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AI-generierter Content
Erstelle konsistente und realistische AI-Charaktere, indem du dein eigenes AI Model trainierst.
KursKostenlos
So erstellst du AI-PPV-NSFW-Content - SDXL-PPV-Prompting-Kurs
Dieser Kurs bietet einen strukturierten Ansatz, um ultrarealistische AI-NSFW-PPV-Bilder zu erstellen. Er behandelt Setup, Prompting-Techniken, positive und negative Prompts, Beispiele und nützliche Tags, damit Konsistenz, Qualität und professionelle Ergebnisse in verschiedenen Kategorien und Szenarien gewährleistet sind.
Kostenlos. Zum Ansehen brauchst du nur ein Mitgliedskonto.
- Lektionen
- 35
- Unterrichtssprache
- Englisch
- Preis
- Kostenlos
Überblick
Über diesen Kurs
Ein schriftlicher Prompting-Kurs zum Generieren ultrarealistischer KI-NSFW-Bilder, die als PPV in privaten Nachrichten auf Fanvue oder Seeit verkauft werden, mit dem SDXL-PPV-Modell auf Pykaso.ai. Er richtet sich an OFM-Betreiber, die KI-Models führen und Content brauchen, der gut genug ist, damit ein Fan ein zweites und drittes Mal kauft, denn der LTV macht Traffic und Chatting profitabel.
Der Kurs beginnt damit, warum Konsistenz und ein Amateur-Look wichtiger sind als reiner Realismus und warum das SDXL-PPV-Modell ohne LoRA-Training genutzt wird. Dann behandelt er das Setup: Guidance Scale, Anzahl der Steps und wie ein fester oder zufälliger Seed es erlaubt, ein Bild zu reproduzieren oder neue Posen zu erkunden. Das Prompting-Modul erklärt die Gewichtung mit Klammern und eigenen Werten und warum zusammengehörige Elemente in dieselben Klammern gehören.
Der Kern ist eine blockbasierte Prompt-Struktur: Block 0 der Shot, Block 1 das Subjekt, Block 2 der Körper, Block 3 die Szene, Block 4 Aufnahme und Aktion, Block 5 das Foto-Rendering, dazu Negative Prompts für Bildfehler, Verzerrungen wie zusätzliche Finger und unerwünschte Merkmale. Er endet mit durchgearbeiteten Beispielen (Kamerawinkel im selben Prompt variieren, um ein PPV-Set zu bauen, ein Model ohne Training konsistent halten), einem SFW- und einem NSFW-Prompt-Paket und Tag-Listen nach Kategorie.
Ergebnisse
Das lernst du
- Das SDXL-PPV-Modell auf Pykaso mit passender Guidance Scale und passenden Step-Werten einrichten und den Seed nutzen, um ein Bild zu reproduzieren oder zu variieren
- Prompts mit der Blockstruktur schreiben: Shot, Subjekt, Körper, Szene, Aufnahme und Aktion, dann Foto-Rendering
- Gewichtung (Klammern und eigene Werte wie :1.3) nutzen und zusammengehörige Elemente gruppieren, damit die KI sie als eine Szene behandelt
- Dasselbe Model über viele Bilder ohne LoRA-Training konsistent halten, indem du die Subjekt- und Körperblöcke unverändert lässt
- Aus einem Prompt ein PPV-Set bauen, indem du nur das Kamerawinkel-Tag änderst (Spiegelselfie, von unten, von oben, von hinten)
- Negative Prompts nutzen, um Bildfehler, Verzerrungen bei Händen und Fingern oder unerwünschte Merkmale zu entfernen, ohne sie zu überladen
- Mit Tags wie Filmkorn, Hauttextur, Hautporen und weiche Schatten einen amateurhaften, realistischen Look erzielen
Zielgruppe
Für wen es gedacht ist
- OFM-Agenturen und Betreiber, die KI-Models führen und PPV in privaten Nachrichten auf Fanvue oder Seeit verkaufen
- Leute, die bereits SFW-Content für Social Media erzeugen und jetzt NSFW-PPV-Content brauchen
- Keine Prompting-Vorkenntnisse nötig: Seed, Steps und Guidance Scale werden von Grund auf erklärt; ein kostenloser Pykaso-Account wird benötigt
Lehrplan
Kursinhalt
7 Module · 35 Lektionen
- 01Was ist ein AI NSFW PPV?LeselektionErklärt, was ein KI-NSFW-PPV ist und wie es sich von dem Content unterscheidet, der in sozialen Netzwerken gepostet wird, um Traffic anzuziehen: PPV-Bilder werden in privaten Nachrichten auf Fanvue oder Seeit verkauft. Der Guide verspricht verkaufsfertige, ultrarealistische Bilder, die ohne Model-Training generiert werden, mit Beispielergebnissen.
- 02Wie verkauft man NSFW-AI-Bilder?LeselektionMöglichkeiten, die generierten Bilder zu nutzen: No-Face-Content, der nur den Körper zeigt, Bilder mit teilweise sichtbarem Gesicht zum späteren Zuschneiden oder ein Face Swap in Pykaso, um ein echtes Gesicht hinzuzufügen. Außerdem wird erklärt, dass dieselben körperlichen Merkmale im Prompt konsistente Ergebnisse liefern.
- 03Konsistente AI-Bilder generieren (ohne LoRa) LeselektionWarum Konsistenz vom Social-Media-Traffic bis zu den PPV-Verkäufen wichtig ist: Der Fan muss während der gesamten Beziehung dasselbe Gesicht, denselben Hautton und denselben Körper sehen. Sie erklärt die Probleme beim Training mit ein paar Dutzend Fotos (deformierte Gliedmaßen, verschwendete Bilder) und stellt ein großes Modell vor, das allein durch einen detaillierten Prompt konsistent bleibt.
- 04Ultrarealistische AI-Bilder im Amateurstil generierenLeselektionArgumentiert, dass in einem überfüllten KI-OFM-Markt technischer Realismus nicht reicht: Verkauft wird der Amateur-Effekt eines Bildes. Der Guide kündigt an, dass Position, Kamerawinkel und Unschärfe die Hebel sind, die er lehren wird, um diesen Look zu erreichen.
- 05AI-NSFW- / Uncensored- / PPV-Bilder generierenLeselektionErklärt, warum die PPV-Qualität entscheidet, ob ein Fan wieder kauft: Ein schwaches erstes Bild verliert den Kunden nach der ganzen Arbeit an Traffic, Conversion und Chatting. Wiederholungskäufe erhöhen den LTV, den der Guide als notwendig darstellt, um über 10k im Monat zu skalieren, und er nennt Licht, Posen und Ausdrücke als die zu lernenden Fähigkeiten.
- 06Das solltest du wissen, bevor du startestLeselektionZwei Warnungen vor dem Start: Mit dem SDXL-PPV-Modell lässt sich kein LoRA trainieren, der Kurs lehrt also Konsistenz ohne eines, und der Prompting-Stil ist für SDXL konzipiert und sollte nicht mit Flux-Modellen verwendet werden.
- 07SDXL - PPVLeselektionErklärt, dass der Guide für das SDXL-PPV-Modell auf Pykaso.ai gebaut ist, und wie du darauf zugreifst: einen kostenlosen Pykaso-Account erstellen, den KI-Bildgenerator öffnen und SDXL PPV als Modell auswählen.
- 08EinstellungenLeselektionDie empfohlenen Einstellungen für das SDXL-PPV-Modell auf Pykaso: eine Guidance Scale zwischen 1,0 und 1,6, zwischen 6 und 8 Steps und Prompts mit kühlen Farben oder sanften Atmosphären statt extremem Licht.
- 09SeedLeselektionWas ein Seed ist und wie du ihn nutzt: leer lassen, um bei jeder Generierung eine andere Pose, einen anderen Winkel und eine andere Komposition zu bekommen und Ideen zu erkunden, oder einen Seed fixieren, um dasselbe Basisbild zu reproduzieren und ein einzelnes Detail des Prompts zu ändern. Veranschaulicht mit einem einfachen Beispiel und Bildpaaren.
- 10Schritte (Anzahl der Schritte):LeselektionWie die Anzahl der Steps ein Bild beeinflusst: Wenige Steps sind schnell, aber weniger detailreich, mehr Steps verfeinern Texturen, aber zu viele können das Ergebnis überladen. Für dieses Modell geben 6 bis 8 Steps einen schnellen, leicht unscharfen Amateur-Effekt und 10 bis 13 Steps ein schärferes Bild mit mehr Haut- und Lichtdetails.
- 11Guidance Scale (auch bekannt als „CFG“)LeselektionWas die Guidance Scale (CFG) steuert: wie genau die KI dem Prompt folgt, von kreativer Freiheit bei niedrigen Werten bis zu starren, erzwungenen Ergebnissen bei hohen Werten. Nach einer allgemeinen Erklärung empfiehlt die Lektion für dieses Modell 1,5 bis 2,0 und warnt, dass zu niedrig inkohärent und zu hoch künstlich wirkt.
- 12WeightingLeselektionFührt in den Prompting-Abschnitt zum Schreiben strukturierter, wirksamer Prompts und in das Prinzip der Gewichtung ein: bestimmten Tags mehr Wichtigkeit geben, damit die KI diese Aspekte des Bildes priorisiert. Sie kündigt die zwei Wege an, Klammern und eigene numerische Gewichte.
- 13BracketsLeselektionWie Klammern die Gewichtung eines Wortes oder einer Wortgruppe erhöhen: ein Paar multipliziert sie mit 1,1, zwei Paare mit 1,2 und drei Paare mit 1,4. Die Lektion warnt davor, den Prompt zu überladen, da die Render-Stärke aus Konsistenz kommt und nicht aus Menge.
- 14Custom Weight (:x.x)LeselektionEigene numerische Gewichte wie :1.5 nutzen, um die Wichtigkeit eines Tags zu erhöhen, oder :0.8, um sie zu senken, und sie für mehr Präzision mit Klammern kombinieren. Der Rat ist, zwischen 1,1 und 1,5 zu bleiben, um künstlich wirkende Ergebnisse zu vermeiden.
- 15Keywords priorisierenLeselektionWie du Schlüsselelemente richtig priorisierst: Elemente, die zusammengehören (Bildausschnitt, Aktion, Nacktheit, visuelle Absicht), kommen in dieselben Klammern, damit die KI eine stimmige Szene baut, statt jedes einzeln einzuklammern. Pro Kategorie lassen sich zwei bis drei Keywords kombinieren.
- 16BeispielLeselektionEin kurzes Praxisbeispiel zu Gewichtung und Szenenaufbau: ein gewichtetes freckles-Tag hinzufügen, damit Sommersprossen zum Blickfang werden, dann eine Abfolge von Setting-Tags (dim bedroom, unmade bed, natural lighting, soft shadows), die der KI eine Szene mit Tiefe gibt.
- 17 Block 0 - Der ShotLeselektionBlock 0 des positiven Prompts: Beginne mit einem Shot-Tag, das Bildausschnitt, Stil und manchmal festlegt, wer die Kamera hält, denn die KI baut die Komposition um den ersten Block herum. Beispiele sind mirror selfie, selfie, candid shot, close up selfie, from behind, from below, overhead und POV.
- 18Block 1 - Das Subjekt (die Frau, die du erschaffen willst)LeselektionBlock 1 des positiven Prompts: die Frau, die du erschaffen willst, in derselben Zeile direkt nach dem Shot-Tag beschreiben, einschließlich Nationalität oder Ethnie, Alter und Teint, mit Haar- und Augendetails. Ein Beispiel kombiniert Block 0 und Block 1 in einer Zeile.
- 19Block 2 - Der Körper (physisch)LeselektionBlock 2 des positiven Prompts: den Körpertyp, die Brüste, Hüften und den Po des Models beschreiben, optional in Klammern, um sie zu gewichten. Die Lektion rät, beim Wesentlichen zu bleiben, da zu viele Begriffe das Ergebnis für die KI schwerer interpretierbar machen.
- 20 Block 3 - Die SzeneLeselektionBlock 3 des positiven Prompts: der Ort, die Aktion und die Stimmung, die dem Bild Bedeutung geben, mit Beispielen wie einem Wohnzimmer mit weißem Sofa, einem Badezimmer mit Glasdusche oder einem Garten im Nachmittagslicht und gängigen Settings aus den Skripten von Adult Content.
- 21Block 4 - Shooting + ActionLeselektionBlock 4 des positiven Prompts: den Aufnahmestil in doppelten Klammern wiederholen, damit die KI ihn beachtet, dann die Aktion des Models oder das Körperelement nennen, das erscheinen muss. Dieser Block verstärkt die sexuelle oder anzügliche Absicht der Szene, mit einem Spiegelselfie-Beispiel.
- 22Block 5 - Visuelles Rendering (Foto-Finishing)LeselektionBlock 5 des positiven Prompts: die Foto-Finishing-Tags, die verhindern, dass ein Bild wie simpler KI-Output aussieht, etwa film grain, skin texture, skin pores, soft shadows und natural lighting, mit Klammern verstärkt, um ihre Gewichtung zu verdoppeln.
- 23Negative ImageLeselektionFührt den Negative Prompt als Filter gegen Fehler und schlechten Geschmack ein, der der KI sagt, was sie nie erzeugen soll. Er liefert eine klassische Liste für Bildfehler (Blitz, blasse Haut, Signatur, Text, Wasserzeichen) und warnt, dass ein überladener Negative Prompt die KI den Fokus verlieren lässt.
- 24Negative DistortionLeselektionWie du Verzerrungen mit dem Negative Prompt behebst, von visuellen Bugs und Anime-Stil-Ausgaben bis zu rissigen Händen und Text im Bild. Die Lektion listet Begriffe zum Hinzufügen auf, etwa bad teeth, amputated body, hand mutation, extra, fused or missing fingers.
- 25Negative OtherLeselektionDen Negative Prompt nutzen, um das Rendering zu personalisieren, indem Merkmale entfernt werden, die nicht zum Stil des Models passen, etwa Muttermale, Sommersprossen, Bräunungsstreifen, Brillen, Tattoos, hoher Kontrast oder eine große Nase, wobei zu viele Wörter vermieden werden, die die Endqualität senken würden.
- 26 Komplexe KamerawinkelLeselektionVollständige Prompt-Beispiele, die jeden Block plus den Negative Prompt zusammensetzen, mit ihren Bildern gezeigt. Die Lektion zeigt, wie allein das Ändern des Kamerawinkel-Tags in Block 0 (mirror selfie, from below, overhead, POV) und der Aktion in Block 4 abwechslungsreiche, aber konsistente Bilder erzeugt, die zusammen als PPV-Set verkauft werden.
- 27Konsistenz halten ohne LoRa-TrainingLeselektionDie Methode für ein konsistentes Model ohne Training: dieselbe Influencer-Beschreibung beibehalten und Block 1 (Ethnie, Haut, Haare, Alter) und Block 2 (Silhouette) über alle Prompts hinweg unangetastet lassen, sodass auf jedem Bild, das du verkaufst, dieselbe Frau erscheint.
- 28Prompt Pack SFWLeselektionDrei sofort nutzbare SFW-Prompts mit ihren Bildern für Social-Media-Content: ein Close-up-Selfie auf einer Café-Terrasse, ein Spiegelselfie in einem Wohnzimmer und ein Spiegelselfie nach dem Workout, jeweils mit gewichteten Kleidungs- und Accessoire-Tags.
- 29Prompt Pack NSFW für PPVLeselektionEin Paket mit etwa einem Dutzend NSFW-Prompts samt ihren Bildern, das verschiedene Nationalitäten, Alter, Körpertypen, Settings (Schlafzimmer, Hotel, Küche, Garten, LED-beleuchteter Raum) und Shots (Selfie, Spiegelselfie, von unten, von oben) abdeckt, alle mit der Blockstruktur und Realismus-Tags gebaut.
- 30Ausdrücke & EmotionenLeselektionEine Tag-Liste für Ausdrücke und Emotionen, die dem Model Persönlichkeit oder eine bestimmte Stimmung über Szenen hinweg geben, von Lächeln, Blickkontakt und schüchternem Blick bis zu Erröten, auf die Lippe beißen, verspielten, verführerischen und neckenden Ausdrücken.
- 31 Körper & sichtbare PartienLeselektionEine Tag-Liste für Körperteile und sichtbare Bereiche, mit denen der Fokus der KI in NSFW-Solobildern auf bestimmte Körperpartien gelenkt wird, von Brüsten und Hüften bis zu Füßen, Taille, unterem Rücken und Rückengrübchen.
- 32Kleidung & AccessoiresLeselektionEine Tag-Liste für Kleidung und Accessoires (lingerie, panties, bra, thighhighs, skirt, crop top, fishnet, bikini, hoodie, heels, jewellery und mehr), die mit Gewichtungen kombiniert werden sollen, damit sie tatsächlich im Bild erscheinen.
- 33 Kontexte & StimmungenLeselektionEine Tag-Liste für Settings und Stimmungen, die einer Szene Realismus und Dekor verleihen: bedroom, bathroom, mirror, couch, car, hotel room, shower, office, kitchen, balcony, outdoor, private room with pink LED lights und mehr.
- 34 Sexy Posen (nur Model)LeselektionEine Tag-Liste für Solo-Posen, die von sanften bis zu expliziten Szenen reichen, etwa kneeling, sitting on the bed, leaning forward, bent over, arching back, leg raised, lying sideways oder hands on hips.
- 35Visuelle Effekte & Foto-AmbienteLeselektionEine Tag-Liste für visuelle Effekte und Fotoatmosphäre für Block 5, etwa film grain, soft shadows, wet skin, depth of field, bokeh, bad lighting, backlight, harsh shadows, moody tone, lens flare oder foggy effect, um Realismus und Fotostil zu steuern.
Unterrichtet von
Dein Dozent
David
KI-OFM-Experte
David ist ein KI-Experte im OnlyFans-Management, der Creator über Pykaso und Fanvue managt. Seine Kurse folgen diesem Setup: Das Model wird in Pykaso.ai erstellt und trainiert und dann auf Fanvue und über Pay-by-Link-Chatting monetarisiert. Er teilt außerdem eine Prompting-Methode für Pykasos SDXL-PPV-Modell, die auf den Verkauf von KI-Bildern als PPV ausgerichtet ist.
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FAQ
Häufig gestellte Fragen
Nein. Der Kurs stellt klar, dass sich auf dem SDXL-PPV-Modell kein LoRA trainieren lässt und die Konsistenz aus dem Prompt selbst kommt: Halte den Subject-Block (Ethnie, Alter, Haut, Haare) und den Body-Block über alle Bilder hinweg identisch und ändere nur Shot, Szene oder Aktion.
Er ist für das SDXL-PPV-Modell im KI-Bildgenerator von Pykaso.ai geschrieben, auf das du mit einem kostenlosen Account zugreifen kannst. Der Kurs warnt, dass dieser Prompting-Stil speziell für SDXL gedacht ist und nicht mit Flux-Modellen verwendet werden sollte.
Laut dem Kurs reicht Realismus allein nicht, um in einem überfüllten KI-OFM-Markt herauszustechen: Verkauft wird der Amateur-Effekt eines Bildes. Er zeigt, wie Shot-Typ, Kamerawinkel, Unschärfe, Filmkorn, Hauttextur und natürliches Licht diesen Effekt erzeugen.
Negative Prompts sagen der KI, was sie niemals erzeugen soll. Der Kurs liefert Listen für Bildfehler (Text, Wasserzeichen, Blitz), Verzerrungen (zusätzliche, verschmolzene oder fehlende Finger, schlechte Zähne) und persönliche Stilentscheidungen (Muttermale, Tattoos, Bräunungsstreifen) und warnt, dass eine Überladung die Bildqualität senkt.
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