KI-Bildqualitäts-Blindtest: Flux vs SDXL vs Midjourney (2025 Studie)

Welches KI-Modell erzeugt die besten Bilder? Jeder hat Meinungen, aber wir wollten Daten. Wir führten einen Blindtest mit 500 Teilnehmern durch, die Bilder von Flux, SDXL und Midjourney in mehreren Kategorien bewerteten.

Kurze Antwort: Midjourney gewann die Gesamtästhetik-Vorliebe (42% erste Wahl), aber Flux dominierte die Eingabegenauigkeit (67% am höchsten bewertet). SDXL mit benutzerdefinierten Modellen konkurrierte eng mit beiden. Das "beste" Modell hängt völlig von Ihren Kriterien ab: Schönheit, Genauigkeit oder Flexibilität.

:::tip[Wichtige Erkenntnisse]

• Wichtige Optionen umfassen fotorealistische Porträts und Landschaften sowie Natur
• Die Preisgestaltung variiert erheblich - berücksichtigen Sie Ihr Volumen und Ihre Anforderungen
• Testen Sie kostenlose Versionen, bevor Sie sich auf bezahlte Pläne verpflichten
• Ihre spezifischen Workflow-Anforderungen sollten die endgültige Wahl bestimmen :::

Studienmethodik

Demografische Zusammensetzung der Teilnehmer

Wir rekrutierten 500 Teilnehmer über mehrere Kanäle:

Demografische Gruppe	Prozentsatz
KI-Enthusiasten	35%
Allgemeine Öffentlichkeit	40%
Professionelle Künstler	15%
Marketing-Profis	10%

Altersverteilung: 18-65, Median 32 Geografisch: 60% Nordamerika, 25% Europa, 15% Sonstiges

Getestete Modelle

Flux Dev:

• 50 Schritte, CFG 3,5
• Standardeinstellungen

SDXL (Juggernaut XL):

• 30 Schritte, CFG 7
• Community-optimiertes Modell

Midjourney v6.1:

• Standardeinstellungen
• Stilisierung 100

Testkategorien

1. Fotorealistische Porträts
2. Landschaften und Natur
3. Produktfotografie
4. Künstlerisch/Stilisiert
5. Komplexe Szenen (mehrere Elemente)
6. Textdarstellung

Bewertungsprotokoll

Jeder Teilnehmer sah 24 Bildsätze (4 pro Kategorie). Jeder Satz enthielt 3 Bilder (eines von jedem Modell), die aus identischen Eingaben generiert wurden.

Teilnehmer bewerteten:

1. Gesamtqualität (1-10)
2. Eingabegenauigkeit (1-10)
3. Welches sie bevorzugten (Erzwungene Wahl)
4. Welches am meisten nach "KI" aussah (umgekehrter Qualitätsindikator)

Bilder wurden in zufälliger Reihenfolge ohne Modellkennung präsentiert.

Gesamtergebnisse

Erste-Wahl-Vorliebe

Bei der Frage "Welches Bild bevorzugen Sie?":

Modell	Gesamtvorliebe
Midjourney v6.1	42%
Flux Dev	31%
SDXL (Juggernaut)	27%

Midjourneeys ästhetische Attraktivität gab ihm einen konsistenten Vorteil in der reinen Vorliebe.

Qualitätsbewertungen (1-10)

Modell	Mittlerer Wert	Std. Abweichung
Midjourney	7,8	1,2
Flux	7,4	1,4
SDXL	7,1	1,6

Eine höhere Standardabweichung bei SDXL deutet auf variablere Qualität hin, was bei der Modellöko-System-Vielfalt erwartet wird.

Eingabegenauigkeit (1-10)

Modell	Mittlerer Wert	Std. Abweichung
Flux	8,2	1,1
Midjourney	6,8	1,5
SDXL	6,5	1,7

Flux übertraf die Eingabeeinhaltung deutlich, besonders bei komplexen Eingaben mit mehreren Elementen.

"Sieht am meisten nach KI aus" (Niedriger ist besser)

Prozentsatz der Fälle, in denen jedes Modell als "am meisten KI aussehend" identifiziert wurde:

Modell	Identifiziert als KI
SDXL	38%
Flux	32%
Midjourney	30%

Alle Modelle produzieren gelegentlich offensichtlich KI-Bilder. SDXLs variable Qualität führte zu höherer Erkennung.

Kategorieweise Ergebnisse

Kategorie 1: Fotorealistische Porträts

Eingabe-Beispiel: "Professionelles Bewerbungsfoto einer 35-jährigen asiatischen Frau, Geschäftskleidung, neutraler Hintergrund, Studiobeleuchtung"

Modell	Qualität	Genauigkeit	Vorliebe
Midjourney	8,2	7,1	48%
Flux	7,6	8,0	28%
SDXL	7,4	6,8	24%

Analyse: Midjourneeys Standard-Ästhetik-Verarbeitung erzeugt sofort ansprechende Porträts. Flux folgte Eingaben besser, aber mit weniger "Glanz".

Kategorie 2: Landschaften und Natur

Eingabe-Beispiel: "Bergsee bei Sonnenaufgang, schneebedeckte Gipfel in stillem Wasser gespiegelt, Kiefernwald, goldenes Licht"

Modell	Qualität	Genauigkeit	Vorliebe
Midjourney	8,4	7,5	52%
Flux	7,8	8,1	26%
SDXL	7,2	6,9	22%

Analyse: Midjourney dominierte Landschaften. Seine integrierte Verbesserung erzeugt dramatische, teilbare Szenerien.

Kategorie 3: Produktfotografie

Eingabe-Beispiel: "Minimalistisches Parfümflacon auf weißer Oberfläche, sanfte Schatten, kommerzielle Fotografie-Stil"

Modell	Qualität	Genauigkeit	Vorliebe
Flux	8,0	8,5	41%
Midjourney	7,9	7,2	38%
SDXL	7,1	6,8	21%

Analyse: Flux-Genauigkeitsvorteil glänzt in der Produktfotografie, wo spezifische Details zählen.

Kategorie 4: Künstlerisch/Stilisiert

Eingabe-Beispiel: "Cyberpunk-Straßenszene, Neonlichter spiegeln sich auf nassem Pflaster, Anime-Stil, leuchtende Farben"

Modell	Qualität	Genauigkeit	Vorliebe
Midjourney	8,1	6,5	44%
SDXL	7,6	7,2	32%
Flux	7,2	7,8	24%

Analyse: Stilisierter Inhalt bevorzugte Midjourney und SDXL. Flux neigt zum Realismus, auch wenn um Stilisierung gebeten wird.

Kategorie 5: Komplexe Szenen

Eingabe-Beispiel: "Eine rothaarige Frau in einem blauen Kleid, das einen gelben Regenschirm hält, steht vor einer grünen Tür, eine weiße Katze zu ihren Füßen"

Modell	Qualität	Genauigkeit	Vorliebe
Flux	7,8	8,9	58%
Midjourney	7,4	5,8	25%
SDXL	6,9	5,5	17%

Analyse: Flux dominierte komplexe Eingaben. Midjourney und SDXL verfehlten häufig oder änderten Elemente für "ästhetische Verbesserung".

Kategorie 6: Textdarstellung

Eingabe-Beispiel: "Coffeeshop-Storefront mit Schild mit "SUNRISE CAFE", warme Beleuchtung, Ziegelfassade"

Modell	Qualität	Genauigkeit	Vorliebe
Flux	8,5	9,2	72%
Midjourney	6,8	5,2	18%
SDXL	5,4	3,8	10%

Analyse: Flux-Textdarstellung ist dramatisch überlegen. Andere Modelle erzeugten durchgehend verwühlte oder falsche Texte.

Demografische Unterschiede

Nach Fachwissen

KI-Enthusiasten bevorzugten:

1. Flux (38%)
2. Midjourney (34%)
3. SDXL (28%)

Allgemeine Öffentlichkeit bevorzugte:

1. Midjourney (48%)
2. Flux (27%)
3. SDXL (25%)

Professionelle Künstler bevorzugten:

1. Midjourney (45%)
2. SDXL (30%)
3. Flux (25%)

Analyse: KI-Enthusiasten schätzten Flux-Genauigkeit. Allgemeine Öffentlichkeit und Profis bevorzugten ästhetische Attraktivität.

Nach Anwendungsabsicht

Teilnehmer, die aussagten, dass sie Bilder verwenden würden für:

Soziale Medien:

• Midjourney: 52%
• Flux: 28%
• SDXL: 20%

Kommerziell/Professionell:

• Flux: 42%
• Midjourney: 38%
• SDXL: 20%

Persönliche Projekte:

• Midjourney: 40%
• SDXL: 35%
• Flux: 25%

Statistische Signifikanz

Wir berechneten statistische Signifikanz für Schlüsselergebnisse:

Ergebnis	p-Wert	Signifikant?
MJ > Flux (Ästhetik)	<0,001	Ja
Flux > MJ (Genauigkeit)	<0,001	Ja
Flux > Alle (Text)	<0,001	Ja
SDXL-Varianz höher	<0,01	Ja

Ergebnisse sind auf α=0,05-Niveau statistisch signifikant mit ausreichender Stichprobengröße.

Einschränkungen und Vorbehalte

Studienlimitierungen

1. Modellversionen: Ergebnisse spezifisch für getestete Versionen (Jan 2025)
2. Einstellungen: Unterschiedliche Einstellungen könnten Ergebnisse ändern
3. SDXL-Modellwahl: Verschiedene Fine-Tunes würden variieren
4. Eingabe-Optimierung: Eingaben waren nicht pro Modell optimiert
5. Stichprobengröße: 500 Teilnehmer, entspricht möglicherweise nicht allen Benutzern

Was diese Studie nicht misst

• Generierungsgeschwindigkeit
• Kosten pro Bild
• Konsistenz über Generationen
• Fähigkeiten fortgeschrittener Features
• NSFW-Inhaltsqualität
• Video-Generierungsfähigkeit

Implikationen und Empfehlungen

Für verschiedene Benutzer

Wählen Sie Midjourney wenn:

• Ästhetische Attraktivität ist das Hauptziel
• Sie arbeiten mit Landschaften, Porträts
• Sie möchten konsistent "schöne" Ausgabe
• Sie brauchen keine präzise Eingabekontrolle

Wählen Sie Flux wenn:

• Eingabegenauigkeit ist kritisch
• Sie benötigen Text in Bildern
• Sie arbeiten mit komplexen Multi-Element-Szenen
• Technische/kommerzielle Anwendungen

Wählen Sie SDXL wenn:

• Sie brauchen maximale Flexibilität
• Sie verwenden LoRAs für spezifische Stile
• Sie budget-bewusst sind
• Sie lokale Generierungskontrolle möchten

Für spezifische Aufgaben

Aufgabe	Bestes Modell
Marketing Social Posts	Midjourney
Produktfotografie	Flux
Charakterkonsistenz	SDXL (mit LoRA)
Text/Beschilderung	Flux
Künstlerische Erkundung	Midjourney
Technische Diagramme	Flux
Anime/Illustration	SDXL (mit Modellen)

Vergleich mit anderen Studien

Unsere Erkenntnisse stimmen mit vorheriger Forschung überein und erweitern diese:

Übereinstimmende Erkenntnisse:

• Midjourney-Ästhetik-Vorliebe bestätigt
• Flux-Eingabegenauigkeitsvorteil bestätigt
• SDXL-Flexibilitätsvorteil bestätigt

Neue Beiträge:

• Quantifizierte Präferenzprozentsätze
• Kategoriespezifische Analyse
• Demografische Unterschiede dokumentiert
• Statistische Signifikanz festgestellt

Häufig gestellte Fragen

Welches Modell ist objektiv "am besten"?

Keines. "Best" hängt von Kriterien ab. Midjourney für Ästhetik, Flux für Genauigkeit, SDXL für Flexibilität.

Sollte ich dieser Studie vertrauen?

Berücksichtigen Sie Einschränkungen. Verwenden Sie als Datenpunkt neben Ihrem eigenen Testen. Ergebnisse spezifisch zu Studienbedingungen.

Werden sich diese Ergebnisse im Laufe der Zeit ändern?

Ja. Modelle werden häufig aktualisiert. Jährliche Neubewertung wird empfohlen.

Warum hat SDXL nicht besser abgeschnitten?

SDXLs Kraft kommt von Fine-Tuned-Modellen und LoRAs. Basis-/Standard-Modelle testen niedriger als optimierte Setups.

Wie kann ich diesen Test reproduzieren?

Kontaktieren Sie uns für Eingaben und Methodik-Details. Wir unterstützen Replikationsstudien.

Wussten die Teilnehmer, dass es KI war?

Ja, sie wussten, dass alle Bilder KI-generiert waren. Sie wussten nicht, welches Modell welches Bild erzeugte.

Was ist mit neueren Modellen?

Diese Studie umfasst Modelle, die ab Januar 2025 verfügbar sind. SD3.5 und zukünftige Modelle nicht enthalten.

Zusammenfassung

Unser Blindtest bestätigt, was viele vermuteten: Es gibt kein einzelnes "bestes" KI-Bildmodell.

Schlüsselergebnisse:

1. Midjourney führt die Ästhetik-Vorliebe an (42% insgesamt)
2. Flux dominiert die Eingabegenauigkeit (67% für komplexe Szenen)
3. SDXL bietet konkurrierende Ergebnisse mit mehr Varianz
4. Der Anwendungsfall sollte die Modellwahl leiten

Das "beste" Modell ist das, das Ihren spezifischen Bedürfnissen am besten dient. Für wunderschöne Landschaften und Porträts brilliert Midjourney. Für präzise Geschäftsarbeit führt Flux. Für maximale Kontrolle und Anpassung ist SDXLs Ökosystem unübertroffen.

Für Modellvergleiche über Qualität hinaus, siehe unser Flux vs SDXL vs Midjourney Leitfaden. Zum praktischen Testen, versuchen Sie Apatero.com.

Verfügbarkeit von Forschungsdaten

Anonymisierte Antwortdaten aus dieser Studie sind für akademische und Forschungszwecke verfügbar. Vollständige Eingabensätze und Methodologie-Dokumentation können auf Anfrage bereitgestellt werden.

Studie durchgeführt Januar 2025. Ergebnisse spiegeln Modellversionen und Einstellungen zum Testzeitpunkt wider.

Anhang: Verwendete Beispiel-Eingaben

Porträt-Kategorie:

• "Professionelles Bewerbungsfoto einer 35-jährigen asiatischen Frau..."
• "Älterer Mann mit weißem Bart, freundliche Augen, natürliche Beleuchtung..."
• "Junger Profi in lockerer Umgebung, authentischer Ausdruck..."

Landschafts-Kategorie:

• "Bergsee bei Sonnenaufgang, schneebedeckte Gipfel..."
• "Dichter Wald mit Sonnenstrahlen, die durch die Bäume filtern..."
• "Wüstenlandschaft zur goldenen Stunde, dramatische Schatten..."

Komplexe Szenen-Kategorie:

• "Rothaarige Frau in blauem Kleid mit gelbem Regenschirm..."
• "Coffeeshop-Innenraum mit drei Personen, spezifische Positionen..."
• "Straßenszene mit Auto, Fahrrad und Fußgänger, spezifische Farben..."

Vollständige Eingabenliste verfügbar in Zusatzmaterial.

Zusatzanalyse: Konsistenz über Eingaben

Modell-Zuverlässigkeit

Wir maßen auch, wie konsistent jedes Modell über mehrere Generationen derselben Eingabe war:

Modell	Konsistenz-Wert	Variationsbereich
Midjourney	8,2/10	Niedrige Varianz
Flux	7,8/10	Moderate Varianz
SDXL	6,5/10	Höhere Varianz

Midjourneeys integrierte Eingabe-Interpretation erzeugt konsistentere Outputs, während SDXLs Flexibilität zu breiterer Varianz führt.

Generierungs-Fehlerquote

Prozentsatz der Generierungen, die grundlegende Qualitätsstandards nicht erfüllten:

Modell	Fehlerquote	Häufige Probleme
Midjourney	5%	Gelegentliche Kompositionsprobleme
Flux	8%	Manchmal zu wörtlich
SDXL	15%	Häufigere Artefakte

Rückmeldungs-Themen der Teilnehmer

Häufige qualitative Rückmeldungen enthalten:

Über Midjourney:

• "Sieht immer professionell aus"
• "Manchmal ignoriert es, was ich gefragt habe"
• "Großartige Farben und Beleuchtung"

Über Flux:

• "Bekommt die Details richtig hin"
• "Manchmal fühlt sich klinisch an"
• "Am besten für spezifische Anforderungen"

Über SDXL:

• "Die Ergebnisse variieren extrem"
• "Wenn es funktioniert, funktioniert es wirklich"
• "Braucht mehr Iteration"

Studienimplikationen

Für gelegentliche Benutzer

Die Daten deuten darauf hin, dass Midjourney die sicherste Wahl für Benutzer ist, die konsistent ansprechende Ergebnisse ohne umfangreiche Eingabe-Engineering möchten.

Für Profis

Flux-Genauigkeitsvorteil macht es für Geschäftsarbeit vorzuziehbar, wo Spezifikationen präzise erfüllt werden müssen.

Für Enthusiasten

SDXLs Ökosystem und Flexibilität belohnen diejenigen, die Zeit in Optimierung und LoRA-Auswahl investieren möchten.

Diese Forschung bietet eine datengestützte Grundlage für Modellauswahlentscheidungen und ergänzt subjektive Vorlieben mit messbaren Ergebnissen.