Higgsfield AI – Part 2: Tests mit Selfies, Characteren & Videos ✨🎉

Nach dem ersten Rundumschlag mit Higgsfield AI wollte ich tiefer rein.
Weniger Templates, mehr eigene Daten.
Denn aus Erfahrung gilt: Persönliche Bilder brechen Modelle schneller als jede Stockfoto-Demo.

🧠 Selfie-Tests: Wenn’s persönlich wird, wird’s interessant

Mein Ansatz war simpel:
Ich habe 8 meiner bisherigen Profilbilder genommen und versucht, daraus ein einziges realistisches Gruppen-Selfie zu erzeugen.

Die Idee dahinter:

• gleiche Person
• unterschiedliche Winkel, Jahre, Lichtstimmungen
• ein Bild als Konsens
  

Genau hier zeigen sich die spannendsten Morph-Probleme.

Ergebnis:
Noch nicht perfekt.
Ein paar Bilder waren okay, aber insgesamt noch zu wenig „real“, vor allem im Detail.

Das Ergebnis war noch nicht zufriedenstellend.
Ein paar waren ganz okay, aber noch weit weg von "real":


🥉 Platz 3 – Flux 2 Flex

• Teilweise komplett andere Gesichtszüge und Schriften
• von 8 Bildern sinds nur 5 Personen geworden und nur 2 mit mir vergleichbar
  (Hier sehe ich aus wie mein eigener böser Zwilling nach 3 Tagen Meth.)

🥈 Platz 2 – Nano Banana Pro

• Setup passt, könnte real sein + Klamotten passen auch
• Von den Gesichtern passt bis auf Sonnenbrille nichts
  

🥇 Platz 1 – Seeddream 4.5

Aktuell das überzeugendste Ergebnis.
Bessere Konsistenz, realistischere Übergänge, weniger KI-Artefakte.
Noch nicht perfekt, aber klarer Gewinner in diesem Setup (aber wtf sind die 2 Personen die mir gar nicht ählich sehen? haha)

🎭 Character Creation: Überraschend stark

Richtig positiv überrascht hat mich die Character-Erstellung.

Higgsfield bietet hier ein eigenes Modell:
„Higgsfield Soul“

Setup:

• ca. 25 gute, saubere Selfies
• Training auf eine feste Persona
• danach freie Szenenwahl

Das Ergebnis:
Teilweise erschreckend gute Bilder.

Gerade für:

• konsistente Avatare
• wiederkehrende Figuren
• Story- oder Content-Experimente

funktioniert das deutlich besser als erwartet.

Da waren paar echt gute dabei Pics dabei! ✨

🎬 Video-Generierungen: Noch Luft nach oben

Bei Videos bin ich noch vorsichtig optimistisch.

Ich habe ein bisschen mit Kling 2.6 gespielt, unter anderem mit dem Prompt:

„Cheers! 🍺“

Ergebnis:
Ganz nett, technisch beeindruckend –
aber aktuell braucht es sehr viel Skill, Iteration und Geduld,
um wirklich Content mit Mehrwert zu erzeugen.

Für Spielerei top.
Für ernsthaften Einsatz: noch nicht ganz da (bzw. noch nicht den richtigen Workflow gefunden, er ist auf jeden Fall da, muss nur entdeckt werden!)

💸 Fazit zu Higgsfield AI

Unterm Strich: Ich bin begeistert.

Warum?

• Alle großen Modelle unter einer Plattform
• Eine Subscription
• Viele Templates & Tutorials
• Spannendes, nicht triviales Pricing-Modell

Besonders interessant:

• Annual Plans mit ~40 % Vorteil
• Rabatte oft nur im ersten Monat
• Unterschiedliche Qualitätsstufen mit Unlimited Generations
  → perfekt, um Ideen zu iterieren und später gezielt hochzuskalieren

Das Credit-System finde ich ebenfalls spannend:
Man bekommt ein echtes Gefühl dafür,
was GPU-Rechenzeit „kostet“ und wofür Tokens verbrannt werden.

Das macht den Wert von Generations transparent, nicht abstrakt.

✅ Empfehlung

Ich würde Higgsfield AI definitiv empfehlen,
einfach mal einen Monat reinzuschnuppern,
vor allem wenn gerade ein guter Deal läuft.

Gerade für Leute, die:

• verschiedene Modelle vergleichen wollen
• viel iterieren
• eigene Daten testen
• und nicht jedes Tool einzeln abonnieren möchten

ist Higgsfield aktuell ein ziemlich starkes Paket. 🤝

Bleib dran, es werden noch mehr Tests zu diesem Thema kommen! ✨🔥