Prompt-Adhärenz

Prompt-Adhärenz beschreibt, wie genau ein KI-Modell die Anweisungen in einem Prompt umsetzt. Ein Modell mit hoher Prompt-Adhärenz zeigt die genannten Figuren, Gegenstände, Handlungen, Kamerabewegungen und den Stil so, wie du sie beschrieben hast. Bei niedriger Adhärenz fehlen Details, die Reihenfolge stimmt nicht oder das Modell erfindet eigene Elemente.

Woran erkennst du schwache Prompt-Adhärenz?

Typische Abweichungen sind falsche Farben oder Anzahlen („drei Hunde“ werden zu zwei), vertauschte Eigenschaften zwischen zwei Personen, ignorierte Kameraanweisungen und Handlungen, die gar nicht oder nur halb passieren. Bei Videos kommt die Zeit dazu: Ein Modell setzt vielleicht den Anfang einer Beschreibung um, aber nicht, was danach geschehen soll. Je mehr Anweisungen ein Prompt enthält, desto größer ist die Chance, dass einzelne davon verloren gehen.

Warum ist das bei KI-Videos wichtig?

Jede Generierung kostet Zeit und meist Credits. Wenn ein Modell deinen Prompt nur teilweise umsetzt, brauchst du mehr Versuche für denselben Clip. Gerade bei Werbung oder Erklärvideos, wo ein Produkt, ein Text oder eine bestimmte Geste sichtbar sein muss, ist Prompt-Treue oft wichtiger als ein besonders schöner Look. Wie wir Bildqualität und Prompt-Umsetzung bei Tools gewichten, steht in der Methodik.

So holst du mehr aus deinem Prompt

Beschreibe eine Szene in klarer Reihenfolge: Motiv, Handlung, Umgebung, Kamera, Stil. Vermeide Widersprüche wie „ruhige Nachtszene im grellen Sonnenlicht“. Plane pro Clip nur eine Hauptbewegung und verteile längere Abläufe auf mehrere Clips. Wenn Details unbedingt stimmen müssen, arbeite mit einem Startbild über Bild zu Video, denn dann muss das Modell Aussehen und Komposition nicht erst erraten.

Hilfreich ist auch, Prompts zu vergleichen: Ändere jeweils nur einen Teil und sieh nach, was sich im Ergebnis verschiebt. Formulierungsbeispiele findest du im Ratgeber KI-Video-Prompts und in der Prompt-Sammlung.