{"id":4066,"date":"2026-05-18T10:56:26","date_gmt":"2026-05-18T08:56:26","guid":{"rendered":"https:\/\/btop.pl\/?p=4066"},"modified":"2026-09-04T12:04:58","modified_gmt":"2026-09-04T10:04:58","slug":"wie-man-ein-gutes-produktbild-in-ai-fishing-erstellt","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/btop.pl\/de\/wie-man-ein-gutes-produktbild-in-ai-fishing-erstellt\/","title":{"rendered":"Wie erstellt man ein gutes Produktfoto in AI? Angeln"},"content":{"rendered":"

Warum sieht ein sofort generiertes Produktbild himmlisch<\/strong>, und zu anderen Zeiten Angst, sie anzuschauen?<\/strong><\/p>\n

Nun, der Grund daf\u00fcr ist recht einfach, aber das bedeutet nicht, dass es so leicht zu beheben ist. Was k\u00f6nnen Sie also tun, um ein professionelles Foto ohne eine Million Wiederholungen zu erstellen? Wir werden es Schritt f\u00fcr Schritt durchgehen.<\/p>\n

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Warum generiert die KI manche Gegenst\u00e4nde perfekt und andere mit einer Vielzahl von Fehlern?<\/strong><\/p>\n

Jede KI ist mit einer bestimmten Bibliothek von Bildern verkn\u00fcpft, aus denen der Algorithmus zu generieren gelernt hat. Durch lange Prozesse des wiederholten Markierens und Beschreibens einzelner Objekte k\u00f6nnen KI-Modelle Gesichter, Merkmale, Formen und Objekte nahezu perfekt erkennen. Wenn wir einem neueren KI-Modell das Bild einer Tasse auf einem Tisch schicken, wird die KI das Objekt mit Sicherheit richtig benennen. \u00c4hnlich verh\u00e4lt es sich mit der Generierung: Bitten wir die KI, ein Foto einer Tasse zu generieren, wird sie dies ebenfalls korrekt tun.<\/p>\n

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(Modell: GPT thinking 5.5)<\/p>\n

Wie Sie sehen, hat die k\u00fcnstliche Intelligenz das hervorragend gemeistert. Also drehen wir die Eingabeaufforderung ein wenig auf, um ein arrangiertes Foto zu erhalten.<\/p>\n

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Wir werden heute keine Modelle vergleichen, sondern uns auf das Wesentliche beschr\u00e4nken: einen Becher, der Gemeingebrauchsgegenstand<\/strong>, ein recht popul\u00e4res Thema, wurde problemlos erstellt. Aber was ist mit einem nicht standardisierten Fachgebiet? Nach unserer Erfahrung haben wir eine besondere Schwierigkeit festgestellt, wenn es um Bilder in Fischereikategorien<\/strong>. Wenn man sich in der Branche auskennt, ist man mit dem Erscheinungsbild von Auktionen f\u00fcr Fischereierzeugnisse ziemlich vertraut. In der Regel sind es schlechte Bilder<\/strong> und ihre Qualit\u00e4t l\u00e4sst zu w\u00fcnschen \u00fcbrig: Statt eines hochwertigen Studiofotos sehen wir oft ein verpixelte Verpackungen oder vage Nahaufnahmen des Produkts<\/strong>. Bei einer Auktion gibt es oft nur ein Foto, so dass der Kunde den Artikel kurzzeitig blind kauft. Wie geht die KI mit solchen Produkten um?<\/p>\n

Beginnen wir mit der Erstellung eines einfachen Objekts: einer Proteinkugel.<\/p>\n

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Wir w\u00fcrden dann eine Aufforderung f\u00fcr ein arrangiertes Foto vorbereiten. Der Zweck des Bechers war es, daraus zu trinken - das war auch unsere Aufforderung. Der Zweck des Eiwei\u00dfballs ist es, ihn auf den Haken zu \u201eschaufeln\u201d - mal sehen, wie die KI mit einem solchen Foto umgehen w\u00fcrde.<\/p>\n

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Man muss wohl kein Angler sein, um zu bemerken, dass man so eine Eiwei\u00dfkugel nicht an den Haken h\u00e4ngt (vor allem sollte die Schnur mit der Kugel nicht an der Spitze des Hakens befestigt sein, sondern an der gleichen Schnur wie der Haken). Wir haben bereits erw\u00e4hnt, dass die Qualit\u00e4t der von der KI erzeugten Bilder von der Bibliothek abh\u00e4ngt, mit der sie gelernt hat. Oftmals wurden Bibliotheken aus bestehenden Bildgruppen (z. B. Bildbanken) erstellt. Wenn man jedoch im Internet surft, ist es unm\u00f6glich zu sehen, dass spezialisierte Sektoren<\/strong> (z. B. Fischerei, Baugewerbe) ein erhebliches Defizit aufweisen<\/strong>. Dies bedeutet, dass AI hatte nicht gen\u00fcgend Bilder zu verarbeiten, um ein g\u00fcltiges Schema f\u00fcr die Bilderzeugung zu erstellen<\/strong> \u201eden Eiwei\u00dfball an den Haken zu bekommen\u201d. Nachfolgend finden Sie einige weitere Beispiele f\u00fcr fehlerhaft erzeugte Bilder:<\/p>\n

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(wir k\u00f6nnen Ihnen versichern, dass dies nicht der richtige Gebrauch dieser Angelger\u00e4te ist)<\/p>\n

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Wie erzeugen Sie also das richtige Produktbild?<\/strong><\/p>\n

Es lohnt sich vor allem die Eingabeaufforderung zu vereinfachen<\/strong>. Wenn die Beschreibung der genauen Verwendung eines Produkts nicht den gew\u00fcnschten Effekt hat, kann es sehr hilfreich sein, die \u201eVerwendung\u201d darauf zu reduzieren, dass man es einfach in der Hand h\u00e4lt oder auf einen Tisch legt. Es lohnt sich nicht, auf komplexen Sequenzen zu bestehen, wenn die KI offensichtlich ein Problem damit hat. Im Fall der Erzeugung von von mehreren Produkten reduziert werden kann<\/strong>. Oft sehen zwei oder drei Produkte wie das Original aus, aber die anderen haben alle Arten von Verunstaltungen und Verlusten.<\/p>\n

Wenn das Foto immer noch nicht zufriedenstellend aussieht, k\u00f6nnen Sie auf eigene Faust die Bilddatenbanken durchsuchen, auf die Sie Anspruch haben (oder die kostenlos sind), und die Referenzfoto<\/strong>. Die Arbeit mit einem solchen Foto ist etwas komplizierter, aber in Ausnahmef\u00e4llen kann sie manchmal effektiver sein als ein endloser Kampf mit Aufforderungen. Es ist daher ausreichend ein Referenzfoto und ein Foto unseres Produkts bei AI hochzuladen und es zu bitten, die Artikel zu ersetzen<\/strong>. In unserem Beispiel mit den Eiwei\u00dfb\u00e4llchen w\u00fcrde das so aussehen: Wir finden ein Foto von einem Angler, der ein Eiwei\u00dfb\u00e4llchen sch\u00f6pft, laden beide Fotos in AI hoch und f\u00fcgen die Aufforderung \u201eIch f\u00fcge zwei Fotos bei: eines, auf dem der Angler eine Eiwei\u00dfkugel auf den Haken setzt, und das andere mit einer Eiwei\u00dfkugel auf wei\u00dfem Hintergrund. Ersetzen Sie die Proteinkugel (die der Angler auf den Haken setzt) durch eine Kugel wie auf dem Foto mit dem wei\u00dfen Hintergrund<\/em>.\u201d. In den meisten F\u00e4llen sollte AI mit einer solchen einfachen Bearbeitung kein Problem haben, aber die Suche nach einem Referenzfoto kann manchmal zeitaufw\u00e4ndig sein.<\/p>\n

Eine andere Form der Verbesserung des Ergebnisses arrangierter Fotos, die man kennen und nutzen sollte, ist Korrektur des Hauptfotos<\/strong>. Dies ist h\u00e4ufig der Fall bei der Produktfotografie, die spiegelbildlich, nicht zentriert, verkehrt herum oder auf dem Kopf stehend (oder seitlich) angeordnet sind<\/strong>. Es lohnt sich, zun\u00e4chst richtig<\/strong> ein solches Foto und setzen es erst dann in die KI ein. Auch wenn wir in der Eingabeaufforderung angegeben haben, dass das Objekt auf dem Foto seitlich liegt und senkrecht stehen soll, AI<\/strong> diese Empfehlungen nicht immer anwendet<\/strong>. Dann lohnt es sich, der KI zuvorzukommen und das Foto zu Beginn zu drehen - dies kann in Sekundenschnelle \u00fcber den im System integrierten Foto-Editor\/Player oder spezielle Apps erfolgen.<\/p>\n

Nachfolgend sehen Sie ein Beispiel f\u00fcr ein korrekt erzeugtes Bild eines zuvor konzipierten Balls, das mit einer der oben beschriebenen Methoden erstellt wurde:
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Zum Schluss eine kurze Zusammenfassung, wie man mit fehlerhafter Erzeugung umgeht:<\/strong><\/p>\n

    \n
  1. Vereinfachen Sie die Eingabeaufforderung<\/li>\n
  2. Produktverwendung \u00e4ndern<\/li>\n
  3. Reduzieren Sie die Anzahl der Produkte, die pro Bild erzeugt werden (einzelnes Produkt vs. mehrere)<\/li>\n
  4. \u00c4ndern Sie das KI-Modell<\/li>\n
  5. Verwenden Sie ein Referenzfoto<\/li>\n
  6. Korrigieren\/\u00e4ndern Sie das Elternfoto<\/li>\n<\/ol>\n

     <\/p>\n

    Kurz gesagt, die Erzeugung von Bildern aus Branchen mit eine kleine Fotobank<\/strong> f\u00fchrt zu viele KI-Fehler und Unzul\u00e4nglichkeiten<\/strong>. Es gibt M\u00f6glichkeiten, hier Abhilfe zu schaffen, aber sie sind nicht immer wirksam. Es ist wichtig, daran zu denken, dass trotz allem echte Fotos<\/strong> auch auf wei\u00dfem Hintergrund sollten in unsere Angebote aufgenommen werden.<\/strong> Bei arrangierten Fotos kann KI helfen, aber die Kunden bevorzugen Fotos, die korrekt erstellt wurden und eine makellose, realistische Aufnahme des Produkts zeigen. Es lohnt sich nicht, Fotos hochzuladen, die \u201eauf einem Exemplar\u201d aufgenommen wurden und die den Kunden \u00fcber das Aussehen des Produkts t\u00e4uschen. Denken Sie daran, dass unser Empf\u00e4nger ein Mensch ist - und f\u00fcr ihn oder sie bereiten wir Fotos vor.<\/p>\n

     <\/p>\n

    Autor des Blogs: Nikola - bTOP Grafikdesigner<\/em>
    \nDatum der Ver\u00f6ffentlichung: 18.05.2026r.<\/em><\/p><\/blockquote>","protected":false},"excerpt":{"rendered":"

    Warum sieht ein einmal erstelltes Produktfoto himmlisch aus, w\u00e4hrend man sich ein anderes Mal kaum traut, es anzuschauen? Nun, der Grund ist recht einfach, was jedoch keineswegs bedeutet, dass man das Problem so leicht beheben kann. Was kann man also tun, um ein professionelles Foto ohne unz\u00e4hlige Wiederholungen zu generieren? Das gehen wir Schritt f\u00fcr Schritt durch. \u00a0 Warum generiert die KI manche Objekte perfekt, andere hingegen voller Fehler? Jede KI ist mit einer bestimmten Bilddatenbank verbunden, anhand derer der Algorithmus das Generieren gelernt hat. Durch Mehr lesen <\/a><\/span><\/p>","protected":false},"author":2,"featured_media":4086,"comment_status":"closed","ping_status":"closed","sticky":false,"template":"","format":"standard","meta":{"footnotes":""},"categories":[1,76,42,44,66,62,45,64,63,47,83,65,82,72,77,46,69,73,71,70,88,87,81,78,80,79,67,84,74,89,75],"tags":[],"class_list":["post-4066","post","type-post","status-publish","format-standard","has-post-thumbnail","hentry","category-aktualnosci","category-aliexpress","category-allegro","category-amazon","category-black-red-white","category-castorama","category-cdiscount","category-decathlon","category-ebay","category-emag","category-empikplace","category-homeyou","category-home24","category-inpost","category-joom","category-kaufland","category-leroy-merlin","category-manomano","category-mediaexpert","category-mediamarkt","category-obi-de","category-otto","category-pigu","category-shein","category-skroutz","category-super-pharm","category-temu","category-tiktok-shop","category-trendyol","category-vente-unique","category-xxxlutz"],"_links":{"self":[{"href":"https:\/\/btop.pl\/de\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/4066","targetHints":{"allow":["GET"]}}],"collection":[{"href":"https:\/\/btop.pl\/de\/wp-json\/wp\/v2\/posts"}],"about":[{"href":"https:\/\/btop.pl\/de\/wp-json\/wp\/v2\/types\/post"}],"author":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/btop.pl\/de\/wp-json\/wp\/v2\/users\/2"}],"replies":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/btop.pl\/de\/wp-json\/wp\/v2\/comments?post=4066"}],"version-history":[{"count":13,"href":"https:\/\/btop.pl\/de\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/4066\/revisions"}],"predecessor-version":[{"id":4150,"href":"https:\/\/btop.pl\/de\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/4066\/revisions\/4150"}],"wp:featuredmedia":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/btop.pl\/de\/wp-json\/wp\/v2\/media\/4086"}],"wp:attachment":[{"href":"https:\/\/btop.pl\/de\/wp-json\/wp\/v2\/media?parent=4066"}],"wp:term":[{"taxonomy":"category","embeddable":true,"href":"https:\/\/btop.pl\/de\/wp-json\/wp\/v2\/categories?post=4066"},{"taxonomy":"post_tag","embeddable":true,"href":"https:\/\/btop.pl\/de\/wp-json\/wp\/v2\/tags?post=4066"}],"curies":[{"name":"wp","href":"https:\/\/api.w.org\/{rel}","templated":true}]}}