KI-Bildgenerierung im Unternehmensalltag
KI-generierte Bilder sind heute Alltag in Webprojekten, Schulungsunterlagen und Marketingmaterialien. Welches Modell für welchen Zweck am besten geeignet ist – darüber lässt sich trefflich streiten. Wir haben deshalb einfach getestet.
In unseren Projekten haben wir bisher hauptsächlich auf Google Gemini und das Bildmodell "Nano Banana" gesetzt. Die Ergebnisse waren gut: hohe Qualität, zuverlässige Generierung, Kosten je nach Anwendungsfall meist um die 10 bis 15 Cent pro Bild. Für viele Projekte ist das völlig in Ordnung.
Interessant wird es, sobald nicht einzelne Bilder, sondern größere Mengen gefragt sind. In einem Kundenprojekt haben wir mehrere hundert Illustrationen und Symbole erzeugt – die Art von Dingen, die früher mit Icon-Paketen oder individuellen Grafiken gelöst wurden. Mit KI geht das heute deutlich schneller und flexibler.
Das bedeutet nicht, dass Grafikdesigner überflüssig werden. Für hochwertige Markenauftritte, komplexe Illustrationen und aufwendige Werbematerialien bleibt menschliche Erfahrung unverzichtbar. Für Avatare, Lernbilder, Symbole oder Infografiken in großen Stückzahlen ist KI aber eine echte Alternative.
In der Praxis endet die Arbeit selten nach der ersten Generation. Anforderungen ändern sich, Kunden wollen Varianten, der Stil soll angepasst werden. Einzelne Bilder neu zu erstellen kostet kaum etwas. Wenn aber 500 Illustrationen wegen geänderter Anforderungen neu erzeugt werden müssen, summieren sich die Kosten bei Cloud-Diensten – besonders in längeren Projekten, wo das mehrfach vorkommt.
Deshalb haben wir uns intensiver mit lokal betriebenen Modellen beschäftigt. Die Logik dahinter ist simpel: Nach der Hardwareanschaffung kostet eine zusätzliche Bildgeneration nichts mehr. Ob ein Bild einmal oder zehnmal neu erstellt wird, ist für die laufenden Ausgaben egal.
Für unseren Praxistest haben wir sieben aktuelle Open-Source-Modelle auf eigener Hardware installiert und mit identischen Prompts gegeneinander getestet. Uns interessierte vor allem: Wie nah kommen lokale Lösungen heute an Cloud-Qualität heran, und für welche Anwendungsfälle lohnt sich der Umstieg bereits?
Als Referenz diente Google Gemini, einer der leistungsfähigsten Cloud-Dienste derzeit.
Die Testaufgaben
Statt künstlicher Benchmarks haben wir zwei typische Unternehmensanforderungen abgebildet – mit dem Fokus auf visuellem Eindruck und Eignung für den Unternehmenseinsatz, nicht auf technischer Fehlersuche.
Die Modelle sind heute so gut geworden, dass sie das Beschriebene im Wesentlichen auch liefern. Der spannende Vergleich liegt daher weniger im "wer macht keine Fehler" als in "welcher Stil passt zu welchem Anwendungsfall".
Cartoon-Avatare für eine Bildungsanwendung
Vier Familienmitglieder (Papa, Mama, Sohn, Tochter), die in einer Lernanwendung für Kinder eingesetzt werden sollten. Die Figuren müssen wiedererkennbar, kindgerecht und konsistent im Stil sein.
Wir haben ausschließlich Modelle getestet, die auf aktuell günstig verfügbarer Hardware laufen – keine Spezialserver, keine Hochleistungssysteme.
Ein Modell hat uns auf Anhieb besonders gut gefallen: FLUX.1-schnell.
Daher haben wir für dieses Modell eine zweite Variante erstellt: Statt der Standard-Generierung haben wir einen iterativen Verbesserungsprozess implementiert, der das Bild in mehreren Durchläufen verfeinert – die Anzahl der Schritte wurde von 4 auf 8 erhöht. Das erfordert etwas eigenen Code, ist auf Self-Hosted-Hardware aber unkompliziert umsetzbar. Bei Cloud-APIs ist das entweder schwieriger umzusetzen oder deutlich teurer.
Zur Generierungszeit: Auf eigener Hardware ist Zeit der einzige relevante Faktor – keine Tokens, keine Kosten, keine Limits. Für erste Motive generiert man tagsüber eine Handvoll Testbilder. Größere Mengen können als Nachtjob laufen, wenn die Grafikkarte für nichts anderes gebraucht wird.
Fotorealistisches Mode-Foto
Das fotorealistische Motiv ist eine andere Kategorie – anspruchsvoller und aufschlussreicher für Qualitätsunterschiede zwischen den Modellen.
Cartoon-Illustrationen funktionieren mit heutigen Modellen schon sehr zuverlässig. Bei fotorealistischen Motiven werden Qualitätsunterschiede deutlich sichtbarer. Die Modelle müssen natürliches Licht, Reflexionen und menschliche Proportionen korrekt darstellen – und genau hier zeigt sich, wie weit die Modelle wirklich sind.
Warum alle Modelle dabei sind
Einige der getesteten Modelle unterliegen einer eingeschränkten Lizenz. Für den Einsatz in konkreten Projekten empfiehlt sich jeweils ein Blick in die aktuelle Lizenzdokumentation.
Für diesen Vergleich sind sie trotzdem relevant: Sie zeigen, in welche Richtung sich die Qualität entwickelt. Neue Modelle erscheinen regelmäßig und werden schnell besser.
Alle Bilder wurden mit identischen Prompts erzeugt – so entstehen faire, direkt vergleichbare Ergebnisse.
Die getesteten Modelle
Wir haben sieben aktuelle Open-Source-Modelle auf derselben Hardware gegeneinander antreten lassen:
| Modell | Hersteller | Verwandtschaft | Steps | Lizenz |
|---|---|---|---|---|
| SDXL 1.0 | Stability AI | Stable-Diffusion-Familie | 25 | RAIL++-M |
| SD 3.5 Large | Stability AI | Nachfolger von SDXL | 28 | Stability AI Community |
| FLUX.1-schnell | Black Forest Labs | FLUX-Basis | 4 | Apache 2.0 |
| FLUX.1-dev | Black Forest Labs | FLUX-Basis | 20 | FLUX.1-dev License |
| FLUX.1-Kontext | Black Forest Labs | FLUX mit Bildbearbeitung | 20 | Apache 2.0 |
| Chroma v50 | Lodestones | FLUX-Fork | 25 | Apache 2.0 |
| HiDream-I1 Dev | HiDream AI | Eigenständige Familie | 28 | Llama Community License |
FLUX.1-schnell ist das schnellste Modell der FLUX.1-Familie – nur 4 Diffusionsschritte, kurze Generierungszeit, qualitativ überraschend stark. Apache-2.0-Lizenz ohne Einschränkungen.
FLUX.1-Kontext ist die Weiterentwicklung von FLUX.1-dev mit Fokus auf kontextuellem Image-Editing: Objekte entfernen, Stile übertragen, Inpainting. Für reine Text-zu-Bild-Generierung verhält es sich wie FLUX.1-dev – mit dem Vorteil der Apache-2.0-Lizenz.
SD 3.5 Large ist Stability AIs neueste Generation mit 8,1 Milliarden Parametern. Nutzt drei Text-Encoder gleichzeitig für präzises Prompt-Following. Überraschend schnell für ein Modell dieser Größe.
HiDream-I1 ist das aktuell leistungsfähigste frei verfügbare Modell im Test – ~17 Milliarden Parameter, vier Text-Encoder parallel, darunter ein Llama-3.1-Sprachmodell-Encoder. Prompt-Verständnis auf einem neuen Niveau. Achtung: Nur nicht-kommerzielle Nutzung.
SDXL 1.0 ist der Klassiker. Als einziges Modell im Test arbeitet es mit negativen Prompts, hat einen eigenen Bildcharakter und ist am schnellsten von allen.
Chroma v50 basiert auf FLUX.1, hat aber das Guidance-Embedding entfernt. Das ergibt interessante kreative Stile – erfordert aber guidance=0.0 im Workflow, sonst entstehen nur schwarze Bilder.
Die Prompts – was wir der KI gesagt haben
Alle Prompts sind auf Englisch – das liefert bei allen getesteten Modellen deutlich bessere Ergebnisse als deutsche Beschreibungen.
Papa
Cheerful full-body cartoon illustration of a friendly dad, approximately 38 years old.
Short two-tone split hair: exactly one side bright red, the other side pure black — sharp color split down the middle.
Warm smile, relaxed and approachable expression.
Wearing casual everyday clothes: simple t-shirt and comfortable jeans.
Holding an open laptop in one hand or under the arm, clearly visible.
The laptop lid shows a large Linux Tux penguin logo on it.
Standing upright in a natural, friendly pose.
Bright, colorful cartoon illustration style with clean outlines.
Soft pastel background, warm lighting.
Portrait format 1:2 (tall), full body visible from head to toe.
Child-friendly, warm and approachable character design.
No text, no watermark.
Mama
Cheerful full-body cartoon illustration of a stylish and sporty mom, approximately 36 years old.
Blonde shoulder-length hair, warm smile, confident and elegant expression.
Wearing a sporty-chic outfit: fitted athletic wear or a sleek sport-casual ensemble, always polished.
High heels — elegant stilettos or block heels — always part of the look.
Standing upright in a confident, stylish pose.
Bright, colorful cartoon illustration style with clean outlines.
Soft pastel background, warm lighting.
Portrait format 1:2 (tall), full body visible from head to toe including shoes.
Child-friendly, warm and approachable character design.
No text, no watermark.
Sohn
Cheerful full-body cartoon illustration of a playful boy, approximately 8 years old.
Short brown hair, big happy grin, energetic and curious expression.
Wearing casual children's clothes: colorful t-shirt and shorts or jeans.
Standing upright or in a slightly dynamic, fun pose.
Bright, colorful cartoon illustration style with clean outlines.
Light and airy background, cheerful lighting.
Portrait format 1:2 (tall), full body visible from head to toe.
Child-friendly, energetic and joyful character design.
No text, no watermark.
Tochter
Cheerful full-body cartoon illustration of a sweet little girl, approximately 5-6 years old.
Blonde hair in pigtails or loose, big bright smile, cute and happy expression.
Wearing a colorful children's outfit: cute dress or playful top with leggings.
Standing upright in a sweet, joyful pose.
Bright, colorful cartoon illustration style with clean outlines.
Light pastel background, cheerful lighting.
Portrait format 1:2 (tall), full body visible from head to toe.
Child-friendly, cute and joyful character design.
No text, no watermark.
Fotorealistisches Mode-Foto
Fashion editorial photography, two beautiful elegant women standing on a rain-slicked
Tokyo city street at night, surrounded by vibrant neon signs in pink blue and purple hues,
first woman wearing a short black sequined mini dress, second woman in a short red silk
slip dress, both wearing strappy high heels, confident glamorous poses, glossy red lips,
sleek hair, bokeh city lights in background, wet pavement reflections, neon light
reflections on skin, Vogue magazine editorial, photorealistic, 8k resolution,
dramatic neon lighting, shallow depth of field, professional fashion photography.
Die Modelle im Vergleich
Im Folgenden sehen Sie die Ergebnisse aller sieben lokalen Modelle – ergänzt um Google Gemini als cloudbasierte Referenz.
| Modell | Veröffentlicht | Stärken |
|---|---|---|
| SDXL 1.0 | Aug. 2023 | Schnell, bewährt, guter Cartoon-Stil |
| FLUX.1-schnell | Aug. 2024 | Sehr gute Allround-Qualität, kurze Generierungszeit |
| FLUX.1-dev | Aug. 2024 | Hohe Bildqualität |
| Chroma v50 | März 2025 | Kreative und experimentelle Stilrichtungen |
| FLUX.1-Kontext | Mai 2025 | FLUX.1-dev-Qualität + Image-Editing |
| SD 3.5 Large | Okt. 2024 | Fotorealismus, schnell |
| HiDream-I1 | Apr. 2025 | Beste Detailqualität im Test |
Papa
| Modell | Bild |
|---|---|
| Google Gemini (Referenz) |  |
| FLUX.1-schnell · ~12 s |  |
| FLUX.1-dev · ~24 s |  |
| Chroma v50 · ~28 s |  |
| SDXL 1.0 · ~8 s |  |
| FLUX.1-Kontext · ~40 s |  |
| SD 3.5 Large · ~36 s |  |
| HiDream-I1 · ~72 s |  |
| Alle Modelle im Überblick |  |
Mama
| Modell | Bild |
|---|---|
| Google Gemini (Referenz) |  |
| FLUX.1-schnell · ~20 s |  |
| FLUX.1-dev · ~24 s |  |
| Chroma v50 · ~36 s |  |
| SDXL 1.0 · ~12 s |  |
| FLUX.1-Kontext · ~42 s |  |
| SD 3.5 Large · ~38 s |  |
| HiDream-I1 · ~74 s |  |
| Alle Modelle im Überblick |  |
Sohn
| Modell | Bild |
|---|---|
| Google Gemini (Referenz) |  |
| FLUX.1-schnell · ~24 s |  |
| FLUX.1-dev · ~24 s |  |
| Chroma v50 · ~34 s |  |
| SDXL 1.0 · ~8 s |  |
| FLUX.1-Kontext · ~40 s |  |
| SD 3.5 Large · ~38 s |  |
| HiDream-I1 · ~72 s |  |
| Alle Modelle im Überblick |  |
Tochter
| Modell | Bild |
|---|---|
| Google Gemini (Referenz) |  |
| FLUX.1-schnell · ~24 s |  |
| FLUX.1-dev · ~24 s |  |
| Chroma v50 · ~32 s |  |
| SDXL 1.0 · ~8 s |  |
| FLUX.1-Kontext · ~44 s |  |
| SD 3.5 Large · ~40 s |  |
| HiDream-I1 · ~74 s |  |
| Alle Modelle im Überblick |  |
Mode-Foto (fotorealistisch)
| Modell | Bild |
|---|---|
| Google Gemini (Referenz) |  |
| FLUX.1-schnell · ~20 s |  |
| FLUX.1-dev · ~24 s |  |
| Chroma v50 · ~33 s |  |
| SDXL 1.0 · ~9 s |  |
| FLUX.1-Kontext · ~52 s |  |
| SD 3.5 Large · ~60 s |  |
| HiDream-I1 · ~84 s |  |
| Alle Modelle im Überblick |  |
Wie schnell entsteht ein Bild?
Gemessen wurde die reine Inferenzzeit auf der AMD RX 7900 XTX (24 GB VRAM), ohne Ladezeit des Modells.
Erste vier Modelle
| Charakter | SDXL · 25 Steps | FLUX.1-schnell · 4 Steps | FLUX.1-dev · 20 Steps | Chroma v50 · 25 Steps |
|---|---|---|---|---|
| Papa | 8 s | 12 s | 24 s | 28 s |
| Mama | 12 s | 20 s | 24 s | 36 s |
| Sohn | 8 s | 24 s | 24 s | 34 s |
| Tochter | 8 s | 24 s | 24 s | 32 s |
| Mode-Foto | 9 s | 20 s | 24 s | 34 s |
| Ø Avatar | ~9 s | ~20 s | ~24 s | ~33 s |
Drei neue Modelle
| Charakter | FLUX.1-Kontext · 20 Steps | SD 3.5 Large · 28 Steps | HiDream-I1 · 28 Steps |
|---|---|---|---|
| Papa | 40 s | 36 s | 72 s |
| Mama | 42 s | 38 s | 74 s |
| Sohn | 40 s | 38 s | 72 s |
| Tochter | 44 s | 40 s | 74 s |
| Mode-Foto | 52 s | 60 s | 84 s |
| Ø Avatar | ~42 s | ~38 s | ~73 s |
SDXL ist mit Abstand am schnellsten (~9 s), gefolgt von FLUX.1-schnell (~20 s). Bei den neuen Modellen überrascht SD 3.5 Large mit ~38 s angesichts seiner Parametergröße positiv. HiDream-I1 braucht durch vier parallele Text-Encoder ~73 s – liefert dafür aber die stärksten Detailergebnisse im Test.
Technische Besonderheiten
Chroma: guidance=0 ist Pflicht
Chroma v47+ hat das Guidance-Embedding aus der FLUX-Architektur entfernt. Wer den Standard-Parameter guidance=3.5 aus FLUX.1-Workflows übernimmt, erhält ein komplett schwarzes Bild. Fix: guidance=0.0 im Workflow-Node.
SDXL: Negative Prompts nutzen
Als einziges der getesteten Modelle profitiert SDXL deutlich von negativen Prompts. Ohne sie lässt die Ausgabequalität merklich nach. Für die Cartoon-Avatare haben wir verwendet:
blurry, watermark, ugly, deformed, bad anatomy, realistic photo, dark, scary, adult
Erkenntnisse aus dem Vergleich
SDXL 1.0 überraschte bei einfachen Cartoon-Illustrationen positiv – und es ist nach wie vor das schnellste Modell im Test. Allerdings braucht es Negative Prompts und etwas Erfahrung beim Prompten, um zuverlässig gute Ergebnisse zu bekommen. Angesichts der inzwischen verfügbaren Alternativen ist das ein spürbarer Mehraufwand. Für spezielle Anwendungsfälle weiterhin brauchbar, als allgemeine Empfehlung würden wir es heute nicht mehr nennen.
FLUX.1-schnell war der klare Gewinner im Verhältnis Aufwand zu Ergebnis. Schnell, qualitativ solide, Apache-2.0-Lizenz ohne Einschränkungen. Wer lokal große Bildmengen erzeugen möchte, findet hier aktuell einen der interessantesten Allrounder.
FLUX.1-Kontext konnte im reinen Bildvergleich nur bedingt überzeugen. Avatare waren solide, beim Mode-Foto blieb es hinter den stärkeren Modellen zurück. Die eigentliche Stärke liegt woanders: Bestehende Bilder bearbeiten, Stile übertragen, Objekte entfernen. Das haben wir hier nicht getestet – weshalb das Modell im Ranking nicht vorne landet, obwohl es für andere Einsatzszenarien klar interessant wäre.
SD 3.5 Large lieferte solide Ergebnisse, hinterließ aber keinen bleibenden Eindruck. Weder bei Illustrationen noch beim Mode-Foto setzte es sich klar von den anderen ab. Kleinere Probleme bei Händen und Details, insgesamt ein leicht künstlicher Bildeindruck. Eine modernere Alternative zu SDXL, aber nicht das Beste im Test.
HiDream-I1 war die größte Überraschung. Sowohl bei den Illustrationen als auch beim fotorealistischen Motiv lieferte es durchgehend hochwertige Ergebnisse. Einzelne Detailvorgaben wurden gelegentlich nicht vollständig umgesetzt – das fiel aber kaum ins Gewicht. Insgesamt bewegte sich HiDream-I1 auf Augenhöhe mit den besten Modellen und hatte bei der reinen Bildqualität die Nase knapp vorne. Wenn wir uns auf ein Modell für reine Bilderzeugung festlegen müssten: HiDream-I1. Die Unterschiede zu FLUX.1-schnell sind nicht riesig, aber bei mehreren Motiven wirkte das Ergebnis noch etwas stimmiger.
Chroma v50 interpretierte Prompts teils deutlich anders als die übrigen Modelle. Das kann interessant sein – führt aber auch zu Ergebnissen, die weiter von den Erwartungen abweichen. Für experimentelle Projekte oder ungewöhnliche Bildstile eine Option. Als Allrounder für vorhersagbare Ergebnisse würden wir es nicht einsetzen.
Google Gemini diente als Referenz für einen modernen Cloud-Dienst. Konsistent, zuverlässig bei komplexen Vorgaben. Aber der Abstand zu den besten lokal betriebenen Modellen ist deutlich kleiner geworden. Was vor ein paar Jahren noch eine klare Überlegenheit war, ist heute ein Randunterschied – zumindest für typische Unternehmensanwendungen.
Welches Modell für welchen Einsatz?
| Anwendungsfall | Empfehlung | Begründung |
|---|---|---|
| Allround / Geschwindigkeit | FLUX.1-schnell | Apache 2.0, ~20 s, sehr gute Qualität |
| Allround / höhere Qualität | FLUX.1-Kontext | Apache 2.0, ~42 s, auch für Image-Editing |
| Fotorealismus | SD 3.5 Large | Stability AI Community License, ~38 s |
| Cartoon / kindgerechte Illustrationen | SDXL 1.0 | Schnellste Generierung (~9 s), guter Stil |
| Höchste Detailqualität | HiDream-I1 | Bestes Prompt-Verständnis, ~73 s |
| Experimentell / Community | Chroma v50 | Interessanter Stil, benötigt guidance=0 |
| Image-Editing / Inpainting | FLUX.1-Kontext | Speziell für kontextbasiertes Bearbeiten |
EU AI Act und die Herkunft der Modelle
Neben Bildqualität, Geschwindigkeit und Lizenzfragen spielt ein weiterer Faktor eine Rolle, der in vielen Unternehmen noch zu wenig beachtet wird: Woher kommt das Modell eigentlich?
Der EU AI Act schafft erstmals einen gesetzlichen Rahmen für den Einsatz von KI-Systemen in Europa. Viele Anforderungen richten sich direkt an Anbieter von Modellen und KI-Diensten – aber auch Unternehmen müssen zunehmend nachvollziehen können, welche Systeme sie einsetzen und unter welchen Bedingungen diese entwickelt wurden.
Ein Blick auf die Herkunft der getesteten Modelle:
| Modell | Hersteller | Herkunft |
|---|---|---|
| FLUX.1-schnell / dev / Kontext | Black Forest Labs | Deutschland |
| Chroma v50 | Lodestones | USA |
| SDXL 1.0 / SD 3.5 Large | Stability AI | Großbritannien |
| HiDream-I1 | HiDream AI | China |
| Gemini | USA |
Dokumentationen, Lizenzbedingungen und Transparenz über Trainingsdaten werden künftig relevanter werden. Wer das heute ignoriert, kauft sich möglicherweise ein Problem für übermorgen.
Die Modelle von Black Forest Labs sind deshalb nicht nur aus technischen Gründen interessant. Das Unternehmen kommt aus Deutschland, entwickelt innerhalb des europäischen Rechtsraums – und dürfte zukünftige Anforderungen des AI Acts einfacher erfüllen können als Anbieter aus anderen Rechtsräumen.
Das bedeutet nicht, dass Modelle aus den USA oder China prinzipiell ausscheiden. Aber wer langfristig plant und regulatorische Risiken begrenzen möchte, hat mit europäischen Modellen ein Argument mehr auf der Seite.
Fazit
Der Abstand zwischen Cloud-Diensten und lokal betriebenen Open-Source-Modellen ist kleiner geworden – das war die wichtigste Erkenntnis aus diesem Test. Google Gemini liefert weiterhin konsistentere Ergebnisse bei komplexen Detailvorgaben, aber der Vorsprung ist nicht mehr so klar wie noch vor ein paar Jahren.
Für typische Unternehmensanwendungen – Illustrationen für Schulungen, Marketingmaterialien, Avatare, interne Dokumentationen – ist die Qualität lokaler Modelle in vielen Fällen gut genug. Dazu kommen die bekannten Vorteile: Datenschutz, Kostenkontrolle bei großen Mengen, keine API-Abhängigkeit.
Die größte Überraschung war HiDream-I1. Es setzte sich bei der reinen Bildqualität knapp an die Spitze – die Unterschiede zu den besten FLUX-Modellen sind nicht dramatisch, aber bei mehreren Motiven wirkte das Ergebnis noch etwas stimmiger und detailreicher.
Trotzdem: Für den produktiven Einsatz würden wir aktuell FLUX.1-dev bevorzugen. Nicht weil es schönere Bilder macht, sondern weil Black Forest Labs aus Deutschland kommt und damit innerhalb des europäischen Rechtsraums operiert. Im Hinblick auf den EU AI Act und künftige Compliance-Anforderungen ist das ein Argument, das für uns schwerer wiegt als ein paar Sekunden Generierungszeit.
Ob ein Bild in 20 oder 60 Sekunden entsteht, spielt in der Praxis oft kaum eine Rolle. Bei 500 Illustrationen läuft die Generierung ohnehin über Nacht.
Eine Erkenntnis, die wir erst im Praxiseinsatz wirklich verstanden haben, betrifft die Konsistenz. Es ist verlockend, für jedes Bild das jeweils beste Modell auszuwählen. Das führt aber langfristig zu unterschiedlichen Bildstilen und macht die Nachproduktion aufwendiger. Wir werden künftig dokumentieren, welches Modell wir für ein Projekt verwendet haben – damit spätere Ergänzungen und Varianten nahtlos passen.
Gerade bei großen Projekten ist das oft wichtiger als die letzten paar Prozent Bildqualität.
Lokale KI-Bildgenerierung ist 2026 kein Experiment mehr. Für viele Unternehmen ist es eine ernstzunehmende Alternative zu Cloud-Diensten – vor allem wenn größere Mengen gefragt sind, Inhalte regelmäßig aktualisiert werden oder Datenschutz und Compliance eine Rolle spielen.
Was uns am meisten überrascht hat: Wie nah lokale Modelle inzwischen an die Cloud herangekommen sind. Die Entscheidung dreht sich nicht mehr allein um Bildqualität, sondern zunehmend um Kosten, Datenschutz, Lizenzen und regulatorische Anforderungen.
Nach Abschluss des Tests werden wir FLUX.1-dev als Standardmodell für neue Projekte einsetzen.
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