Inhaltsverzeichnis zu Was ist Stable Diffusion und wie funktioniert es?:
- Was ist Stable Diffusion?
- Schritt für Schritt Anleitung Stable Diffusion
- Vor- und Nachteile des AI-Bildgenerators Stable Diffusion
- Urheberrechte von KI-generierten Inhalten
- Alternativen zu Stable Diffusion?
- Stable Diffusion vs. AI Midjourney
- Fazit
- FAQ
Was ist Stable Diffusion?
Stable Diffusion ist ein KI-Bildgenerator, der aus Textprompts Bilder erzeugt. Das Modell wird im Ökosystem von Stability AI entwickelt und in Zusammenarbeit mit Forschungspartnern wie der LMU München/CompVis und Runway vorangetrieben. Ein zentraler Baustein ist der offene Datensatz LAION-5B.
Mehr dazu: Überblick zu Stable Diffusion 3 · Stable Diffusion 3.5 (Modelle & Highlights) · CompVis (LMU) – GitHub · LAION-5B (Paper)
Stable Diffusion ist offen verfügbar: Modelle lassen sich z. B. über den Hugging Face-Hub oder die Diffusers-Bibliothek nutzen. Für die SDXL-Generation findest du eine gute Entwickler-Einführung hier: SDXL mit Diffusers verwenden.
Funktionsprinzip in einem Satz: Diffusionsmodelle „ent-entrauschen“ schrittweise vom latenten Rauschen zum Bild. Prompt, Seed, Guidance/Steps und ggf. Referenzbilder steuern diese Rückführung – daher ist Prompting so entscheidend. Einen knappen Einstieg liefert der offizielle Prompt-Guide für SD 3.5.
Verschiedene Modelle von Stable Diffusion 3.5
Die 3.5-Familie adressiert unterschiedliche Use-Cases:
- 3.5 Large – hohes Detailniveau, bis ~1 MP Output, für Qualität.
- 3.5 Large Turbo – deutlich schneller für Skizzen & Varianten, leichte Qualitätseinbußen möglich.
- 3.5 Medium – solider Mittelweg aus Tempo & Qualität.
- Offizielle Übersicht: SD 3.5 – Modelle.
Schritt-für-Schritt-Anleitung für Stable Diffusion
Wie kann ich auf Stable Diffusion zugreifen?
Stable Diffusion ist über verschiedene Wege zugänglich. Du kannst das Tool folgendermaßen aufrufen:
- Dream Studio: DreamStudio von Stability AI basiert auf Stable Diffusion und kann als Bildgenerierungstool benutzt werden. So kannst du einfach auf Stable Diffusion zugreifen, ohne die Software installieren oder mit einem Drittanbieter verbinden zu müssen. Die ersten 100 Credits sind kostenlos.
- Hugging Face Hub: Des Weiteren kannst du Stable Diffusion auch über Hugging Face kostenlos nutzen.
- Andere Drittanbieter: Es gibt auch noch weitere Drittanbieter, wie Feuerwerk-KI, DeepInfra, Stabilitäts-KI-API, die einen Zugang zu Stable Diffusion anbieten.
- API-basierte Nutzung: Wenn du dich mit Programmieren auskennst, kannst du die Stable Diffusion API mit einer Software oder einem Webservice verbinden, um das Bildgenerierungstool zu nutzen.
- Eigene Installation: Alternativ kannst du die Software auch von GitHub herunterladen und auf deinem Gerät installieren.
Wie funktioniert Stable Diffusion?
Wie du siehst, gibt es mehrere Möglichkeiten, Bilder mit Stable Diffusion zu generieren. Für diese Anleitung zeigen wir dir wie Stable Diffusion mit DreamStudio funktioniert.
Schritt 1:
Öffne Dream Studio.
Schritt 2:
Klicke auf "Try Dream Studio Beta".
Dream Studio Startseite
Schritt 3:
Registriere dich mit deiner E-Mail-Adresse. Anschließend erhältst du automatisch 100 kostenlose Credits. Wenn du möchtest, kannst du für eine monatliche Gebühr aber auch ein Abo abschließen, um mehr Bilder zu generieren.
Abo-Modelle von Dream Studio
Schritt 4:
Nach der Registrierung deiner E-Mail-Adresse kannst du anfangen, Bilder zu generieren. Im ausgewiesenen Textfeld gibst du deinen Prompt, also den Textbefehl ein. Darunter kannst du auch angeben, wie viele Bilder generiert werden sollen und in welchen Maßen.
Texteingabe
Schritt 5:
Wichtig zu wissen: Die Qualität des Prompts steht in einem direkten Zusammenhang mit der Qualität des Resultats. Je präziser du formulierst, desto exakter ist der Output, den du bekommst. Weil nicht jeder ein begnadeter Prompt Engineer ist, hat Stability AI einen Prompt-Guide veröffentlicht.
Wenn du Stable Diffusion über Dream Studio benutzt, solltest du zudem englischsprachige Prompts benutzen. Die Prompts sollten so detailliert wie möglich ausfallen. Stichwörter werden allerdings besser verstanden als ausformulierte Sätze.
Hast du deinen Prompt eingegeben, stellt dir das Tool vier Bildvarianten zur Verfügung. Diese Varianten kannst du nutzen, um weiter damit zu arbeiten.
Ergebnisse von Stable Diffusion
KI generiertes Bild von Danthree Studio
Noch tiefer einsteigen? In unserem Leitfaden zu Midjourney – so funktioniert’s erklären wir viele Prompt-Grundprinzipien, die sich auf SD übertragen lassen. Und wenn dich das Berufsfeld interessiert: Prompt Engineer erklärt.
Vor- und Nachteile des AI-Bildgenerators Stable Diffusion
Zuerst einmal klingt es relativ einfach, mit diesem Tool brauchbare Bilder zu generieren. Und das ist es auch. Du solltest die englische Sprache halbwegs flüssig beherrschen und beschreiben können, was du von dem Tool erwartest. So kannst du dir kostenlos und mit einem überschaubaren Aufwand an Zeit Bildmaterial in ausreichender Auflösung generieren lassen.
Aber genau hier fangen auch die Probleme an: Das 3D Bildmaterial ist brauchbar, und die Auflösung ist gut. Es ist kein herausragendes Bildmaterial, und die Auflösung ist nicht hervorragend. Je spezifischer deine Ergebnisse werden sollen, desto aufwändiger wird es, das Material zu generieren. Ab einem gewissen Punkt ist der Zeitaufwand gar nicht mehr überschaubar.
Und dann bleibt immer noch das Problem, dass Stable Diffusion nur mit dem Bildmaterial arbeiten kann, mit dem die KI gefüttert wurde. Es ist also nicht möglich, etwas komplett Neues zu kreieren.
Die größten Vorteile sind die kostenlose Nutzung und die intuitive Bedienung des Tools.
Vorteile auf einem Blick:
- Hohe Kontrolle & Offenheit: Lokal nutzbar, feingranulare Parameter, Custom-Pipelines; ideal für Integrationen/Automationen.
- Gute Qualität für viele Anwendungsfälle; breite Modell-/Checkpoint-Ökologie.
- Kostenkontrolle: Lokal oft günstiger; im Web Credits klar kalkulierbar.
Nachteile auf einem Blick:
- Zeitaufwand fürs Tuning: Qualität hängt stark von Prompting, Seeds, Sampler & Feineinstellungen ab.
- Fehleranfälligkeit: Anatomie/Details können teils danebenliegen; Nacharbeit nötig.
- Rechtslage & Datenherkunft: Trainingsdaten sind breit – Bias & Rechte müssen bedacht werden (siehe LAION-Paper und Rechts-Abschnitt).
Wenn du eindeutig markenkonforme Produktbilder brauchst (Farbwerte, Materialtreue, Detail-Makros), führt an präziser 3D-Pipeline oft kein Weg vorbei. Siehe 3D-Produktvisualisierung für Home & Living.
Urheberrechte von KI-generierten Inhalten
USA: Die U.S. Copyright Office-Leitlinien betonen, dass rein maschinell erzeugte Werke keinen Schutz erhalten; schützbar sind erkennbare menschliche Beiträge (Konzept, Auswahl, Bearbeitung etc.). Gute Übersicht: USCO – Artificial Intelligence and Copyright (Part Two, 2025).
EU/Deutschland: Urheber ist eine natürliche Person; rein KI-generierte Outputs sind ohne menschliche Prägung nicht schutzfähig (siehe Diskussion bei WIPO: Authorship and AI). Parallel kommt der EU-AI-Act (Governance-/Transparenzpflichten u. a. für GPAI-Anbieter) stufenweise zur Anwendung – Überblick: European Commission – AI Act.
Stability-Lizenz (kommerzielle Nutzung): Die Community License erlaubt kostenlose kommerzielle Nutzung für Organisationen mit < 1 Mio. USD Jahresumsatz; darüber hinaus Enterprise-Lizenz erforderlich. Details: Stability AI – License Update und Stability AI – License Übersicht.
Praxis-Tipp: Für Werbemittel/Produktwebshops bearbeiten wir KI-Outputs manuell weiter oder bauen sie gar nicht erst ein – wir setzen stattdessen auf eigene CGI-Assets inkl. PBR-korrekter Materialien. Beispiele: 3D-Render-Studio.
Alternativen zu Stable Diffusion
- OpenAI (Bilder via API) – aktuelle Bild-Generierung per OpenAI Images API.
- Adobe Firefly – generative Bilder mit kommerziell-sicherem Stock-Fundament & Content Credentials: Adobe Firefly.
- Runway Gen-3 – stark bei Video & Stilsteuerung: Runway – Gen-3.
- Ideogram – gut bei Typography/Text im Bild: Ideogram.
Stable Diffusion vs. AI Midjourney
Midjourney ist gehostet & kuratiert (Discord/Web), liefert sehr konsistente, ästhetische Defaults und seit V7 (Juni 2025) u. a. Draft-Mode (schneller/günstiger), bessere Text-/Bild-Verständnis und Omni Reference (–oref, –ow) für konsistente Personen/Objekte. Offizielle Quellen: Midjourney Docs – Parameter · Midjourney – Terms of Service · Uploads/Stealth-Hinweise.
Kurzvergleich
- Kontrolle: SD (lokal/API) bietet maximale Kontrolle & Integration; MJ ist schneller zu guten Looks, aber geschlossener.
- Datenschutz/Intern: SD kann on-prem laufen; MJ läuft cloud-seitig und zeigt Inhalte je nach Plan/Stealth.
- Preis/Skalierung: SD lokal ist planbar (Hardware + Zeit); MJ ist Abo/Credit-basiert.
- Workflow: Für markenkonforme Produkt-/Materialtreue setzen wir in Kundenprojekten auf CGI-Pipelines statt reiner Generativa – siehe KI vs. CGI: Unterschiede.
Fazit
KI-Bildgeneratoren sind mächtig – doch für verlässliche Markenassets (korrekte Materialien, Proportionen, Serienmotive, Rechtssicherheit) führt meist kein Weg an hochwertigem CGI vorbei. Stable Diffusion punktet mit Offenheit & Kontrolle, ist aber prompt- und Tuning-intensiv und rechtlich sorgsam einzubetten. Für Kampagnen-Assets, Shop-Bilder und Animationen empfehlen wir: Generative KI, wo sie Tempo bringt – CGI, wo Qualität und Konsistenz entscheiden.
Wenn du fotorealistische, CI-saubere Produktbilder/Animationen brauchst, sprich uns an: 3D-Animationen für Produkte · Kontakt aufnehmen.
