Der Bild-zu-Bild-Prompt-Rezept für gpt-image-2.5-sunburst

Warum Bild-zu-Bild-Prompts eine Struktur brauchen

Die meisten Fehlschläge bei Bild-zu-Bild sind keine Modellfehlschläge, sondern Spezifikationsfehlschläge. Du gibst dem Modell ein Referenzbild und einen Satz wie „mach es schöner“ oder „setz es an den Strand“, und das Modell muss erraten, was „es“ ist, welche Pixel geschützt sind und wie weit es abweichen darf. Das Ergebnis wirkt meist plausibel, geht aber auf eine Weise schief, die du nicht vorhergesehen hast.

Wenn du eine Bearbeitung als einmalige Aufgabe behandelst, verschärft sich das Problem. Ein Prompt, der bei einem Porträt funktioniert, kann bei den nächsten zehn versagen, weil freie Formulierungen zu viele Entscheidungen dem Modell überlassen. Du kannst nicht erkennen, ob eine Regression von einer Prompt-Änderung, einer Referenzbild-Änderung oder einer Modell-Änderung stammt, weil in der Anfrage nichts festgeschrieben ist.

Eine wiederholbare Struktur löst beide Probleme zugleich. Sie verwandelt eine Bearbeitung in eine Spezifikation mit klaren Feldern: welche Rolle das Referenzbild spielt, welche einzelne Operation angefordert wird, welche Eigenschaften geschützt sind und welche Artefakte verboten sind. Jedes Feld lässt sich unabhängig prüfen, vergleichen und testen.

Für Entwickler-Workflows ist das wichtiger als für den Gelegenheitsgebrauch. Wenn Bildbearbeitung Teil einer Pipeline ist – Produktvarianten erzeugen, Assets neu zeichnen, Artwork lokalisieren –, dann sind Prompts faktisch Code. Sie brauchen Eingaben, erwartete Ausgaben und eine Möglichkeit, Drift zu erkennen. Die Vier-Block-Rezeptur im nächsten Abschnitt ist die minimale Struktur, die alle drei liefert, ohne zusätzlichen Tool-Aufwand.

Die Vier-Block-Prompt-Rezeptur

Jede Bearbeitungsanfrage in diesem Leitfaden wird aus denselben vier Blöcken in derselben Reihenfolge zusammengesetzt. Kopiere das Gerüst und fülle jeden Block für deine Aufgabe aus.

Block 1: Rolle des Referenzbildes

Der erste Block sagt dem Modell, wozu das Eingabebild dient. Beschreibe es nicht im Detail – das Modell hat es bereits gesehen. Nenne seine Funktion.

REFERENCE: The input image is the product photo. It is the subject and the layout to preserve.

Für Bearbeitungen, bei denen nur ein Teil des Bildes wichtig ist:

REFERENCE: The input image is the subject to transfer. Only the person is relevant; ignore the current background.

Block 2: Bearbeitungsanweisung

Formuliere pro Anfrage nur eine Hauptoperation im Imperativ. Wenn du zwei Operationen brauchst, führe sie zweimal aus, statt sie in einem Satz zu verschmelzen – zusammengesetzte Bearbeitungen sind genau der Ort, an dem sich unbeabsichtigte Änderungen einschleichen.

EDIT: Replace the background with a plain light-gray seamless studio backdrop.

Block 3: Treuebeschränkungen

Dieser Block gibt an, was sich nicht ändern darf, und optional, was sich ausdrücklich ändern darf. Sei konkret: Benenne Bereiche, Farben und Geometrien.

PRESERVE: The product's exact shape, label text, label position, and color. The camera angle and framing.
ALLOWED: Lighting on the product that is consistent with the new background.

Block 4: Negativliste

Eine kurze Liste von Artefakten, die unterdrückt werden sollen. Halte sie auf die Fehlermuster ausgerichtet, die du tatsächlich beobachtet hast – lange, allgemeine Listen verwässern das Signal.

AVOID: extra objects, warped edges, new text, logo distortion, oversharpening halos, drop shadows that were not in the original.

Das vollständige zusammengesetzte Rezept

REFERENCE: The input image is the product photo. It is the subject and the layout to preserve.
EDIT: Replace the background with a plain light-gray seamless studio backdrop.
PRESERVE: The product's exact shape, label text, label position, and color. The camera angle and framing.
ALLOWED: Lighting on the product consistent with the new background.
AVOID: extra objects, warped edges, new text, logo distortion, sharpening halos, invented drop shadows.

Vier kurze Blöcke, etwa ein Dutzend Zeilen, und die Anfrage wird testbar. Du kannst nur die Hintergrundphrase austauschen, ohne die Treueformulierung anzufassen, oder die Negativliste verschärfen, ohne die Bearbeitung selbst neu zu durchdenken.

Treue steuern: Was gleich bleibt, was sich ändert

Vage Treueformulierungen sind die häufigste einzelne Ursache für unbeabsichtigte Drift. „Ähnlich halten“ und „nicht zu viel ändern“ geben dem Modell keinen Anker. Es behält, was es für auffällig hält – und das muss nicht das sein, was du für auffällig hältst.

Benenne Eigenschaften, nicht Gefühle

Ersetze Adjektive durch Substantive und Bereiche:

• Schwach: „Lass das Gesicht gleich aussehen.“

• Stark: „Behalte die Gesichtsidentität, den Hautton, den Haaransatz und die Blickrichtung. Ändere weder Alter noch Ausdruck.“

• Schwach: „Behalte das Layout.“

• Stark: „Behalte Position und Größe des Logo-Blocks, die Grundlinie der Überschrift und die Ränder an allen vier Seiten.“

Trenne Bewahrung und Erlaubnis

Ein Treueblock, der nur „alles behalten“ sagt, verhindert die Bearbeitung, die du eigentlich willst. Kombiniere ihn mit einer ausdrücklichen Erlaubnis:

PRESERVE: garment silhouette, seams, fabric texture, color, and the model's pose.
ALLOWED: relighting to match a soft window light from the left; removal of the original backdrop.

Gerade die ALLOWED-Zeile macht die PRESERVE-Zeile sicher. Ohne sie könnte das Modell die angeforderte Änderung verweigern oder inkonsistent anwenden.

Schütze Identität mit mehreren Ankern

Wenn Personen im Bild sind, ist eine einzelne Anweisung „Gesicht behalten“ fragil. Verankere die Identität mit mehreren unabhängigen Hinweisen – Gesichtszüge, Haare, Hautton und alle markanten Accessoires. Wenn die Bearbeitung Kopf oder Körper betrifft, füge eine ausdrückliche Anti-Reshaping-Beschränkung hinzu: „Verschmälere, verbreitere oder verforme weder Kieferlinie noch Körperproportionen.“

Beschränke die Geometrie, die dir wichtig ist

Wenn die Komposition wichtig ist, beschreibe sie mit Werten und Beziehungen: „Zentriere das Motiv, lasse oben den gleichen Kopfraum, behalte den gleichen Beschnitt an der Unterkante.“ Wenn sie nicht wichtig ist, sage auch das – „Neukomposition erlaubt“ verhindert, dass das Modell eine Komposition übermäßig bewahrt, die du ohnehin aufgeben würdest.

Achte auf stille Stildrift

Stilveränderungen kommen oft unaufgefordert durch Wörter wie „sauber“, „edel“ oder „filmisch“. Wenn du willst, dass realistisches Material realistisch bleibt, sage es ausdrücklich: „Bleibe fotorealistisch; füge keinen Illustrations-, Mal- oder 3D-Render-Stil hinzu.“

Formulierung für den Hintergrundaustausch

Hintergrundaustausch scheitert auf vorhersehbare Weise: Das Motiv wird zusammen mit dem Hintergrund bearbeitet. Die Lösung besteht darin, den Hintergrund als separate, geordnete Anweisung zu formulieren, nicht als Nebensatz im Hauptbearbeitungssatz.

Rezept: Hintergrund ersetzen

REFERENCE: The input image is the subject. Only the subject is relevant; the current background will be discarded.
EDIT: First isolate the subject with clean edges, including hair and any thin details. Then place the subject on a new background: a softly blurred outdoor street at midday.
PRESERVE: Subject identity, pose, clothing, and the exact subject scale relative to the frame.
ALLOWED: Subtle rim light on the subject consistent with the new outdoor lighting.
AVOID: halos around hair, chewed edges, duplicated limbs, background bleeding through the subject, invented props.

Das Wort „Zuerst“ ist wichtig. Indem die Isolierung vor dem Einfügen steht, gibt man dem Modell eine befolgbare Reihenfolge statt zweier konkurrierender Ziele.

Rezept: Hintergrund erweitern

Outpainting-artige Anfragen erfordern eine ausdrückliche Beschreibung der Leinwand:

REFERENCE: The input image is the central crop. The subject and existing scene are authoritative.
EDIT: Extend the scene outward on the left and right to a wider aspect ratio, continuing the existing floor texture and wall line.
PRESERVE: The original crop exactly as-is. Perspective, horizon height, and lighting direction.
AVOID: a visible seam at the original crop boundary, repeated objects, mirrored duplicates of the subject, changed color temperature.

Rezept: Hintergrund neutralisieren

Für Material, das später komponiert wird, fordere keine bestimmte Szene an – fordere eine neutrale Szene an:

REFERENCE: The input image is the subject to extract.
EDIT: Replace the background with a flat, evenly lit neutral gray, no gradient and no shadow cast onto the background.
PRESERVE: Subject edges, translucency in thin materials, and the full extent of the subject within the frame.
AVOID: cropping the subject, adding a floor plane, ambient color spill on the subject, hard cutout edges.

Halte Motivbeschränkungen und Szenenbeschränkungen getrennt

Eine nützliche Gewohnheit: Lege Motivbeschränkungen in PRESERVE und Szenenbeschränkungen in EDIT oder ALLOWED ab. Wenn eine Anfrage scheitert, sagt dir diese Trennung sofort, ob das Motiv oder die Szene gedriftet ist und welchen Block du ändern musst.

Wiederverwendbare Negativlisten aufbauen

Negativlisten werden oft bei jeder Anfrage von Grund auf neu geschrieben – deshalb kehren dieselben Artefakte immer wieder zurück. Behandle die Liste als ein pro Anwendungsfall gepflegtes Artefakt.

Beginne mit beobachteten Fehlern

Führe das Rezept mehrmals auf deinen echten Referenzbildern aus und notiere, was tatsächlich schiefgeht. Importiere keine allgemeinen Listen von anderswo – sie binden Aufmerksamkeit auf Probleme, die du nicht hast.

Gruppiere Einträge nach Kategorien

Vier Kategorien decken die meisten Fälle ab:

• Strukturelle Artefakte: zusätzliche Gliedmaßen, doppelte Objekte, verzerrte Kanten, verschmelzende feine Details, Nahtlinien.
• Text und Markierungen: erfundener Text, veränderte Beschriftungen, verzerrte Logos, wasserzeichenartige Spuren, geänderte Schriftarten.
• Stildrift: unerwünschte Illustrations- oder Malrenderings, übermäßige Glättung, plastikartige Haut, HDR-artige Überbearbeitung, Schärfungshalos.
• Semantische Eingriffe: hinzugefügte Requisiten, hinzugefügte Personen, geänderte Mimik, geänderter Kamerawinkel.

Halte Einträge kurz und konkret

Jeder Eintrag sollte eine Nominalphrase sein, die das Modell ausführen kann – „zusätzliche Finger“, „doppeltes Motiv“, „erfundener Text“ – und kein Verbotsatz. Zehn bis fünfzehn Einträge reichen meist; darüber hinaus beginnen sie zu überlappen, und die Liste wird zum Rauschen.

Versioniere die Liste zusammen mit dem Rezept

Bewahre die Negativliste neben dem Prompt auf, zu dem sie gehört, und erhöhe die Versionskennung bei Änderungen. Wenn sich die Ausgabequalität ändert, kannst du erkennen, ob sich die Liste oder das Modell geändert hat. Halte eine Liste pro Anwendungsfall – die Produktbildliste und die Porträtliste überlappen sich, sollten aber nicht zusammengelegt werden, da ihre Fehlermuster unterschiedlich sind.

Teste nicht nur Ergänzungen, sondern auch Streichungen

Entferne regelmäßig einige Einträge und führe die Referenzmenge erneut aus. Manche Beschränkungen werden mit besser werdenden Prompts unwichtig, und veraltete Einträge können das Modell in Starrheit treiben – zum Beispiel könnte ein zu aggressiver Eintrag „keine Schatten hinzufügen“ die Beleuchtung platt machen, die du eigentlich willst.

Direkt kopierbare Rezeptbibliothek (mit Vorher-Nachher-Vergleichen)

Jedes Rezept unten kann unverändert verwendet werden. Ersetze die eckigen Klammern durch deine eigenen Inhalte und behalte die Blockbezeichnungen bei.

Produktfoto, Hintergrundaustausch

REFERENCE: The input image is the product photo. It is the subject and the layout to preserve.
EDIT: Place the product on a clean light-gray studio backdrop with a soft gradient toward the top.
PRESERVE: Product shape, label text and position, color, camera angle, and framing.
ALLOWED: A soft contact shadow beneath the product; lighting consistent with the new backdrop.
AVOID: warped edges, altered label text, extra reflections, sharpening halos, invented props.

Vorher: unordentlicher Schreibtisch, gemischte Beleuchtung. Nachher: Produktgeometrie und Beschriftung identisch, neutraler Hintergrund, konsistente Beleuchtung, keine Kantenartefakte.

Porträt neu beleuchten

REFERENCE: The input image is the portrait. The person is the only relevant content.
EDIT: Relight the scene as if lit by soft window light from the left.
PRESERVE: Facial identity, skin tone, hairline, gaze direction, expression, and body proportions.
ALLOWED: New shadows and highlights consistent with left-side lighting; slight background darkening on the right.
AVOID: changed age, reshaped jawline, smoothed skin texture, added makeup, changed clothing.

Vorher: flache frontale Beleuchtung. Nachher: gerichtetes Licht mit lesbarer Plastizität, Identität und Hauttextur völlig identisch.

Stiltransfer mit Inhaltsschutz

REFERENCE: The input image is the source artwork. Only its composition and subject matter are relevant.
EDIT: Restyle the image as a flat vector illustration with a limited palette of muted blues and warm neutrals.
PRESERVE: Composition, object placement, relative sizes, and the identity of every distinct object.
ALLOWED: Simplified shapes, removed fine texture, reduced gradients.
AVOID: added objects, removed objects, changed aspect ratio, text, photorealism, heavy outlines not implied by the style.

Vorher: Fotoszene. Nachher: gleiches Layout und gleiche Objekte als flache Vektorform, ohne Hinzufügungen oder Löschungen.

Textsichere Asset-Erweiterung

REFERENCE: The input image is the left half of a banner. All existing text is authoritative.
EDIT: Extend the banner to the right to a wider aspect ratio, continuing the background pattern.
PRESERVE: Every glyph, word, and text position exactly. Color, texture, and the original crop.
ALLOWED: Continued background pattern in the new area only.
AVOID: new text, repeated words, stretched letterforms, visible seam, pattern misalignment.

Vorher: halbbreites Banner. Nachher: erweiterte Leinwand, Originaltext unverändert, Muster nahtlos fortgesetzt.

Motivfreistellung für die Komposition

REFERENCE: The input image is the subject to extract.
EDIT: Isolate the subject on a flat neutral gray background with no cast shadow.
PRESERVE: Subject edges including hair and thin details, full subject extent within the frame, original color.
ALLOWED: Removal of the original background entirely.
AVOID: cropped edges, halos, ambient color spill, hard polygonal cutouts, invented detail at the silhouette.

Vorher: Motiv vor unruhigem Innenraumhintergrund. Nachher: sauberes Freistellungsergebnis, direkt komponierbar, Kanten vollständig.

Rezepte testen und versionieren

Ein Prompt, der nur einmal funktioniert, ist eine Anekdote. Ein Prompt, der auf einer festen Referenzmenge wiederholt funktioniert, ist eine Komponente, die du ausliefern kannst.

Baue eine feste Referenzmenge auf

Wähle eine kleine Eingabemenge, die deine echte Verteilung abdeckt – verschiedene Motive, Lichtverhältnisse und Randfälle wie feine Haare, transparente Materialien und eingebetteter Text. Zehn bis zwanzig Bilder reichen meist, um Regressionen aufzudecken. Friere diese Menge ein und verwende sie bei jeder Änderung erneut.

Speichere Rezepte als Daten

Speichere jedes Rezept als strukturierten Datensatz: Kennung, Version, die vier Blöcke als separate Felder und die verwendete Version der Negativliste. Die Aufteilung der Blöcke bedeutet, dass eine Änderung der Hintergrundformulierung als sichtbarer Ein-Zeilen-Diff erscheint statt als undurchsichtige Neufassung des Ganzen.

Vergleiche Ausgaben, nicht nur den letzten Lauf

Wenn du den Prompt oder die Modellversion änderst, führe die gesamte Referenzmenge erneut aus und lege die neuen Ausgaben Bild für Bild neben die der vorherigen Version. Regressionen in der Bildbearbeitung sind selten dramatisch – sie zeigen sich als leicht verschobene Beschriftung, weichere Stofftextur oder einen Schatten, der nicht existieren sollte. Der direkte Vergleich erfasst, was das Gedächtnis übersieht.

Verfolge Fehler pro Block

Wenn ein Lauf scheitert, notiere, welcher Block die Ursache war. Mit der Zeit zeigt dir das, wo der Prompt schwach ist: Wenn sich die meisten Fehler auf die Treuebeschränkungen zurückführen lassen, investiere in spezifischere PRESERVE-Formulierungen; wenn auf die Negativliste, kürze und justiere sie neu.

Baue die Baseline bewusst neu auf

Modell-Updates können das Verhalten in beide Richtungen verändern. Wenn eine neue Modellversion erscheint, führe zuerst die Referenzmenge aus, prüfe die Unterschiede und entscheide dann, ob du die Baseline aktualisierst. Übernehme niemals eine neue Baseline, nur weil die Ausgabe isoliert betrachtet in Ordnung aussieht.

Wenn du Rezepte als versionierte Testfälle behandelst, bleibt die Bildbearbeitung vorhersehbar, während die Pipeline wächst. Du kannst diese gpt-image-2.5-sunburst-Rezepte am einheitlichen Bild-zu-Bild-Endpunkt von HiAPI.ai ausführen und die Vier-Block-Struktur zur stabilen Konvention darum herum machen.