KI-Bildungs-Prompts: Der komplette Prompt-Engineering-Leitfaden für herrliche Ergebnisse

Ich verbrachte die ersten drei Monate meiner KI-Bildgenerierungs-Reise, die schreckliche Prompts schrieb. Nicht weil mir Kreativität fehlte, sondern weil niemand mich die tatsächliche Mechanik unterrichtete, wie diese Modelle Sprache interpretieren. Ich würde etwas wie "cool dragon" tippen und mich fragen, warum der Output wie ein abgelehntes Fantasy-Roman-Cover aus 1987 aussah. Der Wendepunkt kam, als ich anfing, Prompts wie Rezepte zu behandeln, anstatt wie Wünsche.

Nach der Generierung von gut über 60.000 Bildern über Stable Diffusion, Midjourney, Flux und einer halben Dutzend anderer Modelle, kann ich Ihnen das mit Zuversicht sagen: KI-Bildungs-Prompts sind 80% der Gleichung. Das Modell, das Sie wählen, die Einstellungen, die Sie justieren, die Hardware, die Sie ausführen, alles das ist wichtig. Aber der Prompt ist, was ein unvergessliches Bild von einem trennt, der Personen Stopp-Rollen macht.

Kurze Antwort: Großartige KI-Bildungs-Prompts folgen einer konsistenten Struktur. Beginnen Sie mit dem Medium und Stil, beschreiben Sie Ihr Subjekt mit Präzision, definieren Sie Komposition und Beleuchtung und fügen Sie technische Qualitätsbegriffe hinzu. Ein starker Prompt liest sich wie ein kreatives Brief für einen Fotografen oder Maler, nicht wie eine Bildunterschrift, die Sie unter ein Foto setzen würden. Die Formel ist: [Medium/Stil] + [Subjekt mit Details] + [Umgebung/Setting] + [Beleuchtung/Stimmung] + [Technische/Qualitätsbegriffe]. Beherrschen Sie diese Formel und Sie produzieren professionelle-Qualität Bilder bei Ihrem ersten oder zweiten Versuch statt bei Ihrem fünfzehnten.

Warum funktionieren Ihre KI-Bildungs-Prompts nicht?

Die meisten Menschen nähern sich der KI-Bildgenerierung, wie sie sich einem Google-Suchvorgabe nähern. Sie tippen ein paar Wörter, drücken Enter und hoffen auf das Beste. Dieser Ansatz könnte ein anständiges Web-Ergebnis aufreihen, aber er produziert furchtbare Bilder. Der Grund ist, dass KI-Bild-Modelle nicht Suchmaschinen sind. Sie sind Generierungs-Systeme, die Bilder von Grund auf basierend auf Ihren Textanweisungen bauen, und sie benötigen Spezifikationen, um das gut zu tun.

Ich erinnere mich genau an den Moment, als dies für mich klicken. Ich versuchte, ein Porträt für einen Blog-Header zu generieren und tippte "professionelle Kopfschuss einer Frau." Das Ergebnis war ein bander, center-gerahmt, flach-beleuchtetes Gesicht mit keine Persönlichkeit. Dann schrieb ich es als "Editorial-Porträt eines selbstbewussten Geschäftsfrau in ihren 40ern, warme Seitnenbeleuchtung von einem großen Fenster, flache Tiefenschärfe, erdbefarbener Blazer, echtes Lächeln, aufgenommen auf Canon EOS R5 mit 85mm f/1.4 Objektiv, weiches Bokeh-Hintergrund eines modernen Büros." Tag und Nacht Unterschied. Gleiches Modell, gleiche Einstellungen, völlig anderen Output.

Die Lektion? Vague Prompts produzieren generische Bilder. Spezifische Prompts produzieren Bilder mit Charakter und Absicht.

Hier sind die drei häufigsten Fehler, die ich mit ihren KI-Bildungs-Prompts sehe.

Fehler 1: Zu abstrakt sein. "Eine wunderschöne Landschaft" gibt dem Modell fast nichts zu arbeiten. Wunderschön wie? Was für eine Landschaft? Was Zeit des Tages? Was Jahreszeit? Was Stimmung? Das Modell muss jede Lücke mit seinen Trainingsdaten-Durchschnitt füllen, und Durchschnitte sind langweilig per Definition.

Fehler 2: Komposition ignorieren. Sie könnten das Subjekt perfekt beschreiben, aber nichts über Framing, Winkel oder räumliche Beziehungen sagen. Das Ergebnis ist ein technisch genaues Subjekt schwebt in einer zufälligen Anordnung. Das Hinzufügen von Begriffen wie "Close-up," "Vogel-Augen-Ansicht," "Komposition mit Regel von Drittel" oder "Führende Linien" verbessert die Output-Qualität dramatisch.

Fehler 3: Die technische Schicht vergessen. Professionelle Fotografen denken über Objektivwahl, Blende, Film-Stock und Post-Processing. KI-Modelle, die auf den Bildunterschriften Fotografie trainiert sind, reagieren auf die gleichen Begriffe. Das Hinzufügen von "aufgenommen auf Hasselblad," "Kodak Portra 400" oder "f/2.8 bokeh" fügt nicht einfach Metadaten hinzu. Es verschiebt tatsächlich den visuellen Stil in Richtung Bilder, die mit dieser Ausrüstung und Technik verbunden sind.

Die Prompt-Formel, die alles geändert

Nach Monaten von Trial-and-Error über verschiedene Modelle, ich entwickelte eine Formel, die zuverlässig über Stable Diffusion, Midjourney, Flux und den meisten anderen Modernes Generatoren funktioniert. Ich verwende dies auf Apatero für die Mehrheit meiner professionellen Arbeit, und es liefert konsistent Ergebnisse, die minimal Iteration erfordern.

Hier ist die Formel, die in Schichten aufgebrochen ist.

Layer 1: Medium und Stil (Was für ein Bild ist dies?)

Dies ist Ihre Eröffnungs-Aussage. Es erzählt dem Modell, welches künstlerische Universum zu arbeiten, bevor es alles andere verarbeitet. Da die meisten Modelle frühe Tokens schwerer wiegen, setzt diese Schicht die Grundlage für alles danach.

Beispiele für starke Eröffner:

• Ölmalerei im Stil des holländischen Golden Age
• Cinematischer Film noch, Anamorphes Objektiv
• Professionelle Lebensmittel-Fotografie, Magazin-Qualität
• Isometrische 3D-Render, sauberer minimaler Stil
• Aquarell-Illustration, loser Pinselstrich
• Fotorealistisch digitale Kunst, Hyperddetails

Layer 2: Subjekt mit Spezifiken (Worauf ist dies?)

Dies ist, wo die meisten Menschen, aber es sollte nur der Anfang sein. Nennen Sie das Subjekt nicht einfach. Beschreiben Sie es mit genug Detail, das ein menschlicher Künstler es skizzieren könnte, ohne Folgefragen zu stellen.

Schlecht: a cat

Gut: a fluffy orange tabby cat with bright green eyes, sitting upright on a vintage leather armchair, one paw draped over the armrest, looking directly at the camera with a slightly regal expression

Beachten Sie, wie die gute Version Arten abdeckt, Farbe, Rasse-Merkmale, Augen-Farbe, Pose, Position, Prop-Interaktion, Blick-Richtung und Persönlichkeit. Jedes dieser Details schränkt den Modell Ausgabe-Raum ein und drückt es in Richtung eines spezifischen, interessanten Bildes statt eines generischen.

Layer 3: Umgebung und Setting (Wo passiert das?)

Der Hintergrund ist nicht eine Nachgedanke. Es stellt Kontext, Stimmung und visuelle Tiefe her. Selbst für Porträts trägt die Umgebung signifikant. Ich habe mehr Detail hierüber geschrieben in meinem Leitfaden auf Erstellen von KI-Bildern wie ein Profi.

Schlecht: in a room

Gut: inside a sunlit Parisian apartment, tall windows with sheer white curtains, aged hardwood floors, a vase of wilting sunflowers on a side table, afternoon light casting long shadows

Layer 4: Beleuchtung und Stimmung (Wie fühlt sich das an?)

Beleuchtung ist der ungesungene Held der Prompt-Engineering für Bilder. Professionelle Fotografen obsess über Beleuchtung für einen Grund. Es verwandelt identische Subjekte in völlig verschiedene emotionale Erfahrungen. Die gleiche Frau in dem gleichen Kleid sieht glänzend unter goldene Stunde Rim-Beleuchtung und stimmungsvoller unter harten Overhead-Fluoreszenzen aus.

Starke Beleuchtungs-Begriffe zu merken:

• Golden hour, warm backlight (romantisch, warm)
• Dramatic chiaroscuro, deep shadows (intense, cinematografisch)
• Soft diffused overcast light (sanft, Editorial)
• Neon-lit, cyberpunk atmosphere (futuristisch, energetisch)
• Studio Rembrandt lighting, single key light (klassisch Portrait)
• Volumetric fog, god rays through windows (atmosphärisch, ätherisch)

Layer 5: Technisch und Qualitäts-Booster (Machen Sie es poliert aussehen)

Diese endgültige Schicht ist Ihr finishing coat. Diese Begriffe drücken die Ausgabe in Richtung höherer visueller Qualität und verfeinert Ästhetiken. Denken Sie an sie als Post-Produktions-Anweisungen in die Prompt gebacken.

Zuverlässige Qualitäts-Booster, die ich regelmäßig verwende:

• 8K resolution, highly detailed
• Shot on Hasselblad X2D oder shot on Sony A7R V
• 85mm portrait lens, f/1.4
• Award-winning photography
• Trending on ArtStation (für digitale Kunststile)
• Masterpiece, best quality (besonders effektiv in Anime-trainierten Modellen)

Die komplette Formel in Aktion

Lassen Sie mich alle fünf Schichten mit einem Vorher- und Nachher-Vergleich zusammensetzen.

Vorher (typische Prompt): a wizard in a forest

Nachher (Formel angewendet): Digital fantasy painting, highly detailed. A weathered elderly wizard with a long silver beard and deep-set blue eyes, wearing layered robes of midnight blue and dark green, holding a gnarled oak staff topped with a faintly glowing amber crystal. Standing at the edge of an ancient forest, massive moss-covered trees with twisted roots, soft mist rolling between the trunks, bioluminescent mushrooms dotting the forest floor. Golden hour light filtering through the canopy, volumetric light rays, warm highlights on the wizard's face contrasting with cool forest shadows. 8K, intricate detail, fantasy art, trending on ArtStation

Die zweite Prompt ist nicht nur länger. Jedes Wort macht spezifische Arbeit. Es gibt keine Füllmaterial, keine Redundanz, nur mehrschichtig Detail, das dem Modell ein umfassendes kreatives Brief gibt.

Best KI-Bildungs-Prompts für jeden Stil

Eine Sache, die ich von der Ausführung von Tausenden von Generationen durch Apatero gelernt habe, ist, dass verschiedene visuelle Stile verschiedene Prompting-Strategien erfordern. Was für fotorealistische Porträts funktioniert wird für Anime-Illustrationen fehlschlagen und umgekehrt. Hier sind die besten KI-Bildungs-Prompts, die ich für die populärsten Stile verfeinert habe, zusammen mit dem Denken hinter jede Wahl.

Fotorealistische Porträts

Fotorealismus ist, wo technische Kamera-Begriffe glänzen. Das Modell hat Millionen von unterzeichneten Fotografien gesehen, so das Sprechen der Sprache der Fotografie löst die rechten neuronalen Pfade.

Prompt-Beispiel: Editorial portrait photograph of a man in his late 30s with short dark hair and a neatly trimmed beard, wearing a charcoal wool turtleneck sweater. Shot in a naturally lit coffee shop, warm ambient light from large storefront windows, shallow depth of field with soft bokeh of blurred patrons and warm lights in background. Captured on Canon EOS R5 with RF 85mm f/1.2 L lens, natural skin texture, subtle film grain, color graded with warm tones, professional retouching

Warum es funktioniert: Kamera-Körper- und Objektivnamen, Blendenwerte und Post-Processing-Begriffe drücken alle das Modell in Richtung seiner Fotografie-Trainingsdaten. Die Umgebungs-Details erstellen glaubwürdige Kontext.

Anime und Manga

Anime-Modelle reagieren auf ein völlig anderes Vokabular. Begriffe wie "Meisterwerk" und "beste Qualität" sind praktisch erforderlich für Checkpoint-basierte Anime-Generatoren, und die Charakter-Beschreibungs-Konventionen unterscheiden sich von realistischen Prompts.

Prompt-Beispiel: masterpiece, best quality, 1girl, long flowing silver hair, crimson eyes, detailed face, gentle expression, wearing a dark academia uniform with gold trim, standing in a vast library with towering bookshelves, warm lamplight, dust particles floating in light beams, dynamic angle from below, detailed hands, intricate clothing folds, studio ghibli color palette, soft cel shading

Warum es funktioniert: Anime-Modelle werden auf getaggte Datasets trainiert (wie Danbooru), die komma-getrennte Deskriptoren verwenden, anstatt natürliche Sätze. Begriffe wie "1girl" und "detaillierte Gesicht" sind Teil dieser Tagging-Konvention.

Concept Art und Fantasy

Für Concept Art möchten Sie die Sprache von professionellen Concept-Künstlern und Kunst-Direktoren kanalisieren. Diese Prompts profitieren davon, spezifische Künstler, Kunstbewegungen oder etablierte visuelle Stile zu referenzieren.

Prompt-Beispiel: Epic fantasy concept art, a colossal ancient dragon perched atop a crumbling gothic cathedral, massive wingspan spread against a turbulent storm sky, lightning illuminating its obsidian scales, the ruined city below shrouded in smoke and ash, tiny silhouettes of fleeing villagers for scale, matte painting style, cinematic composition, detailed environment design, dark atmosphere with warm fire accents, inspired by the visual language of classic fantasy illustration, 4K, environment concept art

Warum es funktioniert: Skala-Referenzen ("kleine Silhouetten für Skala"), Kunstindustrie-Terminologie ("Matte Painting-Stil," "Umgebungs-Konzept-Kunst") und atmosphärische Details erstellen den dramatischen, detaillierten Output, das Concept Art verlangt.

Produkt-Fotografie

Dies ist ein Gebiet, in dem Prompt-Engineering wirklich teure Studio-Schießen für viele Anwendungsfälle ersetzt. Ich begann, KI-generierte Produktaufnahmen für Mockups vor ungefähr einem Jahr zu verwenden und war überrascht, wie schnell die Qualität Produktions-Ready wurde.

Prompt-Beispiel: Professional product photography, luxury perfume bottle with amber liquid, geometric crystal-cut glass design, sitting on a polished black marble surface. Single product hero shot, soft studio lighting with one large softbox at 45 degrees, subtle reflection on marble, clean white background transitioning to soft gray gradient, no text, no labels. Shot with a medium format camera, 100mm macro lens, f/8, focus stacked for complete sharpness, commercial advertising quality

Warum es funktioniert: Produkt-Fotografie hat strikte Konventionen (saubere Hintergründe, kontrollierte Beleuchtung, scharfer Fokus überall) und die Verwendung von Begriffen aus dieser Disziplin lenkt das Modell präzise.

Wie Sie KI-Bildungs-Prompts für Stable Diffusion schreiben

Stable Diffusion verdient seinen eigenen Abschnitt, weil es Prompts anders handhabt als API-basierte Services wie Midjourney. Wenn Sie ComfyUI oder Automatic1111 laufen, haben Sie Zugang zu Prompt-Gewichtung, negative Prompts und anderen Syntax-Funktionen, die Ihre Kontrolle dramatisch erweitern. Ich deckte den breiteren Workflow in meinem Stück auf Text-zu-Bild KI-Generierung ab, aber hier möchte ich mich speziell auf die Prompting-Seite konzentrieren.

Prompt-Gewichtung

Stable Diffusion lässt Sie spezifische Begriffe mit Klammern und numerischen Gewichten betonen oder de-betonen. Dies ist unglaublich kräftig, sobald Sie es verstehen.

• (word:1.3) erhöht die Betonung um 30%
• (word:0.7) reduziert die Betonung um 30%
• ((word)) ist Shorthand für ungefähr 1,21x Betonung
• (((word))) ist Shorthand für ungefähr 1,33x Betonung

Praktisches Beispiel: A portrait of a woman, (freckles:1.4), (red curly hair:1.2), green eyes, wearing a (vintage floral dress:0.9), standing in a sunlit meadow

In diesem Prompt werden Sommersprossen stark betont, so erscheinen sie prominent, das rote lockige Haar wird moderat betont und das vintage Blumenleid ist leicht de-betont, so dass es die Komposition nicht dominiert. Diese Art der Fein-Körnig Kontrolle ist etwas, das Sie einfach nicht mit Midjourney oder DALL-E bekommen können.

Das BREAK Schlüsselwort

Wenn Ihre Prompt lang ist, verarbeitet Stable Diffusion es in Chunks von 77 Tokens. Das BREAK Schlüsselwort erzwingt eine neue Chunk-Grenze, die helfen kann, wenn wichtige Details am Ende einer langen Prompt ignoriert bekommen.

Beispiel: Detailed fantasy landscape, ancient elven city built into a mountainside, waterfalls cascading down crystal bridges, bioluminescent gardens BREAK golden hour sunlight, dramatic cloud formations, volumetric lighting through mist, highly detailed, 8K resolution, matte painting

Dies stellt sicher, dass die Beleuchtungs- und Qualitätsbegriffe eine neue Verarbeitungs-Chunk starten und vollständige Aufmerksamkeit erhalten, statt verdünnt von früheren Inhalten zu sein.

Der negative Prompts Leitfaden, den Sie tatsächlich brauchen

Hier ist mein heißer Take auf negative Prompts: die meisten Menschen überkomplizieren sie. Ich habe negative Prompts gesehen, die länger als die tatsächliche Prompt sind, vollgestopft mit Dutzenden von Begriffen, die die Person von einem Reddit-Thread kopiert hat, ohne zu verstehen, was sie tun. In meiner Erfahrung, ein fokussierter negativer Prompt von 10-20 Begriffen funktioniert besser als ein aufgeblasener mit 50+ Begriffen.

Heißer Take Nummer eins: Massive negative Prompt Listen sind ein Stock für schwache positive Prompts. Wenn Sie dem Modell 80 Dinge sagen, nicht zu tun, Ihre positive Prompt ist wahrscheinlich nicht spezifisch genug. Beheben Sie die positive Prompt zunächst, dann verwenden Sie negative Prompts, um die restlichen Edge-Cases zu handhaben.

Das gesagt, negative Prompts sind wirklich nützlich für spezifische Probleme. Hier ist meine Go-to negative Prompt-Vorlage für verschiedene Szenarien.

Für fotorealistische Bilder: deformed, blurry, bad anatomy, extra limbs, poorly drawn face, mutation, disfigured, watermark, text, logo, low quality, jpeg artifacts, ugly, duplicate

Für Anime/Illustration: worst quality, low quality, normal quality, lowres, bad anatomy, bad hands, extra fingers, fewer fingers, text, watermark, signature, blurry, cropped

Für Produkt-Fotografie: text, watermark, logo, blurry, distorted, deformed, low resolution, busy background, cluttered, shadows on product, overexposed, underexposed

Der Schlüssel-Einsicht ist, dass negative Prompts spezifische Fehlmodi, die Sie tatsächlich beobachtet haben, adressieren sollten. Wenn Ihr Modell weiterhin Wasserzeichen generiert, fügen Sie "Wasserzeichen" zum negativen Prompt hinzu. Wenn es weiterhin extra Finger produziert, fügen Sie "extra Finger" hinzu. Aber kleben Sie nicht blindlings 50 Begriffe, die Sie online gefunden haben. Jeder unnötige negative Begriff verdünnt leicht die Auswirkung der wichtigen.

KI-Kunstungs-Prompts Ideen: 10 kreative Konzepte zum Versuchen

Ich finde, dass eine der größten Barrieren für Anfänger einfach nicht wissen, was man generieren sollte. Sie haben dieses mächtige Werkzeug und eine leere Textbox, und das Paradoxon der Wahl setzt in. Hier sind zehn kreative KI-Prompt-Konzepte, die ich großartige Ergebnisse mit gehabt habe, komplette mit Start-Prompts, die Sie ändern können.

1. Unmögliche Architektur Architectural photograph of an impossible building, MC Escher inspired, staircases that loop back on themselves, gravity-defying walkways, brutalist concrete and glass construction, overcast sky, shot with tilt-shift lens, professional architectural photography

Diese Kategorie funktioniert schön, weil KI-Modelle Strukturen erstellen können, die niemals physisch existieren könnten, und die Ergebnisse sind konsistent faszinierend.

2. Historische Figur in modernem Setting Candid street photography, Leonardo da Vinci wearing a modern tailored suit, sitting at a sidewalk cafe in Tokyo, examining a smartphone with intense curiosity, natural street lighting, passersby in background, documentary photography style

3. Mikroskopische Welten Extreme macro photography, a miniature fantasy city built inside a dewdrop on a blade of grass, tiny glowing windows, cobblestone streets visible through the water surface, early morning light refracting through the droplet, focus stacked, scientific photography quality

4. Emotion als Landschaft Surreal landscape representing the feeling of nostalgia, a winding road through golden wheat fields leading to a distant childhood home, warm sunset colors fading to cool twilight at the edges, scattered polaroid photographs floating in the breeze, dreamlike atmosphere, soft focus, painterly quality

5. Kulinarisches Still-Life Dutch Golden Age still life painting, modern fast food arranged in classical composition, a Big Mac where the roast pheasant would be, fries in a silver chalice, dramatic window light, dark background, oil painting texture, rich warm color palette

6. Tiere in Berufen Corporate headshot photograph, a golden retriever in a perfectly tailored navy business suit, confident and professional expression, studio lighting with gray backdrop, shallow depth of field, LinkedIn profile style, photorealistic, humorous but dignified

7. Klima-Zukünfte Photojournalistic image of a futuristic coastal city, half submerged in rising seas, buildings adapted with floating platforms and water-level walkways, people going about daily life, afternoon light, documentary photography style, realistic and grounded

8. Fusions-Kulinarisches Plating Professional food photography, a sushi roll made entirely of Mexican ingredients, avocado wrapped in thin tortilla, salsa where the soy sauce would be, cilantro garnish arranged with Japanese precision, clean white plate, soft directional studio light

9. Musik visualisiert Abstract digital art representing a jazz improvisation, flowing organic shapes in midnight blue and warm gold, scattered rhythm patterns like rain, a central swirling form suggesting a saxophone melody, dynamic composition with movement and energy, dark background, high contrast

10. Aufgegebene Technologie Post-apocalyptic photography, a giant retro 1960s mainframe computer overgrown with vines and moss, sitting in an abandoned office with broken windows, forest growing through the floor, dappled sunlight, contrast between organic nature and angular technology, melancholy atmosphere

Jedes dieser Konzepte arbeitet als Startpunkt. Die Magie passiert, wenn Sie anfangen, sie mit Ihren eigenen Details zu ändern, die Beleuchtung zu verschieben, das Setting zu vertauschen oder zwei Konzepte zusammenzuführen.

Midjourney Prompts Leitfaden: Was anders funktioniert

Ich muss Midjourney speziell adressieren, weil es Prompts ziemlich anders als Stable Diffusion Modelle verarbeitet, und viele Menschen verwenden beide. Midjourney reagiert mehr auf Stimmungs- und Vibe-Sprache und weniger auf technische Kamera-Spezifikationen (obwohl es sie immer noch versteht).

Heißer Take Nummer zwei: Midjourney's Stärke liegt nicht darin, präzise Anweisungen zu folgen. Es liegt in der Interpretation künstlerischer Absicht. Wenn Sie Pixel-perfekte Kontrolle über jedes Element möchten, ist Stable Diffusion mit ControlNet die bessere Wahl. Aber wenn Sie das Modell mit Ihnen kreativ zusammenarbeiten möchten, ist Midjourney's "Looseness" tatsächlich ein Vorteil.

Hier ist das gleiche Konzept, das für jede Plattform gesprochen wird.

Stable Diffusion Version: professional portrait photograph of a young woman, (heterochromia:1.3), one blue eye and one green eye, auburn hair in a messy bun, light freckles across nose, wearing an oversized cream knit sweater, sitting on a windowsill, rain on the window glass, soft natural light from overcast sky, shallow DOF, shot on Sony A7III with 85mm f/1.8 lens, film emulation, warm color grade

Midjourney Version: portrait of a woman with heterochromia, one blue eye one green, auburn hair loosely pinned up, freckled, cozy knit sweater, rainy window light, contemplative mood, intimate and warm, editorial photography --ar 2:3 --style raw

Beachten Sie, wie die Midjourney-Version kürzer ist und evokativer. Es konzentriert sich auf Fühlen und Atmosphäre statt technische Spezifikationen. Midjourney's --style raw Parameter gibt Ihnen photorealistischere Ergebnisse, während --stylize (Standard) mehr von Midjourney's charakteristischem ästhetischem hinzufügt.

Wichtigste Midjourney-Parameter

• --ar 16:9 oder --ar 2:3 für Seitenverhältnis
• --style raw für mehr wörtliche Prompt-Interpretation
• --stylize 50 (niedrig) zu --stylize 750 (hoch) für künstlerische Interpretation-Ebene
• --chaos 0-100 für Variation zwischen generierten Bildern
• --no gefolgt von Begriffen fungiert als negative Prompt

Fortgeschrittene Prompt-Engineering-Techniken

Sobald Sie die Grundlagen heruntergefahren haben, gibt es mehrere fortgeschrittene Techniken, die Ihre Ergebnisse weiter drücken können. Dies sind die Tricks, die ich täglich auf Apatero für die Client-Arbeit verwende, und sie trennen intermediate Prompt-Ingenieure von erweitert.

Technik 1: Stil-Mischung

Kombinieren Sie zwei oder mehr unterschiedliche visuelle Stile in einem einzigen Prompt, um etwas wirklich neuartig zu erstellen. Das Modell interpoliert zwischen den Stilen und produziert Ergebnisse, die sich frisch und original anfühlen.

Beispiel: Portrait in the style of a Renaissance oil painting combined with cyberpunk aesthetics, a noble woman in elaborate 16th century dress with neon circuitry patterns woven into the fabric, traditional ruff collar that glows with holographic light, classical pose and composition, dramatic chiaroscuro lighting mixed with neon accent lights, oil painting brush texture with digital glitch artifacts

Dies funktioniert, weil das Modell Trainingsdaten von beiden Domänen mischen kann. Die Spannung zwischen klassisch und futuristisch schafft visuelles Interesse, das kein Stil allein erreichen könnte.

Technik 2: Kamera-Direktions-Sprache

Statt das Bild statisch zu beschreiben, beschreiben Sie es, als ob Sie einen Kamera-Operator lenken. Dieser Ansatz funktioniert überraschend gut für dynamische Kompositionen.

Beispiel: Camera slowly pushing in on a detective standing at the end of a rain-soaked alley, shot from low angle emphasizing his silhouette against the neon signs behind him, rack focus from the foreground puddle reflecting city lights to his face, anamorphic lens flares, 35mm film grain, neo-noir cinematography

Die Bewegungs-Sprache ("pushing in," "rack focus") erstellt keine tatsächliche Bewegung, aber es bereitet das Modell vor, um Bilder mit cinematographischer Tiefe und Absicht zu produzieren.

Technik 3: Kontextuelle Verankerung

Referenzieren Sie einen spezifischen realen-Welt-Kontext, dass das Modell starke Trainingsdaten für hat. Dies grundiert Ihr Bild in einer erkennbaren visuellen Sprache, während Sie die Details anpassen lassen.

Beispiel: National Geographic cover photograph, an Arctic fox mid-leap through fresh powder snow, captured at 1/2000 shutter speed freezing the motion, snow crystals suspended in air, harsh winter sunlight creating rim lighting on the fox's white fur, pure white environment, wildlife photography, Canon EOS R3 with 400mm telephoto lens

Durch das Verankern zu "National Geographic cover photograph," aktivieren Sie einen spezifischen Cluster von hochqualitativen, professionell geschossenen Wildleben-Bildlichkeit im Modell-Trainingsdaten. Das Ergebnis hat sofort die Feierlichkeit und technische Politur, die mit dieser Veröffentlichung verbunden ist.

Technik 4: Emotionale Temperatur

Dies ist etwas, das ich versehentlich entdeckt habe und jetzt ständig verwende. Die Beschreibung der emotionalen "Temperatur" einer Szene mit sensorischer Sprache produziert evokativer Ergebnisse als rein visuelle Beschreibungen.

Beispiel: The quiet stillness of a bookshop just before closing time, warm pools of lamplight on dark wooden shelves, the weight of thousands of stories hanging in the air, a single reader absorbed in a book by the window, the outside world blurred and forgotten, intimate and meditative atmosphere, the comfortable solitude of being alone by choice

Nicht jedes Wort in diesem Prompt kartographiert zu einem visuellen Element, aber die emotionale Sprache beeinflusst die Modell-Wahlmöglichkeiten über Farb-Temperatur, Komposition und räumliche Beziehungen auf Wegen, dass rein technische Prompts nicht können replizieren.

Häufige Prompt-Fehler mit Vorher- und Nachher-Fixes

Ich möchte Ihnen einige konkrete Vorher-und-Nachher-Beispiele geben, weil das Sehen der tatsächlichen Korrektionen im Kontext nützlicher ist als abstrakte Ratschläge. Für einen tieferen Blick auf die Auswahl des richtigen Werkzeugs für Ihre Bilder, schauen Sie sich meinen Vergleich der besten KI-Bildgeneratoren 2026 an.

Fehler: Keine Kompositions-Richtung

Vorher: a knight on a horse in a field

Nachher: Epic wide-angle shot, a lone medieval knight in full plate armor mounted on a black warhorse, positioned in the right third of the frame, vast open field stretching to distant mountains, dramatic storm clouds building overhead, late afternoon side lighting casting long shadows, grass bending in the wind, cinematic composition with strong leading lines from the field toward the rider

Fehler: Widersprüchliche Begriffe

Vorher: bright sunny dark moody portrait, happy sad expression, colorful monochrome

Nachher: Moody low-key portrait, dramatic side lighting with deep shadows, desaturated color palette leaning toward cool blues and grays, contemplative expression with a slight tension in the jaw, dark studio background

Widersprüchliche Prompts verwirren das Modell und produzieren inkoherente Ergebnisse. Wählen Sie eine Richtung und verpflichten Sie sich zu ihr.

Fehler: Zu viele Subjekte

Vorher: a dragon and a knight and a wizard and a princess and a castle and a forest and a river and mountains and stars

Nachher: Fantasy illustration, a dragon and a knight locked in combat on a stone bridge over a misty chasm, the knight's shield raised against a blast of blue dragonfire, dramatic low angle, focus on the moment of impact, dark fantasy atmosphere, detailed armor and scale textures

Jedes zusätzliche Subjekt verdünnt die Modell-Aufmerksamkeit. Weniger Subjekte mit mehr Detail schlägt viele Subjekte mit keinem Detail, jedes Mal.

Ein Ihr eigenes KI-Bildungs-Prompt-Generator bauen

Heißer Take Nummer drei: KI-Prompt-Generator-Tools sind hauptsächlich unnötig, wenn Sie die Formel verstehen. Die meisten von ihnen randomisieren einfach eine Liste von Begriffen aus einer Datenbank, und die Ergebnisse fühlen sich zufällig an, weil sie es sind. Sie sind besser dran, eine persönliche Bibliothek von Prompt-Segmenten zu bauen, die Sie wissen, arbeiten gut mit Ihrem bevorzugten Modell.

Das gesagt, mit einer strukturierten Vorlage zum Füllen ist wirklich hilfreich, besonders wenn Sie schnell Bilder generieren. Hier ist die Vorlage, die ich für mich verwende. Ich denke an es als einem "Prompt-Generator," der in meinem Kopf läuft statt in einer App.

Meine persönliche Prompt-Vorlage:

[STYLE]: _________________ (z.B. Ölmalerei, Fotografie, 3D-Rendering)
[SUBJECT]: _________________ (wer/was, mit 3-5 spezifischen Details)
[ACTION/POSE]: _________________ (was tun sie)
[SETTING]: _________________ (wo, mit 2-3 Umgebungs-Details)
[LIGHTING]: _________________ (Typ, Richtung, Stimmung)
[CAMERA]: _________________ (Objektiv, Winkel, Tiefenschärfe)
[QUALITY]: _________________ (Auflösung, Detail-Ebene, Referenz)
[MOOD]: _________________ (ein oder zwei emotionale Deskriptoren)

Gefülltes Beispiel:

[STYLE]: Cinematischer Film noch, Anamorphes Breitbild
[SUBJECT]: Ein müder Astronaut mit gerissener Helm-Visier,
           staubbedeckter weißer Raumanzug, sichtbare Kondensation innen Helm
[ACTION/POSE]: Kniend im Sand, eine Hand in den Boden drückend
[SETTING]: Oberfläche von Mars, rostrot Wüste bis Horizont,
           ferne felsige Formationen, dünne Atmosphäre
[LIGHTING]: Harte Direkt-Sonnenlicht von oben links,
            langer dramatischer Schatten, warme Bernstein-Töne
[CAMERA]: Weitwinkel 24mm Objektiv, niedriger Winkel Schuss,
          tiefe Tiefenschärfe, alles scharf
[QUALITY]: 8K, fotorealistisch, Hyperddetails,
           Sci-Fi Film Produktions-Wert
[MOOD]: Isolierung, Entschlossenheit

Kombinierter Prompt: Cinematic film still, anamorphic widescreen. A weary astronaut with a cracked helmet visor and dust-covered white spacesuit, visible condensation inside the helmet, kneeling in red sand with one hand pressing into the ground. Surface of Mars, rust-red desert stretching to the horizon, distant rocky formations, thin hazy atmosphere. Harsh directional sunlight from upper left casting a long dramatic shadow, warm amber tones. Wide angle 24mm lens, low angle shot, deep depth of field. 8K, photorealistic, hyper-detailed, sci-fi movie production value. A feeling of isolation and quiet determination.

Dieser Template-Ansatz gibt Ihnen die Konsistenz eines KI-Bildungs-Prompt-Generators ohne die Zufälligkeit. Einmal internalisieren Sie die Kategorien, können Sie sie mental in ungefähr 30 Sekunden füllen.

Prompt-Tipps und Tricks von 60.000+ Generierungen

Ich möchte die Haupt-Tutorial-Sektion mit einer Liste von schwer gewonnenen Tipps abschließen. Dies sind die Arten von Dingen, die ich mir wünschte, jemand hätte mir erzählt, als ich anfing. Jede kommt von einer spezifischen Frustration, die ich begegnet bin und gelöst habe, während meiner Arbeit auf Apatero und meine persönlichen Projekte.

1. Front-Laden Sie die wichtigsten Begriffe. Die meisten Modelle geben höheres Gewicht den Wörtern, die früher in der Prompt erscheinen. Wenn der Stil das wichtigste Aspekt ist, setzen Sie es zuerst. Wenn das Subjekt am meisten ist, führen Sie damit.

2. Verwenden Sie konkrete Substantive über abstrakte Adjektive. "Eine Frau, die neben einem 1967 Ford Mustang Fastback steht" gibt dem Modell mehr zu arbeiten als "eine Frau, die neben einem kühlen Vintage-Auto steht." Spezifikation ist Ihr Freund.

3. Referenzieren Sie reale-Welt-Fotografie-Begriffe, selbst für Illustrationen. Begriffe wie "goldene Stunde," "Rim-Licht" und "flache Tiefenschärfe" beeinflussen illustrierte und gemalte Outputs ebenfalls, nicht nur fotorealistische. Das Modell hat diese Konzepte als visuelle Eigenschaften gelernt, nicht einfach als fotografische Techniken.

4. Beschreiben Sie, was Sie möchten, nicht was Sie nicht mögen. Speichern Sie den negativen Raum für tatsächliche negative Prompts. "A Dog, nicht a Cat, nicht a Bird, keine anderen Tiere" verschwendet positive Prompt-Raum. Schreiben Sie stattdessen "ein einzelner Golden-Retriever, alleine."

5. Testen Sie eine Variable zur Zeit. Wenn eine Prompt nicht funktioniert, ändern Sie eine Sache zwischen Generierungen. Wenn Sie fünf Dinge zur selben Zeit ändern, werden Sie nicht wissen, welche Änderung das Problem behob oder welche es brach.

6. Halten Sie ein Prompt-Journal. Ich pflege eine einfache Textdatei, in der ich Prompts speichern, die ausgezeichnete Ergebnisse produziert, zusammen mit dem Modell und den verwendeten Einstellungen. Diese Prompt-Bibliothek ist eine meiner wertvollsten Ressourcen geworden. Mit der Zeit entstehen Muster darüber, was für Sie speziell funktioniert.

7. Studieren Sie echte Kunst und Fotografie. Die besten Prompt-Ingenieure, die ich kenne, sind nicht nur technisch geschickt. Sie verstehen bildende Kunst. Sie wissen, was eine starke Komposition macht, warum bestimmte Farb-Paletten bestimmte Emotionen evozieren und wie professionelle Fotografen Licht verwenden. Dieses Wissen übersetzt direkt zu besseren Prompts.

8. Das Wort "detailliert" ist übernutzt und unter-spezifisch. Statt "detailliert" zu sagen, sagen Sie, was Art von Details Sie mögen. "Sichtbare Holz-Körnung-Textur," "einzelne Wimpern," "aufwändiges Spitzenmuster" alle geben dem Modell spezifische Detail-Ziele statt einer vagen Anweisung, mehr Zeug hinzuzufügen.

Für mehr Techniken auf dem Generieren wirklich professioneller Qualität Output, schauen Sie sich meinen professionellen KI-Bildgenerations-Leitfaden an.

Prompt-Engineering über verschiedene Modelle hinweg 2026

Die KI-Bildgenerations-Landschaft hat sich signifikant entwickelt. Jedes Modell hat seine Eigenheiten und Stärken, und die gleiche Prompt wird verschiedene Ergebnisse produzieren, je nachdem, wo Sie es laufen. Hier ist ein schneller Überblick über wie Sie Ihre Prompting-Strategie anpassen.

Stable Diffusion XL und SD 3.5: Reagiert gut auf komma-getrennte Deskriptoren und Prompt-Gewichtungs-Syntax. Negative Prompts sind essential. Vorteile von Checkpoint-spezifischen Trigger-Wörtern. Am besten für Benutzer, die maximale Kontrolle mögen.

Flux (Pro und Dev): Behandelt natürliche Sprache-Prompts ausgezeichnet. Sie können in Gesprächs-Sätzen schreiben und es folgt Anweisungen genau. Weniger abhängig von Schlüsselwort-Stuffing. Das Modell, das ich mich am meisten greifen, wenn ich präzise Prompt-Einhaltung benötige.

Midjourney v6/v7: Künstlerische Interpretation ist stark. Kürzere, evokativer Prompts funktionieren oft besser als extrem lange. Das --style raw Flag ist essential zu reduzieren "Midjourney sieht." Parameter-Flags handhaben Seitenverhältnis, Stilisierung und Chaos. Laut Midjourney's Dokumentation, v7 hat präzisioniert Prompt-Befolgung signifikant.

DALL-E 3 (über ChatGPT): Einzigartig in dem ChatGPT Ihre Prompt umschreibt, bevor es zum Modell sendet. Funktioniert am besten mit natürlichen Sprache-Beschreibungen. Weniger direkte Kontrolle, aber sehr zugänglich für Anfänger. Die OpenAI Dokumentation bietet hilfreich Führung beim Strukturieren von Prompts für beste Ergebnisse.

Nano Banana und Fast-Modelle: Diese Geschwindigkeit-optimiert Modelle funktionieren am besten mit knapp, fokussiert Prompts. Sie handhaben extrem lange Prompts nicht sowie ihre größerer Gegenstücke, aber sie sind perfekt für schnelle Iteration und Konzept-Erkundung.

Das Verständnis dieser Unterschiede ist ausschlaggebend. Eine Prompt optimiert für Stable Diffusion mit parenthetische Gewichte wird Midjourney verwirren, und eine kurz evokative Midjourney Prompt könnte Stable Diffusion nicht genug geben, um mit zu arbeiten. Passen Sie Ihren Prompting-Stil zu Ihrem Modell. Für einen breiteren Blick auf wie Text in Bilder alle diese Plattformen über wird, mein Artikel auf Text-zu-Bild KI deckt die Grundlagen ab.

Häufig gestellte Fragen

Was sind die beste KI-Bildungs-Prompts für Anfänger?

Beginnen Sie mit der Fünf-Schicht-Formel in diesem Leitfaden behandelt: Medium/Stil, Subjekt mit Details, Umgebung, Beleuchtung und Qualitäts-Begriffe. Eine starke Anfänger-Prompt folgt dem Pattern "a [Stil] von [detailliert Subjekt] in [Setting], [Beleuchtungs-Beschreibung], [Qualitäts-Begriffe]." Konzentrieren Sie sich auf Spezifikation über alles auf einmal. Mit Erfahrung werden Sie natürlich mehr Ebenen der Details zu Ihren Prompts hinzufügen.

Wie lang sollten KI-Bildungs-Prompts sein?

Für die meisten Modelle sind 30-75 Wörter der Sweet Spot. Kürzere Prompts geben dem Modell zu viel kreative Freiheit (was normalerweise generische Ergebnisse bedeutet), während extrem lange Prompts wichtige Details verdünnt oder ignoriert bekommen können. Stable Diffusion verarbeitet Prompts in 77-Token-Chunks, so das Halten Ihrer wichtigsten Begriffe innerhalb des ersten Chunks stellt sicher, dass sie vollständige Aufmerksamkeit erhalten. Midjourney führt generell beste mit Prompts unter 60 Wörtern auf.

Machen negative Prompts einen Unterschied aus?

Ja, aber weniger als die meisten Menschen denken. Eine gut-konstruiert positive Prompt ist weit impactful als eine negative Prompt. Negative Prompts werden am besten für das Ansprechen spezifischer, wiederkehrend Themen verwendet, die Sie beobachtet haben, wie extra Finger, Wasserzeichen oder Unschärfe. Das Kopieren von massiven negativen Prompt-Listen aus Foren ohne Verständnis kann tatsächlich Ihre Ergebnisse degrad in Über-beschränkung das Modell.

Was ist der Unterschied zwischen Prompting für Stable Diffusion vs. Midjourney?

Stable Diffusion reagiert gut auf komma-getrennte Schlüsselwort-Listen, Prompt-Gewichtung mit Klammern und technische Fotografie-Begriffe. Midjourney bevorzugt mehr natürliche Sprache-Beschreibungen konzentriert auf Stimmung und künstlerische Absicht. Stable Diffusion erfordert explizite negative Prompts, während Midjourney das --no Parameter für eine einfacher Version des gleichen Konzepts. Beide profitieren von spezifischen Subjekt-Beschreibungen, aber Midjourney ist forgivender von vagen Prompts.

Kann ich die gleiche Prompt über verschiedene KI-Bildungs-Modelle verwenden?

Sie können, aber Sie sollten nicht identische Ergebnisse erwarten. Jedes Modell interpretiert Prompts anders basierend auf seinen Trainingsdaten und Architektur. Eine Prompt optimiert für ein Modell kann subpar-Ergebnisse auf einem anderen produzieren. Der beste Ansatz ist, die Kern-Formel zu lernen und dann es für jede Plattform's spezifische Stärken und Syntax-Anforderungen anpassen.

Wie bekome ich konsistente Charaktere über mehrere Bilder?

Charakter-Konsistenz ist eine der schwieriger Herausforderungen in KI-Bildgenerierung. Für Stable Diffusion, ein LoRA auf Ihrem Charakter trainieren ist der zuverlässigste Ansatz. Für Midjourney, detaillierte Charakter-Beschreibungen mit konsistent Kleidung und Merkmal-Beschreibungen helfen. Flux's Prompt-Befolgung-Fähigkeit macht es ein der besserer Wahlen für das Erhalt von Konsistenz durch reines Prompting allein.

Was sind die beste KI-Kunstungs-Prompts zum Verkaufen von Drucken?

Prompts, die Print-würdig Kunst produzieren, typischerweise beinhalten starke Kompositions-Begriffe ("Regel von Drittel," "Golden Ratio"), hohe-Auflösungs-Qualitäts-Modifizierer ("8K," "hochdetailliert") und unterscheidbare künstlerische Stil-Beschreibungen. Abstrakte Kunst, Landschaften und stilisiert Porträts tendenziieren am besten zu verkaufen. Vermeiden Sie Prompts, die über-generisch Ergebnisse produzieren. Der Markt belohnt einzigartig, visuell schlagkräftig Kompositionen, dass Personen in ihren Häusern anzeigen mögen.

Wie vermeide ich das "KI-Blick" in generierten Bildern?

Das "KI-Blick" typisch kommt von über-glatten Haut-Texturen, perfekter Symmetrie und einer bestimmten glänzenden Qualität. Bekämpfen Sie dies mit Begriffen wie "natürliche Haut-Textur," "leichte Asymmetrie," "subtile Imperfektion," "Film-Körnung" und "authentisches Fühlen." Referenzieren spezifischen Film-Stocks (wie "Kodak Portra 400" oder "Fuji Pro 400H") hilft ebenfalls einführen das organisch Qualität, die digitale Perfektion fehlt.

Warum generieren meine Prompts weiterhin extra Finger oder verformte Hände?

Hände bleiben eine Herausforderung für die meisten KI-Bildungs-Modelle, obwohl die neuesten Versionen signifikant verbessert haben. Verwenden Sie negative Prompts, die "extra Finger, verformte Hände, schlechte Anatomie" zielrichtung und beinhalten positive Begriffe wie "perfekt formierten Hände, fünf Finger, anatomisch korrekt." Wenn möglich, komponieren Sie Ihre Szene so Hände nicht der Fokus-Punkt sind, oder verwenden Sie Inpainting, um Hand-Probleme in Nachbearbeit zu beheben. Modelle wie Flux und SDXL handhaben Hände bemerkenswert besser als ältere Architekturen.

Gibt es eine ideale Reihenfolge für Wörter in KI-Bildungs-Prompts?

Ja. Die meisten Modelle geben höhere Gewicht den Begriffen, die früher in der Prompt erscheinen. Setzen Sie Ihre wichtigste Deskriptoren zuerst. Die generell empfohlene Reihenfolge ist: Medium/Stil, primäres Subjekt, wichtige Attribute, Setting/Umgebung, Beleuchtung, Stimmung und Qualitäts-Modifizierer. Wenn ein spezifisches Element zu Ihrer Vision kritisch ist, bewegen Sie es in Richtung der Front der Prompt unabhängig von dieser Standard-Ordnung.

Abschließende Gedanken

Prompt-Engineering für KI-Bilder ist nicht eine dunkle Kunst. Es ist eine lernbar Fähigkeit mit klaren Prinzipien und Muster. Die Formel, die ich in diesem Leitfaden geteilt habe, die Fünf-Schicht-Ansatz von Medium, Subjekt, Setting, Beleuchtung und Qualität, funktioniert, weil es widerspiegelt wie professionelle Kreative immer visuelle Ideen kommuniziert haben. Kunst-Direktoren schreiben kreative Briefe. Fotografen teilen Schuss-Listen. Concept-Künstler erhalten Design-Dokumente. Ihre KI-Bildungs-Prompts sind einfach eine moderne Version der gleichen Praktik.

Der größte Shift, den ich empfehlen kann, ist zu aufhören zu denken, von Prompting als Suche und anfangen zu denken von es als Leitung. Sie fragen nicht das Modell, ein Bild zu finden. Sie sagen es genau, was zu erstellen. Das präziser Sie Ihre Vision kommunizieren, die präziser das Modell es liefert.

Beginnen Sie mit der Formel, üben Sie mit den Beispielen in diesem Artikel und bauen Sie Ihre persönliche Prompt-Bibliothek über Zeit. Innerhalb ein paar Wochen werden Sie effektive KI-Bildungs-Prompts instinktiv schreiben, und die Qualitäts-Lücke zwischen Ihrer Arbeit und dem durchschnittlichen generierten Bild wird offensichtlich sein.

Jetzt gehe machen etwas es wert zu sehen.