Google Gemini 2.5 Flash: Revolution der KI-Bilderzeugung

Einführung

Googles Veröffentlichung von Gemini 2.5 Flash, in der KI-Community liebevoll „Nano Banana“ genannt, hat die Kreativbranche in Aufruhr versetzt. Dieses leistungsstarke multimodale KI-Modell stellt einen bedeutenden Fortschritt in der Verbindung von Bildverständnis und Generierungsfähigkeiten dar. Die Resonanz der Branche ist überwältigend positiv: Content Creator, Designer, Entwickler und visuelle Künstler entdecken innovative Anwendungen, die zuvor unmöglich waren oder umfangreiche manuelle Arbeit erforderten. Von der Extraktion von 3D-Modellen aus Fotos bis hin zur Restaurierung jahrhundertealter Bilder in nahezu perfekter Klarheit zeigt Nano Banana Fähigkeiten, die viele noch Jahre entfernt wähnten. Dieser umfassende Leitfaden beleuchtet reale Anwendungsfälle, Stärken, Schwächen und Branchenreaktionen auf diese bahnbrechende Technologie und vermittelt Ihnen ein vollständiges Bild davon, wie Gemini 2.5 Flash kreative Workflows in vielen Disziplinen neu gestaltet.

KI-Bilderzeugung und multimodale Modelle verstehen

Bevor wir die spezifischen Fähigkeiten von Gemini 2.5 Flash betrachten, ist es wichtig, das größere Bild der KI-Bilderzeugung und den grundlegenden Unterschied multimodaler Modelle zu klassischen KI-Tools zu verstehen. Traditionelle Bildgenerierungsmodelle arbeiten unidirektional – sie nehmen Texteingaben und erzeugen daraus Bilder. Multimodale Modelle wie Nano Banana hingegen funktionieren bidirektional: Sie können sowohl bestehende Bilder analysieren und verstehen als auch neue visuelle Inhalte generieren. Diese Doppelfähigkeit ist revolutionär, da sie Konsistenz mit Referenzbildern ermöglicht, räumliche Beziehungen in realen Fotos versteht und komplexe Transformationen durchführt, wobei die wesentlichen Eigenschaften des Originals erhalten bleiben. Die Architektur basiert auf riesigen Datensätzen aus Bildern und beschreibenden Texten, sodass die KI ein ausgeprägtes Verständnis für visuelle Konzepte, räumliche Beziehungen, Lichtverhältnisse, Texturen und Kompositionsprinzipien entwickelt. Gibt man Nano Banana ein Bild und einen Prompt, überlagert das Modell nicht einfach Änderungen – es versteht tatsächlich, was im Bild ist, was gewünscht wird und wie diese Änderungen physikalisch und ästhetisch passend umgesetzt werden. Das ist ein fundamentaler Unterschied zu früheren Bildbearbeitungs-KI, die oft künstliche oder inkonsistente Ergebnisse lieferten.

Warum fortschrittliche Bilderzeugung für moderne Kreative entscheidend ist

Das Aufkommen fortschrittlicher Bildgenerierungs- und Bearbeitungs-KI hat tiefgreifende Auswirkungen für Kreative aller Branchen. Traditionell erforderten Aufgaben wie Fotorestaurierung, komplexes Compositing, 3D-Asset-Erstellung oder fortgeschrittene Bildbearbeitung entweder teure Softwarelizenzen, spezielles Training oder die Beauftragung von Profis. Dies stellte für kleine Unternehmen, unabhängige Kreative und Organisationen mit begrenztem Budget eine hohe Einstiegshürde dar. Gemini 2.5 Flash demokratisiert diese Möglichkeiten, indem er sie über einfache Sprachbefehle zugänglich macht und so sowohl Zeit- als auch Kompetenzaufwand für hochwertige visuelle Inhalte drastisch reduziert. Für Spieleentwickler bedeutet die Fähigkeit, unendlich viele einzigartige 3D-Assets aus einfachen Beschreibungen oder Fotos zu generieren, kürzere Entwicklungszyklen und geringere Asset-Kosten. Für Content Creator und Marketer eröffnen sich durch schnelle Bildvariationen, Fotorestaurierung oder konsistente visuelle Stile neue Möglichkeiten, Content-Produktion zu skalieren. E-Commerce-Unternehmen profitieren davon, Kleidung virtuell anprobieren zu lassen oder Produktvarianten ohne teure Shootings zu erstellen – mit erheblichen Kosteneinsparungen. Insgesamt wird die visuelle Content-Erstellung zunehmend demokratisiert, sodass auch kleine Teams mit großen Unternehmen mithalten können. Dieser Wandel ist vergleichbar mit der Demokratisierung des Schreibens durch Textverarbeitungsprogramme oder der Fotografie durch Digitalkameras: Die Eintrittsbarriere sinkt massiv und die Zahl der Teilnehmenden wächst exponentiell.

Wie FlowHunt KI-Bilderzeugungs-Workflows verbessert

Während Gemini 2.5 Flash einzeln schon mächtig ist, entfaltet sich das volle Potenzial erst durch Integration in automatisierte Workflows – hier kommt FlowHunt ins Spiel. FlowHunt ist eine KI-Orchestrierungsplattform, mit der Sie Gemini 2.5 Flash mit anderen Tools und Diensten verbinden und nahtlose End-to-End-Workflows erstellen können – von der Bildanalyse über die Generierung bis zur Verteilung. So können Sie beispielsweise einen FlowHunt-Workflow bauen, der Ihre Social-Media-Erwähnungen überwacht, Bilder daraus extrahiert, Nano Banana zur Optimierung oder Veränderung nutzt und die Ergebnisse automatisch zurück in Ihre Kanäle postet – ganz ohne manuelle Eingriffe. Content Creator können Rohmaterial-Screenshots erfassen, mit Gemini 2.5 Flash Schlüsselinhalte extrahieren und Varianten erzeugen und diese automatisch an Video-Tools übergeben. E-Commerce-Unternehmen erstellen automatisierte Pipelines, in denen Produktbilder automatisch optimiert, Varianten generiert und direkt in den Katalog eingespielt werden. FlowHunt eliminiert wiederholte Handarbeit, sichert Konsistenz auch bei großen Content-Mengen und ermöglicht es auch Nicht-Technikern, fortschrittliche KI ohne Programmierkenntnisse zu nutzen. Durch die Kombination von FlowHunt-Orchestrierung und Gemini 2.5 Flash-Fähigkeiten können Organisationen kreative Automatisierungssysteme aufbauen, die noch vor wenigen Jahren enorme Entwicklerressourcen erfordert hätten.

Praxisbeispiel: Standortbasierte AR und Bildannotation

Eine der unmittelbar praktischsten Anwendungen von Gemini 2.5 Flash ist die Generierung standortbasierter Augmented-Reality-Erlebnisse. Dank des Zugriffs auf Googles Weltwissen analysiert Nano Banana Fotos realer Orte, identifiziert Sehenswürdigkeiten und annotiert diese mit relevanten Informationen. Dies wurde beispielsweise mit Fotos von Wahrzeichen in San Francisco demonstriert. Nach Eingabe eines Fotos der Transamerica Pyramid und eines entsprechenden Prompts identifizierte Nano Banana das Gebäude, hob es im Bild hervor und generierte Kontextinformationen wie Stockwerkzahl, Höhe und andere Details. Das gleiche Verfahren funktionierte auch beim Ferry Building und dem Palace of Fine Arts, wenn auch mit kleinen Abweichungen bei der Namensgebung. Diese Funktionalität birgt enormes Potenzial für Tourismus, Bildung, Immobilien und Navigation. Man stelle sich eine App vor, mit der Nutzer ein beliebiges Bauwerk fotografieren und automatisch historische Infos, architektonische Details oder Besucherbewertungen erhalten – alles durch Nano Bananas Verständnis des Bildes plus Weltwissen. Die Genauigkeit ist noch nicht perfekt, wie gelegentliche Rechtschreibfehler oder übersehene Details zeigen, aber die Fähigkeit ist beeindruckend und entwickelt sich ständig weiter. Unternehmen, die AR-Erlebnisse entwickeln, können so den manuellen Aufwand für Tagging und Annotation drastisch reduzieren und die Identifikation und Informationsbeschaffung der KI überlassen.

3D-Modell-Extraktion und isometrische Transformation

Eine der visuell eindrucksvollsten Fähigkeiten von Gemini 2.5 Flash ist das Extrahieren von Objekten aus Fotos und ihre Umwandlung in 3D-isometrische Darstellungen. Dabei analysiert das Modell ein Foto, identifiziert ein bestimmtes Objekt oder Gebäude und generiert eine saubere, dreidimensionale isometrische Ansicht – ähnlich einem 3D-Asset. Das eröffnet riesige Möglichkeiten für Spieleentwicklung, Architekturvisualisierung und digitale Asset-Erstellung. Bei Vorgabe eines Gebäudefotos und dem Prompt „Mache das Bild am Tag und nur das isometrische Tempelbild“ extrahierte Nano Banana das Gebäude aus dem Kontext und stellte es als sauberes 3D-Asset dar. Selbst bei teilweiser Verdeckung durch Straßenlaternen, Bäume oder Büsche rekonstruierte das Modell die vollständige Struktur ohne Hindernisse. Anwender haben sogar zusätzliche Elemente wie eine „mega-coole Achterbahn“ zu isometrischen Gebäuden hinzugefügt, wobei Nano Banana ein visuell passendes Ergebnis generierte. In Kombination mit Tools wie Hugging Face 3D-Viewern werden diese Assets interaktiv und drehbar – aus statischen Fotos werden dynamische 3D-Objekte. Spieleentwickler können so reale Orte oder Referenzbilder fotografieren, von Nano Banana extrahieren und als 3D-Modell in Game Engines importieren – die Asset-Erstellung reduziert sich von Stunden auf Minuten. Die Möglichkeit, praktisch unendlich viele Assets zu generieren, macht Spielewelten detailreicher und abwechslungsreicher – ohne proportional steigenden Entwicklungsaufwand.

Charakterkomposition und Szenengenerierung

Gemini 2.5 Flash zeigt bemerkenswerte Fähigkeiten bei der Komposition komplexer Szenen aus mehreren Referenzelementen. Gibt man zwei Anime-Charaktere, eine handgezeichnete Strichmännchenszene und den Prompt, sie zu kombinieren, integriert Nano Banana alle Elemente zu einer einheitlichen Komposition, die Stil und Charakteristika jedes Inputs bewahrt und eine glaubwürdige Interaktion erzeugt. Das hat tiefgreifende Auswirkungen für Animation, Comics und visuelles Storytelling. Animatoren müssen nicht mehr mühsam Ebenen kombinieren – sie beschreiben die gewünschte Szene, geben Referenzbilder an, und Nano Banana übernimmt die Komposition. Das Modell versteht räumliche Beziehungen, Perspektive, Lichtkonsistenz und wie verschiedene Stile harmonisch in einem Bild zusammenfinden. Besonders wertvoll ist dies für unabhängige Animatoren und kleine Studios ohne Spezialisten für Compositing. Die Möglichkeit, schnell verschiedene Varianten einer Szene mit wechselnden Positionen, Ausdrücken oder Interaktionen zu erzeugen, beschleunigt kreative Prozesse enorm.

Fotorestaurierung und historische Bildverbesserung

Eine der emotional eindrucksvollsten Anwendungen von Gemini 2.5 Flash ist die Restaurierung alter Fotos. Das Modell wurde demonstriert bei der Restaurierung des „ersten je aufgenommenen Fotos“ – einer extrem niedrig aufgelösten, stark beschädigten Schwarzweißaufnahme. Aus diesem rauen, verpixelten Ausgangsmaterial rekonstruierte Nano Banana die Szene mit erstaunlichem Detail, indem architektonische, materielle und historische Kontexte einbezogen wurden. Zwar werden fehlende Details kreativ ergänzt, aber das Ergebnis ist eine dramatisch verbesserte Version des Originals, die unsichtbare Details offenbart. Diese Funktionalität ist für Historiker, Archivare, Genealogen und alle mit alten oder beschädigten Fotos arbeitenden Personen von großer Bedeutung. Familienhistoriker können wertvolle Ahnenfotos restaurieren; Museen und Archive verbessern ihre Sammlungen ohne teure professionelle Restaurierung. Die Technologie ist nicht perfekt – sie nimmt Annahmen über fehlende Details vor –, bietet aber einen Startpunkt, der dem Original weit überlegen ist. Die Demokratisierung der Fotorestaurierung ermöglicht, wertvolle historische Bilder zu bewahren und zu verbessern – ohne Spezialwissen oder hohe Kosten.

Stiltransfer und künstlerische Transformation

Gemini 2.5 Flash brilliert beim Stiltransfer: Ein Bild wird in einen völlig anderen künstlerischen Stil übertragen, während Komposition und Hauptelemente erhalten bleiben. Ein eindrucksvolles Beispiel: Das berühmte Muhammad-Ali-Knockout-Bild wurde in den Stil der Simpsons übertragen. Das Ergebnis behielt die Dynamik und Aktion des Originals bei, stellte aber alle Elemente im charakteristischen Simpsons-Stil dar – inklusive Hintergrundfiguren wie Homer, Krusty oder Marge. Trotz kleiner Unsauberkeiten, z.B. einem leicht verdrehten Kopf, ist das Resultat beeindruckend kohärent und zeigt echtes Verständnis für Motiv und Zielstil. Künstler, Content Creator und Marketer können so Bildvarianten in unterschiedlichen Stilen erstellen, ohne sie manuell nachbauen zu müssen. Ein Fotograf könnte sein Portfolio in diversen Stilrichtungen – Aquarell, Öl, Comic, Anime usw. – variieren. Marketing-Teams erstellen Produktfotos für unterschiedliche Kampagnen oder Zielgruppen in verschiedenen Stilen. Die Technologie ist nicht auf berühmte Kunststile beschränkt – Nutzer können eigene Stile beschreiben und Nano Banana versucht, diese anzuwenden.

Farbverbesserung und fotografische Optimierung

Abseits komplexer Transformationen überzeugt Gemini 2.5 Flash auch bei grundlegenden Bildoptimierungen, die traditionell Photoshop oder ähnliche Software erforderten. Einem flachen, langweiligen Foto wurde durch den Prompt „optimiere, erhöhe Kontrast, sorge für kräftigere Farben“ neues Leben eingehaucht – das Modell erzeugte eine farbintensive, visuell ansprechende Version mit besserer Sättigung, höherem Kontrast und professionellerem Look. Gerade bei Fotos aus schwierigen Lichtverhältnissen oder mit Consumer-Kameras ist solche Nachbearbeitung oft nötig. Anstatt komplexe Software zu erlernen oder Profis zu beauftragen, kann der Nutzer einfach seine Wunschoptimierung beschreiben – Nano Banana erledigt den Rest. Das Modell kennt fotografische Prinzipien wie Kontrast, Farbtheorie und visuelle Hierarchie und trifft intelligente Entscheidungen, die das Bild verbessern, ohne es künstlich wirken zu lassen. Vor allem für kleine Unternehmen und Content Creator mit hohem Contentbedarf und wenig Ressourcen ist das enorm wertvoll.

Stärken und Schwächen: Ein umfassender Überblick

Nach intensiven Tests und Community-Feedback zeigt Gemini 2.5 Flash klare Stärken und Schwächen, die für den produktiven Einsatz relevant sind. Herausragend ist das Modell bei Stiltransfer, dem Erhalt von Objekt-Referenzen über Transformationen hinweg, kleinen und großen Bildkorrekturen, Farbänderungen, Photoshop-ähnlichen Optimierungen wie Kontrast/Helligkeit, Relighting, Änderung von Gesichtsausdrücken, Entfernung von Text aus Bildern, Umpositionierung von Charakteren und der 3D-Generierung. Damit deckt es die meisten alltäglichen Bildbearbeitungsaufgaben ab und übertrifft frühere KI-Tools deutlich. Die Schwächen: Konsistente Schriftdarstellung gelingt selten, oft wirkt Text künstlich. Bilder werden häufig überglättet, Details und Texturen gehen verloren. Das Hinzufügen feiner Details gelingt kaum, bei kleinen Mustern entstehen verschwommene Resultate. Probleme bei der Transparenzgenerierung – oft entstehen fehlerhafte Masken. Die Entfernung von Tiefenschärfe oder das (Neu-)Fokussieren gelingt nicht zuverlässig. In generierten Bildern taucht ein Wasserzeichen auf – je nach Anwendungsfall akzeptabel oder nicht. Defog-Operationen scheitern meist, Science-Fiction-Hintergründe wirken unrealistisch, offenbar wegen auf Realismus trainierter Daten. Besonders relevant: Anfragen mit Bezug auf Ethnie, Herkunft oder Geschlecht werden aus Sicherheitsgründen abgelehnt, was manche kreative Anwendungen einschränkt. Am gravierendsten ist die Schwäche beim Gesichtsaustausch – der Versuch, ein Gesicht realistisch zu ersetzen, scheitert meist, das Modell gibt oft einfach das Originalbild zurück.

Videoproduktion und Animationsintegration

Die wahre Stärke von Gemini 2.5 Flash zeigt sich in Kombination mit Videogenerierungs-Tools wie Seed Dance 1.0. Content Creator nutzen Nano Banana, um Schlüsselframes oder Szenen zu generieren und daraus mit Video-Tools konsistente Animationssequenzen in weniger als zwei Stunden zu erstellen. Der Workflow: Nano Banana generiert oder verändert Keyframes, sorgt für visuelle Konsistenz zwischen den Einstellungen, diese Frames werden in Video-Tools eingespeist, die flüssige Animationen dazwischen erzeugen. Das Modell bewahrt Konsistenz über mehrere Frames und Perspektivwechsel hinweg – ideal für Jump Cuts und dynamische Szenenübergänge. Beispiel: Ein Frame wird verändert (Charakteraktion, Objekt, Umgebung), danach wird die Animation fortgesetzt. Die Konsistenz bleibt, weil Nano Banana die räumlichen Beziehungen und visuellen Eigenschaften versteht. Das reduziert die Animationszeit von Wochen auf Stunden und eröffnet eine leistungsfähige Pipeline für hochwertige Animationen in großem Maßstab.

Kameraperspektivwechsel und Kompositionsflexibilität

Eine subtilere, aber sehr nützliche Fähigkeit von Gemini 2.5 Flash ist das Verschieben der Kameraperspektive bei gleichbleibender visueller Konsistenz. Gibt man eine Zeichnung oder ein Foto und fordert eine Ansicht aus ganz anderem Blickwinkel, komponiert das Modell das Bild neu, erhält dabei Stil und Charakteristik des Originals. Für Künstler, Architekten und Designer ist das extrem wertvoll, um Szenen oder Objekte aus verschiedenen Blickwinkeln zu visualisieren. Ein Architekt erhält so mehrere Ansichten eines Gebäudes, ohne sie manuell zeichnen zu müssen. Ein Künstler kann verschiedene Kompositionsmöglichkeiten ausprobieren. Spieleentwickler generieren verschiedene Perspektiven eines Assets für unterschiedliche Spielsituationen. Das Modell versteht dreidimensionale Räume und Perspektiven und entscheidet intelligent, was sichtbar oder verborgen wäre und wie Licht und Schatten sich verändern. Perfekt ist das Verfahren noch nicht, doch für Profis ein bedeutender Zeitgewinn.

Praktische Anwendungsfälle: Virtuelles Anprobieren und E-Commerce

Eine der wirtschaftlich attraktivsten Anwendungen von Gemini 2.5 Flash ist das virtuelle Anprobieren von Kleidung und Fashion-Artikeln. Content Creator haben das Modell erfolgreich genutzt, um Kleidungsstücke realistisch auf Personenfotos zu platzieren – oft kaum von echten Fotos zu unterscheiden. Gibt der Nutzer ein Foto einer Person und das Bild eines Kleidungsstücks, setzt Nano Banana die Kleidung überzeugend auf den Körper, berücksichtigt Körperform, Pose und Lichtverhältnisse und erzeugt sogar Details wie Stofffall. Für E-Commerce ist das revolutionär: Kunden können sehen, wie Kleidung an ihnen aussieht, ohne sich das vorstellen zu müssen oder Unternehmen zu zwingen, Produkte an vielen Modellen zu fotografieren. Das senkt Rücksendequoten, erhöht Kaufbereitschaft und ermöglicht Produktvielfalt ohne proportional steigende Foto- und Modelkosten. Die Technologie eignet sich auch für Accessoires, Make-up, Frisuren oder Möbel im Wohnraum – das kommerzielle Potenzial ist enorm und eine breite Einführung im Onlinehandel ist zu erwarten.

Branchenwettbewerb und Ausblick

Gemini 2.5 Flash hat enorme Begeisterung ausgelöst, steht aber auch im Wettbewerb. Elon Musks Grok Imagine wird als Konkurrent positioniert, Musk spricht von überlegenen Ergebnissen. Direktvergleiche zeigen jedoch: Beide Modelle liefern derzeit vergleichbare Resultate. Beispiel „zwei Katzen vor dem Eiffelturm“: Beide Ergebnisse sind qualitativ ähnlich. Musks Behauptungen über kommende, „radikal bessere“ Versionen spiegeln den Wettlauf der KI-Branche, in dem Unternehmen regelmäßig ehrgeizige Zukunftsversprechen abgeben. Musks optimistische Prognosen mahnen jedoch zur Vorsicht. Das weitere Wettbewerbsumfeld umfasst zahlreiche Bildgenerierungs- und Bearbeitungstools mit eigenen Stärken und Schwächen. Klar ist: Das Feld entwickelt sich rasant, viele Organisationen investieren massiv in Bildgenerierung und -bearbeitung. Dieser Wettbewerb treibt Innovationen und sichert Nutzern mehrere Optionen. Dass Gemini 2.5 Flash als API verfügbar ist, ermöglicht Entwicklern die Integration in eigene Anwendungen und Workflows – darauf entsteht ein Ökosystem neuer Tools und Services. Das unterscheidet sich grundlegend von klassischen Programmen wie Photoshop, die als monolithische Anwendungen funktionieren. Der API-First-Ansatz beschleunigt Innovation und Integration, weshalb gerade die Verbindung von Nano Banana mit FlowHunt und anderen Diensten so mächtige Möglichkeiten eröffnet.

Ethische Überlegungen und Sicherheitsmaßnahmen

Google hat in Gemini 2.5 Flash verschiedene Sicherheitsmechanismen implementiert, darunter die Ablehnung von Anfragen mit Bezug auf Ethnie, Herkunft oder Geschlecht. Diese Maßnahmen sollen Missbrauch und Vorurteile verhindern, schränken aber legitime kreative Anwendungen mitunter ein. Auch explizite Inhalte werden nicht generiert, was Googles Nutzungsbedingungen entspricht, aber zu Jailbreak-Versuchen der Nutzer geführt hat. Diese Maßnahmen spiegeln die generelle Herausforderung wider, KI-Systeme sowohl leistungsstark und nützlich als auch verantwortungsvoll und werteorientiert zu gestalten. Der Balanceakt zwischen Möglichkeiten und Sicherheit bleibt bestehen, Organisationen setzen dabei unterschiedliche Schwerpunkte. Für Nutzer und Unternehmen, die Gemini 2.5 Flash einsetzen, ist es wichtig, diese Grenzen zu kennen und Workflows entsprechend zu gestalten. Das Wasserzeichen, das Nano Banana generierten Bildern hinzufügt, ist ein weiterer Faktor – es steht für Transparenz, ist aber nicht in jedem Anwendungsfall gewünscht. Nutzer sollten die Ausgaben des Modells mit ihren Anforderungen testen, bevor sie es produktiv einsetzen.

Fazit

Googles Gemini 2.5 Flash markiert einen echten Quantensprung in der KI-Bilderzeugung und -bearbeitung und bietet Kreativen und Unternehmen leistungsstarke Werkzeuge für die visuelle Content-Erstellung. Von der 3D-Modell-Extraktion aus Fotos über die Restaurierung jahrhundertealter Bilder bis zur Generierung konsistenter Animationssequenzen – Nano Banana ermöglicht Anwendungen, die zuvor unmöglich waren oder enorme Handarbeit erforderten. Auch wenn das Modell klare Grenzen hat – insbesondere bei Gesichtsaustausch, Schriftdarstellung und Spezialaufgaben –, machen seine Stärken im Stiltransfer, der Objektkomposition, Bildoptimierung und 3D-Extraktion es zu einer wertvollen Ergänzung kreativer Workflows. Das volle Potenzial entfaltet sich durch Integration in automatisierte Workflows mit Plattformen wie FlowHunt, wodurch Organisationen Produktion skalieren, Kosten senken und professionellen Zugang zu visueller Content-Erstellung demokratisieren können. Mit fortschreitender Technik und wachsendem Wettbewerb werden noch ausgefeiltere Möglichkeiten entstehen. Die Kreativbranche steht vor einem grundlegenden Wandel – und Gemini 2.5 Flash ist an vorderster Front dieser Veränderung.