KI-Videogeneratoren haben in den letzten Monaten enorme Fortschritte gemacht – wahrscheinlich haben Sie das anhand verschiedener Posts in Ihrer LinkedIn-Timeline bemerkt, die 5- bis 10-sekündige Clips zeigen. Aber es ist ein entscheidender Unterschied, ob Sie kurze Clips für „Likes“ erstellen wollen oder Videos für Ihr Unternehmen generieren möchten, mit denen sich Ihre Kunden wirklich identifizieren können.

Jeder, der schon einmal daran gearbeitet hat, Aufmerksamkeit für seine Produkte und Dienstleistungen zu wecken, weiß, dass großartige Bilder die Blicke auf sich ziehen. In sozialen Netzwerken wie LinkedIn hat sich der Trend in den letzten Jahren deutlich von statischen Bildern hin zu kurzen Videos verschoben. Da die Erstellung hochwertiger Videos jedoch zeit- und kostenintensiv sein kann, ist die Versuchung groß, generative KI-Technologien zu nutzen.

Wo liegen die Grenzen der heutigen KI-Videogeneratoren? Die relevantesten Herausforderungen liegen derzeit in der Konsistenz und der realistischen Darstellung von Physik.

Wo liegen die Grenzen der heutigen KI-Videogeneratoren?

Die relevantesten Herausforderungen liegen derzeit in der Konsistenz von Objekten, Szenenkonsistenz, Qualitätsverlust bei Personen, Kontrolle über Objekte, realistische Physik und Interaktionen, sowie Bias (Verzerrung) bei der Darstellung von Personen und Szenen.

Konsistenz von Objekten: Je mehr Objekte oder Personen Teil eines Videos sind, desto schwieriger ist es für die KI, diese über die gesamte Szene hinweg konsistent darzustellen. Da die meisten KIs darauf beschränkt sind, Clips von maximal 5 oder 10 Sekunden Länge zu generieren, bedeutet das Erstellen längerer Videos das Zusammenfügen einzelner Clips – was in dieser Hinsicht oft zu sichtbaren Sprüngen führt.

Die neuesten führenden Modelle (wie Runway Gen-4) ermöglichen inzwischen jedoch Videos mit einer Länge von bis zu 60 Sekunden. Die Anforderungen an die Rechenleistung sind aber immens - entsprechend hoch sind die Kosten der Videogenerierung.

Szenenkonsistenz: Bilder mit Personen vor einem ansprechenden Hintergrund zu generieren und daraus ein Video zu machen, ist heute bereits möglich. Man hat eine gute Kontrolle darüber, wie Vorder- und Hintergrund aussehen. Wenn sich jedoch Personen in Ihrem Video bewegen, muss sich die Hintergrundszenerie entsprechend anpassen, wodurch Sie oft die Kontrolle über Details und die Qualität des Hintergrunds verlieren. Dies schränkt Ihre Möglichkeiten ein, dynamische Videos bei gleichbleibend hoher Qualität zu erstellen.

Die Hersteller der Videogeneratoren haben an dieser Herausforderung gearbeitet. Falls dieser Aspekt für Ihr Videoprojekt besonders wichtig ist, sollten Sie unterschiedliche KI-Modelle ausprobieren und selbst bewerten, welches bei Ihrer konkreten Szene am besten abschneidet.

Qualitätsverlust bei Personen: Personen können anfangs in hoher Qualität und mit vielen Details dargestellt werden. Mit zunehmender Dauer des Videos neigt die Qualität jedoch dazu, abzunehmen. Auch wenn die Gesamtqualität des Videos noch gut sein mag, fangen Personen oft an, etwas „unnatürlich“ oder fremd zu wirken.

Kontrolle über Objekte: In Business-Szenarien möchten Sie vielleicht Objekte darstellen, die Ihrem Produkt nicht nur ähnlich sehen – sie müssen exakt so aussehen. Bei einigen neueren Modellen können Sie daher Referenzbilder bereitstellen. Auf diesen sind bestimmte Produkte oder Gesichter von Menschen abgebildet. Die KI generiert dann Videos, in denen die Objekte und Menschen aus diesen Referenzbildern genau kopiert werden. Bei modellen wie Kling 3 und Wan 2.6 können Sie sogar mehrere Referenzbilder nutzen - das ist immens hilfreich wenn beispielsweise eine bestimmte Personen einen konkreten Gegenstand halten soll.

Genügt das, um qualitativ hochwertige Marketingvideos zu generieren? Vielleicht. Die KI-Modelle werden weiterhin Schwierigkeiten bekommen, falls ihr Objekt sehr viele kleine Details aufweist, oder falls es im verlauf des Videos aus verschiedenen perspektiven dargestellt wird. Das bedeutet in der Regel, dass Sie die KI speziell auf dieses eine Objekt feinabstimmen müssen. Das ist heute bereits möglich, sogar für Anwender ohne Programmierkenntnisse. Je mehr Objekte und Personen Sie jedoch gleichzeitig kontrollieren wollen, desto schwieriger wird dies auf einem zufriedenstellenden Qualitätsniveau.

Realistische Physik und Interaktion: Wenn sich Menschen in einem Video bewegen, Tassen zu Boden fallen oder die Haare im Wind wehen, muss das realistisch und physikalisch korrekt aussehen. Bei dieser Herausforderung haben KI-Videogeneratoren zuletzt starke Fortschritte gemacht. Szenen der "Alltags-Physik" wie Spiegelungen, Wasser das in einem Fluss fließt, oder Bälle werfen werden nun gut erzeugt. Dies liegt daran, dass es sehr viel Videomaterial gibt, mit dem die KI trainiert werden konnte.

Je stärker sie bestimmte Interaktionen steuern wollen – zum Beispiel, dass eine Person eine Tasse aus einem Schrank nimmt oder einen Kühlschrank öffnet – steigt die Wahrscheinlichkeit, dass dies seltsam oder sogar physikalisch unkorrekt aussieht. Dies erschwert es, die Kontrolle zu behalten: Sicherzustellen, dass Objekte und Personen auf eine bestimmte Weise aussehen und gleichzeitig präzise zu steuern, wie diese interagieren, bleibt schwierig.

Wenn Sie mit der Generierung einer bestimmten Interaktion hadern: Versuchen Sie zuerst, im Prompt die Details dieser Interaktion so präzise wie möglich zu beschreiben. Darüber hinaus können Sie das Video mit unterschiedlichen zufälligen Seed-Zahlen erstellen - wenn Sie mit einer Seed-Zahl gute Resultate erzielen, dann nutzen Sie sie weiter. Komplexere Bewegungen können Sie außerdem in eine Abfolge einfacherer Bewegungen aufteilen, und jede davon in separaten kurzen Videos erzeugen.

Bias bei der Darstellung von Personen und Szenen: Dies hängt stark von den Daten ab, mit denen die KI trainiert wurde. Wenn die KI ihre Fähigkeiten hauptsächlich auf Basis westlicher Filme oder Web-Clips erlernt hat, könnte sie Schwierigkeiten mit asiatischen oder afrikanischen Umgebungen oder der Darstellung spezifischer lokaler Geschäftsumfelder haben. Welche Videogeneratoren für Sie am besten funktionieren? Das müssen Sie selbst durch Ausprobieren (Trial-and-Error) herausfinden.

Was sind die neuesten Trends der KI-Videogenerierung?

Synchronisierter Ton, der zu dem passt, was im Video zu sehen ist, ist wichtig. Daher arbeiten KI-Unternehmen intensiv an Modellen, die sowohl die Audiospur als auch die Videobilder generieren. Ein führendes Modell in dieser Hinsicht ist Googles Veo 3.1. Alternativ gibt es verschiedene Modelle, die nur den Ton basierend auf einem bereitgestellten Eingabevideo erstellen.

Für allgemeine Hintergrundgeräusche funktioniert dies bereits sehr gut. Der beste Weg, die Details des Tons zu kontrollieren, besteht darin, die Geräuschquelle in den Bildern des Videos zu verankern. Stellen Sie sich zum Beispiel vor, Ihr Video benötigt das Geräusch eines Glases, das auf den Boden fällt und zerbricht. Wenn diese Situation im Video explizit sichtbar ist, können Sie dafür einen realistischen Ton erwarten. Wenn die Situation nur im Hintergrund oder gar nicht sichtbar ist, müssen Sie mit Ergebnissen rechnen, die nicht Ihren Wünschen entsprechen.

Wenn Sie sprechende Menschen haben möchten, rate ich Ihnen, auf ein Modell umzusteigen, das auf die Generierung dieser Art von Ton spezialisiert ist. Native Audiomodelle mit einem solchen Fokus erreichen mittlerweile eine Lippensynchronität von unter 120 Millisekunden – das ist der Schwellenwert, ab dem Menschen normalerweise anfangen, Unstimmigkeiten zwischen dem, was sie sehen, und dem, was sie hören, zu erkennen.

Preise für Video-Generierungsdienste: Der enorme Fortschritt, der mit den neuesten KI-Videogeneratoren erzielt wurde, geht mit hohen Rechenanforderungen einher. Dementsprechend sind die Preise für die Erstellung hochwertiger Videos beträchtlich und werden weiter steigen. Ein bekanntes Beispiel ist die Entscheidung von OpenAI, seinen KI-Generator Sora einzustellen. Obwohl er zu den führenden KI-Modellen in diesem Bereich gehörte, entschied die Führung von OpenAI, dass es keine Möglichkeit gibt, Sora den Kunden nachhaltig zu einem vernünftigen Preis anzubieten. Darüber hinaus wurden die Rechenressourcen, die zuvor in Sora flossen, auf ihre zentralen Unternehmensmodelle umgelenkt, die bessere Geschäftsmöglichkeiten bieten.

Wenn Sie also professionelle Videos anstreben, lohnt es sich, die führenden KI-Modelle auszuprobieren und selbst zu beurteilen, welches für Ihre Situation das beste Preis-Leistungs-Verhältnis bietet.

Wie sollten Sie mit der Videogenerierung beginnen?

Obwohl Videogeneratoren in vielerlei Hinsicht äußerst leistungsfähig sind, sollten Sie die Herausforderungen in einem Video so gut wie möglich reduzieren. Je weniger Herausforderungen die KI bewältigen muss, desto zufriedenstellendere Ergebnisse wird sie liefern. Achten Sie auf die folgenden Punkte:

Wie können Sie besser kontrollieren, was ein generiertes Video zeigt?

Bildgeneratoren eignen sich besser, um die Gesamtszenerie und feingranulare Details basierend auf Ihren Prompts zu optimieren. Daher ist es sinnvoll, die Videogenerierung nicht nur mit einem Prompt, sondern mit einem perfekt optimierten Bild zu beginnen. Einige Videogeneratoren (wie Kling 3) lassen Sie das Endbild für die zu generierende Videosequenz festlegen – das Hinzufügen eines perfekt optimierten Endbildes stärkt also Ihre Kontrolle darüber, wie eine Videosequenz endet.

Liegt Ihr Fokus darauf, einen Menschen in Ihrer Videoszene agieren zu lassen? Dann denken Sie darüber nach, mehrere Referenzbilder derselben Person aus verschiedenen Perspektiven oder mit unterschiedlichen Emotionen zu verwenden. Gleiches gilt für Fälle, in denen ein Objekt im Mittelpunkt des Videos steht: Die Bereitstellung von Referenzbildern bei unterschiedlichen Lichtverhältnissen und von verschiedenen Seiten erhöht die Qualität und Kontrolle darüber, wie es dargestellt wird.

Was sind die führenden KI-Modelle für die Videogenerierung?

Stand Anfang 2026 sind die führenden KI-Videogeneratoren Google Veo 3.1, Kuaishous Kling 3, Runway Gen-4, Alibabas Wan 2.6 und ShengShus Vidu.

Wie wird sich die KI zur Videogenerierung in den kommenden Monaten entwickeln?

Unternehmen werden sich darauf konzentrieren, Fähigkeiten wie die Kontrolle über Objekte, realistische Animationen von Menschen und hochwertige Audioqualität zu verbessern, da diese Funktionen für professionelles Videomarketing und die Filmproduktion entscheidend sind.

Generell setzen Tech-Unternehmen ihre Arbeit fort, um die Überwindung dieser Einschränkungen weiter zu verbessern. Dennoch weckt die aktuelle Geschäftsdynamik Bedenken, dass wir bei zukünftigen KI-Modellen erhebliche Preiserhöhungen sehen könnten. Aber vielleicht folgen andere Unternehmen dem Beispiel von OpenAI und konzentrieren ihre Forschungsanstrengungen auf andere Anwendungsfälle als die Videogenerierung. Behalten Sie daher im Auge, wohin Innovationen in der Videogenerierung die Fähigkeiten der Modelle treiben werden.