KI Bilder erstellen und bearbeiten: Der ultimative Guide 2025
Autor: Jean Hinz | KI Agentur Hamburg | Stand: Sep 2025
Die Landschaft der visuellen Content-Erstellung hat sich dramatisch verändert. Was vor Kurzem noch ein teures und zeitaufwändiges Unterfangen war, lässt sich heute mit KI-Tools in Minuten erledigen. Für Freiberufler, Selbstständige und Marketingexperten ist das keine Zukunftsmusik mehr, sondern ein alltägliches Werkzeug. Die enorme Vielfalt an Modellen und Plattformen kann jedoch überwältigend sein. Dieser umfassende Guide bietet Ihnen einen detaillierten Überblick über den Stand der Technik im September 2025, erklärt die zugrundeliegenden Konzepte und zeigt Ihnen, wie Sie KI-Bildgenerierung und -bearbeitung strategisch in Ihrem Arbeitsalltag nutzen können.
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Die Grundlagen: Was ist KI-Bildgenerierung und -bearbeitung?
Um die Funktionsweise der verschiedenen KI-Tools zu verstehen, ist es wichtig, die grundlegenden Begriffe zu klären.
Generative KI: Von Text zu Bild (Text-to-Image)
Generative KI ist eine Technologie, die basierend auf einem Input neue, originelle Inhalte schafft. Im Bereich der Bildgenerierung sind das oft Textbeschreibungen, sogenannte Prompts. Ein generatives Modell interpretiert diese Prompts und “malt” daraus ein komplett neues Bild. Beispiele für diese Systeme sind Midjourney, DALL-E 3 und Stable Diffusion. Sie können von fotorealistischen Darstellungen bis zu künstlerischen Stilen alles erzeugen. Die Qualität der Ergebnisse hängt dabei stark von der Präzision des Prompts und den Trainingsdaten ab.
Editierende KI: Inpainting, Outpainting und mehr
Während generative KI etwas komplett Neues erschafft, konzentriert sich editierende KI auf die Modifikation bestehender Bilder. Diese Tools nutzen KI, um spezifische Bereiche eines Fotos zu verändern, ohne den Rest des Bildes zu beeinträchtigen.
- Inpainting: Diese Funktion füllt gezielt einen ausgewählten Bereich des Bildes neu aus. Man markiert einen Bereich mit einer Maske und beschreibt, was an dessen Stelle eingefügt werden soll. So lassen sich beispielsweise unerwünschte Objekte entfernen oder beschädigte Bildbereiche reparieren.
- Outpainting: Hierbei wird ein Bild über seine ursprünglichen Grenzen hinaus erweitert. Das KI-System generiert kohärente Inhalte, die den Stil und Kontext des Originals nahtlos fortsetzen.
- Regionale Steuerung: Diese fortschrittliche Funktion erlaubt die gezielte Bearbeitung einzelner Bildbereiche durch Prompts. Prominente Beispiele sind Adobes Generative Fill und Googles Gemini 2.5 “Nano Banana”.
Multimodale KI: Die nächste Stufe der Interaktion
Multimodale KI-Systeme können mehrere Eingabeformate gleichzeitig verarbeiten, typischerweise eine Kombination aus Text und Bild. Der Nutzer kann ein vorhandenes Foto hochladen und es mit einer textuellen Anweisung gezielt verändern. Dies verwischt die Grenzen zwischen reiner Generierung und Bearbeitung. Die Fähigkeit, mehrere Datenformen gleichzeitig zu integrieren, verbessert die Genauigkeit der Ergebnisse erheblich. Ein wegweisendes Beispiel ist die Integration von DALL-E 3 in ChatGPT, die eine konversationelle Bildbearbeitung ermöglicht.
Modelle, Tools & Plattformen: Eine systematische Marktübersicht 2025
Der Markt ist von einer klaren Dreiteilung geprägt: den zugrundeliegenden Modellen, den benutzerfreundlichen Tools und den umfassenden Services. Die Grenzen sind dabei oft fließend, da ein Modell wie DALL-E 3 in einen Service wie ChatGPT integriert wird.
Kommerzielle Modelle & Plattformen (Closed Source)
- Midjourney V7: Midjourney V7 wurde am 3. April 2025 veröffentlicht und festigte die Position als eines der führenden Werkzeuge für künstlerische Bildgenerierung. Es ist bekannt für seine hohe ästhetische Qualität, Kreativität und mittlerweile verbesserte Präzision bei der Darstellung von Händen, Körpern und Texturen. Midjourney Inc. hat seine Plattform von einer reinen Discord-Integration auf eine dedizierte Webplattform erweitert, was die Zugänglichkeit erheblich verbessert hat.
- OpenAI DALL-E 3 & 4: DALL-E 3 wurde im Oktober 2023 in ChatGPT integriert und zeichnet sich durch seine extrem starke Prompt-Treue aus. Mit dem Rollout von GPT-5 ab Februar 2025 wurde auch DALL-E 4 eingeführt. Die Integration in ChatGPT ermöglicht eine konversationelle Bilderstellung und Bearbeitung. OpenAI setzt auf strikte Inhaltsfilter und arbeitet an digitalen Wasserzeichen zur Kennzeichnung generierter Bilder.
- Adobe Firefly: Adobes Modelle wurden auf lizenzierten Inhalten aus Adobe Stock und gemeinfreien Werken trainiert. Das gibt Nutzern die Gewissheit, die generierten Bilder bedenkenlos kommerziell zu nutzen. Firefly ist tief in die Adobe Creative Cloud integriert, was Workflows in Photoshop und Illustrator erheblich beschleunigt. Jedes Firefly-Bild erhält ein unsichtbares Herkunftslabel im Metadatenstandard.
- Google Gemini 2.5 “Nano Banana”: Ende August 2025 wurde dieses Modell als Teil der Gemini-Suite veröffentlicht. Es ist auf die Bearbeitung bestehender Bilder spezialisiert und ermöglicht komplexe Veränderungen wie das Hinzufügen oder Entfernen von Objekten per einfacher Textanweisung. Es setzt einen neuen Qualitätsmaßstab in der Bildbearbeitung.
- Ideogram AI: Dieses Tool von einem ehemaligen Google-Team hat sich auf eine Nische spezialisiert: die fehlerfreie Generierung von Text und Typografie in Bildern. Es ist online kostenlos nutzbar und ideal für Logos, Sticker und Social-Media-Grafiken.
Open-Source-Modelle & Forschungsprojekte
- Stable Diffusion 3.5 (SDXL): SD gilt als der Goldstandard der Open-Source-Bildgenerierung. Die Versionen SDXL (Juli 2023) und SDXL 3.5 (Okt. 2024) verbesserten die Auflösung und die Handhabung von Prompts deutlich. Der größte Vorteil ist das riesige Ökosystem an Fine-Tuning-Modellen und Erweiterungen.
- FLUX.1: Dieses neue Modellportfolio von Black Forest Labs hat im August 2024 Aufsehen erregt. Es zeichnet sich durch starke Prompt-Treue und die Fähigkeit aus, Schrift korrekt in Bilder einzubetten. Mit einem FID-Score von 2.12 und einem CLIP-Score von 0.38 liegt es an der Spitze der quantitativen Benchmarks.
- HiDream-11: HiDream ist ein chinesisches Open-Source-Modell, das im April 2025 unter der MIT-Lizenz veröffentlicht wurde. Es nutzt eine Sparse Mixture-of-Experts (MoE)-Architektur für effiziente Rechenlastverteilung und überragende Prompt-Verständlichkeit. Es kann namhafte Modelle wie SDXL und DALL-E 3 in verschiedenen Qualitätsmetriken übertreffen.
- DeepFloyd IF: Dieses Modell, veröffentlicht im Mai 2023, verfolgt einen anderen technologischen Ansatz. Es verwendet eine dreistufige, kaskadierende Generierungspipeline und den fortschrittlichen T5-XXL-1.1 Text-Encoder, was zu bemerkenswertem Fotorealismus und einem tiefen Sprachverständnis führt.
Die Technologie dahinter: Wie funktionieren KI-Bildgeneratoren?
Modellarchitekturen (Diffusion vs. GANs)
- Diffusionsmodelle: Sie sind die dominierende Architektur im Jahr 2025. Diffusionsmodelle beginnen mit Rauschen und lernen in iterativen Schritten, dieses Rauschen zu entfernen, bis ein Bild entsteht, das dem Prompt entspricht. Sie bieten hohe Detailqualität und flexible Steuerung.
- GANs (Generative Adversarial Networks): Vor 2022 waren GANs führend, um Bilder zu generieren. Sie bestehen aus zwei Netzwerken, die gegeneinander arbeiten. Während sie realistische Ergebnisse liefern, sind sie weniger flexibel in der Text-Steuerung. Heute werden sie eher für spezielle Aufgaben wie die Gesichtsverbesserung eingesetzt.
- Neue Architekturen (DiT & MoE): Neuere Modelle kombinieren die besten Ansätze. Diffusion Transformer (DiT)-Modelle ersetzen die traditionelle UNet-Architektur durch Transformer-Blöcke, was eine effizientere Skalierung ermöglicht. Die Mixture-of-Experts (MoE)-Architektur teilt die Rechenlast auf spezialisierte Experten-Netzwerke auf. Dies erhöht die Gesamtparameterzahl eines Modells, ohne die Rechenkosten proportional zu steigern.
Steuerungsmechanismen: Jenseits des Prompts
- Prompting: Neben natürlichsprachlichen Prompts gibt es strukturierte Tags oder Tokens. Visuelle Prompts ermöglichen es, ein Referenzbild als Grundlage für Stil oder Komposition zu nutzen.
- Fine-Tuning: Techniken wie LoRA (Low-Rank Adaptation) ermöglichen es, ein Modell effizient mit nur wenigen Bildern auf einen bestimmten Stil, eine Person oder ein Objekt zu trainieren. Die resultierenden Dateien sind klein und einfach zu teilen. DreamBooth ist eine ähnliche Methode zur Personalisierung.
- Präzise Kontrolle: ControlNet ist eine bahnbrechende Erweiterung für Diffusionsmodelle. Sie erlaubt eine exakte Steuerung der räumlichen Komposition eines Bildes, indem man Hilfsbilder wie Posen, Kanten oder Tiefeninformationen als Input verwendet. Ein weiteres Tool ist der IP-Adapter (Image Prompt Adapter), der einen separaten Bild-Encoder nutzt, um Stil und Bildmerkmale eines Referenzbildes zu übernehmen.
Lokal vs. Cloud: Eine strategische Entscheidung
| Kriterium | Cloud-Modelle | Lokale Modelle |
|---|---|---|
| Flexibilität & Skalierung | Hoch, dynamische Skalierung der Rechenleistung. | Geringer, abhängig von der initialen Hardware. |
| Kosten | Geringe Anfangsinvestitionen, aber laufende Kosten. | Hohe Anfangsinvestitionen (GPU, VRAM). |
| Datenschutz | Ggf. Bedenken, da sensible Daten die interne Infrastruktur verlassen können. | Maximal, Daten verbleiben intern und sind DSGVO-konform. |
| Latenz | Ggf. Latenz durch Datenübertragung. | Minimal, ideal für Echtzeit-Anwendungen. |
| Anwendungsbeispiele | Midjourney, DALL-E 3, Adobe Firefly, Getty Images. | Stable Diffusion, FLUX.1 (mit eigener Hardware). |
Praktische Anwendungsszenarien: KI in Ihrem Workflow 2025
- Marketing & Werbung: KI wird als Assistent eingesetzt, um die Erstellung von visuellen Assets zu automatisieren und zu skalieren. Unternehmen können große Mengen an Werbebildern für verschiedene Kampagnen erstellen und dabei die Markenidentität wahren. Spezielle Tools helfen, „on-brand“-Inhalte zu generieren, die auf das Corporate Design abgestimmt sind.
- Design & Kreativwirtschaft: Designer nutzen generative KI, um schneller Entwürfe zu iterieren. Midjourney ist beliebt für Konzeptkunst und Storyboards, während Adobe Firefly in bestehende Workflows integriert ist.
- Journalismus & Medien: KI-Tools helfen, die Effizienz von Redaktionen zu steigern, indem sie zeitaufwendige Aufgaben automatisieren. Sie werden zur Illustration abstrakter Themen genutzt, wenn keine passenden Fotos vorliegen. Gleichzeitig wachsen die ethischen Herausforderungen durch Deepfakes und Fehlinformationen. Daher implementieren Anbieter wie OpenAI Metadaten nach dem C2PA-Standard, um die Herkunft zu kennzeichnen.
- E-Commerce & Unternehmen: KI-Tools ermöglichen die schnelle Generierung professioneller Produktfotos ohne teure Shootings. Online-Händler können ein einziges Produktbild hochladen und verschiedene Hintergründe oder Szenarien generieren lassen, um eine vielfältige Produktpräsentation zu schaffen. Auch virtuelles Homestaging ist möglich, um zu zeigen, wie ein Raum nach einer Renovierung aussehen könnte.
Die Zukunft der KI-Bildwelt: Trends und ethische Implikationen
Technologische Trends
- Nano-Modelle: Die Einführung von Googles “Nano Banana” hat einen Trend zu intuitiver KI-Bildbearbeitung ausgelöst, die keine komplexen Softwarekenntnisse erfordert.
- Likeness-Preservation: Tools werden immer besser darin, die Identität von Personen in generierten Bildern zu bewahren. Dies ermöglicht konsistente Charaktere über Bildserien hinweg, was für Storyboards oder virtuelle Influencer relevant ist.
- Verschmelzung: Die Grenzen zwischen Bild-, Video- und 3D-Modellen verschwimmen zunehmend. Man kann aus einem Video hochqualitative Einzelbilder gewinnen oder umgekehrt.
- Regionale Prompt-Steuerung: Dank neuer Tools wie CannyEdit wird es möglich, verschiedene Bereiche eines Bildes mit unterschiedlichen Prompts zu steuern, was eine noch feinere Kontrolle über die Komposition erlaubt.
Ethische & rechtliche Trends
- Kennzeichnungspflicht: Anbieter wie OpenAI und Adobe implementieren freiwillig den C2PA-Standard, um die Herkunft von KI-generierten Inhalten nachvollziehbar zu machen.
- Urheberrecht: Die Debatte über das Training von KI-Modellen mit urheberrechtlich geschützten Daten hält an. Anbieter wie Adobe und Getty setzen daher auf lizensierte Datensätze, um rechtliche Sicherheit zu gewährleisten.
- Deepfakes: Die Sorge vor Fehlinformationen durch täuschend echte Bilder wächst. Im Gegenzug werden KI-Detektoren und Kennzeichnungstools weiterentwickelt, um Fälschungen aufzuspüren.
Fazit & Ausblick
Die KI-Bildgenerierung ist im September 2025 ein reifes, doch unglaublich dynamisches Feld. Modelle sind präziser, Tools zugänglicher und die Einsatzbereiche vielfältiger denn je. Vom einfachen Content-Ersteller bis zum professionellen Art Director – die Technologie bietet jedem die Möglichkeit, visuellen Content effizienter zu schaffen. Wer wettbewerbsfähig bleiben will, muss die rasanten Fortschritte genau beobachten und verstehen, welche Tools für die eigenen spezifischen Anforderungen am besten geeignet sind. Es ist eine fundamentale Transformation, die unsere visuelle Kultur nachhaltig prägen wird.
