Videos generieren mit KI: Tools für Einsteiger:innen

Videos generieren mit KI war vor zwei Jahren noch Science-Fiction – heute liefern Tools wie Veo und Sora täuschend echte Clips in wenigen Minuten. Wie schaffen es diese Modelle, aus Text bewegte Bilder zu „träumen“? Ich erkläre die Technologie dahinter, vergleiche die wichtigsten Modelle und zeige dir, wie du mit den richtigen Prompts bessere Ergebnisse erzielst.

Wer neu in der Welt der KI ist, kann schnell den Überblick verlieren. Mittlerweile gibt es Dutzende von Tools, die Texte, Bilder, Audios oder Videos generieren können oder bei der Datenanalyse helfen. Für alle Einsteiger:innen im Bereich der generativen KI, die sich langsam herantasten wollen, ist dieser Artikel da. Ich stelle die wichtigsten und bekanntesten KI-Video-Tools vor und erkläre, wie du sie einsetzen kannst.

Wie funktioniert Video-KI?

Die bekannten KI-Videogeneratoren funktionieren im Grunde alle ähnlich: Sie wurden mit riesigen Mengen an Videomaterial und den dazugehörigen Beschreibungen trainiert¹²³⁴ – häufig ohne die Urheber:innen der Inhalte um Erlaubnis zu fragen oder sie dafür zu vergüten^5678910. Während dieses Trainings lernt die KI keine Fakten, sondern sie analysiert die Daten, um mathematische Gemeinsamkeiten und visuelle Muster zu verstehen. Sie „begreift“ so zum Beispiel, wie sich Wasser bewegt, wie Licht auf eine Oberfläche fällt oder wie die Anatomie eines gehenden Menschen funktioniert.

Wenn du der Video-KI nun eine Beschreibung (einen sogenannten Prompt) vorgibst, setzt sie dieses Wissen in Pixel um. Anstatt fertige Schnipsel aus einer Datenbank zusammenzuschneiden, erzeugt die KI das Video komplett neu, indem sie sich an den gelernten Mustern orientiert. Sie berechnet Bild für Bild, welche Pixel am besten zu deiner Beschreibung passen, und „träumt“ so eine Szene zusammen, die es vorher in dieser Form nie gegeben hat. Das Ergebnis ist eine häufig täuschend echte Animation, die allein auf der statistischen Wahrscheinlichkeit beruht, die das System während des Trainings gelernt hat.

Wofür brauche ich KI-generierte Videos?

Nur weil es eine Technologie gibt, heißt das nicht automatisch, dass man sie braucht. Bevor wir uns also die Anwendungsfälle anschauen, sollten wir ehrlich über die Schattenseiten sprechen: KI-Videogeneratoren verbrauchen enorme Mengen an Energie. Eine Studie schätzt, dass das Trainieren eines großen KI-Modells so viel CO₂ verursacht wie fünf Autos über ihre gesamte Lebensdauer¹¹ – und das ist nur das Training, nicht die spätere Nutzung. Hinzu kommen die Gefahren von Desinformation: Gefälschte Videos werden immer schwerer zu erkennen. Und wir machen uns abhängiger von großen Techkonzernen, die diese Systeme kontrollieren und die Regeln bestimmen.

Gleichzeitig ist es realistisch, dass wir in Zukunft häufiger KI-Videos sehen werden – schlicht weil sie günstiger sind als aufwendige Drehs mit echten Kameras, Crew und Schauspieler:innen oder als handgemachte Animationen. Mir begegnen KI-Videos beispielsweise schon jetzt dort, wo wenig oder kein Bildmaterial vorliegt – etwa in dieser Spiegel-Doku.

Oder wenn alte Fotos animiert werden, um ihnen Leben einzuhauchen und Geschichte greifbarer zu machen. Weitere realistische Anwendungsszenarien sind:

• schnelle Prototypen für Werbekampagnen oder Musikvideos, bevor man viel Geld in eine Produktion steckt.
• Erklärvideos für Bildung oder Tutorials, bei denen es mehr um die Vermittlung von Information geht als um künstlerische Perfektion.
• individuelle Inhalte für soziale Medien, wo die Geschwindigkeit und der Unterhaltungswert wichtiger ist als Kinoqualität.

Rechtfertigt der Nutzen in diesen Fällen die Kosten – für die Umwelt, für die Kreativschaffenden und für unsere Fähigkeit, Realität von Fiktion zu unterscheiden? Diese Frage bleibt offen.

Wie schreibe ich einen KI-Video-Prompt?

Ein Video-KI-Modell ist nur so gut wie die Anweisungen, die du ihm gibst. Anders als beim Chatten mit einem Menschen musst du hier nicht höflich fragen oder Kontext erklären – die KI will einfach nur wissen, was sie zeigen soll. Das Geheimnis liegt darin, visuell zu beschreiben statt abstrakt zu instruieren. Stell dir vor, du beschreibst jemandem am Telefon, was du gerade siehst: konkret, sichtbar, ohne Interpretationsspielraum.^12131415

Meine Checkliste für einen gelungenen Prompt:

• Prompt auf Englisch formulieren: Die meisten Video-KIs wurden primär mit englischen Daten trainiert und liefern auf Englisch deutlich bessere Ergebnisse als in anderen Sprachen.
• Visuellen Stil zuerst definieren: Beginne mit der Ästhetik: „1970s film“, „handheld smartphone footage“ oder „cinematic IMAX“. Der Stil gibt den Ton für alles andere vor und sollte am Anfang stehen.
• Konkrete statt vage Beschreibungen: Nicht „eine schöne Straße“, sondern „wet asphalt, zebra crosswalk, neon sign reflection“. Nicht „bewegt sich schnell“, sondern „jogs three steps and stops at the curb“. Je sichtbarer die Details, desto klarer das Ergebnis.
• Kurz und strukturiert halten: Weniger ist oft mehr. Vermeide überladene Prompts mit zu vielen widersprüchlichen Elementen. Nutze diese Struktur: Stil + Kamerawinkel + Beschreibung der Figur/Szene + Verb (Aktion) + Umgebung + Zusatzinfos.
• Mit einfachem Prompt starten, dann iterieren: Beginne mit der Kern-Bewegung der Szene. Wenn das Grundvideo funktioniert, füge schrittweise weitere Details hinzu: Kamerabewegung, Licht, Atmosphäre. So behältst du die Kontrolle über das Ergebnis.

KI-Videomodelle im Überblick

Auf dem Markt gibt es Dutzende Text-zu-Video-Modelle unterschiedlicher Firmen. Es ist völlig in Ordnung, nicht jedes Modell zu kennen. Gerade weil monatlich neue Modelle dazukommen, ist es schwierig den Überblick zu behalten. Ich stelle dir die bekanntesten aktuellen Modelle vor und zeige dir ein Beispielvideo. Damit wir besser vergleichen können, habe ich in allen Modellen ein Video mit dem gleichen Prompt generiert:

A cat waking up its sleeping owner demanding breakfast. The owner tries to ignore the cat, but the cat tries new tactics and finally the owner pulls out a secret stash of treats from under the pillow to hold the cat off a little longer.

Die Firmen hinter den einzelnen KI-Videomodellen bieten in der Regel eine eigene Oberfläche oder Website zum Ausprobieren an. Wenn man mehrere Modelle miteinander vergleichen möchte, kann es schnell nervig werden, sich überall einzeln zu registrieren und die Kreditkarte zu hinterlegen. In der Regel ist die Videogenerierung wegen der nötigen Rechenleistung nämlich kostenpflichtig.

Deshalb empfehle ich, multimodale Tools zum Vergleichen zu nutzen. Das sind Websites, auf denen du dich einmalig registrierst und bezahlst. Und diese Tools greifen auf die Schnittstellen, der verschiedenen Videomodelle zurück, um aus einer Oberfläche Videos mit verschiedenen Modellen zu generieren. Also so ähnlich wie ein Multi-LLM-Chatbot.

Das sind die bekanntesten Multi-Video-Tools:

• Poe
• Magai
• Krea
• Pollo
• RunDiffusion
• OpenArt
• ImagineArt

Veo (Google)

Veo ist das KI-Videomodell von Google und gilt in vielen aktuellen Vergleichen als Marktführer – sowohl was die Bildqualität als auch die Umsetzung komplexer Prompts angeht. Die Besonderheit: Veo generiert nicht nur das Video selbst, sondern auch passenden Ton dazu – von Umgebungsgeräuschen bis zu Soundeffekten. Das macht es besonders interessant für alle, die nicht erst mühsam nach lizenzfreien Audiosamples suchen wollen.

Sora (OpenAI)

Sora ist das Video-KI-Modell von OpenAI und hat bei seiner Ankündigung Anfang 2024 für viel Aufsehen gesorgt – die ersten Beispielvideos sahen beeindruckend realistisch aus. Das Modell kann längere Videos generieren und ist besonders stark darin, physikalische Bewegungen und Interaktionen glaubwürdig darzustellen, etwa wie Wasser fließt oder wie sich Stoffe bewegen. Seit Dezember 2024 ist Sora öffentlich verfügbar, allerdings nur für zahlende ChatGPT-Plus- und Pro-Nutzer:innen.

Wan (Alibaba)

Wan kommt von Alibaba und ist in einigen Versionen auch als Open-Source-Modell verfügbar – eine Seltenheit in diesem Bereich. Das Besondere: Wan 2.1 ist das erste Video-Modell, das sowohl chinesischen als auch englischen Text direkt ins Video einbetten kann, was für Untertitel oder Beschriftungen nützlich ist.

Kling (Kuaishou)

Kling stammt vom chinesischen Unternehmen Kuaishou und gilt als einer der stärksten Konkurrenten zu westlichen Modellen wie Sora und Veo. Das Modell kann besonders lange Videos erstellen – bis zu zwei Minuten in 1080p – und punktet mit realistischer Physik-Simulation und flüssigen Bewegungen. Die neueste Version Kling 2.1 unterstützt mehrere Kamerawinkel innerhalb eines Videos und kann sogar Ton zum Video generieren.

Runway

Runway ML ist ein Pionier im Bereich der Video-KI und setzt auf besonders konsistente Charaktere und Objekte über verschiedene Shots hinweg. Anders als viele Konkurrenten benötigen einige Modelle der Firma sowohl ein Referenzbild als auch einen Text-Prompt und sind damit primär Image-to-Video-Modelle. Die Stärke liegt in der kinematischen Qualität und präzisen Kontrolle über Kamerabewegungen, was es besonders für professionelle Workflows interessant macht.

Ray (Luma)

Die Firma Luma AI nennt Ray das erste „reasoning video model“ – es kann über Szenen nachdenken, Konzepte verstehen und seine eigenen Ergebnisse bewerten, um bessere Videos zu liefern. Als weltweit erstes Modell generiert Ray3 native HDR-Videos in 16-Bit, was es für professionelle Film- und VFX-Workflows interessant macht. Der Draft Mode erlaubt schnelle Vorschauen in 20-facher Geschwindigkeit, bevor man die finale Version in 4K HDR rendert.

Seedance (ByteDance)

ByteDance, der Mutterkonzern von TikTok, hat Seedance entwickelt. Das Modell zeichnet sich durch native Multi-Shot-Fähigkeiten aus. Es kann aus einem Prompt mehrere zusammenhängende Szenen mit konsistenten Charakteren generieren. Die neueste Version 1.5 Pro kann Video und Audio gleichzeitig erzeugen, inklusive Lippensynchronisation in sieben Sprachen.

Hailuo (MiniMax)

Hailuo kommt von MiniMax und ist besonders bei Social-Media-Creator:innen beliebt, weil es schnell und günstig ist. Die neueste Version Hailuo 2.3 hat sich bei komplexen Körperbewegungen, Mikro-Expressionen im Gesicht und verschiedenen Kunst-Stilen wie Anime oder Aquarell deutlich verbessert. Das Modell ist direkt im Browser nutzbar, oft kostenlos zugänglich und liefert in wenigen Minuten 5-Sekunden-Videos in HD-Qualität.

Videos generieren mit KI: Mein Fazit

Am Ende ist die beste Video-KI nur so gut wie die Vision der Person, die sie bedient. Die Technik nimmt uns nicht das kreative Denken ab, sondern sie gibt uns eine digitale Leinwand, die unsere Beschreibungen in Sekundenschnelle zum Leben erweckt. Mein Rat: Schnapp dir ein Tool deiner Wahl, nutze die Prompt-Checkliste und fang einfach an zu experimentieren – die Lernkurve ist steil und die Ergebnisse sind oft überraschend gut.

Quellen

1. https://openai.com/index/video-generation-models-as-world-simulators/ ↩︎
2. https://www.technologyreview.com/2025/09/12/1123562/how-do-ai-models-generate-videos/ ↩︎
3. https://arxiv.org/abs/2402.17177 ↩︎
4. https://www.washingtonpost.com/technology/interactive/2025/openai-training-data-sora/ ↩︎
5. https://www.404media.co/runway-ai-image-generator-training-data-youtube/ ↩︎
6. https://www.wired.com/story/youtube-training-data-apple-nvidia-anthropic/ ↩︎
7. https://www.cnbc.com/2025/06/19/google-youtube-ai-training-veo-3.html ↩︎
8. https://www.wsj.com/tech/personal-tech/openai-cto-sora-generative-video-interview-b66320bb ↩︎
9. https://www.theatlantic.com/technology/archive/2025/09/youtube-ai-training-data-sets/684116 ↩︎
10. https://www.niemanlab.org/2025/10/hundreds-of-thousands-of-videos-from-news-publishers-like-the-new-york-times-and-vox-were-used-to-train-ai-models/ ↩︎
11. https://arxiv.org/abs/1906.02243 ↩︎
12. https://cookbook.openai.com/examples/sora/sora2_prompting_guide#crafting-a-successful-video-prompt ↩︎
13. https://cloud.google.com/blog/products/ai-machine-learning/ultimate-prompting-guide-for-veo-3-1?hl=en ↩︎
14. https://help.runwayml.com/hc/en-us/articles/39789879462419-Gen-4-Video-Prompting-Guide ↩︎
15. https://helpx.adobe.com/de/firefly/web/work-with-audio-and-video/work-with-video/writing-effective-text-prompts-for-video-generation.html ↩︎