Die Welt der Erstellung von KI-Inhalten verändert sich schnell. Ein faszinierender Bereich ist die Umwandlung von Standbildern in Videos. Es ist ein Bereich, der immer mehr an Bedeutung gewinnt, denn Unternehmen wie Midjourney bieten jetzt ihre I2V-Tools (Image-to-Video) an. Dieser Artikel erklärt, wie fortschrittliche Modelle wie Stable Diffusion 3.5, ControlNet und WAN 2.1 VACE verwendet werden können, um statische Bilder zu animieren.

Das Aufkommen der Bild-zu-Video-Generation

Die Erstellung von Videos aus Standbildern ist nicht mehr nur eine Nischenidee, sondern ein wachsender Trend. Midjourney, bekannt für seine qualitativ hochwertige Bilderzeugung, hat sich auf den Bereich Bewegung ausgeweitet und ermöglicht es Benutzern, ihre Kreationen zu animieren. Dies macht die Videoerstellung zugänglicher und ermöglicht es mehr Menschen, ihre visuellen Ideen in bewegte Geschichten zu verwandeln. Diese Tools sind vielseitig und animieren alles, von realistischen Porträts bis hin zu Landschaften und architektonischen Designs.

Wie es funktioniert: Ein technischer Arbeitsablauf

Im Kern kombiniert dieser Prozess fortschrittliche Diffusionsmodelle mit speziellen Architekturen zur Videogenerierung. Unsere Untersuchung, die in einem vertraulichen „Ultra Tendency“-Projekt vom 8. Januar 2025 detailliert beschrieben wird, beschreibt eine Methode, die Stable Diffusion 3.5 für die anfängliche Bilderzeugung verwendet und durch die präzise Steuerung von ControlNet verbessert wird. Die erzeugten Bilder werden dann für den entscheidenden Schritt der Videoerstellung an WAN 2.1 VACE weitergegeben.

Die Steuerung der KI: Die Leistung von ControlNet

ControlNet ist eine wichtige Innovation in der KI-Bilderzeugung. Es fungiert als ausgeklügelter Leitfaden, der es dem Benutzer ermöglicht, die Ausgabe mit strukturierten Eingaben zu beeinflussen. Dies geht über einfache Texteingaben hinaus und bietet detaillierte Kontrolle über die Bildkomposition, die Pose und die Tiefe des Bildes. Zu den wichtigsten Arten von ControlNet-Eingaben gehören:

• Canny Edge Maps: Diese Maps bewahren die Umrisse und die Struktur eines Referenzbildes. Durch die Umwandlung eines Bildes in eine Schwarz-Weiß-Skizze seiner Kanten stellt ControlNet sicher, dass die KI dem ursprünglichen Layout und der Komposition folgt. Dies ist nützlich, wenn Sie die Struktur eines Bildes beibehalten, aber seinen Stil oder seine Farben ändern möchten.

Der typische Prozess umfasst:

1. Laden eines vortrainierten Diffusionsmodells und Kodierung einer Textaufforderung mit CLIP.
2. Laden eines auf Canny-Kanten trainierten ControlNet-Modells.
3. Hochskalierung und Verarbeitung eines Eingangsbildes mit einem Canny-Kantendetektor.
4. Verwenden Sie diese extrahierten Kanten zusammen mit der Textaufforderung, um die Generierung über ControlNet zu steuern.
5. Schließlich verwenden Sie latentes Sampling (wie KSampler) und VAE-Codierung, um das endgültige Bild zu erzeugen.

Beispiel-Workflow-Schnipsel (konzeptionell):

• Tiefenkarten: Diese Karten liefern Informationen über die 3D-Struktur einer Szene und zeigen, wie weit Objekte von der Kamera entfernt sind. Weiße Pixel stehen für nahe Objekte und schwarze Pixel für weit entfernte Objekte. Tiefenkarten verbessern den Realismus, indem sie die Perspektive, die Beleuchtung, die Schatten und die Skalierung steuern, was zu einer realistischeren Darstellung führt.
• OpenPose: Diese Technik konzentriert sich auf menschliche Posen. Sie erkennt wichtige Körperpunkte (wie Kopf, Schultern, Ellbogen) und erstellt eine skelettähnliche Posenübersicht. Diese Karte leitet die KI dann dazu an, bestimmte Körperpositionen und -bewegungen genau nachzubilden, um die Konsistenz von Charakteranimationen oder Actionsequenzen zu gewährleisten.

Sie können diese ControlNet-Eingaben auch kombinieren. Wenn Sie z. B. sowohl Canny-Kanten als auch eine Tiefenkarte verwenden, erhalten Sie eine umfassendere strukturelle und räumliche Anleitung für die KI, die eine sehr kontrollierte Bilderzeugung ermöglicht. Sie können auch die Stärke der einzelnen ControlNet-Eingänge für eine feinere Abstimmung anpassen.

Bilder zum Leben erwecken: Die Rolle von WAN 2.1 VACE

Sobald Sie über qualitativ hochwertige, strukturierte Bilder verfügen, besteht der nächste Schritt darin, diese in Videos umzuwandeln. Hier kommt WAN 2.1 VACE (Video All-in-one Composable Editor) ins Spiel. VACE ist ein vielseitiges Modell, das für verschiedene Videoaufgaben entwickelt wurde, darunter:

• I2V (Bild-zu-Video): Die Hauptfunktion besteht darin, statische Bilder in dynamische Videosequenzen umzuwandeln.
• R2V (Referenz zu Video): Erzeugen von Videos auf der Grundlage von Referenzdaten, zu denen Stilreferenzen oder Motion-Capture-Daten gehören können.
• V2V (Videobearbeitung): Ändern Sie vorhandene Videoinhalte.
• MV2V (Maskierte Videobearbeitung): Selektive Bearbeitungen von Videos mithilfe von Masken für eine präzise Kontrolle.

Die Stärke von VACE liegt in seiner Kompositionsfähigkeit. Benutzer können verschiedene Aufgaben in eine einzige Pipeline integrieren und so flexible und robuste Workflows für die Videogenerierung erstellen. Dies ist besonders nützlich bei vorgefertigten Vorlagen in Plattformen wie ComfyUI, die oft gebrauchsfertige VACE-Workflows für die Videogenerierung enthalten.

Ein typisches VACE-Setup, wie in einem ComfyUI-Diagramm (vom 01/08/2025) dargestellt, umfasst das Laden von Diffusionsmodellen, LoRAs, CLIP und VAE-Komponenten. Die Benutzer konfigurieren Textaufforderungen (sowohl positive als auch negative) und Stichprobenparameter. Sie können auch Referenzbilder einfügen, um die Ausgabe zu steuern. Dieser modulare Ansatz ermöglicht eine umfassende Anpassung durch Anpassung der Modelle, Prompts und anderer Parameter.

Beispiel für eine technische Spezifikation:

• Modell: WAN 2.1 VACE (14B)
• Ausgabe: 720p, 5-Sekunden-Videos
• VRAM-Nutzung: ~37GB (auf einer Colab A100 GPU)

Die Ergebnisse sind beeindruckend: Die KI erzeugt kohärente Videosequenzen, die die strukturelle Essenz der Eingabebilder beibehalten und gleichzeitig dynamische Bewegungen einfügen.

Die Zukunft von KI-generierten Videos

Die Fortschritte bei der Bild-zu-Video-Generierung, die durch Modelle wie WAN 2.1 und Techniken wie ControlNet unterstützt werden, eröffnen spannende Möglichkeiten. Zwar liegt der Schwerpunkt derzeit auf der Erstellung von überzeugendem Bildmaterial für Marketing- und Kreativprojekte, doch die potenziellen Anwendungen reichen weiter. Stellen Sie sich vor, Sie nutzen diese Tools für:

• Verbessern Sie die Projektdokumentation: Visualisieren Sie Projektfortschritte, architektonische Entwürfe oder komplexe Prozesse mit dynamischen Videoerzählungen anstelle von statischen Diagrammen.
• Erstellen Sie fesselnde Tutorials: Illustrieren Sie Schritt-für-Schritt-Anleitungen mit animierten Bildern, um sie zugänglicher und eindrucksvoller zu machen.
• Verbessern Sie Kundendemos: Präsentieren Sie Lösungen und ihre Wirkung in einem visuell fesselnden Videoformat und hinterlassen Sie so einen stärkeren Eindruck bei Ihren Kunden.

Die Integration des Klonens von Stimmen, wie sie in der zukünftigen Forschung angedeutet wird, verstärkt dieses Potenzial noch weiter und ermöglicht reichhaltige, erzählende Videoinhalte, die den Wert und die Wirkung unserer Arbeit effektiv vermitteln können. Auch wenn die Anwendung dieser Technologien auf präzise Datenvisualisierungen oder textlastige Diagramme noch Herausforderungen mit sich bringt, deuten die raschen Fortschritte darauf hin, dass die Zukunft kreativer und informativer Inhalte in der nahtlosen Integration von KI-gesteuertem visuellen Storytelling liegt.

Diese Erkundung der Bild-zu-Video-Erzeugung zeigt einen bedeutenden Sprung bei den KI-Fähigkeiten. Wenn wir diese leistungsstarken Werkzeuge verstehen und nutzen, können wir neue Wege für Kreativität und Kommunikation erschließen und unsere Ideen auf nie dagewesene Weise zum Leben erwecken.