“A picture is worth a thousand words.”

Definition

“A picture is worth a thousand words.”

Vorschaubilder, auch bekannt als Thumbnails oder Coverbilder, sind kleine grafische Darstellungen, die digitale Bildungsinhalte visuell repräsentieren. Sie dienen als erste visuelle Anhaltspunkte für den Inhalt und unterstützen Nutzer dabei, relevante Materialien schnell zu identifizieren.

Funktionen

Visuelle Orientierung: Sie bieten einen schnellen Überblick und erleichtern die Navigation durch verschiedene Bildungsressourcen.
Attraktivität erhöhen: Ansprechende Vorschaubilder können das Interesse der Lernenden wecken und die Motivation zur Nutzung des Materials steigern. [1]
Inhaltsvorschau: Sie vermitteln einen ersten Eindruck vom Thema oder der Art des Inhalts, was bei der Auswahl relevanter Materialien hilft.

Theoretische Grundlagen

Theorien zur Gestaltung von (digitalen) Lernmedien

Kognitive Theorie des multimedialen Lernens: Diese Theorie von Richard E. Mayer betont, dass Lernende Informationen effektiver verarbeiten, wenn sie sowohl visuell als auch verbal präsentiert werden. Gut gestaltete Vorschaubilder können das Interesse wecken und die kognitive Verarbeitung fördern. [ 5 ]

Theorie der dualen Kodierung: Allan Paivios Theorie besagt, dass Informationen sowohl verbal als auch visuell verarbeitet werden. Vorschaubilder unterstützen die visuelle Verarbeitung und erleichtern so das Verständnis und die Erinnerung an Inhalte. [ 7 ]

Multimodalitätsprinzip: Dieses Prinzip besagt, dass die Kombination von Text und passenden Grafiken den Lernerfolg steigert. Studien von Ruth Clark und Richard Mayer zeigen, dass Lernende in multimedialen Kursen durchschnittlich 89 % bessere Ergebnisse erzielen als in rein textbasierten Kursen. [ 12 ]

Kognitive Belastungstheorie: Diese Theorie betont, dass Lernmaterialien so gestaltet sein sollten, dass sie die kognitive Belastung minimieren. Gut gestaltete Vorschaubilder können helfen, die Informationsaufnahme zu erleichtern und die kognitive Belastung zu reduzieren. [ 6 ]

Redundanzprinzip: Dieses Prinzip besagt, dass die gleichzeitige Präsentation von identischem gesprochenem und geschriebenem Text das Lernen beeinträchtigen kann. Auf Vorschaubilder angewendet bedeutet dies, dass redundante Informationen vermieden werden sollten. Ein Vorschaubild sollte daher nicht denselben Text enthalten, der bereits im Titel oder der Beschreibung des Inhalts vorhanden ist, um kognitive Überlastung zu verhindern. [ 8 ]

Kohärenzprinzip: Das Kohärenzprinzip empfiehlt, überflüssige oder irrelevante Informationen zu entfernen, da sie vom eigentlichen Lerninhalt ablenken können. Für Vorschaubilder bedeutet dies, dass sie klar und fokussiert sein sollten, ohne unnötige dekorative Elemente, die die Aufmerksamkeit vom Hauptinhalt ablenken könnten. [ 9 ]

Kontiguitätsprinzip: Dieses Prinzip betont die Bedeutung der räumlichen Nähe von zusammengehörenden Informationen. Bei Vorschaubildern sollte darauf geachtet werden, dass relevante Texte und Bilder eng beieinander platziert sind, um die Zuordnung zu erleichtern und das Verständnis zu fördern. [ 10 ]

Personalisierungsprinzip: Das Personalisierungsprinzip besagt, dass ein persönlicher, umgangssprachlicher Stil das Lernen unterstützt. Obwohl Vorschaubilder per se nicht sprachlich sind, können sie durch die Darstellung von Szenen oder Charakteren, die eine persönliche Ansprache suggerieren, eine Verbindung zum Lernenden herstellen und so die Motivation und das Engagement erhöhen. [ 11 ]

Anforderungen

Theoriegeleitete Anforderungen an Vorschaubilder

Kombination von Text und Bild: Passende Grafiken mit kurzen Texten fördern das Verständnis. (Kognitive Theorie des multimedialen Lernens)
Visuelle Unterstützung: Klare, inhaltsrelevante Bilder erleichtern das Verständnis und die Erinnerung. (Theorie der dualen Kodierung)
Multimodale Darstellung: Die Kombination von Text und Bild verbessert den Lernerfolg. (Multimodalitätsprinzip)
Kognitive Entlastung: Vermeide überladenes Design, um die kognitive Belastung zu reduzieren. (Kognitive Belastungstheorie)
Vermeidung von Redundanz: Wiederhole keine Texte aus dem Titel oder der Beschreibung im Bild, um Überlastung zu verhindern. (Redundanzprinzip)
Klarheit und Fokus: Verwende keine unnötigen dekorativen Elemente, die ablenken könnten. (Kohärenzprinzip)
Räumliche Nähe: Eng beieinander platzierte zusammengehörige Infos unterstützen das Verständnis. (Kontiguitätsprinzip)
Persönliche Ansprache: Nutze zielgruppengerechte Bilder, die Nähe und Engagement fördern. (Personalisierungsprinzip)

Allgemeine Anforderungen an Vorschaubilder

Relevanz: Das Bild sollte den Inhalt des Bildungsangebots treffend widerspiegeln.
Klarheit: Die Hauptmerkmale des Bildes müssen auch in kleiner Größe erkennbar sein.
Konsistenz: Einheitliche Gestaltung innerhalb einer Serie oder Plattform fördert die Wiedererkennung.
Barrierefreiheit: Alt-Texte und kontrastreiche Farben unterstützen Nutzer mit Sehbehinderungen.
Rechtliche Aspekte: Bilder sollten urheberrechtsfrei oder unter offenen Lizenzen wie OER stehen.

Bildungsbezogene Anforderungen

Didaktische Relevanz: Das Vorschaubild sollte den pädagogischen Zweck des Inhalts unterstützen und Lernziele visuell hervorheben.
Altersgerechte Gestaltung: Die Bildsprache sollte dem Alter und Entwicklungsstand der Zielgruppe entsprechen.
Kulturelle Sensibilität: Kulturell vielfältige und inklusive Bilder sprechen alle Lernenden an und vermeiden Diskriminierung.
Vermeidung von Ablenkungen: Das Bild sollte den Fokus auf den Lerninhalt lenken und keine überflüssigen Elemente enthalten.

Gestaltungsempfehlungen

Klarheit und Einfachheit

Das Bild sollte klar und einfach gestaltet sein, damit es auch in kleiner Größe gut erkennbar ist.

Unterscheidbarkeit zu anderen Inhalten

In Suchergebnislisten sollte das Bild helfen, Inhalte gut unterscheidbar und auswählbar zu machen.

Angemessen hohe Bildqualität

Bilder sollten in ausreichend hoher Qualität (Bildschärfe) verwendet werden, um sie für verschiedene Verwendungszwecke skalieren zu können, z. B. kleine Formate für Suchkacheln oder größere Formate für Einzelansichten.
Content-Verwaltungen sollten die nötige Bildauflösung für übliche Darstellungsgrößen unterstützen und für kleinere Darstellungen die Bilder in guter Qualität (Bildschärfe) herunterrechnen.

Gestaltung und auffällige Elemente

Farb- und Kontrastwahl sollten die Aufmerksamkeit erregen, aber dennoch angenehm sein.
Farb- und Formwahl können auch die Zielgruppe gut darstellen (z. B. für Kinder oder Erwachsene).
Häufige Sehbehinderungen, wie Farbenblindheit, sollten berücksichtigt und ggf. mit Prüftools überprüft werden.
Elemente wie Gesichter oder emotionale Ausdrücke ziehen die Aufmerksamkeit besonders an, müssen aber zum Inhalt passen.

Text im Bild

Texte in Vorschaubildern sind problematisch, da sie bei automatischen Übersetzungen oder Vorlesefunktionen für Sehbehinderte verloren gehen.
Dennoch sind Texte im Bildungsbereich oft hilfreich, wenn sie beispielsweise eine beschriftete Prinzipgrafik unterstützen (z. B. Diagramm).
Wenn Text im Bild verwendet wird, sollte er kurz, prägnant und gut lesbar sein und die Aussage des Bildes unterstützen.

Markenidentität

Manche von Quellen gelieferte Vorschaubilder integrieren die Markenidentität (z. B. Anbieterlogo).
Dies kann eine ungünstige Dopplung darstellen, falls die Suchmaschine den Anbieter zusätzlich auf einer Suchergebnisanzeige darstellt.
Eine Anzeige einer Marke oder die Wahl eines bestimmten Corporate Designs kann Suchenden helfen, renommierte Inhalte zu finden (z. B. "Die Sendung mit der Maus").

Optimierung für Suchmaschinen

Die Bilddatei sollte mit relevanten Schlüsselwörtern benannt sein, die den Inhalt des Bildes und des dazugehörigen Artikels beschreiben.
Eine gute ALT-Beschreibung unterstützt analog die Auffindbarkeit.

Nutzerfeedback und Tests

Fragestellungen

Wie unterstützt dieses Metadatum die Auffindbarkeit?
- Gute Vorschaubilder unterstützen die Auffindbarkeit, das zeigten Nutzerbefragungen.
- Screenshots, die von Crawlern automatisch generiert werden, sind aber nicht immer hilfreich (und Cookie-Banner stören teilweise dieses Verfahren)
Verwenden Nutzende dieses Metadatum bei Suchvorgängen?
Welche Praxis existiert bei der Erstellung dieses Metadatums seitens Nutzenden.
Welche Anleitungen / Best practices sind in der Praxis wie erfolgreich?
Kann man die Qualität von Vorschaubildern maschinell bewerten?

Hintergrundwissen zur Bildgenerierung

Die Bildgenerierung mittels Künstlicher Intelligenz (KI) hat in den letzten Jahren erhebliche Fortschritte gemacht.. Text-zu-Bild-Modelle wie DALL·E von OpenAI und Midjourney können aus Texteingaben Bilder erstellen. Sie nutzen umfangreiche Datensätze von Bild-Text-Paaren, um die Beziehung zwischen Sprache und visuellen Darstellungen zu erlernen. Weitere Infos zur Funktionsweise gibt es hier: [ 14 ].

Wichtige Begriffe

GANs (Generative Adversarial Networks): Diese Netzwerke bestehen aus zwei konkurrierenden Modellen – einem Generator, der versucht, realistische Bilder zu erzeugen, und einem Diskriminator, der zwischen echten und generierten Bildern unterscheidet. Durch dieses Zusammenspiel entstehen besonders realistische Bilder.
VAE (Variational Autoencoders): Diese Modelle komprimieren Bilddaten in einen latenten Raum und generieren daraus neue, ähnliche Bilder. Sie sind nützlich für die Datenkompression und die Generierung variantenreicher Bilder.
Diffusionsmodelle: Ein neuer Ansatz zur Bildgenerierung, bei dem ein Bild aus einem „Rauschen“ entsteht, das schrittweise durch das Modell verfeinert wird. Diffusionsmodelle gelten als sehr leistungsfähig für hochauflösende und detailreiche Bilder.
Latenter Raum (Latent Space): Eine reduzierte Darstellung von Bilddaten, die KI-Modelle verwenden, um wichtige Merkmale eines Bildes zu speichern und daraus Variationen zu erstellen.
LoRAs (Low-Rank Adaptations): LoRAs sind spezialisierte Erweiterungen bestehender KI-Modelle wie Stable Diffusion. Sie ermöglichen es, spezifische Stile oder Konzepte in die Bildgenerierung zu integrieren, ohne das gesamte Modell neu zu trainieren. Dies spart Ressourcen und Zeit.
CLIP (Contrastive Language–Image Pretraining): Ein KI-Modell, das Texte und Bilder miteinander verknüpfen kann. Es ist besonders nützlich für Text-zu-Bild-Modelle, bei denen ein Bild auf Basis einer textlichen Beschreibung erstellt wird.
Prompt Engineering: Die Technik, Textanfragen („Prompts“) so zu gestalten, dass die KI die bestmöglichen Ergebnisse liefert. Für Bildgeneratoren bedeutet dies, detaillierte Beschreibungen zu formulieren, die das gewünschte Bild möglichst genau beschreiben.
Neural Radiance Fields (NeRFs): Eine Methode zur 3D-Bildgenerierung, die Ansichten eines Objekts aus verschiedenen Perspektiven erstellt und ein 3D-Modell generiert.
Segmentierung (Segmentation): Eine Technik zur Unterteilung eines Bildes in verschiedene Bereiche oder Objekte, die KI-Modelle verwenden, um bestimmte Bildteile gezielt zu bearbeiten oder zu erzeugen.
Style Transfer: Mit dieser Technik wird der Stil eines Bildes auf ein anderes übertragen, zum Beispiel der eines Gemäldes auf ein Foto.
Image-to-Image Translation: Diese Methode übersetzt ein Bild in ein anderes, etwa von Schwarz-Weiß zu Farbe.
Steps (Schritte): bezieht sich auf die Anzahl der Iterationen, die ein KI-Modell während des Bildgenerierungsprozesses durchläuft. Jeder Schritt verfeinert das Bild weiter, indem Rauschen reduziert und Details hinzugefügt werden. Eine höhere Anzahl von Schritten kann zu detaillierteren und realistischeren Bildern führen, erhöht jedoch auch die Rechenzeit. Neuere Modelle versuchen auch mit einer geringeren Anzahl an Schritten gute Ergebnisse zu erzielen und schneller zu arbeiten.
Super Resolution: KI-Algorithmen erhöhen die Auflösung von Bildern und machen sie detailreicher.
Image Inpainting: Diese Technik füllt fehlende oder beschädigte Bereiche in Bildern realistisch auf.
Multimodale KI: Multimodale KI kann verschiedene Datentypen wie Text, Bild und Ton kombinieren und miteinander verarbeiten, um vielseitigere Anwendungen zu ermöglichen.

Kommerzielle Text zu Bild Generatoren

DALL·E 3 von OpenAI: Die neueste Version dieses Modells erzeugt hochauflösende Bilder aus Texteingaben und ist für ihre Fähigkeit bekannt, komplexe Szenen detailgetreu darzustellen. Sie ist in ChatGPT integriert.
Google Imagen 3 ist ein fortschrittliches KI-Modell zur Bildgenerierung, das es ermöglicht, aus einfachen Texteingaben hochwertige Bilder in verschiedenen Stilen zu erstellen. Es ist in die Gemini-Plattform integriert.
Midjourney: Ein KI-Bildgenerator, der durch seine künstlerischen und stilisierten Bildausgaben besticht und in der Kreativbranche weit verbreitet ist.
Adobe Firefly: Adobes generatives KI-Modell, integriert in Anwendungen wie Photoshop und Illustrator, ermöglicht die Erstellung und Bearbeitung von Bildern direkt innerhalb der Adobe-Software.

Open Source Text zu Bild Generatoren

Stable Diffusion: Ein leistungsfähiges Modell zur Bildgenerierung, das als Open-Source-Projekt verfügbar ist und eine breite Anwendung in verschiedenen kreativen Bereichen findet.
Flux: Eine Open-Source-Bild-KI aus Deutschland, die es ermöglicht, die KI mit eigenen Fotos zu trainieren und anschließend KI-Bilder mit dem eigenen Gesicht zu erstellen.
Craiyon (ehemals DALL·E Mini): Ein zugänglicher KI-Bildgenerator, der bemerkenswerte Bilder basierend auf einfachen Texteingaben erstellt.

Unterschiede zwischen den Text zu Bild Generatoren

Fähigkeiten: Häufig auftretende Herausforderungen wie z.B. die Darstellung von Schrift, Händen und konsistenten Charakteren wird unterschiedlich gut gemeistert. Aktuell erhält z.B. Flux viel Aufmerksamkeit für die bessere Generierung von Schriften. Aber andere Modelle besser auch fortlaufend nach.
Die technischen Anforderungen für KI-Bildgenerierungsmodelle variieren je nach Komplexität und Architektur des jeweiligen Modells. Häufig werden GPUs mit hohem Speicher benötigt.
Weiterführende Vergleichen und Tests findet man hier: [ 15, 16 ].

Ressourcenschonende Text zu Bild Generatoren

Stable Diffusion: Innerhalb der Modell-Familie gibt es auf Geschwindigkeit optimierte Modelle wie z.B. SD XL Turbo oder SD XL Lightning von ByteDance.
Fooocus: Fooocus ist ein Open-Source-Bildgenerator, der auf dem eigenen PC betrieben werden kann. Es zeichnet sich durch einfache Bedienung und professionelle Funktionen aus.
FLUX.1 [schnell]: Diese Variante des Flux-Modells ist speziell für schnelle und ressourcenschonende Bildgenerierung optimiert. Sie kann auf weniger leistungsfähiger Hardware betrieben werden und bietet dennoch qualitativ hochwertige Ergebnisse.

Alternativen zu Text zu Bild Generatoren

Open Graph Images sind Bilddateien, die auf Ihrer Website gehostet werden. Sie werden durch spezielle Meta-Tags im HTML-Header Ihrer Webseite referenziert, um festzulegen, welches Bild angezeigt wird, wenn Ihre Seite in sozialen Netzwerken geteilt wird. Mit ihnen werden Banner-ähnliche Vorschaubilder realisiert, die aus grafischen Elementen, Text und Bildern bestehen können. Anbieter für solche sind Generatoren sind z.B. https://www.bannerbear.com/demos/open-graph-image-generator-tool/ oder https://placid.app/tools/free-open-graph-image-generator/.
Dynamische Bildgenerierung mit Programmiersprachen: Mit einer Text KI können Bilder “programmiert” werden z.B. Vektorgrafiken im SVG Standard oder Canvas.
Nutzung von ASCII-Art: Erstellung von Bildern und Designs ausschließlich mit Textzeichen.
Einsatz von Icon-Fonts: Icon-Fonts bieten skalierbare Symbole, die wie Schriftarten behandelt werden.