Bildbeschreibung & Alt-Text ohne Upload

Lass dir Bilder automatisch beschreiben – als kurzen Alt-Text für Website und Social Media oder als ausführliche Beschreibung. Das Bildmodell (Florence-2) wird einmalig geladen und rechnet danach auf deinem Gerät: Deine Bilder werden nirgendwohin hochgeladen. Mehrere Bilder auf einmal, Ergebnis als Text, alt-Attribut oder CSV.

🔒 Kein Upload – deine Bilder verlassen dein Gerät nie
    Länge
    Sprache
    Das Modell beschreibt auf Englisch; Deutsch entsteht durch eine lokale Übersetzung (einmalig ≈ 108 MB zusätzlich, falls dein Browser keinen eigenen Übersetzer hat).
    Stichwörter Für Bildarchiv, Shop oder Stockfotos: Szene und erkannte Dinge als Liste. Kostet pro Bild zwei weitere Durchläufe des Modells.

    Florence-2 (Microsoft, MIT) · einmalig ≈ 190–215 MB

    Wähle links ein Bild aus – die Beschreibung erscheint hier und lässt sich direkt bearbeiten.

    Bereit

    So funktioniert es

    1

    Bilder auswählen

    Ziehe ein oder mehrere Bilder in das Feld, wähle sie aus oder füge ein Bild aus der Zwischenablage ein.

    2

    Lokal beschreiben

    Beim ersten Mal lädt der Browser das Bildmodell (ca. 190–215 MB) und speichert es. Danach dauert ein Bild mit Grafikkarte etwa eine Sekunde, sonst 15–30 Sekunden.

    3

    Prüfen & übernehmen

    Wähle die Länge, bessere den Text bei Bedarf nach und kopiere ihn – als reinen Text, als fertiges alt-Attribut oder für alle Bilder als CSV-Tabelle.

    Häufige Fragen

    Werden meine Bilder hochgeladen?+

    Nein. Das Bild wird in deinem Browser ausgewertet und verlässt dein Gerät nicht. Aus dem Internet geladen werden nur einmalig das Bildmodell (von Hugging Face) und die Rechen-Laufzeit (von jsDelivr); für deutsche Texte gegebenenfalls zusätzlich ein Übersetzungsmodell.

    Was ist ein Alt-Text?+

    Der Alternativtext beschreibt ein Bild für Menschen, die es nicht sehen können – Screenreader lesen ihn vor, und er erscheint, wenn das Bild nicht lädt. Suchmaschinen nutzen ihn ebenfalls. Ein guter Alt-Text ist kurz (etwa bis 125 Zeichen), nennt das Wesentliche und beginnt nicht mit „Bild von …“.

    Wie gut sind die Beschreibungen?+

    Motiv, Personen, Farben und Umgebung erkennt das Modell meist zuverlässig. Es kennt aber weder Namen noch den Zusammenhang deiner Seite, zählt nicht immer richtig und kann Details erfinden. Betrachte das Ergebnis als Entwurf: kurz gegenlesen und ergänzen, worauf es dir bei dem Bild ankommt.

    Warum ist der deutsche Text manchmal holprig?+

    Das Bildmodell beschreibt auf Englisch. Der deutsche Text entsteht durch eine automatische Übersetzung auf deinem Gerät – mit dem eingebauten Übersetzer des Browsers oder mit Opus-MT (einmalig etwa 108 MB). Das ergibt gelegentlich ungewohnte Formulierungen; du kannst den Text direkt im Feld ändern.

    Welche Bilder eignen sich?+

    Fotos, Produktbilder, Illustrationen und Screenshots in den Formaten JPG, PNG, WebP, GIF und AVIF. Für Text in Bildern ist die Texterkennung besser geeignet; Diagramme und Tabellen beschreibt das Modell nur grob.

    Funktioniert das offline?+

    Ja, sobald die Modelle einmal geladen wurden. Sie bleiben im Speicher deines Browsers; mit „Gespeicherte Modelle löschen“ gibst du den Platz wieder frei.

    Kann ich die Beschreibung in der Bilddatei speichern?+

    Kann das Tool auch Stichwörter liefern?+

    Ja – mit „Stichwörter mitliefern“ erscheint unter der Beschreibung eine Liste wie „Straße, Mensch, Zelt, Hund“. Dafür sucht das Modell die Hauptwörter seiner Kurzbeschreibung im Bild und listet zusätzlich erkannte Dinge auf, die im Text fehlen. Die Liste lässt sich bearbeiten, kopieren, in der CSV-Tabelle ausgeben und beim Speichern als Schlagwörter (XMP dc:subject) in die Bilddatei schreiben. Pro Bild kostet das zwei weitere Durchläufe – mit Grafikkarte etwa eine bis drei Sekunden.

    Bildbeschreibung mit Florence-2 base (Microsoft, MIT-Lizenz) über transformers.js; deutsche Ausgabe über den Browser-Übersetzer oder Opus-MT (Helsinki-NLP, CC BY 4.0) – vollständig auf deinem Gerät. Automatische Beschreibungen können Fehler enthalten und sollten vor der Veröffentlichung geprüft werden.