Viele, die sich mit KI-Bildgenerierung beschäftigen, stellen schnell fest: Eine Serie von Bildern mit demselben Charakter sieht oft nicht konstant aus. Gesichtsmerkmale, Frisuren oder Details variieren – manchmal sogar stark.

Aber gerade deswegen mache ich Serien daraus, klar könnte man auch aus jeder Serie das Eine/Beste Bild auswählen und es einfach als Das Bild „verkaufen“. Mich fasziniert aber viel mehr wie viele Varianten aus einer Generierung entstehen können und dieses Faszination möchte ich auch mir euch teilen.

Es gibt für diesen Umstand aber eine ganz einfach und klare Erklärung.

Warum variieren Bilder einer Serie nun wirklich oft sehr stark?

1. Die Natur der Bildgenerierung

KI-Modelle generieren Bilder jedes Mal von Grund auf neu. Es gibt keine feste Vorlage oder gespeicherte Informationen darüber, wie ein Charakter in vorherigen Bildern ausgesehen hat. Jedes Bild entsteht durch einen Zufallsprozess – beeinflusst durch das Grundrauschen und den Seed-Wert.

2. Der Einfluss des Seeds

Jede Generierung basiert auf einem bestimmten Seed – einer zufällig gewählten oder manuell festgelegten Zahl, die das Ausgangsrauschen beeinflusst. Ein identischer Seed kann zu sehr ähnlichen Bildern führen, aber selbst kleine Änderungen im Prompt oder Upscaling können zu unerwarteten Abweichungen führen.

3. Fehlende Langzeitkonsistenz in den Modellen

Während KI-Modelle trainiert werden, um fotorealistische oder stilisierte Bilder zu erstellen, fehlt ihnen ein Gedächtnis. Sie wissen nicht, wie eine Figur vorher aussah, sondern interpretieren den Prompt bei jeder Generierung neu. Deshalb kann die gleiche Beschreibung unterschiedliche Ergebnisse liefern.

4. Lösungsansätze für konsistente Charaktere

Wer eine Serie mit gleichbleibendem Charakter erstellen will, kann folgende Methoden ausprobieren:

• Face Restoration & Inpainting: Mithilfe von Tools wie „Inpainting“ kann das Gesicht eines Charakters nachträglich angepasst werden.
• Referenzbilder & ControlNet: Einige Modelle ermöglichen die Nutzung eines Referenzbildes, um Gesichtsmerkmale besser zu erhalten.
• Feinabgestimmte Modelle (LoRAs & Embeddings): Wer mit Stable Diffusion arbeitet, kann spezifische Anpassungen über trainierte LoRAs oder Textual Inversions nutzen.
• Seed-Wiederverwendung & Variationen: Ein gespeicherter Seed kann helfen, eine Basisversion zu erhalten, auf der weitere Anpassungen aufbauen.

Fazit

Die Inkonsistenz in Serienbildern liegt in der Natur der KI-Generierung, da jedes Bild neu erschaffen wird. Doch mit den richtigen Techniken und eine möglichst genaue, detaillierte und ausführliche Prompt Eingabe lässt sich die Kontrolle über Charaktere verbessern – auch wenn es (noch) keine perfekte Lösung gibt.