Mixed-Dimension Illusion

Interessante Effekte liefert folgender Nano Banana Prompt: https://nanoprompts.org/prompt-handbook/spatial-design#case318
In meinem Prompt nun statt der Katze ein Uhu, statt dem gemütlichen Zimmer eine Bibliothek und voilà:

Nano Banana Promptergebnisbild Uhu

Meine Eingabe bei Google Gemini, frei nach s.o.:

„A historical library room where the wall looks like a giant paper illustration, flat ink lines and watercolor washes, yet a corner of the „paper wall“ is peeled back, revealing a fully 3D forest behind it. The peeled edge curls outward like thick cardstock, casting a real shadow on the illustrated surface. The illusion: the 2D drawn objects (drawn shelves) cast realistic 3D shadows, while the 3D forest casts faint „ink“ shadows as if it is becoming a drawing. An eagle owl with a mouse sits half-in, half-out: front claws in 3D forest moss, back body with wings in 2D sketch form, seamlessly blended. Soft morning light, gentle pastel palette, tactile paper fibers visible, high detail, whimsical but believable „mixed-dimension“ realism.“

Eine schnelle Realisierung von interessanten kreativen Bild-Ergebnissen ganz ohne aufwändige Bildbearbeitung – KI macht es möglich. Wie sich wohl in Zukunft die Zugänge zu KI-Tools entwickeln werden? Nach den hohen Investitionsausgaben für KI ist der Weg zur Monetarisierung noch unklar. Ob die User-Daten von gläsernen Kunden „genügen“ oder die künftigen KI-Möglichkeiten für Privatpersonen (zusätzlich) hinter teuren Abos verschwinden?
Sehr nützlich finde ich das am 27.3.26 erschienene c’t Sonderheft „Geld & Daten“, um Mechanismen zu verstehen und auch etwas gegensteuern zu können (https://www.heise.de/news/Jetzt-erhaeltlich-c-t-Sonderheft-Geld-Daten-11241014.html).

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Der bei meinen KI-Tests „obligatorische“ Waschbär darf natürlich in diesem Blogbeitrag nicht fehlen – ebenfalls mittels adaptiertem Nano Banana Beispiel-Prompt erzeugt.

Nano Banana Promptergebnisbild Waschbaer

Uhu-Live-Webcam

Die Marburger Uhu-Familie mit Höhen und Tiefen live verfolgen zu können, war eine intensive Erfahrung. Der NABU Videozusammenschnitt mit Stand 17.3.-18.3.2026, d. h. noch vor der schließlich dramatischen Entwicklung, kann gut vermitteln, warum sich so viele Zuschauende für die Uhus interessiert haben: https://www.youtube.com/watch?v=46MbgIGoZHw

Danke an den NABU – ohne Eingreifen wäre es zumindest für die Küken wohl nicht gut ausgegangen. Schön, das der NABU-YouTube-Kanal sowohl Videos von der Kükenfütterung in der Wildtierstation als auch der Reaktion der Uhu-Mutter veröffentlicht hat und sich somit weiter „kümmert“. Zum YouTube-Kanal NABU Marburg:
https://www.youtube.com/@NABU_Marburg

Da der Nistkasten-Livestream inzwischen wieder online ist, konnte ich heute früh tatsächlich für einige Minuten noch einmal Lisbeth (?) live sehen.

Screenshot vom NABU Marburg Nistkasten der Elisabethkirche

Screenshot vom NABU Marburg Nistkasten der Elisabethkirche, 29.3.2026, 7:47 (MESZ)

NABU Hintergrundinformationen:

Livestream vom Nistkasten:

https://www.youtube.com/watch?v=KsMWO3l_pbM
Mit weiteren interessanten Links, z. B. zur Google Docs Zeitstempeldatei. Dort war zu lesen, dass heute Nacht 2 Uhus anwesend waren und ein Zurückspulen im Stream z. B. zu 3:36 Uhr bestätigte dies – Es sieht für mich allerdings nicht nach Hugo, sondern nach „Herausscheuchen“ eines anderen Uhus durch Lisbeth aus.

 

The Professional Raccoon Collection – Erstellung thematischer Symbole mit Nano Banana

Angeregt durch einen Beispiel-Prompt von Nano Banana, nun ein eigener Versuch, thematische Symbole zu erstellen – natürlich wie immer bei meinen KI-Tests anhand des Themenbereichs „Waschbär“.
Gesamtdauer: ca. 10 Minuten

1) Einloggen bei gemini.google.com

2) Prompt „Create a collection of icons representing racoons doing human jobs, they belong together as a single theme. Put them in a 3×3 grid. The background is white. Make the icons in a colorful and tactile 3D style. No text.

3) Weitere Ergebnisse anfordern, nun verbunden mit der Aufforderung zur Erläuterung der gezeigten Jobs

Mit mehreren Versuchen und etwas Konkretisierung im Dialog wurden die Ergebnisse recht gut, finde ich. Und Nano Banana merkte selbst, dass bei der Erstellung Fehler passiert waren und schlug vor „I’ve noticed the AI got a little „creative“ by blending some outfits (like the guitar-playing firefighter). Would you like me to try one more grid to get a clean set of specific, distinct jobs like a Pilot, a Yoga Instructor, or a Construction Worker?
Beim genauen Hinschauen sieht man auch hier noch falsche Kombinationen von Outfits. Lesenswert war auch die Nano Banana Beschreibung zum „lineup for this professional crew“ (s.u.) 😉

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Start-Prompt:

Ergebnis 2:

Ergebnis 4:

Erfragte Beschreibung zum „lineup for this professional crew“:

The Professional Raccoon Collection

The Airline Pilot: Standing tall in a crisp navy uniform with gold stripes and a captain’s hat, he’s ready for takeoff (probably to a destination with high-quality snacks).

The Yoga Instructor: Finding total „zen“ on a colorful mat, this raccoon is proving that even „trash pandas“ can have great flexibility and inner peace.

The Architect/Construction Lead: Reviewing blue prints with a yellow hard hat and a tool belt, he’s clearly the one in charge of the latest neighborhood „build.“

The News Reporter: Dressed in a sharp suit and holding a microphone, he’s reporting live from the city center on the latest dumpster-related breaking news.

The Sunflower Gardener: A very classic gardener look with denim overalls, a straw hat, and a giant sunflower. He’s definitely the one with the green thumb.

The Barista: Hard at work behind a detailed espresso machine, this raccoon is brewing up a „Trash-iato“ for the morning rush.

The Mail Carrier: A dedicated civil servant with a blue uniform and a leather satchel, delivering important letters across the forest.

The Firefighter: Geared up in high-visibility yellow turnout gear with a heavy-duty rope, standing proudly in front of a big red fire truck.

The Librarian: Looking very scholarly with wire-rimmed glasses and a vintage cardigan, he’s making sure the books are returned on time.

 

Isometric scenes

Vordefinierte KI-Prompts können ganz nützlich sein. Hier ein Beispiel, das für Google Gemini (Nano Banana) definiert wurde, gekürzt frei nach https://x.com/pavolrusnak/status/1995165498774802607?s=61

Present a clear, 45° top-down isometric miniature 3D cartoon scene of Hamburg, featuring its most iconic landmarks and architectural elements. At the top-center, place the title “Hamburg” in large bold text.

Den Prompt habe ich – jeweils nach persönlicher Anmeldung bei den beiden Diensten – gleich lautend sowohl für Google Gemini verwendet als auch für ChatGPT.

Ergebnis Google Gemini (zum Vergrößern anklicken):

Ergebnis ChatGPT (zum Vergrößern anklicken):

 

Google Gemini: 3D-Figuren als Foto

Über Google Gemini hatte ich in meinem Blog bisher noch nichts gepostet, einfach weil ich bisher keinen Anlass sah, Gemini zu verwenden. Neugierig war ich jedoch auf die Möglichkeit, 3D-Figuren als Foto zu erstellen mittels „Nano Banana“.
In diesem WDR-Artikel wurde ein recht komplexer Prompt beschrieben, mit dem eben diese 3D-Figurenerstellung realisiert werden könne: https://www1.wdr.de/nachrichten/google-gemini-nano-banana-ki-bilder-trend-100.html

Mein Test von Google Gemini Nano Banana

1. Persönliche Anmeldung bei Google (https://gemini.google.com/)

2. Hochladen eines schon 2023 mittels DALL-E erzeugten KI-Bildes und dazu Eingabe Prompt

„Create a 1/6 scale commercialized figurine of the characters in the picture, in a realistic style, in a real environment. The figurine is placed on a computer desk. The figurine has a round transparent acrylic base, with no text on the base. The content on the computer screen is a 3D modeling process of this figurine. Next to the computer screen is a toy packaging box, designed in a style reminiscent of high-quality collectible figures, printed with original artwork. The packaging features two-dimensional flat illustrations and a logo ([Waschbär]).“

3. Download des erzeugten Bildes und Wiederholen des Prompts für ein zweites Ergebnis

Die beiden Ergebnisse (zum Vergrößern anklicken)

Google Gemini Testergebnis 1 | Google Gemini Testergebnis 2

Mein Fazit

Die Verwendung von bereits getesteten aufwendigen Prompts kann sehr viel Zeit sparen und sehr interessante Ergebnisse ermöglichen. Diese unterscheiden sich – wie üblich bei KI – bei mehrfacher Eingabe des gleichen Prompts durchaus stark voneinander.

Workflow-Screenshots (zum Vergrößern anklicken)

Workflow Bild 1 | Workflow Bild 2

Hinweis: Die Testergebnisse sind bereits vom 23.9.2025.