InvokeAI

Was ist InvokeAI?

InvokeAI ist ein open-source-basiertes Generative-AI-Studio für Kreative, das Bild- und Videogenerierung, Bild-zu-Bild-Transformationen, lokale Übermalungen, Bildvergrößerung, gestaffelte Bildschirme, ControlNet, LoRA, Modellverwaltung sowie Node-Workflows in einer professionellen Web-Oberfläche bündelt und vollständig auf dem eigenen Computer oder Server ausgeführt werden kann.

Invoke wurde ursprünglich gemeinsam von einem Unternehmensteam und der Community vorangetrieben. Das Gründerteam trat 2025 zu Adobe, und die offizielle Hostplattform wurde im Oktober desselben Jahres geschlossen;

Die Wartung der Open-Source-Projekte wurde an Lincoln Stein, Vic und die Community übertragen, wobei die Kerncodes weiterhin aktiv entwickelt werden.

Bild aus Text und Bild aus Bild

Die Benutzer können positive und negative Prompt-Wörter eingeben, sowie das Modell, die Auflösung, den Sampler, die Anzahl der Schritte, CFG und das Seed auswählen, um Bilder zu erzeugen. Bei der Bild-zu-Bild-Generierung dienen die Ausgangsbilder dazu, Farben und Strukturen festzulegen; die Stärke der Rauschreduzierung bestimmt, inwieweit das ursprüngliche Bild beibehalten wird.

Verschiedene Modelle reagieren unterschiedlich auf die in den Prompt eingegebenen Grammatikregeln und Parameter. Mehr Schritte führen nicht unbedingt zu einer besseren Qualität – sie verlängern außerdem die Generierungszeit. Es sollte daher gemäß der Dokumentation des Modells getestet werden.

Erweiterte Prompt-Anweisungen

Invoke unterstützt Gewichtung von Prompt-Sätzen, Kombinationen sowie dynamische Anweisungen. Benutzer können den Einfluss bestimmter Konzepte anpassen oder mehrere Varianten gleichzeitig einsetzen. Prompt-Vorlagen eignen sich zur Beschreibung des Themas, des Stils, der Qualität und der Ästhetik – doch es sollte nicht mechanisch mit Begriffen wie „hohe Qualität“ umgegangen werden.

Schichtige Canvas-Leinwand

Unified Canvas bietet eine schichtbasierte AI-Bearbeitung – Nutzer können Raster-Ebenen zeichnen, verschieben, skalieren und kombinieren sowie Leitlinien, Referenzbilder und lokale Übermalungsmasken für verschiedene Bereiche erstellen. Jede Ebene wird unabhängig bearbeitet, was einem professionellen Bildbearbeitungsprozess ähnelt.

Der Generation-Bounding-Box im Bildschirm bestimmt den Kontext sowie den Ausgabebereich, den das Modell wahrnimmt. Inhalt außerhalb dieser Box wird nicht als Eingang für die aktuelle Generierung verwendet. Bei der Erweiterung des Bildes sowie bei der Fortsetzung der Textur muss ausreichend Kontext innerhalb der Box enthalten sein.

lokales Neuziehen und Erweiterung des Bildes

Inpainting erzeugt nur neu den Bereich hinter dem Maskenbild und eignet sich zur Korrektur von Personen, zum Ersetzen von Objekten sowie zur Bereinigung von Details; Outpainting hingegen erweitert das Bild über seine ursprünglichen Grenzen hinaus.

Die Ränderverbindung hängt von der Maske, dem Kontext und den Fähigkeiten des Modells ab.

Regionale Hinweise und Referenzdiagramme

Regional Guidance ermöglicht es, für verschiedene Bereiche des Bildschirms unterschiedliche Beschreibungen zu verwenden, während Regional Reference Image eine lokale visuelle Referenz bietet. So können die Benutzer die Positionen der Personen, die Kleidung, die Objekte sowie die Komposition genauer steuern.

ControlNet

Invoke bietet Kontrollrichtungen wie Tiefe, Rand und Pose über ControlNet, um strukturelle Bedingungen in die Erstellung einzubringen. Mehrere Kontrollen können kombiniert werden, doch zu hohe Gewichte führen zu einer steifen Darstellung, während zu niedrige Gewichte dazu führen, dass die Komposition nicht erhalten bleibt.

LoRA und Textuelle Inversion

Der Model Manager kann LoRA, Textual Inversion, ControlNet sowie Checkpoints installieren und verwalten. LoRA eignet sich dazu, Stile, Charaktereigenschaften oder Produktmerkmale hinzuzufügen; mehrere LoRAs können nach Gewichten kombiniert werden.

Jedes Modellfile verfügt über seine eigene Lizenz sowie über spezifische Auslösecodes. Die Apache-Lizenz für Open-Source-Software gilt nicht für die Gewichte der Modelle. Vor einer kommerziellen Nutzung muss eine gesonderte Prüfung durchgeführt werden.

Unterstützte Grundmodelle

Invoke unterstützt Flux, SDXL, Stable Diffusion 1.5 sowie weiterhin zunehmend Open-Source- oder Open-Weights-Modelle. Die aktuelle Dokumentation umfasst außerdem Ideogram 4, Flux 2, Krea-2, Z-Image usw.; die konkrete Verfügbarkeit hängt von der Version und der Hardware ab.

Einige Modelle erfordern auf der Modellplattform die Annahme der Bedingungen sowie einen Zugriffstoken; außerdem kann die Nutzung für nicht-kommerzielle Zwecke eingeschränkt sein. „Installierbar“ im Model Manager bedeutet nicht automatisch, dass es frei für kommerzielle Zwecke genutzt werden kann.

Modell-Manager – Modellverwaltung

Benutzer können Modelle über den Hugging Face-Repo-Id, die Datei-URL, den lokalen Pfad oder das Scannen einer Ordnerstruktur installieren. Der Manager erkennt die Struktur von Checkpoints und Diffusers und ermöglicht es, Quelle, Beschreibung und Metadaten zu speichern.

Modelle nehmen in der Regel einige GB bis mehrere Dutzend GB Speicherplatz in Anspruch. Es ist daher notwendig, Platz für die Datenspeicherung, Backups sowie Duplikate der Dateien zu planen. Zugriffstoken können nur in der Konfiguration gespeichert werden – sie dürfen weder in Workflows noch in Screenshoten aufbewahrt werden.

Node-Workflow

Der Workflow Builder erstellt mit visuellen Knoten wiederholbare Workflows; in „Invoke“ werden diese Knoten als Invocations bezeichnet. Workflows können Modelldaten laden, Bedingungen verarbeiten, Bilder bearbeiten, Daten speichern sowie benutzerdefinierte Logiken umsetzen.

Form Builder kann die wichtigsten Parameter komplexer Diagramme in vereinfachte Formulare umwandeln, damit Teammitglieder sie leicht nutzen können, ohne in das Knoten-Diagramm eingreifen zu müssen.

Workflow in Canvas ausführen

Die aktuelle Version unterstützt die direkte Ausführung von Workflows auf dem Raster-Layer des Canvases. Für einen Workflow sind der Form Builder, mindestens eine Eingabemöglichkeit für Bilder sowie ein Canvas-Output-Knoten erforderlich.

Das Ergebnis wird in den Zwischenspeicher des Bildschirms übertragen, wo es von dem Benutzer geprüft und anschließend angenommen werden kann.

Custom-Node

Entwickler können mithilfe von Python die Eingangs-, Ausgangs- und Ausführungslogik für Invocation erstellen, um neue Modelle, Vorverarbeitungsschritte, Bildverarbeitungsfunktionen oder externe Dienste zu erweitern. Benutzerdefinierte Knoten laufen im Serverprozess – deren Quelle sollte genauso überprüft werden wie die von anderen Codekomponenten.

Warteschlangen und Massenerstellung

Invoke kann Erstellungsaufgaben in eine Warteschlange eintragen und durch batchbasierte, dynamische Anzeigen sowie feste oder zufällige Seeds schnell iterieren. In der Produktivumgebung sollten Konkurrenzfähigkeit, Datenträgerbereinigung, Wiederholungsversuche bei Fehlern sowie Obergrenzen für Benutzerressourcen eingestellt werden.

Board-Bildverwaltung

Boards dienen dazu, Bilder zu organisieren. Es ist möglich, sie nach Projekt, Phase oder Typ zu kategorisieren sowie Ressourcen in Bündeln herunterzuladen und zu verwalten. In der alten Version des kommerziellen Hostings wurden private und gemeinsam genutzte Boards unterschieden;

Die genauen Mehrbenutzerfähigkeiten der Open-Source-Version hängen von der Implementierungsmethode und der Version ab.

Videoerstellung

Invoke bietet derzeit eine experimentelle Video-Unterstützung für Wan 2.2, einschließlich Text-zu-Video-, Bild-zu-Video-Generierung sowie Modelle, die beide Aufgaben gleichzeitig bewältigen können. Der offizielle Workflow ermöglicht die Erstellung kurzer MP4-Abschnitte und komprimiert mithilfe von Lightning LoRA Teile großer Modelle auf etwa 4 Schritte.

Video-Modelle benötigen viel Speicherplatz auf der Festplatte sowie im Grafikspeicher. Laut den offiziellen Angaben betragen die Größe der beiden Einstiegsmodell-Pakete jeweils etwa 36 GB und 32 GB. Durch die gemeinsam genutzten Komponenten wird zusätzlich etwa 56 GB benötigt.

In Umgebungen mit geringen Ressourcen kann ein kleinerer Quantisierungsmodell gewählt werden.

Windows, macOS und Linux

Invoke Launcher unterstützt Windows, macOS und Linux. Für Windows ist Windows 10 oder neuer sowie eine kompatible GPU erforderlich;

macOS erfordert Apple Silicon, Intel-Macs sind nicht kompatibel; Linux unterstützt NVIDIA und AMD.

Hartwaranforderungen

Die Hardware variiert je nach Modell und Ausgaberesolution. Die offiziellen Richtwerte sind derzeit: SD1.5 erfordert mindestens etwa 4 GB Grafikspeicher, SDXL etwa 8 GB und Flux 1 etwa 10 GB.

Größere Flux-, Krea- und Wan-Modelle können 12 bis 24 GB oder mehr an Grafikspeicher sowie 32 GB Systemram speichern benötigen.

Apple Silicon kann ebenfalls genutzt werden; es wird empfohlen, mindestens 16 GB RAM zu verwenden. AMD-GPUs werden hauptsächlich unter Linux unterstützt.

Der CPU-Modus kann gestartet werden, doch die lokale Erstellung ist in der Regel sehr langsam.

Python, Docker und manuelle Installation

Fortgeschrittene Benutzer können es manuell über GitHub installieren oder Docker verwenden. Die aktuelle Dokumentation erfordert Python 3.11 bis 3.12.

Docker ist hilfreich zur Isolation von Abhängigkeiten und zum Bereitstellen von Servern, doch die GPU-Treiber sowie die Modelldateien müssen weiterhin richtig zugeordnet werden.

Lokal und Privatsphäre

Beim Einsatz lokaler, offener Modelle bleiben die Prompte, Bilder und die Erzeugungsergebnisse auf dem eigenen Gerät und müssen nicht an Drittanbieter-Cloud-Dienste hochgeladen werden. Bei der Aufrufung von API-Modellen wie GPT Image oder Gemini werden die Daten dennoch an den jeweiligen Anbieter gesendet und unterliegen dessen Richtlinien.

API-Integration mit dem Server

Die Web-Oberfläche von Invoke basiert auf einem lokalen Server sowie Knoten zur Ausführung des Backends; Entwickler können Automatisierungen rund um Workflows, Warteschlangen und Ressourcen erstellen. Bei der Veröffentlichung im öffentlichen Netzwerk sollten Authentifizierung, HTTPS, Reverse-Proxy, Dateiisolierung sowie Ressourcenquoten hinzugefügt werden.

Öffnen Sie die Standard-Entwicklungsdienste nicht direkt im Internet, und kodieren Sie auch keine API-Schlüssel in den benutzerdefinierten Knoten ein.

Vergleich der aktuellen Implementierungsmethoden und Kosten

Invoke bietet derzeit keine offiziellen Cloud-Abonnements an. Die Preise für die Varianten Starter, Indie, Premier und Enterprise aus den alten Hilfedokumenten sind mit dem Ende von Hosted nicht mehr gültig und sollten daher nicht als aktuelle Angebote betrachtet werden.

Die Kosten für die Verwaltung durch Dritte richten sich nach den aktuellen Angaben auf der Seite des jeweiligen Anbieters.

Warum wurde die alte Hosted-Plattform geschlossen?

Laut der offiziellen Anwendungsseite wird der Invoke-Hosting-Service im Oktober 2025 eingestellt, nachdem das Gründerteam zu Adobe gestoßen ist. Die Open-Source-Version wird weiterhin von der Community gewartet; Nutzer können sie herunterladen und installieren oder einen Drittanbieter für den GPU-Hosting wählen.

Apache-2.0-Lizenz und GitHub

Der offizielle GitHub-Repo von InvokeAI macht den vollständigen Kerncode öffentlich. Er wird unter der Apache-2.0-Lizenz bereitgestellt, die Änderungen, Verbreitung sowie kommerzielle Nutzung erlaubt – vorausgesetzt, die Lizenz sowie die entsprechenden Angaben bleiben erhalten.

Die Lizenz gilt nur für den Invoke-Code. Die Rechte an Modellen, Trainingsdaten, benutzerdefinierten Knoten und generierten Inhalten müssen separat festgelegt werden.

InvokeAI-Anleitung

Eine grundlegende Aufgabe erledigen

1. In InvokeAI müssen die Auslösebedingungen, die Eingabedaten sowie die endgültige Aktion klar festgelegt werden.
2. Verbinden Sie sich mit einem Testkonto mit der erforderlichen Anwendung und gewähren Sie nur die notwendigsten Berechtigungen;
3. Konfiguration von Bild-zu-Bild- und Bild-zu-Text-Generierung sowie fortgeschrittene Prompte – Feld für Feld abgebildet;
4. Hinzufügen von Branches, Fehlerbehandlung, Wiederholversuche und manuelle Freigabe;
5. Führen Sie mit einer kleinen Menge an Testdaten aus und überprüfen Sie die Ausgabe bei jedem Schritt;
6. Stellen Sie sicher, dass es keine doppelten Schreibvorgänge sowie keine ungewöhnlichen Gebühren gibt, bevor Sie den regulären Ablauf aktivieren.

Erstellung wiederverwendbarer professioneller Workflows

1. Wählen Sie Geschäftsprozesse mit hoher Wiederholungshäufigkeit und klaren Regeln aus;
2. Zeichnen Sie die Pfade für Auslösung, Prüfung, Ausführung und Rollback;
3. Text-zu-Bild-Generierung sowie Bild-zu-Bild-Generierung, fortgeschrittene Prompte und strukturierte Canvas-Leinwände in wiederverwendbare Module aufteilen;
4. Einstellen von Protokollen, Budgets, Zeitlimits und Berechtigungsgrenzen;
5. Der Verantwortliche soll die Ergebnisse der Stichprobenprüfungen überprüfen und die fehlerhaften Aufträge bearbeiten;
6. Monatlich die Anwendungsrechte, Geschäftsregeln und tatsächlichen Kosten überprüfen;

Für welche Nutzer geeignet?

• Kreative, die hoffen, KI-gestütztes Zeichnen lokal auszuführen und Daten zu steuern;
• Illustratoren und Designer, die schichtweise lokale Bearbeitungen sowie Erweiterungen von Bildern benötigen;
• Teams, die die visuelle Identität einer Marke mit ControlNet und LoRA steuern;
• Technische Kunst der Erstellung eines nodebasierten, wiederverwendbaren Bildpipeline;
• Entwickler, die eigene Generierungsserver erstellen müssen;
• Mitglieder der Open-Source-Community, die an der Erforschung offener Modelle und am Beitrag von Code interessiert sind.

Vorteile des Produkts

• Apache-2.0 ist open source, kostenlos und kann selbst gehostet werden;
• Ein schichtweises Canvas eignet sich besser für professionelle Bearbeitung als ein einziges Formular.
• Der Node-Workflow und der Form Builder berücksichtigen sowohl fortgeschrittene als auch einfache Benutzer.
• Modell-, LoRA- und ControlNet-Verwaltung vollständig;
• Unterstützt Windows, Apple Silicon und Linux;
• Das Projekt wird auch nach dem Ende der kommerziellen Hostung weiterhin von der Community gewartet.

Einschränkungen und Hinweise

• Die offizielle Hosted-Lösung ist bereits geschlossen, Nutzer müssen über lokale Hardware oder eine Hosting-Lösung Dritter verfügen.
• Der Download großer Modelle erfordert viel Speicherplatz sowie hohe Grafikspeicherkapazitäten. Zudem hängt die Unterstützung durch AMD und macOS von den Modellen ab.
• Offene Quellen bedeuten nicht, dass das Modell für kommerzielle Zwecke genutzt werden kann; eine Veröffentlichung im öffentlichen Netz erfordert zusätzliche Sicherheitsmaßnahmen.
• Das Modellpaket für die experimentellen Videofunktionen ist sehr groß, die Erstellungsgeschwindigkeit und Stabilität hängen vom Hardware-Setup ab;

Häufige Fragen

Ist InvokeAI kostenlos?

Kostenlos, die aktuelle Kern-Local-Version wird unter der Apache-2.0-Lizenz bereitgestellt; Rechenhardware oder GPU aus Drittanbieter-Clouds sind zusätzlich kostenpflichtig.

Kann der offizielle InvokeAI-Cloud-Dienst noch verwendet werden?

Nein, der ursprüngliche Invoke Hosted wurde im Oktober 2025 eingestellt. Derzeit wird eine lokale Installation oder die Nutzung eines Drittanbieters empfohlen.

Welche Systeme werden von InvokeAI unterstützt?

Unterstützt Windows 10 und neuer, Apple Silicon macOS sowie Linux; Intel-Macs sind nicht kompatibel.

Kann InvokeAI Videos erstellen?

Es wird experimentelle Unterstützung für Video-Generierung aus Text (Wan 2.2) sowie Video-Generierung aus Bildern bereitgestellt, was große Modellpakete und viel Grafikspeicher erfordert.

Ist InvokeAI open source?

Open Source, das Kernrepository verwendet die Apache-2.0-Lizenz.