Stell dir vor, du nimmst ein vorhandenes KI‑Bild auseinander wie ein Baukasten, änderst gezielt Alter, Kleidung oder Farbpalette – und siehst in Sekunden das neue Ergebnis. Wenn du diesen Snip umsetzt, kannst du beliebige Bildeigenschaften über ein strukturiertes JSON‑Prompt kontrollieren und so zielgerichtet neue Varianten generieren.
- Ausgangsbild auswählen oder generieren.
- In ChatGPT (Vision) fragen: „Create a prompt in JSON‑string that describes this image, include scene, subject, objects, colours, aspect_ratio …“
- Optional: antworte „More details please“, um weitere Variablen wie Auflösung, Material, Pose usw. zu erhalten.
- Kopiere den JSON‑Output in einen Online‑JSON‑Editor (z. B. jsoneditoronline.org).
- Passe gewünschte Werte an (z. B.
"gender":"female"
,"hoodie_color":"green"
,"age":"early 70s"
). - Öffne ein neues ChatGPT‑Fenster oder dein bevorzugtes Bildmodell (z. B. Freepik Flux, DALL·E) und schreibe: • „Create an image with the following prompt:“\n • füge das bearbeitete JSON ein.
- Starte die Generierung und beurteile das Ergebnis.
- Wiederhole Schritt 5‑7, bis Komposition und Stil stimmen.
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Du lernst, wie du visuelle Informationen in strukturierte Daten überführst.
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Du verstehst, welche Parameter ein Bildmodell beeinflussen.
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Du kannst gezielt einzelne Bildeigenschaften verändern, ohne neu zu prompten.
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Du wendest iterative Bildoptimierung mit JSON‑Prompts an.
- ChatGPT
- Online JSON Editor
- KI-Bildmodelle (z. B. Flux-Kontext-Modelle in Freepik)
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