Prompt Engineering für Kreative: Midjourney, ChatGPT und Firefly richtig nutzen

Prompt Engineering bezeichnet die Kunst und Technik, Eingabeanweisungen (sogenannte „Prompts") so zu formulieren, dass KI-Systeme präzise, nützliche und qualitativ hochwertige Ergebnisse liefern. Es ist keine Programmierung im klassischen Sinne – aber es ist erlernbares Handwerk.

Einleitung

KI-Tools wie Midjourney, ChatGPT oder Adobe Firefly versprechen viel: atemberaubende Bilder auf Knopfdruck, Texte in Sekunden, Konzepte ohne Agentur. Die Realität sieht oft anders aus. Wer einfach „a beautiful landscape" eingibt, erhält generische Stock-Foto-Ästhetik. Wer „ein Porträt einer jungen Frau" anfragt, bekommt das, was tausende andere auch bekommen haben.

KI-Tools ohne Prompt-Wissen zu nutzen gleicht einem Lotteriespiel: Manchmal ist das Ergebnis brauchbar, meistens nicht. Mit gezieltem Prompt Engineering wird aus dem Zufallsgenerator ein kraftvolles Werkzeug, das persönliche Bildsprachen, konkrete Briefings und professionelle Qualität liefert.

Dabei bleibt eines unverändert: Kreatives Handwerk ist die Voraussetzung, kein Auslaufmodell. Wer nicht versteht, was ein gutes Kompositionsprinzip ist, wer Lichtstimmungen nicht lesen kann und wer kein Gespür für Typografie hat, wird auch mit dem besten Prompt mittelmäßige Ergebnisse erzielen. KI verstärkt vorhandene Kompetenz – sie ersetzt kein Grundlagenwissen.

Dieser Artikel zeigt dir, wie Prompt Engineering konkret funktioniert – für Midjourney, für ChatGPT und Claude, für Adobe Firefly. Mit echten Beispielen, die du sofort übernehmen und anpassen kannst.

Was ist ein Prompt?

Ein Prompt ist die textuelle Eingabe, mit der du ein KI-System steuerst. Je nach System kann das ein einzelner Satz sein, ein mehrseitiges Briefing oder eine Kombination aus natürlichsprachigen Beschreibungen und technischen Parametern.

Das Verständnis der Anatomie eines guten Prompts ist der erste Schritt. Gut strukturierte Prompts folgen einem erkennbaren Muster:

Ein schwacher Prompt ignoriert die meisten dieser Ebenen. Ein starker Prompt bedient sie alle und schafft dadurch eine präzise, reproduzierbare Ausgabe.

Wichtig zu verstehen: Prompt Engineering ist kein einmaliger Akt. Es ist ein iterativer Prozess. Du formulierst, schaust, justierst, formulierst neu. Dieses Feedback-Prinzip ist zentral – sowohl bei Bild-KI als auch bei Sprachmodellen.

Midjourney – Bilder präzise steuern

Midjourney ist aktuell einer der leistungsfähigsten KI-Bildgeneratoren für kreative Zwecke. Die Stärken liegen in der ästhetischen Qualität, der Stilkontrolle und der Reproduzierbarkeit über den `--seed`-Parameter.

Grundstruktur eines Midjourney-Prompts

Ein typischer Midjourney-Prompt folgt diesem Aufbau:

```

[Hauptmotiv], [Stil/Referenz], [technische Details], [Atmosphäre/Licht], [Parameter]

```

Die Reihenfolge der Begriffe beeinflusst das Ergebnis: Was früh im Prompt steht, gewichtet Midjourney stärker. Das Motiv gehört an den Anfang.

Wichtige Parameter

Vorher / Nachher – schwacher vs. starker Prompt

Schwacher Prompt:

```

portrait of an architect

```

Ergebnis: Klischee-Büroaufnahme, neutraler Hintergrund, nichts Eigenständiges.

Starker Prompt:

```

portrait of a young architect, golden hour, Sony A7 IV, 85mm lens, f/1.8, bokeh background, film grain, muted tones, editorial style --ar 4:5 --style raw --v 6

```

Ergebnis: Eigenständige Bildsprache, fotorealistisch, editorial, sofort einsetzbar.

Der Unterschied liegt nicht in der Kreativität der KI – sondern in der Präzision der Eingabe. Die KI kann nur umsetzen, was du ihr gibst.

Stil-Referenzen und Kamera-Angaben

Stil-Referenzen – also Verweise auf bekannte Fotografen, Filmemacher oder Bildstile – funktionieren in Midjourney sehr gut:

```

street photography in the style of Vivian Maier, black and white, high contrast, decisive moment, 35mm film grain, medium format look --ar 3:4 --style raw --v 6

```

Kamera- und Linsenangaben wirken wie eine technische Regieanweisung. `85mm f/1.8` erzeugt anderen Bildcharakter als `24mm f/8`. Diese Angaben sind keine Dekoration – sie verändert tatsächlich die generierte Optik.

Weitere Formulierungen, die zuverlässig funktionieren:

```

product photography, minimalist white studio, soft diffused light, Hasselblad medium format, sharp edges, commercial aesthetics --ar 1:1 --v 6

```

```

cinematic still from a 1970s European art film, grain, faded colors, wide shot, two characters in conversation, sparse location --ar 16:9 --style raw --v 6

```

DALL-E 3 & Adobe Firefly – was ist anders?

Midjourney ist nicht das einzige Tool im Werkzeugkasten. DALL-E 3 und Adobe Firefly haben andere Stärken – und unterschiedliche Anwendungsfelder.

DALL-E 3 (via ChatGPT)

DALL-E 3 verarbeitet natürlichsprachige Prompts besser als Midjourney. Du musst keine Parameter-Syntax lernen – ein klarer, beschreibender Satz reicht oft aus. Besondere Stärke: Textintegration in Bilder. Wörter, Logos und typografische Elemente werden von DALL-E 3 deutlich präziser umgesetzt als von Midjourney.

Typischer Einsatz: Schnelle Mockups, Präsentationsbilder, Social-Media-Grafiken mit Textanteil, Storyboards in frühen Konzeptphasen.

Prompt-Beispiel für DALL-E 3:

```

Create a minimalist poster design for a music festival called „Klangwald". The title should be clearly legible in the center. Forest atmosphere, earthy tones, modern sans-serif typography, clean layout.

```

Adobe Firefly

Adobe Firefly ist das KI-System, das direkt in Photoshop, Illustrator und Express integriert ist. Der entscheidende Vorteil für professionelle Anwender: Firefly wurde ausschließlich mit lizenzkonformem Material trainiert – Adobe Stock und gemeinfreien Inhalten. Das macht Firefly-Outputs kommerziell nutzbar, ohne rechtliche Graubereiche.

Funktionen wie „Generative Fill" in Photoshop oder „Text to Vector" in Illustrator sind direkte Firefly-Anwendungen. Die Prompt-Logik ähnelt DALL-E 3: natürliche Sprache, beschreibend, keine komplexe Parameter-Syntax.

Typischer Einsatz: Retusche, Hintergrunderweiterung (Outpainting), Objektersetzung, Vektorgrafik-Generierung, alles im kommerziellen Kontext.

Wann welches Tool?

ChatGPT und Claude für kreative Aufgaben

KI-Sprachmodelle wie ChatGPT (OpenAI) und Claude (Anthropic) sind nicht nur Textgeneratoren. Für Kreative und Medienschaffende sind sie vor allem Denk- und Konzeptionspartner.

Briefings schreiben, Konzepte entwickeln

Wenn du einen Kampagnenauftrag bekommst, kannst du das Briefing direkt in ein Sprachmodell eingeben und es auffordern, Konzeptrichtungen zu entwickeln. Das spart nicht Kreativität – es beschleunigt die Phase, in der du viele Ideen generierst und wieder verwirfst.

Rollen-Prompting

Rollen-Prompting ist eine der wirkungsvollsten Techniken: Du weist dem Sprachmodell eine klare Perspektive oder Expertise zu, bevor du die eigentliche Anfrage stellst.

```

Du bist ein erfahrener Art Director für eine Luxusmodemarke. Entwickle 5 Konzepte für eine Instagram-Kampagne zum Thema Nachhaltigkeit. Jedes Konzept: Kurztitel, Bildidee (2 Sätze), Ton der Captions.

```

Warum das funktioniert: Sprachmodelle verfügen über umfangreiches Wissen aus vielen Domänen. Die Rollen-Zuweisung aktiviert gezielt das relevante Register – also Wortschatz, Denkmuster und Entscheidungskriterien einer bestimmten Berufsrolle.

Weitere Rollen-Prompting-Beispiele für Medienschaffende:

```

Du bist ein Typografie-Experte mit Schwerpunkt auf digitale Medien. Bewerte folgenden Fließtext in Hinblick auf Lesbarkeit, Zeilenabstand und Schriftwahl und gib konkrete Verbesserungsvorschläge.

```

```

Du bist ein erfahrener Konzepter in einer Werbeagentur. Ich beschreibe dir ein Produkt – du entwickelst 3 alternative Positionierungsstrategien mit je einem Leitmotiv und einer Headline.

```

Iteratives Prompten: Der Feedback-Loop

Kaum jemand schreibt beim ersten Versuch den perfekten Prompt. Iteratives Prompten bedeutet: du startest mit einer Grundanfrage, wertest die Ausgabe aus und verfeinerst dann gezielt.

Typischer Workflow:

1. Erstanfrage: Grober Rahmen, Ziel benennen
2. Auswertung: Was fehlt? Was ist zu generisch? Was soll verstärkt werden?
3. Verfeinerung: „Mach den Ton formeller", „kürze auf 3 Konzepte, vertiefte die Bildideen", „formuliere das zweite Konzept für eine jüngere Zielgruppe"
4. Wiederholung: So lange, bis das Ergebnis dem Ziel entspricht

Dieser Prozess ist kein Zeichen, dass der erste Prompt schlecht war – er ist Teil des kreativen Prozesses.

Konkrete Beispielprompts für den Medienbereich

```

Schreibe drei Varianten einer Instagram-Caption für ein Foto-Studio, das seine neue Outdoor-Shooting-Location vorstellt. Zielgruppe: junge Kreative, 18–28 Jahre. Ton: authentisch, nahbar, nicht übertrieben werblich. Je maximal 120 Zeichen ohne Hashtags.

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```

Entwickle eine Moodboard-Beschreibung für eine Buchcover-Gestaltung zum Thema „urbane Einsamkeit". Format: 150–200 Wörter, beschreibt Farbpalette, Formensprache, Typographie-Stil und mögliche Bildmotive.

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```

Du bist Redaktionsleiter eines Designmagazins. Gib mir konstruktives Feedback zu folgendem Artikel-Entwurf. Fokus auf: Struktur, Verständlichkeit für Nicht-Designer, fehlende Erklärungen und Stärken des Textes.

```

Die 5 häufigsten Prompt-Fehler

Wer mit KI-Tools arbeitet, macht anfangs immer wieder ähnliche Fehler. Hier sind die häufigsten – und wie du sie vermeidest.

1. Zu vage

Problem: „Ein schönes Bild" oder „ein guter Text" liefert immer Mittelmaß.

Lösung: Beschreibe konkret, was „schön" oder „gut" in deinem Kontext bedeutet. Nenn Referenzen, Adjektive, Parameter.

2. Zu generisch

Problem: Prompts ohne Stil-Angabe erzeugen den statistischen Durchschnitt aller Trainingsbilder oder -texte.

Lösung: Immer einen spezifischen Stil, eine visuelle Sprache oder einen Ton nennen.

3. Kein Stil

Problem: Wer nur das Motiv beschreibt, bekommt generische Ästhetik.

Lösung: Stil-Referenz hinzufügen: Fotograf, Kunststil, Epochenbezug, Kameratyp, Filmästhetik.

4. Kein Format

Problem: Besonders bei Texten fehlt oft die Formatvorgabe – und die KI schreibt, was sie will.

Lösung: Immer Format angeben: Länge, Struktur (Liste vs. Fließtext), Tonalität, Zielgruppe.

5. Keine Iteration

Problem: Einmal prompten, Ergebnis nehmen, fertig – das reicht fast nie.

Lösung: Plan von Anfang an mit 3–5 Verfeinerungsschritten. Iterieren ist kein Fehler, es ist der Prozess.

Prompt Engineering in Ausbildung und Beruf

KI-Kompetenz gehört heute zu den nachgefragten Skills in kreativen Berufen – das belegen Stellenanzeigen aus Werbeagenturen, Medienunternehmen und Designstudios. Dabei geht es nicht darum, Coding zu lernen oder KI blind zu vertrauen. Es geht darum, KI-Tools als Kreativwerkzeug bewusst und gezielt einzusetzen.

Prompt Engineering ist dabei nur ein Baustein. Genauso wichtig ist das Verständnis von KI-Workflows: Wie integriere ich KI sinnvoll in meinen Designprozess? Wo beschleunigt sie, wo verfälscht sie? Wie erkenne und kompensiere ich Halluzinationen und Bias in KI-Ausgaben?

Lernende, die heute mit Midjourney, ChatGPT und Firefly arbeiten, verschaffen sich einen echten Praxisvorsprung – vorausgesetzt, sie verbinden KI-Nutzung mit solidem Kreativ-Handwerk.

Lazi-Akademie: GenAI und Content Creation

Die Lazi-Akademie Esslingen bietet im Fachbereich GenAI und Content Creation praktische Ausbildung in genau diesen Kompetenzen. Prompt Engineering gehört hier zur Kernkompetenz – eingebettet in breitere Mediengestaltung, Content-Strategie und kreativen Workflow.

Parallel dazu bildet der Fachbereich Intermediale Gestaltung einen wichtigen Rahmen: KI-Tools werden nicht isoliert betrachtet, sondern im intermedialen Kontext – also im Zusammenspiel von Bild, Text, Video und Interface. Lies mehr dazu in unserem Beitrag KI-Tools für Medienschaffende 2025.

Fakten zur Lazi-Akademie:

• Standort: Esslingen am Neckar (bei Stuttgart)
• Gegründet: 1950
• Ausbildungsgebühren: 3.510 €/Semester
• Studienstart: September und März

Wenn du deine kreativen Skills mit KI-Kompetenz verbinden willst – und das in einem praxisnahen Umfeld mit echten Projekten –, dann schau dir unser Kursprogramm an.

Häufige Fragen

Brauche ich Programmierkenntnisse für Prompt Engineering?

Nein. Prompt Engineering basiert auf natürlicher Sprache – du brauchst kein Coding. Was hilft: Präzision beim Ausdrücken, Verständnis für Stile und Komposition sowie Bereitschaft zum Iterieren.

Sind KI-generierte Bilder urheberrechtlich geschützt?

Das ist rechtlich je nach Land unterschiedlich bewertet und noch nicht abschließend geklärt. Adobe Firefly ist für den kommerziellen Einsatz am sichersten, da Firefly ausschließlich mit lizenziertem Material trainiert wurde. Bei Midjourney und DALL-E gelten die jeweiligen Nutzungsbedingungen – prüfe diese vor kommerziellem Einsatz.

Welches KI-Tool ist für Einsteiger am besten geeignet?

DALL-E 3 via ChatGPT ist der niedrigschwelligste Einstieg: keine Plattform-Einrichtung, natürliche Sprache, sofort nutzbar. Für ernsthafteres visuelles Arbeiten lohnt sich danach der Umstieg auf Midjourney.

Kann Prompt Engineering im professionellen Kontext sinnvoll eingesetzt werden?

Ja – und das wird zunehmend erwartet. Agenturen, Verlage und Medienunternehmen suchen explizit nach Mitarbeitenden mit KI-Workflow-Kenntnissen. Prompt Engineering ist dabei eine von mehreren Schlüsselkompetenzen.

Wie lange dauert es, Prompt Engineering zu lernen?

Die Grundlagen lassen sich in wenigen Stunden praktischer Übung erarbeiten. Fortgeschrittenes Prompten – konsistente Bildserien, komplexe Briefings, plattformübergreifende Workflows – erfordert mehrere Wochen aktiver Nutzung. Wie jedes Handwerk verbessert sich Prompt Engineering durch Anwenden, Scheitern und Analysieren.

Quellen

• OpenAI (2024): GPT-4 Technical Report. openai.com
• Liu, V. / Chilton, L. B. (2022): Design Guidelines for Prompt Engineering Text-to-Image Generative Models. In: Proceedings of the 2022 CHI Conference on Human Factors in Computing Systems (CHI '22). ACM.
• Adobe Inc. (2025): Adobe Firefly – Generative AI for Creatives. adobe.com/firefly

Autor: Dominik Lazi | Lazi-Akademie Esslingen | Stand: Mai 2026