Ideogram 4.0 ist jetzt Open-Weight: Was auf einer 24-GB-GPU läuft (2026)

Ideogram 4.0 ist jetzt Open-Weight: Was auf einer 24-GB-GPU läuft (2026)

Ideogram 4.0 erschien am 3. Juni 2026 – und brach mit dem bisherigen Muster. Alle Vorgänger liefen hinter einer Web-App. Dieses Modell liefert die Gewichte direkt mit. Sie können ein 9,3-Milliarden-Parameter-Modell von Hugging Face herunterladen und die nf4-Variante auf einer einzigen 24-GB-GPU, etwa einer RTX 4090, zu Hause betreiben. Das ästhetische Schwergewicht ist es nicht: Auf dem DesignArena-Elo-Board führt GPT Image 2 mit rund 1405, während Ideogram 4.0 bei etwa 1285 landet. Aber bei Text und Typografie? Kein offenes Modell kommt ihm auch nur annähernd nahe. Hier die ehrliche Einschätzung.

Kurzfazit:

• Ideogram 4.0 (3. Juni 2026) ist Ideograms erstes Open-Weight-Modell: ein DiT mit 9,3 Mrd. Parametern, der auf einer 24-GB-GPU läuft.
• Bei Text und Typografie gewinnt es klar; ästhetisch liegt es hinter GPT Image 2 (~1285 vs. ~1405 Elo).
• Drei Nutzungswege: Web-App, Cloud-API oder lokales Self-Hosting via nf4-Checkpoint.
• „Open-Weight" bedeutet hier nicht Open-Source. Die Download-Lizenz schließt kommerzielle Nutzung aus. Lesen Sie sie, bevor Sie etwas veröffentlichen.

Was ist Ideogram 4.0?

Ideogram 4.0 ist ein Text-zu-Bild-Modell mit 9,3 Milliarden Parametern, veröffentlicht am 3. Juni 2026 – und das erste Ideogram-Modell, das Sie herunterladen und selbst betreiben können. Alle bisherigen Versionen, von 0.1 bis 3.0, waren ausschließlich cloudbasiert. Das Hauptmerkmal ist erstklassiges Textrendering bei nativer 2K-Auflösung, konzipiert für Designer, Entwickler und alle, die Poster, Logos oder Beschilderungen erstellen.

Was steckt konkret dahinter? Ein paar relevante Eckdaten, kurz gehalten:

• Architektur: ein Diffusion Transformer (DiT). Vereinfacht gesagt: ein Modell, das aus visuellem Rauschen startet und Schritt für Schritt in Richtung Ihres Prompts verfeinert – mit derselben Transformer-Mathematik, die auch große Sprachmodelle antreibt. Die „9,3 Mrd." ist die Parameteranzahl, klein im Vergleich zu Flux 2 mit ~32 Mrd.
• Text-Encoder: Ideogram kombiniert das Modell mit einem Qwen3-VL Vision-Language-Encoder, was der Hauptgrund für die klare Lesbarkeit der Schriften ist.
• Auflösung: native 2K-Ausgabe, ohne Upscaling-Tricks.
• Magic Prompt: ein optionaler Auto-Enhancer, der Ihren kurzen Prompt vor der Generierung in einen reichhaltigeren umschreibt. Praktisch für Gelegenheitsnutzer, lästig für alle, die exakte Kontrolle wollen. Lässt sich deaktivieren.

Die eigentliche Geschichte ist nicht die Architektur. Es geht darum, dass Ideogram der Open-Weight-Modellwelle beigetreten ist, die die Arbeitsweise von Teams mit KI verändert. Wer die Open-Weight-LLM-Releases dieses Jahres verfolgt hat, kennt das Muster: Ein starkes proprietäres Labor veröffentlicht herunterladbare Gewichte, und plötzlich können Hobbyisten und Start-ups selbst hosten, was zuvor nur per API verfügbar war. Ideogram 4.0 ist die erste Version, die Sie auf eigener Hardware betreiben können. Laut Ideograms offiziellem technischen Beitrag liegen die Gewichte auf Hugging Face in zwei quantisierten Varianten, der Inference-Code ist auf GitHub.

Kann man Ideogram 4.0 wirklich lokal ausführen?

Ja, auf drei verschiedene Arten. Die Web-App erfordert keinerlei Setup und eignet sich für Gelegenheits- und Designnutzer. Die Cloud-API richtet sich an Entwickler, die Bildgenerierung in eine Anwendung einbinden möchten. Und lokales Self-Hosting ist der neue Weg: Laden Sie die offenen Gewichte von Hugging Face herunter, betreiben Sie sie auf einer 24-GB-GPU und zahlen Sie nichts pro Bild. Wählen Sie den Weg, der zu Ihrer Hardware und Ihrem Budget passt.

So treffen Sie die Wahl:

• Web-App unter ideogram.ai. Richtig, wenn Sie einfach Bilder wollen und nicht über GPUs nachdenken möchten. Es gibt ein kostenloses Kontingent; kostenpflichtige Pläne bieten mehr Volumen und Geschwindigkeit.
• Cloud-API. Richtig, wenn Sie Bildgenerierung in ein Produkt einbauen und kalkulierbare Kosten pro Bild ohne eigene GPU-Hardware wollen.
• Lokales Self-Hosting. Richtig, wenn Sie eine 24-GB-Karte haben und unbegrenzt generieren möchten, ohne pro Bild zu zahlen. Auch die Option, wenn Sie auf Datenschutz Wert legen oder Fine-Tuning planen.

Für die lokale Route ist ComfyUI derzeit der praktische Einstieg – das knotenbasierte Interface, das die meisten offenen Bildmodelle als erstes unterstützen. Der grundlegende Ablauf:

1. Akzeptieren Sie das Lizenz-Gate auf der Hugging-Face-Modellseite (ideogram-ai/ideogram-4-nf4) und laden Sie den Checkpoint herunter.
2. Legen Sie ihn in Ihren ComfyUI-Modellordner.
3. Laden Sie einen Community-Workflow für Ideogram 4.0 (mehrere kursieren bereits).
4. Generieren.

Ein Haken: Stand Ende Juni 2026 wird der fp8-Checkpoint in der Diffusers-Bibliothek noch nicht unterstützt, weshalb fp8-Nutzer größtenteils auf ComfyUI angewiesen sind. Die nf4-Variante hat breiteren Tooling-Support. Wer auf lokale Hardware ganz verzichten möchte, kann das Modell auf einer Cloud-GPU deployen und VRAM minutenweise mieten – derselbe Trick, den viele nutzen, um offene Modelle lokal zu betreiben, ohne sich eine 4090 kaufen zu müssen.

Welche Hardware und wie viel VRAM braucht man für den lokalen Betrieb?

Der nf4-Checkpoint auf einer 24-GB-VRAM-Karte (wie einer RTX 4090) ist die optimale Kombination. 16 GB reicht mit Offloading knapp, wird aber langsamer. Ab 32 GB ist man entspannt. Der qualitativ hochwertigere fp8-Build braucht mehr – realistisch einen A100 oder H100. Zur Klarheit: Gemeint ist GPU-VRAM, nicht System-RAM.

Wer eine 24-GB-Karte hat, kann Ideogram 4.0 zu Hause betreiben. Weniger bedeutet: auf Kante genäht.

Was ist mit dem Mac? Ehrlich gesagt: Es gibt derzeit keinen praktikablen Weg für Apple Silicon. Das veröffentlichte Tooling setzt CUDA voraus, was Nvidia bedeutet. M-Series-Macs können die Checkpoints Stand Juni 2026 nicht sinnvoll ausführen – Mac-Nutzer sollten bei der Web-App oder der API bleiben. Das könnte sich ändern, wenn die Community Ports entwickelt, aber kaufen Sie keinen Mac Studio in der Erwartung, das Modell im Juni 2026 selbst hosten zu können.

Die Generierungsgeschwindigkeit hängt stark von der genauen GPU ab, daher erfinde ich keine Zahl. Reddit-Nutzer, die die nf4-Variante testen, berichten, dass 2K-Bilder auf einer 4090 im unteren zweistelligen Sekundenbereich entstehen – aber behandeln Sie das als Community-Angabe, nicht als Labor-Benchmark. Wenn Sie für die Produktionsplanung genaue Latenzdaten brauchen, messen Sie auf Ihrer eigenen Karte. Das Wichtige: Eine Consumer-24-GB-GPU reicht tatsächlich aus – das war bei Ideogram bisher nie so.

Was kostet die Ideogram 4.0 API?

Die Ideogram-4.0-API berechnet eine Pauschalgebühr pro Ausgabebild, aufgeteilt in drei Stufen: Turbo für ca. 0,03 $, Default für ca. 0,06 $ und Quality für ca. 0,10 $. Für Gelegenheitsnutzer gibt es auch eine kostenlose Web-App-Stufe. Diese Zahlen stammen von der offiziellen Preisseite zum Stand 26. Juni 2026 – prüfen Sie diese vor größeren Budgetplanungen live.

Eine Anfrage, die vier Bilder zurückgibt, kostet das Vierfache des Einzelpreises – also nur dann großzügig batchweise generieren, wenn es beabsichtigt ist. Die Rechnung ist einfach: Wer monatlich Tausende von Bildern generiert, für den rechnet sich irgendwann das Self-Hosting der offenen Gewichte auf einer eigenen GPU. Unter ein paar Hundert Bildern pro Monat ist die API günstiger als Strom und eine 4090 zusammen. Ideograms eigene API-Preisseite ist die verlässliche Quelle – Launch-Woche-Blogs haben bereits veraltete Zahlen zitiert.

Was kann Ideogram 4.0 wirklich gut?

Text. Das ist die Ein-Wort-Antwort. Ideogram 4.0 rendert lesbaren, korrekt geschriebenen Mehrworttext besser als jedes offene Modell und die meisten geschlossenen. Dazu kommen mehrsprachige Beschilderung, Logos mit Slogans, Poster-Layout via strukturierter JSON-Prompts und saubere 2K-fotorealistische Produktaufnahmen. Wenn Ihre Arbeit Wörter im Bild erfordert, ist das Ihr Modell.

Die einzelnen Stärken im Überblick:

• Text und Typografie. Das ist das Markenzeichen. Ideogram berichtet in seinem technischen Artikel von etwa 0,97 X-Omni-OCR-Genauigkeit bei dichtem Text – das ist der Anteil der gerenderten Zeichen, der korrekt erkennbar ist. Zum Vergleich: Eine unabhängige Überprüfung maß Midjourney bei mehrwörtigem Text bei rund 30 %, Flux-Varianten lagen zwischen 30 und 40 %. Dieser Abstand ist enorm.
• Mehrsprachiger Text. Lateinische Schriften kommen sauber heraus; spanischsprachige Tester auf Reddit lobten ausdrücklich die Handhabung von Akzenten und Diakritika.
• Logos und Slogans. Marken-Mockups mit Name plus Strapline werden scharf gerendert – deshalb kreisen Design-Teams um dieses Modell.
• Layout-Kontrolle via JSON. Das ist der entwicklerfreundliche Teil. Sie können einen strukturierten Prompt mit Bounding Boxes übergeben, die dem Modell sagen, wohin jedes Element soll.

Ein minimales JSON-Layout-Prompt als Beispiel:

{
  "prompt": "minimalist coffee shop poster, cream background",
  "elements": [
    { "type": "heading", "text": "MORNING RITUAL", "box": [0.1, 0.1, 0.9, 0.3] },
    { "type": "subtext", "text": "single-origin, slow-brewed", "box": [0.1, 0.35, 0.9, 0.45] }
  ]
}

Diese Bounding-Box-Kontrolle ist es, was „ein Bild mit Wörtern" von „einem designten Layout" trennt – und das ist in dieser Modellklasse selten.

Eine kurze Klarstellung zu den Daten unten: Ich habe keinen eigenen privaten 10-Prompt-Lokaltest durchgeführt, also werde ich auch keinen vortäuschen. Stattdessen eine Synthese aus dem, was die dokumentierten öffentlichen Tests berichten – jeweils mit Quellenangabe. Die Bilder in diesem Artikel sind unsere eigenen Originalgenerierungen, erstellt mit Higgsfield unter Verwendung von GPT Image 2 und FLUX.2 als Stellvertreter für die Qualitätsstufen, keine wörtlichen Ideogram-Ausgaben.

Über alle dokumentierten öffentlichen Rezensionen hinweg ist der Konsens einheitlich: Für textlastige Arbeit kommt kein anderes offenes Modell heran.

Wo schwächelt Ideogram 4.0?

Direkt gesagt, wo es verliert: Hände brechen in vollen Kompositionen. Szenen mit mehreren Personen werden unscharf. Wer gleichzeitig ein erkennbares Gesicht und eine lesbare Bildunterschrift verlangt, bekommt meist bei einem davon ein schlechteres Ergebnis. Die Sicherheitsfilter sind aggressiv und lehnen vieles ab. Und das JSON-Prompting, das Layout-Kontrolle ermöglicht, erzeugt für Gelegenheitsnutzer echte Hürden.

Die Schwachstellen, auf die Rezensenten immer wieder stoßen:

• Hände und Anatomie. In goenhances Review verschlechterten sich Hände in den meisten vollen, vielschichtigen Aufnahmen. Verlangen Sie eine Person, die ein Schild hält, und Sie bekommen oft großartige Schrift über einer Hand mit sechs Fingern.
• Gesicht plus Text zusammen. Wenn ein Prompt sowohl ein erkennbares Gesicht als auch eine lesbare Bildunterschrift verlangt, schlägt das Modell tendenziell bei einem davon fehl.
• Volle Menschenszenen. Menschenmengen und komplexe Interaktionen verlieren schneller an Kohärenz als bei GPT Image 2 oder Imagen.
• Sicherheitsfilter. Die Content-Filter sind strikt und lösen bei vielen harmlosen Prompts aus. Wer unbeschränkte Ausgaben braucht, ist hier falsch.
• JSON-Friktion. Das Bounding-Box-Prompting ist leistungsstark, aber fummelig. Gelegenheitsnutzer werden es langsamer finden als Midjourneys „Satz eintippen"-Flow.

Greifen Sie also nicht zu Ideogram 4.0, wenn Sie volle Menschenszenen, rohe fotorealistische Porträts, eine reibungslose Nutzung ohne Lernkurve oder Inhalte brauchen, die die Filter ablehnen werden. Für diese Fälle sind Imagen und Flux 2 Pro besser geeignet. Setzen Sie das Modell für das ein, was es am besten kann, und leiten Sie den Rest woanders hin.

Kann Ideogram 4.0 Midjourney, GPT Image 2 und Flux 2 ersetzen?

Teilweise, und nur für die richtige Aufgabe. Ideogram 4.0 gewinnt klar bei Text, Typografie und dem Fakt, dass es Open-Weight und lokal ausführbar ist. Es verliert beim ästhetischen Elo und bei der Anatomie. Auf dem DesignArena-Board liegt es bei etwa 1285, während GPT Image 2 mit rund 1405 führt. Es gibt keinen eindeutigen Sieger – es hängt vollständig vom Anwendungsfall ab.

Die Gegenüberstellung nach Anwendungsfall:

Ein Hinweis zu den Zahlen: Benchmark-Quellen im Netz weichen stark voneinander ab – lesen Sie die Elo-Werte als „ungefähr X", nicht als absolute Wahrheit. Ich habe das Artificial Analysis Text-zu-Bild-Leaderboard am 26. Juni 2026 geprüft, und selbst dort verschieben sich die Platzierungen laufend, wenn neue Einträge hinzukommen. Die ehrliche Einordnung: Ideogram 4.0 ist ein 9,3-Mrd.-Modell, das sich gegen Konkurrenten behauptet, die zwei- bis dreimal so groß sind – beeindruckend, aber keine ästhetische Spitzenposition. GPT Image 2 führt dort.

Wer sollte wechseln? Wer Poster, Werbecreatives, Logos oder alles mit Wörtern produziert, für den kann Ideogram 4.0 Midjourney komplett ersetzen und schlägt bei Text oft auch GPT Image 2. Wer malerische Kunst, fotorealistische Menschen oder volle Szenen braucht, behält sein bisheriges Tool. Die Modelllücke zeigt sich am deutlichsten bei der Textgenauigkeit – was der Vergleich unten klar macht.

Wenn Sie einen Generator für eine konkrete Pipeline auswählen, entscheidet allein der Anwendungsfall. Wir haben uns bereits ausführlich mit verwandten Entscheidungen befasst – von KI-Bildtools für Game-Assets bis zu anderen generativen Bildtools im Vergleich – und dasselbe Prinzip gilt: Modell zum Job passend auswählen, nicht nach einem einzelnen Leaderboard-Rang jagen.

Ist Ideogram 4.0 wirklich Open Source?

Nein, nicht im sauberen OSI-Sinne – und das ist der Teil, den die meisten Guides falsch darstellen. Ideogram nennt es „Open-Weight", was korrekt ist: Sie können die Gewichte kostenlos herunterladen. Aber die tatsächliche Lizenz auf der Hugging-Face-Modellkarte ist die Ideogram Non-Commercial Model Agreement. Das bedeutet: kostenlos für persönliche und Forschungszwecke, für kommerzielle Nutzung ist eine kostenpflichtige Lizenz erforderlich. Prüfen Sie das, bevor Sie irgendetwas veröffentlichen.

Klären wir die Verwirrung – davon gibt es einige. Wikipedia und mehrere Launch-Woche-Blogs behaupteten Apache 2.0. Das ist falsch. Wenn Sie die Modellkarte ideogram-ai/ideogram-4-nf4 öffnen und das Zugangs-Gate durchklicken, akzeptieren Sie die Non-Commercial Model Agreement – ohne Umsatzschwelle und ohne Ausnahme für Kleinunternehmen. Jede monetarisierte Nutzung der selbst gehosteten Gewichte erfordert eine separat verhandelte kommerzielle Lizenz von Ideogram. Reddit's r/LocalLLaMA hat das innerhalb von Tagen nach dem Launch bemerkt, und es bleibt der meistdiskutierte Punkt der Veröffentlichung.

Herunterladbare Gewichte sind nicht dasselbe wie eine freizügige Lizenz. Lesen Sie Ideograms LICENSE, bevor Sie etwas Kommerzielles veröffentlichen.

Was bedeutet das in der Praxis?

• Persönliche Projekte, Forschung, Lernen: In Ordnung, einfach machen.
• Kundenarbeit, Produkte, kostenpflichtige Dienste: Sie brauchen eine kommerzielle Lizenz. Das kostenlose Download für zahlende Kunden selbst zu hosten, verstößt gegen die Vereinbarung.
• Fine-Tuning und LoRA: Technisch möglich, da die Gewichte herunterladbar sind, und die Community trainiert bereits Adapter. Aber dieselbe nicht-kommerzielle Beschränkung gilt für das, was Sie mit den Ergebnissen machen.

Das ist kein Grund, das Modell zu meiden. Es ist ein Grund, die Bedingungen zu lesen. Viele Teams werden die API (die kommerzielle Rechte einschließt) für die Produktion nutzen und den lokalen Download für Experimente behalten. Gehen Sie nur nicht davon aus, dass „Open-Weight" bedeutet „mach, was du willst" – denn hier tut es das nicht.

Häufig gestellte Fragen

Ist Ideogram 4.0 Open Source?

Nicht im strengen Sinne. Ideogram nennt es „Open-Weight" – das ist fair: Die Gewichte sind von Hugging Face herunterladbar. Die Lizenz ist jedoch die Ideogram Non-Commercial Model Agreement, nicht Apache 2.0, auch wenn einige Blogs das behauptet haben. Für persönliche und Forschungszwecke ist es kostenlos; für kommerzielle Nutzung wird eine separate kostenpflichtige Lizenz benötigt.

Wie viel VRAM braucht man für Ideogram 4.0?

Eine 24-GB-GPU (wie eine RTX 4090) mit dem nf4-Checkpoint ist die optimale Kombination. 16 GB funktioniert technisch mit Memory-Offloading, wird aber langsamer und enger. Ab 32 GB läuft alles entspannt. Der qualitativ hochwertigere fp8-Build braucht realistisch einen A100 oder H100. Gemeint ist GPU-VRAM, nicht System-RAM.

Kann Ideogram 4.0 auf einem Mac laufen?

Praktisch nicht – zumindest nicht im Juni 2026. Das veröffentlichte Tooling setzt CUDA voraus, was Nvidia-GPUs bedeutet. Apple-Silicon-Macs können die Checkpoints derzeit nicht sinnvoll ausführen. Mac-Nutzer sollten stattdessen die Web-App oder die Cloud-API nutzen. Das könnte sich ändern, wenn die Community das Modell portiert, aber einen nutzbaren lokalen Weg gibt es heute nicht.

Ist Ideogram 4.0 besser als Midjourney?

Bei Text, Logos und Postern: ja, mit großem Abstand. Ideogram berichtet von rund 0,97 OCR-Genauigkeit bei dichtem Text, gegenüber ca. 30 % für Midjourney bei mehrwörtigem Text. Für malerische, künstlerische und stilisierte Ästhetik gewinnt Midjourney v7 meist noch. Entscheiden Sie anhand dessen, ob Ihre Bilder lesbare Wörter enthalten sollen.

Ist Ideogram 4.0 besser als GPT Image 2?

Das hängt vom Maßstab ab. Beim ästhetischen Elo: nein – GPT Image 2 führt mit rund 1405 gegenüber Ideograms ~1285 auf DesignArena. Beim Textrendering und der Tatsache, Open-Weight und lokal ausführbar zu sein: ja, Ideogram gewinnt. GPT Image 2 ist der bessere Allrounder; Ideogram 4.0 ist der bessere Text-Spezialist.

Was kostet die Ideogram-4.0-API?

Pro Ausgabebild sind die Stufen ungefähr: 0,03 $ (Turbo), 0,06 $ (Default) und 0,10 $ (Quality) – Stand 26. Juni 2026. Eine Anfrage mit vier Bildern kostet das Vierfache. Es gibt auch eine kostenlose Web-App-Stufe für Gelegenheitsnutzer. Prüfen Sie die aktuellen Preise vor größeren Budgetplanungen auf der offiziellen Seite.

Darf man Ideogram 4.0 kommerziell nutzen?

Nur mit der richtigen Lizenz. Der kostenlose Hugging-Face-Download steht unter der Ideogram Non-Commercial Model Agreement – Self-Hosting für bezahlte Arbeit ist damit nicht erlaubt. Für kommerzielle Nutzung benötigen Sie entweder die Cloud-API (mit enthaltenen kommerziellen Rechten) oder eine separat verhandelte kommerzielle Lizenz für die Gewichte. Prüfen Sie zuerst die Modellkarte.

Was ist Magic Prompt in Ideogram 4.0?

Magic Prompt ist eine optionale Funktion, die Ihren kurzen Prompt vor der Generierung automatisch in einen reichhaltigeren, detaillierteren umschreibt. Sie hilft Gelegenheitsnutzern, mit wenigen Wörtern bessere Ergebnisse zu erzielen. Wer genaue Kontrolle über das Ergebnis möchte, kann sie deaktivieren und den vollständigen Prompt selbst schreiben.

Ist Ideogram 4.0 kostenlos?

Teilweise. Die Web-App hat eine kostenlose Stufe mit Einschränkungen. Das Self-Hosting der offenen Gewichte kostet nichts pro Bild, wenn Sie bereits eine 24-GB-GPU besitzen – die Lizenz für kommerzielle Nutzung bleibt aber relevant. Die Cloud-API ist kostenpflichtig, abgerechnet pro Bild. Zum Ausprobieren und für den persönlichen lokalen Einsatz ist es kostenlos.

Kann man Ideogram 4.0 fine-tunen oder LoRA verwenden?

Ja, technisch gesehen. Da die Gewichte herunterladbar sind, sind Fine-Tuning und LoRA-Training möglich, und die Community produziert bereits Adapter. Die Einschränkung ist die Lizenz: Die nicht-kommerzielle Vereinbarung gilt weiterhin für alles, was Sie auf Basis des Basismodells trainieren – kommerzielle Fine-Tunes erfordern also eine entsprechende Lizenzierung.

Das Fazit

Ideogram 4.0 ist die wichtigste Open-Weight-Bildveröffentlichung 2026 – aber nicht aus dem Grund, den der Hype suggeriert. Hier, wer was tun sollte:

• Lokal betreiben, wenn Sie eine 24-GB-GPU haben, textlastige Designarbeit machen und der Einsatz persönlicher oder Forschungsnatur ist. Kostenlos, privat, unbegrenzt.
• Die API nutzen, wenn Sie ein Produkt bauen oder Kundenarbeit leisten – sie schließt kommerzielle Rechte ein und umgeht die Hardware-Frage.
• Bei GPT Image 2 oder Midjourney bleiben, wenn Sie fotorealistische Menschen, malerische Kunst oder volle Szenen brauchen – dort verliert Ideogram noch.

Das Modell ist ein Textrendering-Spezialist, der zufällig herunterladbar ist – kein allgemeiner Midjourney-Ersatz. Behandeln Sie es so, und Sie holen das Beste aus ihm heraus. Und lesen Sie die Lizenz, bevor Sie etwas veröffentlichen.

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