Leg einen festen Satz Referenzbilder an, schick alle davon mit jedem neuen Bild mit, bestimme eines davon zum Maßstab für das Gesicht, beschreibe nur, was sich in der Szene ändert, und prüfe jedes Ergebnis gegen die Referenzen – was abweicht, wird neu aufgenommen. Ein Seed, ein längerer Prompt oder ein berühmter Doppelgänger allein hält kein Gesicht fest.
Warum Gesichter driften
Ein Bildmodell erinnert sich nicht an eine Person. Jedes Bild entsteht von Grund auf neu, und eine Beschreibung wie „dunkles welliges Haar, kräftige Augenbrauen“ passt auf Tausende Gesichter. Ändert sich Licht, Blickwinkel oder Ausdruck, füllt das Modell die Lücken anders: Das Kinn wird weicher, die Nase schmaler, das Alter verschiebt sich um fünf Jahre. Frag zweimal nach derselben Person und du bekommst einen Cousin.
1. Erstelle zuerst ein Referenzblatt
Leg das Gesicht einmal fest, unter Bedingungen, die nichts verbergen: ein Porträt von vorn, ein Halbprofil und eine Ganzkörperaufnahme, bei gleichmäßigem Tageslicht, in schlichter Kleidung, vor schlichtem Hintergrund. Generiere die beiden zusätzlichen Ansichten aus dem Porträt, nicht auseinander; in einer Kette summieren sich kleine Fehler auf.
2. Schick jedes Mal alle Referenzen mit
Häng alle Referenzbilder an jedes neue Bild an und sag, welches für das Gesicht maßgeblich ist, meist das Porträt von vorn. Die anderen Bilder liefern Haare, Statur und Proportionen. Mit einer Referenz hat das Modell einen Blickwinkel, von dem aus es hochrechnen muss; mit drei kann es triangulieren.
3. Trenne die Person von der Szene
Schreib den Prompt in zwei Teilen. Der erste sagt, was sich nie ändert: Gesicht, Haare, Haut, Merkmale. Der zweite ist die Szene: Ort, Tageszeit, Lichtquelle und -richtung, was die Hände tun, die Kleidung. Die Kleidung soll der Szene folgen, das Gesicht nicht.
4. Prüfe jedes Ergebnis und nimm neu auf
Selbst mit guten Referenzen driften manche Aufnahmen ab. Vergleiche jedes neue Bild in zwei Punkten mit dem Referenzblatt: Ist es dieselbe Person, und geht es als echtes Foto durch (keine Plastikhaut, keine verbogenen Hände)? Zähl den niedrigeren der beiden Werte und nimm alles unter deiner Schwelle neu auf. Dittoshot macht das mit einem zweiten Modell: Ein Foto besteht ab 7 von 10, bekommt bis zu drei Aufnahmen, und du behältst die beste, für 5 Tokens, egal wie viele es gebraucht hat.
5. Was trotzdem schiefgeht
Aus unseren eigenen Beispielen, unbearbeitet:
- Links und rechts werden gespiegelt. In Miras Beschreibung steht „kleine Narbe über der linken Augenbraue“, in Aikos „kleiner silberner Ring im rechten Ohr“. Auf beiden Referenzblättern landete das Merkmal links oder rechts im Bild, nicht an der Person. Wenn die Seite wichtig ist, prüf das Referenzblatt und nimm das, was es zeigt, als verbindlich.
- Text schleicht sich ein. Der Prompt verlangt keinen sichtbaren Text, und trotzdem hat eines von Miras Fotos ein „café“-Schild. Verbote senken die Wahrscheinlichkeit, sie beseitigen sie nicht.
- Kleine Merkmale schrumpfen mit der Entfernung. Eine Narbe oder Sommersprossen, die im Porträt deutlich zu sehen sind, können in einer Ganzkörperaufnahme verschwinden. Wenn das Gesicht oft klein im Bild sein wird, wähle Anker, die Entfernung überstehen, etwa Brille, Bart oder Frisur.
So geht es mit anderen Tools
Dieselbe Methode funktioniert überall, wo du Referenzbilder anhängen kannst; nur die Bedienung unterscheidet sich.
- Midjourney V8.2: Das Edit Model nimmt bis zu 4 Referenzbilder und hat Omni Reference und --cref ersetzt. Siehe Dittoshot vs. Midjourney.
- Leonardo AI: Omni-Modelle wie Nano Banana nehmen bis zu 6 Referenzen. Siehe Dittoshot vs. Leonardo.
- Higgsfield Soul ID trainiert mit 20 oder mehr Fotos einer echten Person; OpenArt Characters starten aus einem Bild, Text oder Presets. Siehe Higgsfield und OpenArt.
Keines davon beschreibt eine automatische Identitätsprüfung, Schritt 4 liegt also bei dir. Dittoshot erledigt alle fünf Schritte aus einer schriftlichen Beschreibung; deine erste Person und ihr erstes Foto sind kostenlos.