# Bilder aus Text-Prompts erzeugen 🤖/image/generate erzeugt mithilfe von KI Bilder aus Text-Prompts. ![/image/generate Robot](/assets/images/robots/240x240/image-generate.png?dpl=dpl_Hbsy9KV6FgHc1PTCE2ar1oAPFAC4) ## Anwendungsbeispiel Durch Hochladen eines Originalbilds und eines Maskenbilds ein Bild per Inpainting erzeugen und anschließend beide Dateien in /image/generate verwenden: ``` { "steps": { ":original": { "robot": "/upload/handle" }, "inpainted": { "robot": "/image/generate", "use": [ { "name": ":original", "as": "image" }, { "name": ":original", "as": "mask" } ], "model": "google/nano-banana-pro", "prompt": "Replace the masked area with a breaching whale. Keep the rest of the image unchanged.", "format": "png" } } } ``` ## Parameter * ### `interpolate` `boolean | Record`\ Steuert, ob einzelne Robot-Anweisungsfelder Assembly Variables interpolieren.\ Standardmäßig interpolieren die meisten Robot-Anweisungsfelder Assembly Variables. Mit dem Wert `false` behandeln Sie alle Anweisungsfelder als Literaltext. Wenn Sie stattdessen einen einzelnen Feldpfad auf `false` setzen, wird nur dieses Feld als Literaltext behandelt. Bei Feldern eines bestimmten Robots, die standardmäßig als Literaltext behandelt werden, aktivieren Sie die Interpolation wieder, indem Sie hierfür `true` festlegen oder für den jeweiligen Feldpfad den Wert `true` verwenden.\ Verwenden Sie Feldnamen wie `path` oder für verschachtelte Objekte Punktpfade wie `ffmpeg.vf` als Pfadangabe. * ### `output_meta` `Record | boolean | Array`\ Damit können Sie eine Reihe von Metadaten festlegen, deren Berechnung mehr CPU-Ressourcen beansprucht. Sie sind daher standardmäßig deaktiviert, damit Ihre Assemblies schnell verarbeitet werden.\ Für Bilder können Sie diesem Objekt den Eintrag `"has_transparency": true` hinzufügen, um zu ermitteln, ob das Bild transparente Bereiche enthält. Mit dem Eintrag `"dominant_colors": true` können Sie außerdem ein Array mit hexadezimalen Farbcodes aus dem Bild extrahieren.\ Für Bilder können Sie auch den Eintrag `"blurhash": true` hinzufügen, um einen [BlurHash⁠](https://blurha.sh) zu extrahieren – eine kompakte Darstellung eines Platzhalters für das Bild, mit der Sie eine unscharfe Vorschau anzeigen können, während das vollständige Bild geladen wird.\ Für Videos können Sie den Parameter `"colorspace": true` hinzufügen, um den Farbraum des Ausgabevideos zu extrahieren.\ Für Videos können Sie außerdem den Eintrag `"interlaced": true` hinzufügen, um zu erkennen, ob das Video im Zeilensprungverfahren vorliegt. Dazu wird die ressourcenschonende ffprobe-Option `field_order` mit einem begrenzten Stichprobendurchlauf mithilfe von `idet` über die ersten Frames der Quelle kombiniert. Die Ergebnisse `interlaced` und `field_order` sowie das Diagnoseobjekt `interlace_detection` werden dabei unter `file.meta` ausgegeben. Dies ist rechenintensiv und wird entsprechend abgerechnet.\ Für Audio können Sie den Eintrag `"mean_volume": true` hinzufügen, um einen einzelnen Wert für die durchschnittliche Lautstärke der Audiodatei zu erhalten.\ Sie können diesen Parameter auch auf `false` setzen, um die Metadatenextraktion zu überspringen und das Transcoding zu beschleunigen. * ### `queue` `batch`\ Wenn Sie die Queue auf „batch“ setzen, wird die Priorität der Jobs für diesen Step manuell herabgestuft. So vermeiden Sie, Priority Job Slots für Jobs zu belegen, die keine Wartezeit von null in der Queue benötigen. * ### `force_accept` `boolean`(Standard: `false`)\ Erzwingt, dass ein Robot einen Dateityp akzeptiert, den er sonst ignorieren würde.\ Standardmäßig ignorieren Robots Dateien, deren Typ sie nicht kennen.[🤖/video/encode](/de/docs/robots/video-encode.md) ignoriert beispielsweise problemlos Eingabebilder.\ Wenn Sie den Parameter `force_accept` auf `true` setzen, können Sie erzwingen, dass Robots alle übergebenen Dateien akzeptieren. Dies führt in der Regel zu Fehlern und sollte nur zur Fehlersuche oder zur Behandlung von Grenzfällen verwendet werden. * ### `ignore_errors` `boolean | Array`(Standard: `[]`)\ Fehler in bestimmten Verarbeitungsphasen ignorieren.\ Wenn Sie hierfür `["meta"]` festlegen, ignoriert der Robot Fehler bei der Metadatenextraktion.\ Wenn Sie hierfür `["execute"]` festlegen, ignoriert der Robot Fehler während der Hauptausführungsphase.\ Wenn Sie hierfür `true` festlegen, entspricht dies `["meta", "execute"]` und Fehler in beiden Phasen werden ignoriert. * ### `use` `string | Array | Array | object`\ Gibt an, welche Steps als Eingabe verwendet werden sollen.\ Stellen Sie für Inpainting sowohl das Quellbild als auch die Maske über `use` bereit, in der Regel so: ```json { "use": [ { "name": ":original", "as": "image" }, { "name": ":original", "as": "mask" } ] } ``` Bewährte Verfahren: * Kennzeichnen Sie die Eingaben für Quellbild und Maske explizit mit `as` (oder aussagekräftigen Upload-Feldnamen) * Konzentrieren Sie den Prompt darauf, was sich im maskierten bzw. transparenten Bereich ändern soll * Verwenden Sie die Voreinstellungen des Robots für die Modell- und Anbieterauswahl, sofern Sie keinen konkreten Bedarf haben * ### `model` `string`\ Das zu verwendende KI-Modell. Standardmäßig wird `google/nano-banana` verwendet. Zu den unterstützten Modellen gehören `flux-1.1-pro-ultra`, `flux-schnell`, `recraft-v3`, `google/nano-banana`, `google/nano-banana-2`, `google/nano-banana-pro`, `openai/gpt-image-2` und `stability-ai/stable-diffusion-inpainting`. Aus Gründen der Abwärtskompatibilität wird auch der veraltete Alias `gpt-image-2` akzeptiert. * ### `prompt` — **erforderlich** `string`\ Prompt, der das gewünschte Bild beschreibt. Beschreiben Sie beim Inpainting, was im maskierten bzw. transparenten Bereich erscheinen soll und dass der Rest unverändert bleiben soll. * ### `format` `jpeg | jpg | png | gif | webp | svg`\ Ausgabeformat. Die Standardeinstellung hängt vom Modell ab: png für Google-Modelle und openai/gpt-image-2, svg für recraft-v3 und jpeg für andere Modelle. Google-Modelle geben derzeit ausschließlich PNG zurück. * ### `seed` `string | number`\ Seed für den Zufallszahlengenerator. * ### `aspect_ratio` `string`\ Gewünschtes Seitenverhältnis der Ausgabe. Bei Google-Modellen können auch Breite und Höhe verwendet werden; die Ausrichtung wird automatisch abgeleitet, wenn aspect\_ratio nicht angegeben ist. * ### `height` `string | number`\ Gewünschte Ausgabehöhe in Pixeln (wird hauptsächlich von Google-Bildmodellen und openai/gpt-image-2 verwendet). * ### `width` `string | number`\ Gewünschte Ausgabebreite in Pixeln (wird hauptsächlich von Google-Bildmodellen und openai/gpt-image-2 verwendet). * ### `style` `string`\ Stil des erzeugten Bilds. * ### `num_outputs` `string | number`\ Anzahl der zu erzeugenden Ausgabevarianten (1-10). * ### `provider` `string`(Standard: `"auto"`)\ Wählt anhand Ihrer Anfrage den besten Anbieter aus. ## Demos * [AI image generation service with custom dimensions EN (English)](/demos/artificial-intelligence/generate-ai-images-in-custom-dimensions/) * [AI image generation service EN (English)](/demos/artificial-intelligence/generate-images-using-AI/) * [AI image generation service with multiple variants EN (English)](/demos/artificial-intelligence/generate-multiple-ai-image-variants/) ## Verwandte Blogbeiträge * [Generate stunning images from text using AI EN (English)](/blog/2025/04/ai-image-generation/) 1. April 2025