedene Produktvarianten, saisonale Kampagnen oder unterschiedliche Werbemotive erzeugen, ohne dass jedes Mal ein neues Fotoshooting erforderlich ist. Entscheidend ist dabei, dass die Bilder trotz ihrer Unterschiede eine gemeinsame visuelle Sprache behalten.

 

2. Vor dem Prompting die eigene Bildsprache klären

Bevor der eigentliche Prompt entsteht, sollte klar sein, wie die Marke aussehen und wirken soll. Dafür empfiehlt Lauren deVane, zunächst eigene Vorlieben anhand von Referenzbildern zu analysieren: Welche Farben, Perspektiven, Lichtstimmungen oder Kompositionen gefallen? Mehrere Inspirationsbilder können von einer KI auf gemeinsame Gestaltungselemente untersucht werden. Diese Analyse lässt sich anschließend als Grundlage für wiederverwendbare Prompts nutzen. Auch bei Referenzbildern gilt: lieber wenige, dafür passende Bilder verwenden. Für Markenlogos und Farben sollten möglichst konkrete Vorgaben gemacht werden, etwa exakte Hex-Farbwerte.

 

3. Mit sieben Dimensionen präziser prompten

Das von deVane vorgestellte Prompt-Modell beschreibt sieben Bereiche: Medium, Motiv und Handlung, Umgebung, Komposition, Licht, Ästhetik und Ziel beziehungsweise Wirkung. Nicht jeder Prompt muss alle sieben Elemente ausführlich enthalten. Grundidee ist vielmehr, der KI möglichst wenige wichtige Entscheidungen zu überlassen. Wer beispielsweise nicht nur „eine Person“, sondern eine konkrete Handlung, einen bestimmten Bildausschnitt, eine Lichtquelle und eine definierte Umgebung beschreibt, reduziert die Wahrscheinlichkeit eines durchschnittlichen Standardmotivs. Besonders Licht und Komposition können dabei einen großen Einfluss auf die Eigenständigkeit des Ergebnisses haben.

 

4. Mehrere Modelle und Varianten nutzen

Auch ein guter Prompt führt nicht automatisch zum perfekten Bild. Deshalb empfiehlt deVane, mehrere Varianten zu erzeugen und unterschiedliche Bildmodelle miteinander zu vergleichen. Plattformen wie Magnific ermöglichen es beispielsweise, einen Prompt gleichzeitig mit verschiedenen Modellen zu testen und mehrere Ergebnisse zu erzeugen. Dadurch steigt die Chance, ein brauchbares Motiv zu finden, das anschließend weiterentwickelt werden kann. Der Prozess ist damit weniger „Prompt eingeben, fertiges Bild erhalten“, sondern eher eine kreative Auswahl- und Überarbeitungsarbeit.

 

Zu den weiteren Pro-Tipps für die Praxis: von wiederverwendbaren Prompt-Vorlagen und exakten Hex-Codes für Markenfarben über Character Contact Sheets bis zum richtigen Umgang mit Referenzbildern.
 
Lesen Sie dazu auch die Journalisten-Werkstatt: „KI für Grafiken und Texte“



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