KI-Gruppenfoto im Test: Flare, Sunburst & 8–16 Personen (2026)

GPT Image 2.5 Flare ist derzeit unsere erste Wahl für große KI-Gruppenfotos und für das Ergänzen von Personen in einem vorhandenen Foto. In unserem Nachtest vom 23. Oktober hat es bei den Tests mit einzelnen Fotos von 8, 12 und 16 Personen alle gewünschten Personen ins Bild gesetzt. Mit der Bearbeitung eines markierten Bereichs hat es außerdem sowohl in ein Original mit acht als auch in eins mit zwölf Personen eine Person ergänzt, ohne dass sich nach dem Zusammensetzen durch PicYep Pixel außerhalb des markierten Bereichs geändert haben.

Unsere aktuellen Modellempfehlungen

GPT Image 2.5 Flare – unsere erste Wahl für größere Gruppen und für das Ergänzen von Personen. Die Ergebnisse mit 8, 12 und 16 Personen haben in dieser Runde die gewünschte Besetzung behalten. Im kleineren Bearbeitungstest hat es außerdem zwei Personen in dasselbe Original eingefügt. Diese Kombination ist hier sein größter Vorteil.
GPT Image 2.5 Sunburst – eine starke Alternative für neue Gruppenszenen. Die Ergebnisse mit acht und zwölf Personen haben alle behalten, die Gesichter stimmten sichtbar mit den Referenzfotos überein. Es ist kein automatisches Upgrade gegenüber Flare: Beim Ergebnis mit sechzehn Personen fehlte eine Person, und bei Bearbeitungen im Originalfoto hat es die Szene umgestellt. PicYep bietet es derzeit ohne Bearbeitung eines markierten Bereichs an.
Nano Banana 2.1 – eine brauchbare Option mit allgemeinem Zugang, um jemanden zu ergänzen. Es hat in die Originale mit acht und zwölf Personen jeweils eine Person eingefügt, mit und ohne Markierung, und die kleinere Ergänzung von zwei Personen gemeistert. Sein eigenes Ergebnis mit zwölf Personen hatte zwar die richtige Anzahl, aber eine Person sah anders aus; für eine große Gruppe aus einzelnen Fotos würden wir mit Flare anfangen.
Ideogram 4.5 Edit – eine Alternative, um eine einzelne Person zu ergänzen. In den Tests mit markiertem Bereich hat es in beide größeren Originale eine Person eingefügt. Beim Ergänzen von zwei Personen in einer Markierung lag ein Gesicht über der Markierungsgrenze, deshalb beschränkt PicYep diesen Modus auf ein Referenzfoto einer Person. Die Tests mit 8 bis 16 einzelnen Fotos über sein Eingabelimit hinaus haben wir nicht durchgeführt.

Flare, Sunburst und Ideogram 4.5 Edit sind bei PicYep erweiterte Modelle und brauchen bezahlten Zugang; Nano Banana 2.1 gehört zum allgemeinen Modellangebot. Das Erstellen kostet trotzdem Credits. Die Bestätigungskarte zeigt dir vor dem Erstellen die Kosten für dein gewähltes Modell, die Qualität und die Fotos.

Aus einzelnen Fotos: 8, 12 und 16 Personen

Der praktische Vorteil von Flare zeigte sich am deutlichsten, je größer die Gruppe wurde. Im Test mit zwölf Personen haben Flare und Sunburst die Besetzung behalten; Nano Banana 2.1 hat zwölf Personen gezeichnet, aber ein Gesicht verändert. Bei sechzehn hat Flare alle ins Bild gesetzt, während Sunburst fünfzehn geliefert hat.

Gewünschte Gruppe	Flare	Sunburst	Nano Banana 2.1
8 einzelne Fotos	8 Personen; sichtbar übereinstimmend	8 Personen; sichtbar übereinstimmend	8 Personen; sichtbar übereinstimmend
12 einzelne Fotos	12 Personen; sichtbar übereinstimmend	12 Personen; sichtbar übereinstimmend	12 Personen; eine Identität verändert
16 einzelne Fotos	16 Personen; sichtbar übereinstimmend	15 Personen; eine fehlt	Nicht getestet: Limit von 14 Eingabefotos

Jede Zelle ist ein einzelnes Ergebnis, nach Augenmaß mit den Referenzfotos verglichen. Das sind Beobachtungen, keine wiederholbare Erfolgsquote und keine neuen FaceNet-Werte. Die früheren gemessenen Tests stehen weiter unten, einschließlich ihrer Fehlschläge.

Zwölf Personen: dieselbe Besetzung, drei Modelle

Flare-Ergebnis mit allen zwölf gewünschten KI-generierten Personen — **Flare · alle 12 Personen vorhanden**Die Referenzbesetzung ist gut wiederzuerkennen, und in diesem Beispiel ist jede Person im Bild.

Sunburst-Ergebnis mit zwölf KI-generierten Personen — **Sunburst · alle 12 vorhanden**Ein starkes Ergebnis für eine neu zusammengesetzte Szene in diesem Beispiel.

Nano-Banana-Ergebnis mit zwölf Personen, aber einer nicht passenden Identität — **Nano Banana 2.1 · Anzahl stimmt, eine Identität verändert** Die Referenzperson im marineblauen Poloshirt wird nicht richtig übernommen. Wer nur Personen zählt, übersieht dieses Problem.

Sechzehn Personen: wo Flare vorn lag

Flare-Ergebnis mit allen sechzehn KI-generierten Personen — **Flare · 16 von 16 vorhanden**Jede Referenzperson ist in diesem einen Ergebnis zu sehen, auch der ältere Mann mit grauem Bart.

Sunburst-Ergebnis mit fünfzehn von sechzehn gewünschten KI-generierten Personen — **Sunburst · 15 von 16 vorhanden**Der ältere Mann mit grauem Bart aus den Referenzfotos fehlt.

Öffne ein beliebiges Ergebnisbild, um die verlustfrei kodierte Testausgabe in voller Größe anzusehen. Die Ausgangsporträts und die nummerierten Beschreibungen findest du weiter unten im früheren Abschnitt zu den Tests mit acht, zwölf und sechzehn Personen.

Jemanden ergänzen und das Originalfoto behalten

Das ist eine andere Aufgabe, als eine neue Gruppenszene zu erstellen. Flare, Sunburst, Nano Banana 2.1 und Ideogram 4.5 Edit haben beim Ergänzen einer Person in die Originale mit acht und zwölf Personen in den getesteten Modi jeweils die nötige Personenzahl erreicht. Der Vorteil von Flare ist, dass es zusätzlich mit dem Ablauf für einen markierten Bereich in PicYep funktionierte, sodass die Personen und der Hintergrund außerhalb dieses Bereichs unverändert bleiben.

Hier siehst du das Original mit zwölf Personen und eine mit Flare ergänzte dreizehnte Person. Zieh den Regler, um die ursprünglichen Personen, die Kleidung und den Hintergrund zu vergleichen.

KI-generiertes Referenzporträt der Frau, die ergänzt werden soll

Die Person, die ergänzt werden soll: ein einzelnes, KI-generiertes Referenzfoto.

Was bewahrt das Original? PicYep setzt den bearbeiteten Bereich wieder auf das ursprüngliche Arbeitsbild. In dieser Runde hatten alle 17 Ergebnisse mit markiertem Bereich nach diesem Schritt außerhalb ihrer Markierungen identische Pixel. Das ist eine Eigenschaft des Zusammensetzens, keine Aussage, dass die Rohausgabe von Flare jedes Pixel unverändert lässt. Manche Ergebnisse hatten trotzdem Probleme innerhalb der Markierung, deshalb reicht die richtige Personenzahl allein nicht aus.

Für ein vorhandenes Foto ergänze die Person hier: Lade das Original hoch, lade die Person oder Personen zum Ergänzen hoch, beschreibe, wohin sie gehören, und markiere den Bereich, wenn es wichtig ist, dass der Rest unverändert bleibt. Für eine neue Szene fängst du mit dem KI-Gruppenfoto-Generator an.

Was die Tests vom 23. Oktober zeigen und was nicht

Wir haben 32 Fal-Anfragen an Flare, Sunburst, Nano Banana 2.1, Ideogram 4.5 Edit und Character Edit gestellt. Zwanzig davon betrafen größere Gruppen: 12 Ergänzungen in vorhandenen Fotos und 8 Gruppen, die aus einzelnen Porträts zusammengesetzt wurden. Jede Kombination aus Szene, Modell und Markierung wurde einmal ausgeführt. Alle Personen waren KI-generierte Testfiguren; Kundenfotos wurden nicht verwendet.

Bei den Tests mit einzelnen Fotos wurde eine Ausgabe in 2K und 3:2 verlangt; die GPT-Varianten liefen mit mittlerer Qualität. Bearbeitungen vorhandener Fotos folgten der ursprünglichen Bildfläche. Wir haben Personenzahl und sichtbare Übereinstimmung mit den Referenzfotos geprüft und die Pixel außerhalb der markierten Bereiche nach dem Zusammensetzen verglichen. Eine neue FaceNet-Auswertung haben wir nicht durchgeführt; diese Ergebnisse dürfen deshalb nicht mit den älteren Ähnlichkeitswerten zu einer gemeinsamen Rangfolge verrechnet werden.

Alle 32 Anfragen lieferten Bilder, aber manche Bilder fielen bei den Sichtprüfungen durch. Character Edit hat seine drei Ergänzungsprüfungen nicht bestanden und steht in der öffentlichen Modellauswahl von PicYep nicht zur Verfügung. Das Ergebnis von Sunburst mit zwei Personen im markierten Bereich hat ein Gesicht verdoppelt; das von Ideogram ging über die Markierungsgrenze hinaus. Diese Ergebnisse haben die aktuellen Modellbeschränkungen mitgeprägt.

Modellschnittstellen: Flare, Sunburst, Nano Banana 2.1, Ideogram 4.5 Edit. Die Empfehlungen oben stammen aus unseren eigenen Testbildern, nicht aus den Beschreibungen der Anbieter.

Früherer Benchmark: acht Modelle, drei bis sechs Personen

Unser Benchmark vom 15. Oktober steht unten weiter zum Vergleich. Er nutzte dieselben sechs Szenen für acht Modelle und hat die Gesichter mit FaceNet gemessen. In dieser Runde mit kleineren Gruppen war Seedream 5.0 Flash die stärkste preisgünstige Option und GPT Image 2 hatte die höchste durchschnittliche Gesichtsähnlichkeit. Das damals als GPT Image 2.5 bezeichnete Modell nutzte die Flare-Route; Sunburst war nicht dabei. Die Credits in diesen älteren Tabellen sind die bei den Tests angefallenen Kosten, keine aktuellen Preise.

Ursprüngliche Ergebnisse der sechs Szenen

#	Modell	Brauchbar	Alle Prüfungen bestanden	Gesichtsähnlichkeit	Credits
1	GPT Image 2	6 von 6	5 von 6	0.88	61
2	Seedream 5.0 Flash	6 von 6	5 von 6	0.86	15
3	GPT Image 2.5 Flare	6 von 6	4 von 6	0.87	37
4	Nano Banana 2	6 von 6	2 von 6	0.79	40
5	FLUX 3	6 von 6	2 von 6	0.78	25
6	Nano Banana 2.1	5 von 6	4 von 6	0.79	30
7	Seedream 5.0 Pro	5 von 6	2 von 6	0.76	35
8	Nano Banana Pro	4 von 6	0 von 6	0.69	75

Brauchbar zählt die Fotos, bei denen keine Prüfung durchgefallen ist, und Alle Prüfungen bestanden die, die alle vier vollständig erfüllt haben; nichts wird gemittelt. Ein Foto, auf dem jemand fehlt oder jemand dazukommt, fällt schon bei der ersten Prüfung durch und gilt nie als brauchbar. Gesichtsähnlichkeit vergleicht jedes Gesicht im Ergebnis mit seinem Ausgangsfoto, Person für Person (1,00 ist identisch). Die Credits sind der Durchschnitt über die sechs Anfragen; der Preis mancher Modelle steigt mit der Zahl der Fotos, die du hinzufügst.

So haben wir getestet

Jedes Modell bekam dieselben Fotos und dieselbe Beschreibung, jeweils einmal. Die Personen sind KI-generiert, es wurde also kein Gesicht einer echten Person verwendet.

Getestet: 2026-10-15, auf PicYep, so wie Besucher es nutzen
Modelle: Nano Banana 2.1, Nano Banana 2, Nano Banana Pro, Seedream 5.0 Pro, FLUX 3, GPT Image 2.5 Flare, GPT Image 2, Seedream 5.0 Flash
Einstellungen: 1K, 4:5, ein Foto pro Anfrage, Standardqualität des Modells, Beschreibung wörtlich gesendet, ohne Umschreiben
Umfang: 6 Fälle, 48 Anfragen, je eine, jedes Ergebnis behalten

Worauf jedes Foto geprüft wurde

Alle sind da. Jede Person und jedes Tier aus der Beschreibung kommt genau einmal vor: niemand fehlt, ist doppelt oder kommt hinzu.
Sieht aus wie im Ausgangsfoto. Jede Person (oder jedes Tier) ist klar die aus dem Ausgangsfoto: Gesicht, Haare, Statur.
Wie beschrieben. Szene, Kleidung, Pose und Stil folgen der Beschreibung.
Realistisch. Geht als Foto durch: Haut, Hände, Augen und Licht ohne offensichtliche KI-Fehler.

Jede Prüfung wird als erfüllt, teilweise erfüllt oder nicht erfüllt vermerkt; es werden keine Punkte addiert oder gemittelt. Ein Foto ist brauchbar, wenn es keine Prüfung verfehlt, und die Tabelle zählt die brauchbaren Fotos und die Fotos, die alle Prüfungen bestanden haben. Eine Anfrage, die ohne Foto endete, gilt als nicht brauchbar. Jedes Ergebnis wird unten gezeigt, jeweils mit einem Link zur Originaldatei.

Die Gesichtsähnlichkeit wird gemessen, nicht geschätzt: FaceNet (InceptionResnetV1, trainiert auf VGGFace2) wandelt jedes Gesicht in Zahlen um, und wir geben die Kosinus-Ähnlichkeit zwischen dem Gesicht im Ergebnis und dem im Ausgangsfoto an, Person für Person. 1,00 ist dasselbe Gesicht; unsere verschiedenen Ausgangspersonen liegen untereinander bei -0.22 bis 0.22.

Die Beschreibungen nennen die Personen in der Reihenfolge ihrer Fotos, so wie wir es auf der Gruppenfoto-Seite empfehlen, zum Beispiel: „Die Frau vom ersten Foto, der Mann vom zweiten Foto und die Frau vom dritten Foto, Freunde, die zusammen zu Abend essen …“.

Foto für Foto

Drei Freunde beim Abendessen

Jedes Modell hat alle drei an den Tisch mit Lichterketten und erhobenen Gläsern gesetzt. Die GPT-Modelle haben die Gesichter am nächsten am Original gehalten; die anderen haben ungenauere Ähnlichkeiten gezeichnet.

Ausgangsfoto 1 — BeschreibungThe woman from the first photo, the man from the second photo and the woman from the third photo, friends having dinner together at a long wooden table on a patio, string lights overhead, laughing and raising their glasses, warm evening light, a candid photo, realistic skin texture.

Ausgangsfoto 2 — BeschreibungThe woman from the first photo, the man from the second photo and the woman from the third photo, friends having dinner together at a long wooden table on a patio, string lights overhead, laughing and raising their glasses, warm evening light, a candid photo, realistic skin texture.

Vier Personen auf einer Weihnachtsfeier

Alle acht haben die vier Personen zusammen vor einem Baum gelassen. FLUX 3 hat sie auf ein Sofa gesetzt, statt sie stehen zu lassen.

Ein Team aus fünf Personen

Alle acht Ergebnisse zeigen alle fünf Personen. GPT Image 2.5 hat sie zu einem engen Pulk zusammengeschnitten, statt ein stehendes Teamfoto zu machen.

Sechs Freunde beim Picknick

Der schwierigste Fall. Nano Banana Pro hat eine Person weggelassen und eine andere von der Kamera abgewandt; die übrigen haben alle sechs behalten. Bei weiten Schnappschüssen wie diesem sind die Gesichter klein, und die Gesichtsähnlichkeit sinkt bei jedem Modell.

Drei Personen beim Wandern

Alle acht sind richtig; die GPT-Modelle und Seedream 5.0 Flash haben die Gesichter am besten gehalten.

Eine fehlende Person zu einem Gruppenfoto hinzufügen

Wir haben jedem Modell ein Foto von drei Freunden beim Abendessen und ein Foto einer vierten Person gegeben und darum gebeten, dass er sich zu ihnen gesellt. Sechs Modelle haben ihn ergänzt und die Szene beibehalten. Nano Banana Pro und Seedream 5.0 Pro haben eine der drei Personen durch ihn ersetzt; GPT Image 2 hat ihn ergänzt, aber den Tisch umgestellt.

Dieselbe Anfrage, dreimal

Jedes Foto oben ist ein einzelner Versuch. Um zu sehen, wie stabil ein Modell arbeitet, haben wir zwei dieser Beschreibungen noch zweimal an Nano Banana 2.1 geschickt, mit denselben Fotos und Einstellungen, und jedes Ergebnis auf dieselbe Weise geprüft (15. Oktober 2026). Fünf der sechs Versuche waren brauchbar. Die Weihnachtsfeier hat alle Prüfungen dreimal bestanden. Beim Abendessen auf der Terrasse blieben die Gesichter jedes Mal nur teilweise erhalten (0,73 bis 0,75), und im dritten Versuch kam eine vierte Person an den Tisch, deshalb ist er durchgefallen. In jedem Fall war schon der erste Versuch brauchbar.

#	Versuch	Brauchbar	Alle Prüfungen bestanden	Gesichtsähnlichkeit	Credits
1	Versuch 1	2 von 2	1 von 2	0.78	30
2	Versuch 2	2 von 2	1 von 2	0.77	30
3	Versuch 3	1 von 2	1 von 2	0.79	30

Benchmark vom 22. Oktober: acht, zwölf und sechzehn Personen

Die Tests oben hören bei sechs Personen auf. Um zu sehen, was bei größeren Gruppen passiert, haben wir weitere KI-generierte Personen hinzugenommen, insgesamt sechzehn, alle gut zu unterscheiden (die FaceNet-Werte untereinander liegen zwischen −0,29 und 0,53), und ein Grillfest mit acht, ein Teamfoto mit zwölf und ein Familientreffen mit sechzehn Personen verlangt, im Breitformat (3:2) in 2K (22. Oktober 2026). Jede Beschreibung ist so geschrieben, wie der Assistant von PicYep sie für sechs oder mehr Personen schreibt: wie viele Personen es sind, dass jede einmal vorkommt, und eine nummerierte Zeile für jedes Foto.

Wir haben die beiden Routen genutzt, die für diese Runde ausgewählt waren. Nano Banana 2.1 liest bis zu 14 Fotos; wir haben es dreimal für acht und dreimal für zwölf Personen angefragt. GPT Image 2.5 liest bis zu 16; wir haben es je einmal für acht und für zwölf und dreimal für sechzehn Personen angefragt. Wir haben jede Person nach Augenmaß gezählt und jedes Gesicht gemessen.

Acht Personen: Alle vier Fotos brauchbar, jeweils alle im Bild, Gesichtsähnlichkeit 0,72 bis 0,79.
Zwölf Personen: Nano Banana 2.1 kam auf eins von drei brauchbaren Ergebnissen. Ein Versuch hat zwölf Personen behalten, aber zwei davon in Fremde verwandelt; ein anderer hat alle behalten, mit zu ungenauen Gesichtern zum Bestehen (0,50). GPT Image 2.5 hat alle zwölf behalten (0,77).
Sechzehn Personen: GPT Image 2.5 hat in zwei von drei Versuchen alle sechzehn behalten (0,75 und 0,74). Beim dritten fehlten zwei Personen, und zwei Männer wurden zu einem Gesicht verschmolzen.

Kein Foto in dieser Runde hat alle Prüfungen bestanden: Auf einem weiten Foto mit acht oder mehr Personen ist jedes Gesicht klein, und keins hat unsere Ähnlichkeitsmarke von 0,80 erreicht. Je mehr Personen, desto größer die Gefahr, dass jemand fehlt, und deshalb gleicht PicYep ein großes Gruppenfoto mit seiner Liste ab.

Nano Banana 2.1

#	Versuch	Brauchbar	Alle Prüfungen bestanden	Gesichtsähnlichkeit	Credits
1	Versuch 1	1 von 2	0 von 2	0.57	48
2	Versuch 2	2 von 2	0 von 2	0.72	48
3	Versuch 3	1 von 2	0 von 2	0.62	48

GPT Image 2.5

#	Versuch	Brauchbar	Alle Prüfungen bestanden	Gesichtsähnlichkeit	Credits
1	Versuch 1	3 von 3	0 von 3	0.77	135
2	Versuch 2	0 von 3	0 von 3	0.64	165
3	Versuch 3	1 von 3	0 von 3	0.74	165

So geht PicYep mit sechs oder mehr Personen um

Wenn du im Assistant sechs oder mehr Fotos hinzufügst, listet er sie mit einer Nummer und einer kurzen Beschreibung auf, damit du sie prüfen kannst, bevor etwas erstellt wird, und schlägt ein breites Format in 2K vor. Dem Bildmodell wird in dieser Reihenfolge gesagt, wer wer ist. Wenn das Foto fertig ist, wird es mit der Liste abgeglichen: Fehlt jemand oder kommt jemand doppelt vor, sagt der Assistant, wer, zeigt das Foto der Person und bietet an, nur sie hinzuzufügen oder das Foto kostenlos neu zu machen (eine kostenlose Wiederholung am Tag). Die Prüfung liest auch Gesichter, deshalb kann eine Person, die einer anderen sehr ähnlich sieht, durchrutschen; sieh dir ein großes Gruppenfoto selbst an, bevor du es teilst.

Frühere Ergebnisse der sechs Szenen, Modell für Modell

Seedream 5.0 Flash (15 Credits) – 6 von 6 brauchbar, 5 haben alle Prüfungen bestanden. Alle in jedem Foto, Gesichter unter den nächsten am Original und der niedrigste Preis.
GPT Image 2 (50–75 Credits für eine Gruppe, mittlere Qualität) – 6 von 6 brauchbar, 5 haben alle Prüfungen bestanden. Die höchste Gesichtsähnlichkeit; beim Ergänzen einer Person hat es die Szene umgestellt.
GPT Image 2.5 (25–50 Credits für eine Gruppe, mittlere Qualität) – 6 von 6 brauchbar, 4 haben alle Prüfungen bestanden. Gesichter fast so nah am Original wie bei GPT Image 2; das Teamfoto hat es zu eng zugeschnitten.
Nano Banana 2.1 (25–35 Credits) – 5 von 6 brauchbar, 4 haben alle Prüfungen bestanden. Alle behalten und natürliche Szenen, aber ungenauere Ähnlichkeit; das Picknick mit sechs Personen lag knapp unter unserer Ähnlichkeitsschwelle.
Nano Banana 2 (40 Credits) – 6 von 6 brauchbar, 2 haben alle Prüfungen bestanden. Alle behalten; die Ähnlichkeit war bei vier von sechs Fotos ungenauer.
FLUX 3 (25 Credits) – 6 von 6 brauchbar, 2 haben alle Prüfungen bestanden. Alle behalten; ungenauere Ähnlichkeit und eine Szene, die nicht wie beschrieben aussah.
Seedream 5.0 Pro (35 Credits) – 5 von 6 brauchbar, 2 haben alle Prüfungen bestanden. Hat eine Person ausgetauscht, als es eine ergänzen sollte.
Nano Banana Pro (75 Credits) – 4 von 6 brauchbar, keins hat alle Prüfungen bestanden. Hat bei zwei Fotos eine Person weggelassen und hatte die ungenaueste Ähnlichkeit – das teuerste Modell hat hier am schlechtesten abgeschnitten.

Welchen Ablauf solltest du nehmen?

Eine neue große Gruppenszene: Fang mit Flare an. Nimm von jeder Person ein klares Referenzfoto und prüfe das Ergebnis gegen die ganze Besetzung. Sunburst ist eine Alternative für die Fälle mit acht und zwölf Personen, die wir getestet haben.
Ein vorhandenes Foto, auf dem jemand fehlt: Nutze die Seite zum Ergänzen von Personen, behalte das Original als Grundlage und markiere einen Bereich mit genug Platz für die neue Person. Flare ist unsere erste Wahl; Nano Banana 2.1 ist eine Alternative mit allgemeinem Zugang. Ideogram 4.5 Edit ist eine weitere Option, um eine einzelne Person zu ergänzen.
Eine kleinere Gruppe mit knapperem Credit-Budget: Seedream 5.0 Flash hat im früheren Benchmark mit drei bis sechs Personen gut abgeschnitten. Dieser Befund sagt nichts darüber, wie es im jüngsten Fall mit sechzehn Personen abschneiden würde.
Jede größere Gruppe: Wähle ein breites Format mit genug Platz für die Gesichter, beschreibe jede Person einmal und sieh dir jedes Gesicht an, bevor du das Foto teilst. Die Bestätigungskarte zeigt die aktuellen Credit-Kosten.

Preise, Erstattungen und Datenschutz bei weiteren KI-Fotodiensten findest du in unserem Vergleich.

Eine Beschreibung zum Kopieren

Der [Mann/die Frau] vom ersten Foto, der [Mann/die Frau] vom zweiten Foto und der [Mann/die Frau] vom dritten Foto, [was sie tun] in [wo], lächeln in die Kamera, realistisches Foto.

Um jemanden zu einem Foto hinzuzufügen, das du schon hast: Füge den [Mann/die Frau] vom zweiten Foto der Gruppe auf dem ersten Foto hinzu, [wo und wie]. Lass die Szene und die Personen, die schon da sind, unverändert, realistisches Foto.

Fragen

Kann KI Menschen aus verschiedenen Fotos in ein Bild setzen?

Ja. In unseren Tests vom 23. Oktober hat GPT Image 2.5 Flare bei 8, 12 und 16 Personen alle gewünschten Personen ins Ergebnis gesetzt, jeweils mit sichtbarer Übereinstimmung zu den Referenzfotos. Jedes Ergebnis war ein einzelner Versuch, keine garantierte Erfolgsquote.

Welches KI-Modell sollte ich für ein Gruppenfoto wählen?

Flare ist derzeit unsere erste Wahl für größere Gruppen und für Ergänzungen in einem markierten Bereich. Sunburst hat in dieser Runde bei acht und zwölf Personen ebenfalls alle behalten, beim Ergebnis mit sechzehn Personen aber eine Person verloren. Seedream 5.0 Flash bleibt nach dem früheren Benchmark mit drei bis sechs Personen eine preisgünstige Option.

Sind Flare und Sunburst dasselbe?

Nein. PicYep führt GPT Image 2.5 Flare und GPT Image 2.5 Sunburst getrennt auf. Beide sind erweiterte Modelle. Flare unterstützt bei PicYep die Bearbeitung eines markierten Bereichs; Sunburst unterstützt derzeit die normale Bearbeitung ohne Markierung. In unseren Tests war Sunburst nicht durchgehend besser.

Kann KI eine fehlende Person ergänzen, ohne das ursprüngliche Gruppenfoto zu verändern?

Bei der Bearbeitung eines markierten Bereichs in PicYep wird der bearbeitete Bereich wieder auf das ursprüngliche Arbeitsbild gesetzt. Bei allen 17 Ergebnissen mit markiertem Bereich in dieser Runde blieben die Pixel außerhalb der Markierung nach dem Zusammensetzen unverändert. Flare hat in die Originale mit acht und mit zwölf Personen jeweils eine Person eingefügt; die neue Person und die Ränder solltest du trotzdem prüfen.

Wie viele Fotos kann ich für ein KI-Gruppenfoto verwenden?

PicYep nimmt je nach Modell bis zu 16 Fotos pro Anfrage an. Flare und Sunburst nehmen 16, Nano Banana 2.1 nimmt 14. Eine Obergrenze für Eingabefotos ist keine Garantie, dass jede Person stimmt. Prüfe die Gesichter und nicht nur die Personenzahl.

Sehen alle noch aus wie sie selbst?

Flare und Sunburst haben in unserem Nachtest mit zwölf Personen die Besetzung sichtbar getroffen, während Nano Banana 2.1 trotz richtiger Anzahl eine Identität verändert hat. Die Prüfungen vom 23. Oktober erfolgten nach Augenmaß; neue FaceNet-Werte haben wir nicht berechnet. Die älteren, gemessenen Werte stehen weiter unten getrennt.

Wie sage ich der KI, wer wer ist?

Nimm von jeder Person ein klares Foto und beschreibe die Personen in der Reihenfolge der Fotos. Bei einer Ergänzung nenne das erste Foto als das Original, das bleiben soll, benenne die Personen auf den anderen Referenzfotos und sag, wo sie stehen sollen. Gib bei einer größeren Gruppe die Gesamtzahl an und verlange jede Person genau einmal.

KI-Gruppenfoto-GeneratorFüge von jeder Person ein Foto hinzu, bis zu 16 Fotos, und beschreibe die Szene. Alle sind zusammen auf einem Foto.