GPT Image 2.5 Prompt-Guide: Prompts, Bearbeitungen und Qualitätsstufen

Ein guter GPT Image 2.5 Prompt benennt Motiv, Bildaufbau, Licht und Anmutung und sagt dann, was unverändert bleiben muss. Schreib ihn einmal in einfachen Sätzen, entwirf mit Flare auf einer niedrigen Qualitätsstufe und ändere pro Überarbeitung nur eine Sache. Bei Bearbeitungen beschreibst du die Änderung und die zu bewahrenden Teile im selben Prompt und nutzt eine Maske, wenn sich nur ein Bereich verändern darf.

Die meisten verschwendeten Renders entstehen, weil mehrere Dinge auf einmal geändert werden oder das Modell raten soll, was „besser“ heißt. Die Abschnitte unten machen daraus eine Routine, die du wiederholen kannst.

Was gehört in einen GPT Image 2.5 Prompt?

Vier Teile decken die meisten Briefings ab. Bring sie in diese Reihenfolge, damit die wichtigste Information zuerst kommt:

1. Motiv. Was das Bild zeigt, mit den Details, die es kennzeichnen: „ein matter Pour-over-Wasserkessel aus Keramik mit Walnussgriff“.
2. Bildaufbau. Ausschnitt und Platzierung: „Dreiviertelansicht, zentriert, großzügiger Freiraum links“.
3. Licht und Umgebung. „Weiches Fensterlicht von rechts, auf einer Leinenfläche“.
4. Anmutung. Der Look des ganzen Bildes: „redaktionelles Produktfoto, feine Körnung“.

Füge dann die Vorgaben hinzu, die darüber entscheiden, ob das Bild brauchbar ist: „kein Text, keine Logos“ oder „der Griff muss vollständig sichtbar sein“. Eine Vorgabe als einfacher Satz lässt sich leichter prüfen als eine, die in einer Liste von Adjektiven untergeht.

Halte den Prompt so lang, wie das Briefing es verlangt, und nicht länger. Das Limit liegt bei 32.000 Zeichen, aber ein Prompt, der sich wiederholt, gibt dem Modell widersprüchliche Gewichtungen statt mehr Präzision.

Wie gibst du exakten Text im Bild vor?

Setz den Text in Anführungszeichen und sag, wo er hingehört: a poster with the headline "Morning Pour" in bold serif type across the top third, and a small caption "Single origin, slow brewed" beneath it. Schreib Groß- und Kleinschreibung und Zeilenumbrüche aus, wenn sie wichtig sind.

GPT Image 2.5 meistert Layouts mit Schrift besser als frühere GPT-Image-Modelle, gerenderte Wörter können aber trotzdem falsch geschrieben zurückkommen. Behandle jedes Bild mit Text so, als bräuchte es vor der Veröffentlichung ein Korrekturlesen. Bricht ein Wort immer wieder, kürze es oder lass die Fläche im Bild leer und setze den Text in deinem eigenen Layout-Tool.

Wie solltest du eine Referenzbearbeitung beschreiben?

Sende das Bild in images und formuliere den Prompt als Anweisung, nicht als neue Beschreibung. Nenne zuerst die Änderung, dann, was bleiben soll:

Ändere die Flasche in tiefblaues Glas. Behalte Etikett, Bildaufbau, Hintergrund und Licht genau so, wie sie sind.

Der zweite Satz wiegt so viel wie der erste. Ohne ihn darf das Modell Dinge verbessern, die du gar nicht anfassen lassen wolltest. Du kannst bis zu 16 Referenzbilder übergeben, etwa eine Produktaufnahme und eine Stilreferenz. Sag im Prompt, wofür jedes gedacht ist, etwa „nutze das erste Bild für das Produkt und das zweite für die Farbpalette“.

Wann lohnt sich eine Maske?

Nutze eine Maske, wenn die Bearbeitung eine Grenze hat: den Himmel ersetzen, ein Objekt ändern, ein Etikett entfernen. Die Maske ist ein PNG mit denselben Abmessungen wie das erste Referenzbild, und ihr transparenter Bereich markiert die zu ändernde Region.

Eine Maske lenkt das Modell, statt Pixel exakt auszuschneiden; beschreibe die Änderung deshalb auch im Prompt. „Ersetze den Himmel durch einen klaren Dämmerungsverlauf“ gibt dem maskierten Bereich ein Ziel; ein leerer Prompt überlässt ihn dem Zufall. Lass die Maske weg, wenn die Änderung global ist, etwa eine neue Lichtstimmung im ganzen Bild.

Mit welcher Qualitätsstufe und welchem Modell solltest du entwerfen?

GPT Image 2.5 hat sechs Qualitätsstufen: auto, low, medium, high, xhigh und max. Höhere Stufen brauchen länger zum Rendern. Wähle die Stufe passend zur Arbeitsphase:

auto lässt das Modell die Stufe wählen. Das ist bequem, erschwert aber Vergleiche zwischen Durchläufen; setze beim Iterieren also eine explizite Stufe. Dasselbe gilt für size: auto überlässt die Bildfläche dem Modell, während ein expliziter Wert wie 1536x1024 jede Überarbeitung vergleichbar hält. Mehr zur Modellwahl findest du in Flare vs Sunburst.

Wie überarbeitest du, ohne ein gutes Ergebnis zu verlieren?

Ändere pro Versuch eine Variable und notiere, was du geändert hast. Ein kurzes Protokoll genügt:

Wenn ein Versuch funktioniert, bewahre seinen exakten Prompt und seine Einstellungen zusammen mit dem Bild auf. n: 4 bei einem fertigen Prompt anzufordern, ist ein günstiger Weg zu Varianten, aus denen du wählen kannst, ohne etwas umzuschreiben.

Häufige Fragen

Kann der Prompt einen transparenten Hintergrund anfordern?

Allein über die Formulierung nicht zuverlässig. Setze in der Anfrage background auf transparent und output_format auf png und beschreibe das Motiv im Prompt als freigestelltes Objekt.

Sollte ich Prompts für Flare und Sunburst unterschiedlich schreiben?

Nein. Beide lesen denselben Prompt und dieselben Felder. Stelle den Prompt mit Flare fertig und lass denselben Text mit Sunburst laufen, wenn der Auftrag engere Kontrolle braucht.

Liefert derselbe Prompt zweimal dasselbe Bild?

Nein. Jeder Render variiert. Halte Prompt und Einstellungen beim Vergleichen fest und erzeuge mit n ein paar Bilder, wenn du Auswahl brauchst.

Lass jede Überarbeitung eine Frage beantworten

Schreib das Briefing in einfachen Sätzen, entwirf schnell mit Flare und ändere jeweils eine Sache, bis das Bild stimmt. Setze die höheren Qualitätsstufen dann für die Version ein, die du behältst. Probier einen Prompt im GPT Image 2.5 Playground aus, und lies OpenAIs Leitfaden zum Bild-Prompting für die Ratschläge des Herstellers selbst.