Der unzensierte KI-Bildeditor
Ein vorhandenes Bild ändern, umstilisieren, neu ausleuchten, neu einkleiden oder reparieren — mit einem einzigen Satz. Keine Masken, keine Filter, keine Ablehnungen — und eine Technik, die mehr zählt als alle anderen zusammen.
Kurzfassung
Shannon bearbeitet genau ein vorhandenes Bild anhand einer Anweisung in normaler Sprache — kein Pinsel, keine Maske, keine Auswahl. Diese Anweisung muss sagen, was sich ändert UND was bleibt, denn das Modell erzeugt das gesamte Bild neu: Alles, was Sie nicht als unverändert benennen, darf abdriften. Die unveränderten Teile zu benennen — „keep the face, pose and clothing identical“ — ist der größte Qualitätshebel, den Sie haben. Der Bearbeitungspfad nimmt sehr wohl einen negativen Prompt entgegen (Text-zu-Bild nicht); dort gehören unerwünschte Artefakte hin, statt „kein X“ in die Anweisung zu schreiben. Die Ausgabe übernimmt das Seitenverhältnis der Quelle automatisch. Es gibt keine Videogenerierung und keine Möglichkeit, ein Bild zu animieren. Die Bearbeitung läuft auf unserem eigenen GPU-Cluster in der Chat-App, ohne Inhaltsfilter und ohne Ablehnungsschicht.
Die meisten, die nach einem unzensierten KI-Bildeditor suchen, haben ein Bild und ein Problem: Der Hintergrund stimmt nicht, das Licht ist flach, die Jacke hat die falsche Farbe, eine fremde Person steht im Bild, der Scan hat einen Knick — oder die Bearbeitung ist völlig legitim und das aktuelle Werkzeug weigert sich, sie anzufassen. Hier geht es darum, das gut zu machen: nicht darum, welcher Editor die meisten Regler hat, sondern um die eine Gewohnheit, die einen Edit, der sitzt, von einem Edit trennt, der still und leise das Gesicht Ihres Motivs neu baut, während Sie wegschauen.
01Was anweisungsbasiertes Bearbeiten wirklich ist
Klassische KI-Bearbeitung verlangt, dass Sie den schwierigen Teil selbst erledigen: eine Leinwand öffnen, eine Maske über den zu ändernden Bereich malen, eine Phrase tippen, die beschreibt, was hineingehört. Präzise, langsam und in dem Moment nutzlos, in dem Ihre Änderung keine saubere Kontur hat — eine Lichtverschiebung, ein Kleidungstausch, der die Silhouette verändert, eine globale Farbkorrektur.
Shannon geht andersherum vor. Sie wählen nichts aus. Sie schreiben einen Satz über das Bild, in jeder Sprache, und der Bereich wird aus Ihren Worten erschlossen. Das macht es zu einer praktischen unzensierten Inpainting-Alternative für alle, die das Ergebnis wollen statt der Auswahlarbeit — mit einer mechanischen Konsequenz, die Sie zuerst verstehen müssen:
Ein Edit ist eine Neuberechnung des gesamten Bildes, konditioniert auf Ihr Quellbild — kein Flicken, der auf einen Teil davon aufgesetzt wird. Das Bildmodell liest Ihr Original, liest Ihre Anweisung und erzeugt ein neues Bild, das das Original plus die Änderung sein soll. Nichts ist mechanisch eingefroren. Bei jedem Edit steht jedes Pixel neu zur Verhandlung.
Deshalb kommt „eine verregnete Straße in Tokio“ — in einem maskenbasierten Werkzeug makellos — mit einer subtil anderen Person darin zurück. Im maskenbasierten Werkzeug sagte die Maske, dass die Person tabu ist; hier muss Ihr Satz das sagen. Der Vorteil: Anweisungsbasierte Bearbeitung schafft, was Masken nicht können — die Sonne verschieben und die Schatten mitziehen, ein Kleidungsstück ändern und den Stoff über der bestehenden Pose fallen lassen, ein Foto in Tusche und Flächenfarbe umstilisieren, ohne die Komposition aufzugeben. Für solche Edits gibt es keine Grenze zum Ausmalen; es sind Beziehungen über das ganze Bild hinweg.
02Verankern: der größte Qualitätshebel
Verankern heißt, jede Bearbeitungsanweisung als zwei Klauseln zu schreiben: die Änderungsklausel (was anders sein soll, positiv und konkret formuliert) und die Beibehalten-Klausel (die Teile, die unangetastet überleben müssen, als konkrete Substantive benannt). Beide sind tragend — die Änderungsklausel allein ist ein Wunsch. Wenn Sie eine Sache von dieser Seite mitnehmen: Ihr Ergebnis hängt vor allem davon ab, wie ausdrücklich Sie benennen, was bleibt, nicht davon, wie plastisch Sie beschreiben, was sich ändert.
Drei Wege, auf denen unverankerte Anweisungen abdriften
- Identitätsdrift. Das Gesicht kommt fast richtig zurück — eine leicht andere Nase, ein still und leise verschönertes Kinn. Der schädlichste Fehler, weil er auf dem Handy schwer zu sehen und für jeden, der die Person kennt, offensichtlich ist.
- Kollaterale Umstilisierung. Sie wollten einen neuen Hintergrund; bekommen haben Sie zusätzlich eine neue Farbstimmung, ein neues Objektiv und einen Pullover, der früher gerippt war. Das Modell hat die Anweisung als Beschreibung des gesamten Zielbildes gelesen statt als Differenz zur Quelle.
- Ausufern durch Adjektive. „Dramatischer“, „sauberer“, „professioneller“ benennen überhaupt kein Objekt. Ein Adjektiv ohne Substantiv gilt für alles, also bewegt sich alles.
Das Anker-Vokabular
Anker funktionieren als konkrete Substantive. „Lass es gleich“ ist schwach — das Modell kann nicht wissen, welche Gleichheit Ihnen wichtig ist. Wählen Sie drei bis fünf Dinge, auf die es bei Ihrem Edit ankommt, und benennen Sie sie ausdrücklich.
| Was Sie ändern | Anker, die ausdrücklich genannt gehören |
|---|---|
| Hintergrund / Umgebung | Gesicht und Gesichtszüge, Frisur, Pose, Hände, Kleidung, Kamerawinkel, Bildausschnitt, Licht auf dem Motiv |
| Licht / Stimmung | Gesicht, Gesichtsausdruck, Hauttextur, Pose, Kleidung, Inhalt des Hintergrunds, Bildaufteilung |
| Kleidung / Garderobe | Gesicht, Bart oder Haare, Pose, Hände, Körperproportionen, Hintergrund, Lichtrichtung, Farbstimmung |
| Stil / Medium | Komposition, Pose, Haarlänge, Formen der Kleidung, Anzahl der Personen, Bildausschnitt |
| Objekt entfernen / Reparatur | alles andere im Bild — Motiv, umgebende Architektur, Korn, Tonwerte, Kontrast, Farbe |
| Farbe eines einzelnen Dings | jede andere Farbe im Bild, dazu Textur und Material des geänderten Objekts |
Beachten Sie die letzte Zeile. Umfärben geht leise schief, denn „mach die Jacke rot“ lädt zu einer von Grund auf neu gebauten Jacke ein — neuer Schnitt, neues Material, neuer Faltenwurf. Verankert: „recolor the existing jacket to a deep crimson, keeping its exact cut, seams, fabric texture and the way it hangs.“ Eine Klausel Unterschied, ein dramatisch besseres Ergebnis.
03Durchgespielte Beispiele: schwache Anweisung, warum sie driftet, verankerte Neufassung
Jedes Paar unten ist dieselbe Absicht, zweimal geschrieben. Die Diagnose in der Mitte ist der übertragbare Teil.
A. Einen Hintergrund ersetzen
Warum das driftet: Das beschreibt ein Zielbild, keine Differenz. Nichts an der Frau ist geschützt und nichts hält die Kamera still, also rahmt und rendert das Modell sie neu, während es eine plausible Szene baut.
Was sich geändert hat: Die Beibehalten-Klausel fixiert Identität, Kleidung und Bildaufteilung, und der letzte Halbsatz sagt, in welche Richtung sich die Naht auflöst — der Hintergrund beugt sich dem Licht auf dem Motiv, nicht umgekehrt.
B. Neu ausleuchten
Warum das driftet: „Besser“ ist ein Adjektiv ohne Substantiv. Das Modell muss sich eine Definition ausdenken, und der billigste Weg, in einer Neuberechnung besser auszusehen, sind geglättete Haut, hellere Zähne und ein schmaleres Kinn. Sie haben Licht bestellt und eine Retusche bekommen.
Was sich geändert hat: Licht ist physikalisch beschrieben — Richtung, Charakter, Farbtemperatur, Abfall. Die Hauttextur ist ausdrücklich verankert, denn beim Neuausleuchten ist die Versuchung am größten, sie wegzuglätten.
C. Ein Motiv neu einkleiden
Warum das driftet: Ein Anzug verändert die Silhouette, also muss der Oberkörper neu gerendert werden — und der Kopf darüber geht meistens mit. Unverankerte Kleidungs-Edits sind nach Hintergrundtausch die zweitgrößte Quelle von Identitätsdrift.
Was sich geändert hat: „tailored to his current posture“ ordnet das Kleidungsstück der Pose unter. Die Hände sind eigens verankert, denn an den Händen fallen Kleidungs-Edits am sichtbarsten auseinander.
D. Ein Foto umstilisieren
Warum das driftet: Ein Stilwort allein gibt alles aus der Hand — Komposition, Bildausschnitt, Haare, Kleidung, Anzahl der Personen — und „Anime“ steht für dreißig Jahre unvereinbarer Traditionen. Sie bekommen eine kompetente Illustration einer anderen Szene.
Was sich geändert hat: Stil-Edits brauchen einen anderen Anker. Textur können Sie nicht verankern — Textur ist genau das, was ersetzt wird —, also verankern Sie die Struktur: Komposition, Pose, Silhouetten, Bildausschnitt, Anzahl der Personen. Unter einer Zeichentrickästhetik „fotorealistische Haut“ zu verlangen ist ein Widerspruch.
E. Etwas entfernen
Warum das driftet: Eine Verneinung stellt dem Modell den Begriff trotzdem vor Augen und sagt nichts darüber, was den frei gewordenen Platz füllt. Entfernungen brauchen eine positive Aussage über Ziel und Füllung.
Was sich geändert hat: Das Ziel ist über Objekt, Farbe und Position benannt; die Füllung ist festgelegt, damit das Modell keinen Platz erfindet, wo ein Gehweg hingehört; und „alles andere“ ist in echte Substantive ausbuchstabiert.
F. Ein beschädigtes Foto reparieren
Warum das driftet: „Reparieren“ liest sich als „verbessern“, und ein altes Foto zu verbessern heißt, es zu modernisieren — sauberere Haut, höherer Kontrast und ein Gesicht, das nicht mehr ganz das Ihrer Großmutter ist.
Was sich geändert hat: Der Schaden ist aufgezählt, also hat „reparieren“ einen definierten Umfang, und Korn und Tonwerte sind verankert, weil sie den Abzug zeitecht wirken lassen. Die drei Verbote sind der seltene Fall, in dem eine Verneinung ihren Platz verdient — Anweisungen über den Prozess, nicht über Objekte.
Die Form einer guten Anweisung
Zielen Sie auf 25 bis 60 Wörter, in ganzen Sätzen statt in kommagetrennten Stichwort-Tags — das Bildmodell liest Prompts so, wie ein Sprachmodell liest, also schlägt Prosa den Tag-Brei. Lassen Sie den Ballast aus der SDXL-Ära weg (masterpiece, best quality, 8k) und ebenso Gewichtungssyntax wie (word:1.3); beides bewirkt hier nichts. Machen Sie eine Änderung pro Anweisung — zwei unabhängige Änderungen in einem Satz konkurrieren um Aufmerksamkeit und kommen beide halb fertig zurück.
04Der negative Prompt — hier unterstützt, anders als bei Text-zu-Bild
Daran stolpern viele, deshalb ganz deutlich:
| Pfad | Quellbilder | Negativer Prompt | Seitenverhältnis | Prompt-Form |
|---|---|---|---|---|
| Text-zu-Bild | 0 | Nicht unterstützt | Wählbar (quadratisch als Standard) | Beschreibende Prosa |
| Ein Bild bearbeiten | Genau 1 | Unterstützt | Von der Quelle übernommen | Anweisung: ändern + behalten |
| 2+ Bilder zusammenführen | 2 oder mehr | Unterstützt | Neue Leinwand wählbar | Prosa mit benannten Rollen |
Text-zu-Bild nimmt überhaupt keinen negativen Prompt entgegen — wenn aus dem Nichts erzeugt wird, ist es die Disziplin, nur zu beschreiben, was Sie wollen (siehe unzensierte KI-Bildgenerierung). Bearbeiten ist anders: Sie haben bereits eine Quelle, und die typischen Fehler einer Neuberechnung sind bekannt und benennbar, also hat ein negativer Prompt etwas Konkretes zu unterdrücken.
Was hineingehört
Artefakte, und nur Artefakte. Es ist eine Fehlerliste, kein zweiter Anweisungskanal:
- extra fingers, fused fingers, malformed hands — bei jedem Edit, der eine Person neu rendert.
- warped text, garbled lettering, misspelled signage — bei allem mit Schildern, Etiketten oder Verpackungen im Bild.
- duplicated limbs, duplicated railing, repeated windows — bei Entfernungen und Hintergrunderweiterungen.
- smeared texture, blurry patch, halo around the subject, visible seam — bei Hintergrundtausch und Objektentfernung.
- plastic skin, waxy skin, over-smoothed face, watermark, jpeg artifacts — beim Neuausleuchten, bei Porträt-Edits, als allgemeine Hygiene.
Was nicht
Inhaltliche Entscheidungen. Wenn der Hut weg soll, lautet die Anweisung „remove the hat“ — und nicht ein negativer Prompt mit dem Inhalt „hat“. Der negative Prompt entfernt nicht zuverlässig Dinge, die in Ihrer Quelle existieren; er hält Defekte davon ab, im Rendering aufzutauchen. Inhalte dort geben Ihnen das Schlechteste aus beiden Welten: Der Hut bleibt, und ein Platz, der verzerrte Hände hätte unterdrücken können, ist weg.
Die andere Hälfte der Regel gilt für Ihre Anweisung: Hören Sie auf, „kein X“ hineinzuschreiben. „Eine Straße ohne Autos“, „ein Porträt ohne Brille“ — beides stellt den unerwünschten Begriff in den Satz und bittet das Modell, ihn zu verneinen. Sprache kann das gut, Bildkonditionierung schlecht. Sagen Sie stattdessen, was da sein soll: „an empty street with clear asphalt“, „a portrait with unobstructed eyes“. Die eine Ausnahme ist, wie in Beispiel F, eine Anweisung über den Prozess — „do not sharpen“, „do not recolor“ —, die eine Operation ablehnt, statt ein Objekt zu benennen.
Die Arbeitsteilung in einer Zeile
Anweisung: was sich ändert, was bleibt — positiv formuliert. Negativer Prompt: die Arten, wie ein Rendering missraten kann. Halten Sie beides getrennt, und beides wird besser.
05Ein Quellbild — und wie Shannon es auswählt
Ein Edit arbeitet mit genau einem Quellbild: entweder einem Bild, das bereits im Gespräch liegt — früher angehängt oder für Sie erzeugt —, oder einem, das an die Nachricht angehängt ist, die Sie gerade senden. Nichts wird von außerhalb des Threads hereingeholt, und der Bearbeitungspfad führt niemals stillschweigend zwei Bilder zusammen. Wenn Ihre Absicht Elemente aus mehr als einem Bild braucht — das Outfit aus Foto A auf der Person in Foto B —, ist das ein Zusammenführen, mit einer anderen Prompt-Form, die die Rolle jedes Bildes der Reihe nach benennt.
Nachfragen und das jüngste relevante Bild
Sobald ein Bild im Gespräch ist, funktionieren kurze Nachfragen so, wie Sie es sich wünschen. „Mach es dunkler.“ „Jetzt probier es bei Sonnenuntergang.“ Diese lösen sich gegen das jüngste relevante Bild im Thread auf — normalerweise das Ergebnis, das Sie gerade bekommen haben —, sodass sich eine Folge kleiner Anweisungen wie ein Stapel von Edits verhält. Drei Konsequenzen:
- Iterieren Sie in Einzelschritten. Jede Nachfrage ist wieder eine vollständige Neuberechnung, also sind „mach es dunkler und ändere ihren Mantel und geh mit der Kamera tiefer“ drei Edits, die sich um einen Durchlauf streiten. Schicken Sie drei Nachrichten; halten Sie bei dem an, das Ihnen gefiel.
- Achten Sie auf Generationsverlust. Kleine Abweichungen summieren sich; beim sechsten Edit in Folge kann ein Gesicht weit vom Original entfernt sein, obwohl kein einzelner Schritt falsch aussah. Wenn Sie Drift bemerken, hören Sie mit dem Flicken auf — hängen Sie die Originaldatei erneut an und schreiben Sie eine kombinierte Anweisung, die alles kodiert, was Sie inzwischen als Ihren Wunsch erkannt haben.
- Werden Sie in langen Threads ausdrücklich. „Nimm das Strandfoto, das ich vorhin angehängt habe, …“ beseitigt die Mehrdeutigkeit, wenn mehrere Bilder im Spiel sind.
Die Bestätigungskarte ist Ihre letzte Chance, einen Anker zu ergänzen
Sie fragen in normaler Sprache, in welcher Sprache auch immer Sie sprechen. Shannon entscheidet, dass eine Bildoperation gewünscht ist, schreibt die endgültige Anweisung selbst auf Englisch und zeigt sie Ihnen auf einer Bestätigungskarte, bevor irgendetwas gerendert wird. Nichts wird erzeugt und nichts abgerechnet, bevor Sie bestätigen. Lesen Sie diese Karte — dort fangen Sie eine fehlende Beibehalten-Klausel ab, bevor Sie etwas ausgeben.
Zwei verwandte Verhaltensweisen: Shannon generiert nie ungefragt — eine Begrüßung, eine Frage oder ein beiläufig angehängtes Foto löst keine Bildoperation aus. Und Shannon einfach zu bitten, ein Bild anzusehen — es zu beschreiben, den Text darin zu lesen, zu sagen, warum die Komposition nicht funktioniert —, ist gewöhnliche Vision-Arbeit, keine Generierung, und kostet nichts extra. „Was würdest du an diesem Foto ändern?“ ist gratis Beratung; danach zu handeln ist der Edit.
06Das Seitenverhältnis wird automatisch übernommen
Ein bearbeitetes Bild kommt im gleichen Seitenverhältnis wie seine Quelle zurück. Sie wählen keines und brauchen auch keines zu wählen: Ein 4:5-Hochformat bleibt 4:5, ein 16:9-Standbild bleibt 16:9, ein sperriger Handy-Screenshot behält seine Proportionen. Ein Edit, der Ihr Bild stillschweigend neu rahmt, wäre kein Edit — er wäre ein Beschnitt plus eine Vermutung darüber, was außerhalb der ursprünglichen Ränder liegt.
Das ist ein echter Unterschied zu den beiden anderen Pfaden. Text-zu-Bild verlangt eine Wahl zwischen square (Standard), portrait, landscape, wide (Cinemascope) und tall (Plakate und Hintergrundbilder), und eine ausdrückliche Angabe gewinnt immer; beim Zusammenführen dürfen Sie eine frische Leinwand wählen, da es keine einzelne Quelle zum Erben gibt. Also: Wenn Sie eine andere Form brauchen, ist das kein Edit — aus einem 1:1-Produktfoto ein 16:9-Banner zu machen heißt, Pixel zu erfinden, die nie fotografiert wurden. Tun Sie das bewusst, indem Sie auf eine neue Leinwand generieren oder zusammenführen.
07Es gibt keine Videogenerierung
Deutlich gesagt, weil danach gefragt wird
Shannon generiert keine Videos und animiert keine Bilder. Es gibt keinen Bild-zu-Video-Pfad, kein „lass dieses Foto sich bewegen“, keine Schleife, kein Cinemagraph. Das ist keine Funktion in der Vorschau und auch keine, die bald kommt — sie existiert im Produkt nicht, und nichts auf dieser Seite sollte als Andeutung des Gegenteils gelesen werden.
Was Shannon 3 mit Bildern macht, sind genau drei Dinge: ein neues Bild erzeugen, ein vorhandenes Bild bearbeiten und zwei oder mehr Bilder zusammenführen. Alles hier gehört zum zweiten davon.
Das gehört zweimal gesagt, denn „KI-Bildeditor“ und „KI-Videogenerator“ sind in den Köpfen benachbart geworden, und ein Werkzeug, das Ihr Foto bereitwillig neu ausleuchtet, fühlt sich an, als wäre es einen Knopfdruck davon entfernt, es zu bewegen. Ist es nicht — und Sie sollten das in der ersten Minute erfahren statt in der zehnten.
08Warum unzensiert beim Bearbeiten mehr zählt als beim Generieren
Gefilterte Editoren scheitern anders als gefilterte Generatoren, und meistens schlimmer. Ein gefilterter Generator lehnt Ihren Prompt ab; Sie schreiben ihn um und versuchen es erneut. Ein gefilterter Editor kann das Quellbild selbst ablehnen, noch bevor er ein Wort Ihrer Anweisung gelesen hat. Laden Sie ein klinisches Wundfoto für einen Fallbericht hoch, und es wird schon beim Eingang zurückgewiesen. Laden Sie ein historisches Kriegsfoto hoch, um einen Knick zu reparieren, und das Gewehr im Bild beendet das Gespräch. Legitime Arbeit, kategorische Ablehnung, keine Umformulierung, die geholfen hätte.
Shannon betreibt den Bildpfad ohne Inhaltsfilter auf der Ausgabe und ohne Ablehnungsschicht auf dem Modell, das die Anweisung schreibt. Das macht diese ganz gewöhnlichen Aufgaben möglich:
- Aktkunst und Aktfotografie — Retusche, Neuausleuchtung und Umstilisierung für Künstlerinnen und Fotografen, die mit einwilligenden erwachsenen Modellen arbeiten.
- Medizinische und forensische Illustration — klinisches Bildmaterial, aufbereitet für Lehrmaterial, Fallberichte und Rekonstruktionsarbeit, das gängige Editoren auf den ersten Blick ablehnen.
- Bildmaterial der Sicherheitsforschung — Screenshots, Fotos zur physischen Sicherheit und Hardware-Dokumentation für Phishing-Awareness-Programme und Red-Team-Berichte.
- Gewalt in der Fiktion — Produktionsgrafik für Film, Spiele und Comics, in der eine Wunde oder eine Waffe das Thema ist.
- Politische Satire und redaktionelle Illustration — mehrere Jahrhunderte Geschichte im Rücken, nahezu null Unterstützung in gefilterten Werkzeugen.
- Marken- und Bildnisarbeit durch den Rechteinhaber — Ihre eigene Produktfotografie, Logo-Sperrzonen und Porträts sowie schwierige Familienarchive, ohne mit einem Klassifikator darüber zu streiten, ob Sie dürfen.
Unzensiert heißt nicht unverantwortlich. Shannon wird von Shannon Lab LLC (New Mexico, USA) unter einer veröffentlichten Richtlinie zur verantwortungsvollen Nutzung betrieben, und dort liegen die echten Grenzen — die zu Recht und Schaden, nicht das Unbehagen eines Klassifikators gegenüber einem Wundfoto. Das Fehlen einer reflexhaften Ablehnung ist eine Aussage über das Werkzeug, nicht über Ihre Verantwortung für das, was Sie erschaffen.
09Wo die API hineinpasst — und wo nicht
Das ist eine häufige Fehlabbiegung für alle, die über eine API-Suche hier landen. Bildgenerierung und Bildbearbeitung passieren in der Shannon-Chat-App, nicht in der API. Die drei /v1-Dialekte — /v1/chat/completions (OpenAI-Form), /v1/messages (Anthropic-Form) und /v1/responses, alle mit Streaming, alle auf denselben Modellen — liefern Text und Vision. Vision heißt, dass die Modelle Bilder, die Sie schicken, lesen: sie beschreiben, Text transkribieren, ein Diagramm analysieren. Es heißt nicht, dass sie Bilder erzeugen oder verändern.
Trotzdem bleibt ein nützliches Muster: Vision plus ein unzensiertes Textmodell ist ein starker Assistent beim Schreiben von Anweisungen. Schicken Sie der API Ihr Quellbild, lassen Sie sie beschreiben, was im Bild ist, und eine verankerte Anweisung entwerfen, die die Änderung und die Anker benennt — dann führen Sie diese Anweisung im Chat aus. So fängt sie die Anker ab, die Sie vergessen hätten. Die Formen von Anfrage und Antwort stehen in der API-Dokumentation.
10Häufig gestellte Fragen
Was ist ein unzensierter KI-Bildeditor?
Ein Editor, der ein vorhandenes Bild plus eine Anweisung in normaler Sprache entgegennimmt und das bearbeitete Bild zurückgibt — ohne Inhaltsfilter auf der Ausgabe und ohne Ablehnungsschicht auf dem Modell, das die Anweisung schreibt. Er läuft auf unserem eigenen GPU-Cluster innerhalb der Shannon-Chat-App, sodass Arbeiten, die gefilterte Editoren zurückweisen — Aktretusche, medizinische und forensische Illustration, Bildmaterial aus der Sicherheitsforschung, Gewalt in der Fiktion, politische Satire — erledigt statt abgelehnt werden.
Warum verändert sich das Gesicht, obwohl ich nur den Hintergrund tauschen wollte?
Weil ein Anweisungs-Edit das gesamte Bild neu erzeugt, konditioniert auf Ihr Quellbild, und nicht nur den Bereich, den Sie im Kopf hatten — alles, was Sie nicht ausdrücklich als unverändert benennen, darf abdriften. Die Lösung heißt Verankerung: Fügen Sie eine Beibehalten-Klausel hinzu, etwa „keep the face, hairstyle, pose and clothing identical, same camera angle and crop“. Die unveränderten Teile zu benennen ist der größte Qualitätshebel, den Sie haben.
Unterstützt die Bildbearbeitung von Shannon einen negativen Prompt?
Ja. Anders als Text-zu-Bild, das gar keinen entgegennimmt, unterstützen ihn sowohl der Bearbeitungspfad als auch das Zusammenführen mehrerer Bilder. Nutzen Sie ihn für unerwünschte Artefakte — zusätzliche Finger, verzerrter Text, verdoppelte Geländer, verschmierte Textur, plastikartige Haut, Wasserzeichen — statt „kein X“ in die Anweisung zu schreiben. Inhaltliche Entscheidungen gehören positiv formuliert in die Anweisung; die Unterdrückung von Artefakten gehört in den negativen Prompt.
Kann Shannon mein Bild animieren oder in ein Video verwandeln?
Nein. Shannon generiert keine Videos und animiert keine Bilder. Es gibt keinen Bild-zu-Video-Pfad, und es wird auch keiner angekündigt. Shannon 3 erzeugt ein neues Bild, bearbeitet ein vorhandenes Bild oder führt zwei oder mehr Bilder zu einem zusammen — diese drei Dinge und nichts darüber hinaus.
Wie viele Quellbilder verwendet ein Edit?
Genau eines: entweder ein Bild, das bereits im Gespräch liegt, oder eines, das Sie an Ihre aktuelle Nachricht anhängen. Wenn Elemente aus zwei oder mehr Bildern kommen müssen — ein Outfit aus einem Foto auf eine Person aus einem anderen —, ist das ein Zusammenführen und kein Edit, und Sie sollten die echten Bilder liefern, statt das zweite in Worten zu beschreiben.
Muss ich eine Maske zeichnen oder Inpainting verwenden?
Nein. Es gibt keinen Pinsel, kein Lasso und keine Maskenebene. Sie beschreiben die Änderung in einem Satz, und der Bereich wird aus Ihrer Sprache erschlossen — deshalb zählen präzise Substantive: „das geparkte silberne Auto rechts“ trifft weit besser als „das Ding da“. Damit ist Shannon eine praktische unzensierte Inpainting-Alternative für alle, die das Ergebnis wollen, ohne die Auswahlarbeit.
Kann ich Bilder über die Shannon-API bearbeiten?
Nein. Bildgenerierung und Bildbearbeitung leben in der Shannon-Chat-App. Die /v1-Dialekte — /v1/chat/completions, /v1/messages und /v1/responses — liefern Text und Vision: Sie lesen und analysieren Bilder, die Sie ihnen schicken, erzeugen oder bearbeiten sie aber nicht. Ein üblicher Ablauf ist, die Vision der API die verankerte Anweisung entwerfen zu lassen und den Edit dann im Chat auszuführen.
Ein Bild bearbeiten, ohne mit einem Filter zu streiten
Foto anhängen, einen Satz schreiben, benennen, was bleibt.
Jetzt bearbeiten API-Doku lesenBilder werden auf unserem eigenen GPU-Cluster gerendert · nichts wird gerendert oder abgerechnet, bevor Sie die Karte bestätigen
Shannon AI wird von Shannon Lab LLC, New Mexico, USA, betrieben. Bildgenerierung, Bildbearbeitung und Zusammenführung sind Chat-App-Funktionen von Shannon 3; die /v1-API liefert ausschließlich Text und Vision. Eine Videogenerierung existiert im Produkt nicht. Die Bearbeitung nimmt genau ein Quellbild entgegen und übernimmt dessen Seitenverhältnis. Die Nutzung der unzensierten Bildpfade unterliegt der Richtlinie zur verantwortungsvollen Nutzung.