DALL-E Bild erstellen: Ablauf, Beispielprompt, Grenzen

DALL-E ist das Bildmodell von OpenAI und steckt heute direkt in ChatGPT: Wer im Chat einen Bildwunsch tippt, bekommt das Ergebnis ohne Umweg über ein separates Werkzeug. Das Modell nimmt einen Satz entgegen, nicht nur ein Stichwort, und reagiert auf eine Nachfrage im selben Chat mit einer gezielten Änderung statt einem komplett neuen Bild. Was im Alltag zählt, ist weniger der Name DALL-E selbst als ein Ablauf: präzise formulieren, mehrere Varianten vergleichen, das Ergebnis vor der Verwendung prüfen.

Wo DALL-E in ChatGPT steckt

Ein Satz wie „Erstelle ein Bild von …" im ChatGPT-Chatfenster reicht, und das Bild erscheint direkt in der Unterhaltung. OpenAI beschreibt für seine Modelle allgemein, dass eine konkrete, ausführliche Anweisung zuverlässigere Ergebnisse liefert als ein kurzes Stichwort – bei einem Bildprompt gilt dieselbe Regel. Andere Anbieter verfolgen denselben Ansatz: Google beschreibt für sein Bildmodell in der Gemini-App dasselbe Zusammenspiel von Text und Bild in einem Schritt, und The Decoder berichtete im Oktober 2026 über die jüngste Version davon. Wie dieses Google-Modell im Alltag funktioniert, zeigt KI-Bildgenerator von Google – nützlich als Vergleich, wenn du beide Werkzeuge nebeneinander ausprobierst.

Wofür sich das eignet – und wofür nicht

• —Ein Titelbild oder eine Illustration für eine interne Präsentation, wenn kein passendes Fotomaterial existiert.
• —Ein Icon- oder Illustrationsset im einheitlichen Stil für mehrere Folien.
• —Ein erster visueller Entwurf für eine Idee, bevor ein Grafikteam oder eine echte Fotoproduktion beauftragt wird.
• —Ein Motiv zu einem allgemeinen Thema, das keine echte, identifizierbare Person zeigen muss.

Nicht geeignet ist DALL-E für ein Bild, das als exakter Beleg gelten muss – ein Produktfoto mit echten Maßen, ein Beweisfoto, ein naturgetreues Abbild eines realen Ortes. Dafür bleibt ein echtes Foto die richtige Wahl, kein neu erzeugtes Motiv.

Ein Ablauf mit Beispielprompt

Nimm eine Aufgabe, die öfter vorkommt: ein Titelbild für eine interne Präsentation zum Thema „Onboarding neuer Mitarbeiter", ohne echtes Fotomaterial zur Hand.

1. 01Beschreibe Motiv, Stil und Stimmung in einem vollständigen Satz – „Flache Illustration, warme Farben, zwei Personen am Schreibtisch, ein Laptop, freundliche Stimmung, keine erkennbaren Gesichter" liefert ein anderes Ergebnis als „Büro-Illustration".
2. 02Lass dir mehrere Varianten zeigen, bevor du eine übernimmst – Bildaufbau und Farbwahl unterscheiden sich merklich.
3. 03Gib im nächsten Satz nur eine gezielte Änderung vor, etwa „Mach den Hintergrund heller, der Rest bleibt gleich", statt alles neu zu formulieren.
4. 04Vergrößere das gewählte Bild, bevor du es einfügst, und prüfe gezielt jede Stelle mit Text, einer Hand oder einem Gesicht.

Wo das Modell an Grenzen stößt

Lesbarer Text in einem Bild ist das klassische Beispiel: Ein Schriftzug auf einem Schild sieht aus der Ferne überzeugend aus, bei genauem Hinsehen fehlt oft ein Buchstabe oder er steht spiegelverkehrt. Bei einem Poster mit dem Namen der Veranstaltung als Bildtext zeigt sich das besonders häufig – der erste Teil des Worts stimmt, der Rest wird zu einer Buchstabenfolge, die nur von Weitem richtig aussieht. Für ein Bild mit einer echten, erkennbaren Person gilt zusätzlich die Regel aus KI-Bilder von Menschen: ohne deren Zustimmung nicht. Soll ein bestehendes eigenes Foto gezielt verändert werden statt ein neues Motiv zu erzeugen, geht Bild zu Bild KI genau diese engere Änderungsregel ausführlicher durch.

Ein Bild, das am Bildschirm überzeugt, ist nicht automatisch fehlerfrei. Der Text darin ist die Stelle, an der sich das am schnellsten zeigt.

Kennzeichnungspflicht nach EU-Verordnung

Zeigt ein KI-erzeugtes Bild eine reale Person, einen realen Ort oder ein reales Ereignis derart echt, dass es täuschen könnte, schreibt Artikel 50 der EU-KI-Verordnung eine erkennbare Kennzeichnung als künstlich erzeugt vor. Für ein frei erfundenes Illustrationsmotiv wie das Onboarding-Beispiel oben greift diese Pflicht nicht, für eine realistisch wirkende Montage mit echten Personen oder Orten dagegen schon. Mehr dazu, wann diese Pflicht greift und wo sie an das Urheberrecht am Ergebnis anknüpft, steht in Urheberrecht bei KI. Dass generative Bildmodelle trotz wachsender Fähigkeiten weiterhin überzeugend aussehende, aber inhaltlich falsche Ergebnisse liefern können, hält auch das BSI in seiner Einordnung generativer KI-Modelle fest – ein Grund mehr, jedes Ergebnis vor der Verwendung zu prüfen statt es blind zu übernehmen.

Kostenlos oder mit Abo

Die Bildfunktion ist in der kostenlosen ChatGPT-Version nur eingeschränkt verfügbar, im Plus-Abo großzügiger bemessen. Welche Variante sich lohnt, hängt davon ab, wie oft du Bilder brauchst – für einen gelegentlichen Entwurf reicht die kostenlose Version meist, für ein Team, das regelmäßig Foliensätze mit Illustrationen füllt, zahlt sich das Abo eher aus. Für ein einfaches, textfreies Motiv wie ein Icon oder ein Poster lohnt sich vorher ein Blick in Plakat mit KI erstellen, falls ein kostenloses Werkzeug ohne Abo für die konkrete Aufgabe bereits ausreicht.

Was du am Montag ausprobierst

1. 01Nimm eine Aufgabe, bei der dir echtes Fotomaterial fehlt, und formuliere dafür einen vollständigen Satz statt eines Stichworts.
2. 02Lass dir mindestens drei Varianten zeigen und vergleiche sie nebeneinander, bevor du eine wählst.
3. 03Gib genau eine Änderung in einem zweiten Satz vor, statt alles im ersten Prompt unterzubringen.
4. 04Vergrößere jede Stelle mit Text oder einem Gesicht, bevor du das Bild irgendwo verwendest.

Der Prüfschritt selbst ist derselbe wie bei jeder anderen KI-Aufgabe im Büro, ausführlicher beschrieben in KI im Büro. Genau diese Fähigkeit – einen Bildwunsch präzise formulieren und das Ergebnis vor der Verwendung prüfen – vermittelt Coursium in kurzen Lektionen fürs Handy. Bleib der KI voraus mit Übungen, die zu einer echten Aufgabe passen. Mehr zu diesem Ansatz steht über Coursium.