Verbesserung der Ausgabequalität

Eine Generierung, die abgeschlossen wird, aber falsch aussieht, ist fast nie ein Fehler; es ist das Modell, die Variante oder die Eingabe. Arbeiten Sie das passende Symptom unten durch.

Alles ist unscharf / verrauscht / "unvollständig"

Meistens liegt das an der Modellvariante. GGUF-Varianten sind komprimiert, um auf kleinere GPUs zu passen, und büßen dabei an Qualität ein; stark quantisierte können wirklich schlecht aussehen.

Behebung: Öffnen Sie die Preset-Karte und wechseln Sie zur fp8-Variante (oder höher), falls Ihr VRAM das zulässt. Wenn Sie auf GGUF bleiben müssen, erhöhen Sie die Schrittanzahl in Advanced Controls und bevorzugen Sie höhere Auflösungsstufen; 480p hochskaliert wird niemals aussehen wie natives 720p.

Gesichter oder Körper sind verformt (zusätzliche Gliedmaßen, verzerrte Hände, Horror-Dinge)

Behebung: Geben Sie ein richtiges Rezept in das Negative-Prompt-Feld ("was zu vermeiden ist") ein, statt darauf zu hoffen, dass sich das Modell korrekt verhält. Ein gutes Startsset:

deformed, extra limbs, extra fingers, bad anatomy, malformed hands,
fused fingers, mutated, disfigured, blurry, low quality

Halten Sie den positiven Prompt fokussiert. Siehe Negative Prompts für die Anwendung pro Modell.

Die Ausgabe sieht cartoon-artig / kunststoffig / "Disney-artig" aus, wenn Sie Fotorealismus wollten

Behebung:

• Stapeln Sie keine Qualitätsschlüsselwörter ("hyperrealistic, 8k, ultra detailed, unreal engine..."). Bei modernen Modellen drücken diese die Ausgabe oft eher zu CGI-Looks als zu Realismus.
• Fügen Sie Cartoon-Blocker zum negativen Prompt hinzu: cartoon, anime, 3d render, cgi, plastic skin, doll.
• Prüfen Sie, ob Sie von Anfang an ein fotorealistisches Preset verwenden; auf der Karte jedes Presets steht, wofür es abgestimmt ist.

Das Modell ignoriert Teile Ihrer Eingabe

Die Prompt-Treue unterscheidet sich pro Modellfamilie. Bei Video folgt Wan Prompt-Anweisungen deutlich besser als LTX; LTX gewinnt auf anderen Gebieten (Geschwindigkeit, Audio). Wenn präzise Inszenierung wichtig ist, versuchen Sie denselben Prompt auf einem Wan-Preset.

Behebung:

• Vereinfachen Sie. Sehr lange Prompts verwässern; Modelle greifen die ersten, konkreten Anweisungen auf.
• Verwenden Sie Positionssprache für Kamera und Bewegung ("walks from frame-left to frame-right" statt "walks to the right").
• Für eine spezifische Komposition: Generieren Sie erst ein Standbild, iterieren Sie, bis die Rahmung stimmt, und geben Sie es dann an ein Image-to-Video-Preset. Dies ist der einzelne zuverlässigste Workflow für Qualität.

Gesichter verschieben sich / Person morpht während eines Videos

Identitätsverlagerung über die Dauer eines Clips ist eine bekannte Einschränkung aktueller i2v-Modelle, kein Einstellungsproblem.

Behebung: Halten Sie Clips kurz (5s), halten Sie das Motiv im Startbild prominent, und bevorzugen Sie mehrere kurze Clips statt eines langen. Für einen konsistenten Charakter über viele Generierungen hinweg verwenden Sie die Charakter-Pipeline: Basisbild -> Image-Edit-Preset für Posen -> i2v (Characters).

Text im Video ist Kauderwelsch

Lesbarer Text ist bei Video-Modellen schwierig. Neustart mit neuem Seed behebt es manchmal; Wan rendert Text zuverlässiger als LTX. Ansonsten: Fügen Sie den Text nachträglich in einem Editor ein.

Audio ist robotisch / verzerrt

LTX's generiertes Audio ist eine Modelleinschränkung. Für Voice, die wichtig ist, generieren Sie das Video stumm und verwenden Sie dann eine externe TTS plus das Lip-Sync-Preset.

Immer noch schlecht?

• Prüfen Sie das Preset auf eine Aktualisierung im Preset Store; mehrere Qualitätsprobleme wurden durch Pack-Updates behoben.
• Vergleichen Sie mit den Vorschaubeispielen des Presets: Wenn Ihre Ausgabe bei ähnlichen Einstellungen weit unter diesen liegt, exportieren Sie Protokolle (Settings -> Troubleshooting -> Export Logs), dann posten Sie im Issues-Forum auf Discord (siehe Getting help).