Hey Leute, habt ihr mitbekommen, was gerade passiert? Die Kombination aus Bild-KI + Video-KI hat einen Punkt erreicht, an dem wir Dinge erstellen können, für die man früher Produktionsteams, Studios und fünfstellige Budgets gebraucht hätte. Was heute möglich ist: ✅ Konsistente Charaktere – erstellt mit Tools wie NanoBanana Pro ✅ Professionelle Video-Sequenzen – animiert mit Veo3 oder vergleichbaren Video-KIs ✅ Kampagnen-ready Content – ohne Casting, ohne Models, ohne Dreh Und das Beste: Diese Tools sind für jeden zugänglich. Kein Millionen-Konzern nötig. Kein Hollywood-Equipment. Nur du, deine Idee und die richtigen Tools. Was das bedeutet: 🎯 Marketer können Kampagnen testen, bevor sie ein echtes Set buchen 🎯 Content Creator können Stories erzählen, die vorher unbezahlbar waren🎯 Gründer können ihr Produkt präsentieren – mit perfektem Testimonial 🎯 Kreative können ihre Vision umsetzen – ohne Kompromisse beim Budget Die Grenze verschwimmt Wir reden hier nicht von offensichtlichen "KI-Videos" mit robotischen Bewegungen. Wir reden von Ergebnissen, bei denen ihr zweimal hinschauen müsst. Von Charakteren, die durch mehrere Szenen konsistent bleiben. Von Content, der professionell aussieht – weil er es ist. Die Frage ist nicht mehr: "Kann KI das?"Die Frage ist: "Was mache ich damit?" Wer von euch experimentiert schon mit dieser Kombi? Oder wer plant gerade sein erstes Projekt? Lasst uns in den Kommentaren austauschen! 👇 PS: Falls ihr tiefer einsteigen wollt – genau solche Workflows und Tools sind Teil unserer Community hier. Let's create! 🚀

heute will ich euch etwas zeigen, das perfekt illustriert, wo wir gerade stehen: Michelle. Ein Model. Sympathisch, professionell, perfekt für Werbekampagnen. Nur: Sie existiert nicht. Wie Michelle entstanden ist Der Creator Jeff Datson hat sie mit zwei Google-Tools erschaffen: 🔸 NanoBanana Pro für konsistente, fotorealistische Bilder 🔸 Veo3 für die Video-Sequenzen Das Ergebnis? Ihr würdet nicht zweimal hinschauen. Michelle könnte in eurem Feed auftauchen, und ihr würdet einfach weiterscrollen. [Hier sein Instagram-Post: https://www.instagram.com/p/DRVl59KkfGQ/?hl=de] Das ist nicht irgendein Tech-Demo. Das ist ein Wendepunkt. Denn Michelle zeigt uns drei Dinge: 1. Die Tools sind da – für jeden. NanoBanana Pro? Veo3? Nicht für Hollywood. Nicht für Mega-Konzerne. Für euch. Kein fünfstelliges Budget nötig. Keine Agentur-Armada. Keine monatelange Planung. Jeff hat das mit Tools gemacht, die jedem zur Verfügung stehen. Mit Kreativität und Know-how. 2. Die Qualität ist nicht mehr zu unterscheiden Früher: KI-Videos erkannte man an merkwürdigen Händen, seltsamer Physik, inkonsistenten Gesichtern. Heute: Die Physik stimmt. Die Bewegungen wirken natürlich. Der Charakter bleibt über mehrere Szenen konsistent. Michelle ist der Beweis: Die Grenze zwischen "echt" und "gemacht" verschwimmt. 3. Das ändert alles Für Marketing und Werbung bedeutet das: ✅ Kampagnen testen, bevor ihr ein echtes Set bucht ✅ Zwanzig Varianten erstellen statt eine ✅ A/B-Testing ohne Models, ohne Location, ohne Team ✅ Testimonials, die nie müde werden, nie skandalträchtig sind Für Content Creator bedeutet das: ✅ Stories erzählen, die früher unbezahlbar waren ✅ Charaktere entwickeln, die durch eure Narrative führen ✅ Experimentieren ohne finanzielles Risiko Für alle bedeutet das: ✅ Die Demokratisierung der Kreativität Was ihr daraus lernen könnt 1. Diese Kombination ist Gold wert Bild-KI + Video-KI = Konsistente Charaktere in professionellen Settings.

Mit diesem Prompt für Nano Banana bekommt Ihr das hin: Ein Foto von Euch hochladen, und diesen Prompt verwenden, dann bekommt Ihr dieses wunderbare Grid von Aufnahmen aus den letzten Dekaden von Euch. Enjoy. :) Make a 4×4 grid starting with the 1880s. In each section, I should appear styled according to that decade (clothing, hairstyle, facial hair, accessories). Use colors, background, & film style accordingly.

Ihr habt sicher schon mal von "LLM" gehört, wenn es um ChatGPT, Claude oder andere KI-Systeme geht. Aber was bedeutet das eigentlich genau? LLM steht für "Large Language Model" – auf Deutsch: Großes Sprachmodell. Was macht ein LLM? Stell dir vor, jemand hat unvorstellbar viele Texte gelesen – Bücher, Websites, Artikel, Gespräche – und dabei gelernt, wie Sprache funktioniert. Genau das macht ein LLM, nur eben mit Rechenpower statt einem menschlichen Gehirn. Ein LLM: - Versteht Zusammenhänge in Texten - Kann Muster in Sprache erkennen - Generiert neue Texte basierend auf dem, was es gelernt hat - Beantwortet Fragen, schreibt Texte, übersetzt und vieles mehr Warum "Large" (groß)? Das "Large" bezieht sich auf die schiere Größe dieser Modelle: - Sie wurden mit riesigen Textmengen trainiert (oft Terabytes an Daten) - Sie haben Milliarden oder sogar Billionen von Parametern (das sind die "Einstellungen", die beim Training angepasst werden) - Sie brauchen enorme Rechenleistung Beispiele für LLMs Die bekanntesten LLMs sind: - GPT-4 von OpenAI (das Modell hinter ChatGPT) - Claude von Anthropic (mit dem ihr hier gerade arbeitet) - Gemini von Google - Llama von Meta Der Unterschied zu "normaler" Software Ein LLM ist keine klassische Software mit festen Regeln. Es wurde darauf trainiert, Wahrscheinlichkeiten zu berechnen: "Welches Wort kommt als nächstes am wahrscheinlichsten?" Das macht es flexibel, aber auch manchmal unvorhersehbar. Kurz gesagt: Ein LLM ist ein KI-System, das auf riesigen Textmengen trainiert wurde und dadurch gelernt hat, menschliche Sprache zu verstehen und zu generieren. Habt ihr noch Fragen zu LLMs? Schreibt sie in die Kommentare! 👇