Seed

Ein Seed ist eine Startzahl, aus der ein KI-Modell den Zufall für eine Generierung ableitet. Bild- und Videomodelle beginnen mit zufälligem Rauschen, und der Seed legt fest, wie dieses Rauschen aussieht. Gibst du denselben Seed mit demselben Prompt und denselben Einstellungen ein, erhältst du ein sehr ähnliches Ergebnis. Ändert sich der Seed, entsteht eine neue Variante.

Wie funktioniert ein Seed?

Diffusionsmodelle, auf denen die meisten Bild- und Videogeneratoren beruhen, erzeugen ein Ergebnis, indem sie aus Rauschen Schritt für Schritt ein Bild formen. Computer erzeugen solchen Zufall nicht wirklich zufällig, sondern mit einem Rechenverfahren, das aus einer Startzahl eine Folge von Werten berechnet. Diese Startzahl ist der Seed.

Daraus folgt: Der Seed allein bestimmt nicht, was im Bild zu sehen ist. Er legt nur den Ausgangspunkt fest. Der Prompt bestimmt, wohin sich das Rauschen entwickelt. Deshalb kann derselbe Seed mit zwei verschiedenen Prompts zu ähnlichem Bildaufbau führen, etwa einer ähnlichen Verteilung von Hell und Dunkel, aber mit anderem Inhalt.

Wofür brauchst du den Seed bei KI-Videos?

Der Seed ist vor allem ein Werkzeug zum Vergleichen. Wenn du einen Prompt verbessern willst, hältst du den Seed fest und änderst nur ein Wort. So siehst du, was diese eine Änderung bewirkt. Ohne festen Seed weißt du nicht, ob ein besseres Ergebnis an deinem Prompt liegt oder am Zufall. Mehr zu diesem Vorgehen im Ratgeber KI-Video-Prompts schreiben.

Außerdem kannst du ein gelungenes Ergebnis später noch einmal erzeugen, etwa in höherer Auflösung oder mit leicht angepasstem Prompt. Wer an einer Serie von Clips arbeitet, notiert Seed, Prompt und Modellversion für jede Szene, die funktioniert hat.

Worauf du achten solltest

Viele Online-Tools zeigen den Seed nicht an oder vergeben ihn automatisch neu. Volle Kontrolle hast du meist bei Open-Source-Modellen, die du lokal oder über eine Plattform mit erweiterten Einstellungen betreibst.

Ein fester Seed garantiert keine identischen Ergebnisse über Tools oder Modellversionen hinweg. Wechselt der Anbieter die Modellversion, die Auflösung oder die Länge des Clips, entsteht trotz gleichem Seed etwas anderes. Auch bei Online-Diensten kann das Ergebnis leicht abweichen, weil die Berechnung auf unterschiedlicher Hardware läuft.

Und ein Seed ersetzt keine echte Konsistenz. Damit eine Figur über mehrere Szenen gleich aussieht, helfen Referenzbilder, Startbilder oder eine LoRA zuverlässiger als ein gemeinsamer Seed.