Artefakte (KI-Video-Fehler)

Artefakte sind sichtbare Fehler in KI-generierten Videos, die bei einer echten Aufnahme nicht vorkommen würden. Dazu gehören flackernde Texturen, Gegenstände, die ineinander übergehen, Hände mit zu vielen Fingern, unleserliche Schrift oder Bewegungen, die physikalisch nicht stimmen. Sie entstehen, weil das Modell Bilder aus gelernten Mustern berechnet und nicht aus einem echten Verständnis der Szene.

Welche Artefakte kommen häufig vor?

Am bekanntesten ist das Flackern. Licht, Farben oder Oberflächen ändern sich dabei minimal von Bild zu Bild. Eng verwandt ist Morphing, bei dem sich Objekte oder Personen verformen oder fließend ineinander übergehen, etwa eine Tasse, die mit der Hand verschmilzt.

Bei Menschen fallen vor allem Hände und Gliedmaßen auf: zusätzliche oder fehlende Finger, verdrehte Arme, Beine, die sich beim Gehen vertauschen. Auch Gesichter sind anfällig, mit unruhigen Augen, verrutschenden Zähnen oder Zügen, die sich während des Clips verändern.

Schrift auf Schildern, Verpackungen oder Bildschirmen ergibt oft keinen Sinn oder verändert sich von Bild zu Bild. Dazu kommen Physikfehler wie Flüssigkeiten, die falsch fließen, oder Gegenstände, die schweben oder durch andere hindurchgehen.

Viele dieser Fehler hängen mit fehlender zeitlicher Konsistenz zusammen.

Wann treten Artefakte besonders oft auf?

Je komplexer die Szene, desto höher das Risiko. Schnelle Bewegungen, mehrere Personen, die sich berühren, Tanz, Sport und Nahaufnahmen von Händen sind typische Problemfälle. Auch lange Clips zeigen häufiger Fehler als kurze, weil das Modell über mehr Bilder hinweg stabil bleiben muss. Starkes Upscaling kann vorhandene Fehler zusätzlich sichtbar machen.

Wie vermeidest du Artefakte?

Ganz verhindern lassen sie sich nicht, aber du kannst sie seltener machen:

• Halte Szenen einfach und beschreibe eine klare Hauptbewegung im Prompt.
• Nutze ein gutes Startbild bei Bild-zu-Video, das bereits korrekte Hände und Proportionen zeigt.
• Erzeuge kurze Clips und setze längere Videos aus mehreren Teilen zusammen.
• Verwende, falls das Tool es anbietet, einen Negativ-Prompt gegen typische Fehler.
• Generiere mehrere Varianten und wähle die beste aus.

Plane für jedes fertige Video einige Fehlversuche ein. Das kostet Credits, deshalb lohnt ein Blick auf die Preise der Tools unter KI-Video-Tools. Wie wir Bildfehler bei der Bewertung berücksichtigen, steht in der Methodik.