UB.Dossier: KI-generierte Bilder verwalten
Prompts, Modelle und LoRAs wiederfinden – lokal statt in der CloudUB.Dossier: KI-generierte Bilder verwalten und nachvollziehen
Wer mit ComfyUI und offenen Bildmodellen arbeitet, hat nach ein paar Wochen Tausende Bilder und keine Ahnung mehr, welches mit welchem Prompt entstanden ist. UB.Dossier liest die Generierungsinformationen aus den Bildern aus, macht sie durchsuchbar und bringt Ordnung in Modelle, LoRAs und Personen. Lokal, ohne Cloud-Zwang für deine Daten.
Das Problem: Tausende Bilder, null Erinnerung
Freitagnachmittag in der Kommunikationsabteilung. Die Geschäftsführung findet das Titelbild der letzten Kampagne großartig und hätte gern drei weitere im selben Stil, bitte bis Montag. Kein Problem, denkst du, das war doch dieses eine Bild aus dem Workflow mit dem neuen Modell. Oder war es das ältere? Welche LoRA war aktiv, welche Gewichtung, welcher Seed? Der Ausgabeordner enthält 4.000 Dateien mit Namen wie „ComfyUI_03817_.png“. Viel Spaß.
Das Kuriose daran: Die Antwort steckt meistens schon im Bild. ComfyUI und viele andere Werkzeuge speichern Prompt, Modell, Parameter und Workflow direkt in der Bilddatei. Nur sieht sie dort niemand, und durchsuchen kann man sie mit dem Explorer schon gar nicht. Das ist ungefähr so, als hättest du zu jedem Foto einen ausführlichen Laborbericht, der aber in einem verschlossenen Umschlag auf der Rückseite klebt.
Dazu kommt eine Frage, die in Unternehmen zunehmend gestellt wird: Woher stammt dieses Bild eigentlich? Wer KI-Bilder in Marketing und Kommunikation einsetzt, sollte die Herkunft eines Bildes nachweisen können. Mit einem unsortierten Ordner voller Dateien klappt das nicht.
|
Wenn die Bildablage zum Blindflug wird |
|---|
Was UB.Dossier macht
UB.Dossier ist eine Windows-Anwendung (WPF) für das Digital Asset Management von KI-generierten Bildern, insbesondere aus ComfyUI und mit offenen Bildmodellen wie Flux, Qwen-Image und anderen. Die Anwendung liest die in den Bildern gespeicherten Generierungsinformationen aus, also Prompt, Modell, LoRAs, Parameter und Workflow, legt sie in einer lokalen Datenbank ab und macht sie durchsuchbar.

Funktionsprinzip: UB.Dossier liest die Generierungsinformationen aus den Bildern, speichert sie in einer lokalen Datenbank und stellt Suche, Inventar, Gesichtsgruppen und Stapelverarbeitung bereit.
Damit beantwortest du Fragen in Sekunden, für die du früher Ordner durchklicken und Dateien einzeln öffnen musstest: Welches Bild entstand mit welchem Prompt und Modell? Welche Bilder habe ich mit dieser LoRA erzeugt? Wie sah der Workflow aus, mit dem dieses Motiv entstanden ist? Das Ergebnis sind Nachvollziehbarkeit und Wiederholbarkeit, die beiden Dinge, die in einer professionellen Bildproduktion zählen.
|
Daten bleiben bei dir UB.Dossier arbeitet mit einer lokalen Datenbank. Es gibt keinen Cloud-Zwang für die Datenhaltung: Deine Bilder, Prompts und Gesichtsgruppen bleiben dort, wo du sie haben willst. Gerade bei Personenbildern und unveröffentlichten Kampagnenmotiven ist das kein Nebendetail, sondern Voraussetzung. |
|---|
Funktionen im Detail
Generierungsinformationen auslesen und durchsuchen
UB.Dossier liest Prompt, Modell, LoRAs, Parameter und Workflow aus den Bildern aus und macht sie durchsuchbar. Du suchst nach einem Begriff aus dem Prompt, nach einem Modell oder nach einer LoRA und bekommst die passenden Bilder. Das gelungene Kampagnenmotiv vom Anfang findest du so wieder, samt allem, was du brauchst, um es erneut zu erzeugen.
Inventar der Modelle und LoRAs
UB.Dossier führt ein Inventar der verwendeten Modelle und LoRAs. Du siehst auf einen Blick, womit in deiner Bildproduktion tatsächlich gearbeitet wird. Wenn Modelle ersetzt oder umbenannt wurden, helfen Zuordnungstabellen: Der alte Name wird dem neuen zugeordnet, und die Bilder bleiben über den Wechsel hinweg auffindbar.
Gesichtserkennung
Die Gesichtserkennung gruppiert Bilder nach Personen. Sie wurde ausgiebig mit rund 25.000 eigenen Fotos getestet und klappt gut; gelegentlich müssen Gruppen zusammengeführt werden, was du direkt in der Anwendung erledigst. Damit findest du zum Beispiel alle Motive mit einer bestimmten Person, ohne jedes Bild einzeln anzusehen.
|
Datenschutzhinweis zur Gesichtserkennung Gesichtserkennung verarbeitet biometrische Merkmale. Bevor du sie für Bilder mit realen Personen einsetzt, kläre die rechtlichen Voraussetzungen in deinem Haus, etwa mit deinem Datenschutzbeauftragten. UB.Dossier hält die Daten dafür lokal in der eigenen Datenbank. |
|---|
Stapelverarbeitung mit ComfyUI-Workflows
Du hast einen bewährten ComfyUI-Workflow und willst ihn auf viele Bilder anwenden? UB.Dossier wendet vorhandene Workflows per Kommandozeile auf ganze Bildbestände an, mit Platzhaltern wie *.jpg. Ein typisches Beispiel ist das Hochskalieren von Bildern, die gar nicht aus ComfyUI stammen, etwa ältere Fotos oder Grafiken. Statt jedes Bild einzeln in die Oberfläche zu ziehen, läuft der ganze Stapel durch.
Der Charme dieser Lösung: Du baust keine zweite Werkzeugkette auf. Der Workflow, den du in ComfyUI entwickelt und getestet hast, ist derselbe, der im Stapel läuft. Was im Einzelfall funktioniert, funktioniert also auch für hundert oder tausend Bilder. Für Admins heißt Kommandozeile außerdem: Der Aufruf lässt sich dokumentieren, wiederholen und in eigene Abläufe einbinden, statt dass jemand einen Nachmittag lang Dateien in ein Browserfenster zieht und hofft, dabei keine zu vergessen.
Rechenumgebung in der Cloud steuern
Nicht jeder hat eine leistungsfähige Grafikkarte unter dem Schreibtisch. UB.Dossier kann eine Rechenumgebung in der Cloud steuern: eine GPU-Instanz starten und stoppen und über einen gesicherten Tunnel ansprechen. Die Datenhaltung bleibt dabei lokal.
|
Funktion |
Was sie leistet |
Typische Frage, die sie beantwortet |
|---|---|---|
|
Metadaten-Auslese |
Prompt, Modell, LoRAs, Parameter und Workflow aus den Bildern |
Wie ist dieses Bild entstanden? |
|
Suche |
Durchsuchbarer Bestand in einer lokalen Datenbank |
Welche Bilder entstanden mit diesem Modell? |
|
Inventar |
Übersicht der verwendeten Modelle und LoRAs |
Womit arbeiten wir eigentlich? |
|
Zuordnungstabellen |
Alte und neue Modellnamen verbinden |
Was wurde aus dem umbenannten Modell? |
|
Gesichtserkennung |
Gruppierung der Bilder nach Personen |
Wo kommt diese Person überall vor? |
|
Stapelverarbeitung |
ComfyUI-Workflows per Kommandozeile auf viele Bilder |
Wie skaliere ich 500 Bilder auf einmal hoch? |
|
Cloud-Rechenumgebung |
GPU-Instanz starten, stoppen, gesicherter Tunnel |
Wie rechne ich ohne eigene Grafikkarte? |
|
UB.Dossier auf einen Blick |
|---|
So läuft der Einsatz ab
Im Alltag fügt sich UB.Dossier zwischen Bildgenerierung und Verwendung ein. Du erzeugst wie gewohnt, UB.Dossier sorgt dafür, dass nichts im Ordnerchaos verschwindet.

Vorher und nachher: Aus einem unsortierten Ausgabeordner wird ein durchsuchbarer, nachvollziehbarer Bildbestand.
|
Governance von Anfang an mitdenken Leg früh fest, welche Bilder in Veröffentlichungen landen dürfen und wie ihr die Herkunft dokumentiert. Mit UB.Dossier ist die technische Grundlage dafür vorhanden. Den organisatorischen Rahmen rund um KI-Bilder findest du im Kompetenzbereich KI-Bildgenerierung. |
|---|
Warum ein Dateiordner nicht reicht
Die Versuchung ist groß, das Thema mit einer ordentlichen Ordnerstruktur und sprechenden Dateinamen zu erschlagen. Das hält ungefähr so lange, bis der erste Kollege im Urlaub ist oder die zweite Kampagne parallel läuft. Ordner bilden genau eine Sortierung ab, die Fragen an einen Bildbestand kommen aber aus allen Richtungen: nach Modell, nach Prompt, nach Person, nach Workflow.
|
Frage |
Ordner und Explorer |
UB.Dossier |
|---|---|---|
|
Welcher Prompt steckt hinter diesem Bild? |
Datei einzeln öffnen und suchen |
Direkt in der Detailansicht |
|
Welche Bilder entstanden mit Modell X? |
Praktisch nicht zu beantworten |
Suche nach dem Modell |
|
Welche LoRAs nutzen wir überhaupt? |
Niemand weiß es genau |
Inventar der Modelle und LoRAs |
|
Wo ist Person Y überall zu sehen? |
Alle Bilder ansehen |
Gesichtsgruppen |
|
Wie ist dieses veröffentlichte Bild entstanden? |
Erinnerung und Hoffnung |
Prompt, Modell, Parameter und Workflow aus dem Bild |
Der Unterschied wird mit der Menge größer. Bei hundert Bildern kommst du mit Ordnern noch durch. Bei mehreren Tausend, mehreren Modellen und mehreren Personen im Team brauchst du einen Bestand, der seine eigene Entstehungsgeschichte kennt. Genau das liefert UB.Dossier: Die Informationen sind ja schon in den Bildern, sie werden nur endlich nutzbar.
Für IT-Leitung und Geschäftsführung ist dabei vor allem der Governance-Aspekt relevant. Wer KI-Bilder öffentlich einsetzt, wird früher oder später gefragt, wie ein Bild entstanden ist. Mit UB.Dossier ist die Antwort ein Suchvorgang, keine Rekonstruktion.
Für wen UB.Dossier gedacht ist
Editionen und Lizenzierung
Preise und Lizenzbedingungen nennt dir Uli auf Anfrage. Für Systemhäuser, Partner und Multiplikatoren gibt es eigene Konditionen, bitte anfragen. UB.Dossier ist eine Eigenentwicklung von boddenberg.de und gehört im Produktmenü zur Gruppe Bildverarbeitung.
Beratung, Einführung und Schulung
Ein Werkzeug für die Bildverwaltung ist der eine Teil, der souveräne Umgang mit KI-Bildgenerierung der andere. Uli begleitet dich bei beidem: beim Aufbau einer Bildproduktion mit ComfyUI und offenen Modellen, bei Fragen zu Herkunftsnachweis und Datenschutz und bei der Einführung von UB.Dossier im Team. Hintergründe, Praxiswissen und Einordnung findest du im Kompetenzbereich KI-Bildgenerierung.
Ein Ausblick: Die Personenerkennung beim Ablegen in DragPad soll auf einer gemeinsamen Basis mit UB.Dossier aufsetzen. Sie steht dort auf der Roadmap.
Häufige Fragen
Mit welchen Bildern arbeitet UB.Dossier?
Der Schwerpunkt liegt auf KI-generierten Bildern aus ComfyUI und offenen Bildmodellen wie Flux, Qwen-Image und anderen. UB.Dossier liest die Generierungsinformationen aus, die in diesen Bildern gespeichert sind.
Welche Informationen liest UB.Dossier aus?
Prompt, Modell, LoRAs, Parameter und Workflow. Diese Informationen werden in der lokalen Datenbank abgelegt und durchsuchbar gemacht.
Werden meine Bilder in die Cloud hochgeladen?
Für die Datenhaltung gibt es keinen Cloud-Zwang. UB.Dossier arbeitet mit einer lokalen Datenbank. Optional kannst du eine Rechenumgebung in der Cloud steuern, wenn du GPU-Leistung brauchst.
Wie zuverlässig ist die Gesichtserkennung?
Sie wurde ausgiebig mit rund 25.000 eigenen Fotos getestet und klappt gut. Gelegentlich müssen Gruppen zusammengeführt werden. Beachte den Datenschutzhinweis, bevor du sie für Bilder realer Personen einsetzt.
Kann ich die Stapelverarbeitung auch für Bilder nutzen, die nicht aus ComfyUI stammen?
Ja. Vorhandene ComfyUI-Workflows lassen sich per Kommandozeile auf viele Bilder anwenden, mit Platzhaltern wie *.jpg. Ein typisches Beispiel ist das Hochskalieren von Bildern, die nicht aus ComfyUI stammen.
Was passiert, wenn ich ein Modell ersetze oder umbenenne?
Dafür gibt es Zuordnungstabellen. Der alte Modellname wird dem neuen zugeordnet, und dein Bestand bleibt auffindbar.
Was kostet UB.Dossier?
Preise und Lizenzbedingungen nennt dir Uli auf Anfrage.
|
Weiter geht's |
|---|
Dieses Consulting-Dokument steht als PDF zum Download bereit: https://www.boddenberg.de/ArtikelPdf/freitag-15-47-uhr-2.pdf — © Ulrich B. Boddenberg · boddenberg.de

