Die größte Herausforderung bei bebilderten Berichten ist die Bebilderung: Bilder aus der Suche sind authentisch, aber stilistisch uneinheitlich; generierte Bilder sind einheitlich, erfordern aber gute Beschreibungen. Eigentlich muss man sich nicht für eines entscheiden – der MuchSci Büroassistent beherrscht beide Wege: Bilder aus öffentlichen Bilddatenbanken suchen und speichern sowie KI-generierte Bilder nach Beschreibung (Größe und Seitenverhältnis lassen sich festlegen). Wähle die Route nach dem Inhaltstyp und führe am Ende alles in einer einzigen PDF-Datei zusammen.
Route eins: Bildersuche – dokumentarische Inhalte gehen hier entlang
Sag dem MuchSci Büroassistenten: „Suche ein paar Bilder der nächtlichen Stadt XX und speichere sie zur Verwendung.“ Bei Bildern aus öffentlichen Bilddatenbankenist die Authentizität etwas, das generierte Bilder nicht liefern können: Veranstaltungsfotos, Produktaufnahmen, Stadtansichten, Nachrichtenszenen und dokumentarische Porträts sollten alle diesen Weg nehmen – das Publikum hat ein natürliches Vertrauen in „das ist wirklich fotografiert“.
Drei Punkte:
l Hoch- und Querformat möglichst einheitlich halten, damit das Layout bei gemischter Anordnung nicht schief wirkt;
l Für Bilder mit ähnlichem Inhalt ähnliche Farbtöne wählen; das Problem uneinheitlicher Stile halbiert sich dadurch;
l Quellen notieren und im Bericht angeben – das ist bei der Bildersuche Pflicht, keine Option.
Route zwei: Bildgenerierung – konzeptionelle Inhalte gehen hier entlang
Sag dazu: „Erzeuge ein Titelbild zum Thema XX, 16:9.“ Der Vorteil der KI-Generierung ist, dass siegenau deiner Beschreibung folgt: Stil, Farbton und Seitenverhältnis lassen sich festlegen. Abstrakte Konzepte wie „Wachstum“, „Verbindung“, „Effizienz“ oder „Zusammenarbeit“, die sich nicht malen lassen, findet man über die Bildersuche nicht passend – die Bildgenerierung liefert sie auf Zuruf.
Drei Punkte:
l In der Beschreibung drei Dinge klar angeben: Thema + Stil + Seitenverhältnis; fehlt eines, steigt die Zufälligkeit;
l Für generierte Bilder im selben Bericht eine ähnliche Beschreibungsvorlage verwenden, damit die ganze Bildserie wie aus einer Hand wirkt;
l Für das Cover-Keyvisual lohnt es sich, zwei oder drei Varianten zu generieren und auszuwählen; kleine Bilder im Fließtext können ruhig beim ersten Versuch passen.
Abb. 1｜Route nach Inhaltstyp wählen: dokumentarisch per Bildersuche, konzeptionell per Bildgenerierung.
Zusammenführen: als PDF layouten
Sobald die Bilder aus beiden Wegen vorliegen, übergib sie zusammen mit dem Text: „Erstelle einen bebilderten Bericht als PDF.“ PDF-Erstellung, Bearbeitung, Seitenoperationen und chinesischer Textsatz gehören zu seinen Abschlussfähigkeiten – Cover, bebilderte Absätze und Quellenangaben entstehen in einem Durchgang.
Auf der Seite gibt es einen hilfreichen Rhythmus: ein Bild + eine Erläuterung, abwechselnd angeordnet.Bilder sind keine Dekoration; jedes Bild sollte vom Text „aufgegriffen“ werden – die Frage, die beim Leser nach dem Bild entsteht, beantwortet genau der nächste Satz, und schon steht der Bericht.
Abb. 2｜Fertige Struktur: Cover, bebilderte Absätze, Quellenangaben.
Beispiel für die gemischte Nutzung in einem Bericht
Beispiel: „Studie zur Nachtökonomie einer Stadt“: Das Cover-Keyvisual kommt aus der Bildgenerierung (16:9, Neon-Farbton); Kapitel 1 zur aktuellen Lage nutzt Stadtaufnahmen aus der Bildersuche; für den Datenteil in Kapitel 2 wird ein konzeptionelles Bild generiert; Kapitel 3 verwendet für alle Fallbeispiele reale Fotos aus der Bildersuche; Quellen werden einheitlich am Ende des Textes angegeben.Vierzig Prozent generierte Bilder, sechzig Prozent gesuchte Bilder – Authentizität und Einheitlichkeit bleiben erhalten – die Quote ist nicht fest, sondern richtet sich nach der Art des Inhalts.