Meine ersten Erfahrungen mit Video-KI: Was funktioniert – und was nicht
Meine ersten eigenen Versuche mit Video-KI: Was mit Higgsfield, Codex, guten Referenzbildern und sorgfältiger Endkontrolle wirklich passiert.
Video-KI im Praxistest – zwischen Prompt und Wirklichkeit
SERIE · 10 TEILE
Wie gut lassen sich mit KI eigene Videos erstellen? In dieser privaten Versuchsreihe dokumentiere ich meine Erfahrungen mit Video-KI: von der Wahl des Modells und passenden Referenzbildern bis zu Kosten, typischen Fehlern und Nachbearbeitung. Die Artikel zeigen konkrete Ergebnisse und erklären, was funktioniert hat – und was nicht.
Welches Video-KI-Modell passt zu welcher Aufgabe?
Seedance, Kling und Wan im Praxiseinsatz: Was günstige Modelle überraschend gut lösen – und warum ein hoher Creditpreis keine Freigabe garantiert.
KI-Videos mit Referenzbildern: Warum Bilder oft mehr helfen als längere Prompts
Zwei gleich teure Seedance-Produktionen zeigen, was Referenzbilder wirklich leisten – und warum mehrere Keyframes noch keine verlässliche Regie ergeben.
Wenn Video-KI die Tiefe eines Bildes nicht versteht
Die Frau sollte aus dem Bad am Ende eines langen Flurs kommen. Stattdessen erschien sie aus Boden und Wand – bis aus dem räumlichen Fehler eine bessere Horroridee wurde.
Video-KI: Wenn das Modell den Prompt anders versteht als ich
Warum plausibel aussehender Code noch lange kein C# ist – und weshalb auch die technisch korrigierte Fassung des Operus-Manifests nicht überzeugte.
Deutsche Sprachausgabe in KI-Videos: Wenn der Akzent nicht stimmt
Lizzy sollte auf Deutsch rappen, klang aber überraschend französisch. Warum selbst genaue Ausspracheanweisungen keine Garantie sind – und wann ein Fehler zum Charaktermerkmal werden darf.
Warum ich jedes KI-Video Frame für Frame kontrolliere
Zwei gescheiterte Lilien-Versuche und ein freigegebenes Fabelwesen zeigen, warum Abspielen allein nicht reicht und wann ein KI-Video wirklich freigegeben werden kann.
Neu generieren, schneiden oder verwerfen: Wie ich bei KI-Videos entscheide
Nicht jeder Fehler verlangt eine neue Generierung. Drei Praxisfälle zeigen, wann ich ein Ergebnis direkt verwende, gezielt schneide, neu generiere oder vollständig verwerfe.
KI-Video nachbearbeiten: Wie ich einen fast perfekten Seedance-Clip gerettet habe
Ein gelungener Seedance-Clip war für Instagram trotzdem nicht verwendbar. Original, Remotion-Versuch und Genjutsu-Korrektur zeigen, wie weit eine gezielte Rettung reichen kann.
Video-KI im Praxistest: Creditverbrauch, Ergebnisse und Grenzen nach zwei Wochen
Meine Erfahrungen mit Video-KI nach zwei Wochen: Ergebnisse mit Seedance und weiteren Modellen, verbrauchte Credits und Grenzen der KI-Videoproduktion.