KI-generierte Produktbilder: Wenn das Model nicht existiert – und die Passform auch nicht

Das Kleid sitzt perfekt. Der Stoff fällt weich über die Schulter, das Licht ist warm, das Model lächelt in eine Kamera, die es nie gegeben hat. Denn das Model existiert nicht. Der Strand dahinter auch nicht. Echt ist an diesem Bild genau eines: das Kleid. Und genau das sollst du kaufen.

Was nach Zukunft klingt, ist längst Alltag. Die spanische Modekette Mango hat schon 2024 für ihre Jugendlinie Mango Teen eine komplette Kampagne fast vollständig von KI erstellen lassen – Model und Kulisse generiert, nur die Kleidung real (NZZ Bellevue berichtete). H&M ging 2025 einen anderen Weg und ließ digitale Zwillinge von rund 30 echten Models erstellen, mit deren Einwilligung (FashionUnited). Otto setzt seit 2024 KI-Bilder für Produktdarstellungen ein. Und mit jedem Monat ziehen mehr kleine und mittlere Shops nach.

Ich schreibe diesen Beitrag aus einer doppelten Perspektive: Ich bin Fotograf, und ich betreibe mit meiner Frau einen eigenen Onlineshop. Ich kenne also beide Seiten – den Wert eines echten Produktfotos und den Druck, unter dem Shopbetreiber stehen, wenn das Fotobudget klein ist und die Konkurrenz groß. Genau deshalb mache ich es mir hier nicht einfach. KI-generierte Produktbilder sind weder Teufelszeug noch Wundermittel. Sie sind ein Werkzeug mit einem Preis, den viele noch nicht sehen. Und seit dem 2. August 2026 haben sie zusätzlich eine rechtliche Dimension, die kaum ein Shopbetreiber auf dem Schirm hat.

Warum gerade alle umstellen: die Kostenlogik

Fangen wir ehrlich an: Es gibt gute Gründe für den Umstieg. Professionelle Produktfotografie ist teuer. Ein T-Shirt in zwölf Farben bedeutet zwölf Aufnahmen, eine Handtasche in drei Größen und fünf Farben fünfzehn. Dazu Studiomiete, Model, Visagistin, Nachbearbeitung – und in vier Wochen kommt die nächste Kollektion. Für einen kleinen Shop ist das schlicht nicht zu stemmen.

KI-Bildgeneratoren lösen dieses Mengenproblem. Aus einem einzigen Ausgangsfoto entstehen Varianten für den Shop, für Social Media, für saisonale Kampagnen. Der Zahlungsdienstleister Klarna hat nach eigenen Angaben allein im ersten Quartal 2024 über 1.000 Marketingbilder generieren lassen und damit Produktionskosten in Millionenhöhe gespart. Was Konzernen Millionen spart, macht für kleine Shops etwas viel Grundsätzlicheres: Es bietet ihnen enorme Möglichkeiten, ihre Produkte zu vermarkten, ohne die großen Budgets zu haben, die große Marken und Onlineshops einsetzen. Mit recht wenig Aufwand lassen sich heute Ergebnisse erzeugen, für die man vor fünf Jahren noch ein Studio gebucht hätte.

Das ist die Chancen-Seite, und sie ist real. Ich werde sie am Ende dieses Beitrags nicht wegdiskutieren. Aber zwischen hier und dort liegen drei Probleme, die man kennen sollte, bevor man den Fotografen abbestellt.

Das Passform-Problem: Der Körper, den es nicht gibt

Beim Sofa-Kissen ist ein KI-Hintergrund harmlos. Bei Kleidung ist er es nicht. Denn ein Modefoto beantwortet für die Kundin eine einzige entscheidende Frage: Wie fällt dieses Teil an einem echten Körper?

Ein generiertes Model kann diese Frage prinzipbedingt nicht beantworten. Es hat keine Schultern, die den Stoff spannen, keine Hüfte, an der der Rock aufliegt, kein Gewicht, das der Gurt tragen muss. Die KI erzeugt eine plausible Vorstellung davon, wie Stoff fallen könnte – nicht die Dokumentation, wie er tatsächlich fällt. Die Bilder sind inzwischen gut. Aber sie sind noch nicht so gut, dass sie die menschliche Passform verlässlich abbilden.

Wie es besser geht, zeigt ausgerechnet ein Großer: Zalando arbeitet mit sehr unterschiedlichen Körpertypen und schreibt zu den Fotos, welche Größe das jeweilige Model trägt. Das ist gelebte Passform-Information – echter Körper, echte Größe, echtes Fallen des Stoffs. Genau diese Information verschwindet, wenn das Model aus dem Generator kommt. Selbst wenn daneben steht „Model trägt Größe M”: Größe M von wem? Von einem Körper, den es nicht gibt?

Und jetzt die ökonomische Seite, und hier bin ich bei einer Prognose, nicht bei einem Messwert: Aus der Praxis weiß jeder Händler, dass die Retourenquote sinkt, je besser ein Produkt fotografiert ist und je präziser die Proportionen im Bild herauskommen. Kehrt man den Satz um, liegt der Verdacht nahe, dass Shops, die auf generierte Models umstellen, ihre Retourenquote nach oben treiben – gerade im Modebereich, wo die Passform über Behalten oder Zurückschicken entscheidet. Ob das eintritt, werden die Zahlen der nächsten Jahre zeigen. Wer umstellt, sollte seine Retourenquote jedenfalls sehr genau beobachten. Es wäre bitter, die Ersparnis beim Shooting doppelt im Rückversand zu bezahlen.

Recht am eigenen Bild: das Gesicht aus dem Generator

Jetzt wird es juristisch, und zwar an einer Stelle, die viele unterschätzen. KI-Generatoren erfinden Gesichter nicht aus dem Nichts. Sie wurden mit Millionen Fotos echter Menschen trainiert und mischen daraus neue. Was passiert, wenn so ein generiertes Model einer real existierenden Person zum Verwechseln ähnlich sieht – absichtlich oder zufällig?

Die rechtliche Grundlage ist § 22 des Kunsturhebergesetzes, das Recht am eigenen Bild: „Bildnisse dürfen nur mit Einwilligung des Abgebildeten verbreitet oder öffentlich zur Schau gestellt werden.” Die spannende Frage ist, ob ein KI-Bild überhaupt ein „Bildnis” einer echten Person sein kann – schließlich wurde niemand fotografiert.

Der Bundesgerichtshof hat diese Frage im Kern schon beantwortet, bevor es um KI ging. In seiner Lookalike-Entscheidung (BGH NJW 2022, 1676 – Tina Turner) stellte er klar: Ein Bildnis einer Person liegt bereits dann vor, wenn bei einem nicht unerheblichen Teil des Publikums der täuschend echte Eindruck entsteht, es handele sich um diese Person selbst. Im entschiedenen Fall ging es um eine Doppelgängerin auf einem Tourneeplakat. Juristen übertragen diese Logik heute auf KI-Doppelgänger: Sieht das generierte Model für einen relevanten Teil der Betrachter aus wie eine echte Person, kann es deren Bildnis sein – und dann braucht die Veröffentlichung deren Einwilligung.

Das Beunruhigende daran ist das Wort „zufällig”. Der Shopbetreiber, der sich von der KI ein Model generieren lässt, weiß nicht, wessen Gesichtszüge in dem Ergebnis stecken. Er kann es nicht wissen. Trotzdem ist er es, der das Bild veröffentlicht – und damit derjenige, gegen den sich Ansprüche richten. Die Palette reicht von der kostenpflichtigen Abmahnung über Schadensersatz bis zum Schmerzensgeld; bei vorsätzlicher Verbreitung ohne Einwilligung sieht § 33 KUG sogar Geldstrafe oder Freiheitsstrafe bis zu einem Jahr vor. Vorsatz wird man einem ahnungslosen Shopbetreiber selten nachweisen können – die zivilrechtlichen Folgen bleiben trotzdem.

H&M zeigt, wie der saubere Weg aussieht: digitale Zwillinge nur mit Einwilligung der echten Models, die zudem die Rechte an ihren Avataren behalten. Das ist der Unterschied zwischen einem geregelten Vertragsverhältnis und einem Gesicht aus der Blackbox. Wer generierte Models einsetzt, sollte diesen Unterschied kennen – und wissen, dass er das Restrisiko der zufälligen Ähnlichkeit trägt.

Die Kennzeichnungs-Zwickmühle: Was seit dem 2. August 2026 gilt

Seit dem 2. August 2026 sind die Transparenzpflichten aus Artikel 50 der europäischen KI-Verordnung anwendbar. Vorweg, weil dazu viel Halbwissen kursiert: Eine Pflicht, jeden KI-Inhalt zu kennzeichnen, gibt es nicht. Artikel 50 enthält vier verschiedene Pflichten für vier verschiedene Situationen. Für Shopbetreiber sind zwei davon relevant.

Erstens: Wer einen KI-Chatbot im Shop einsetzt, muss dafür sorgen, dass Kundinnen und Kunden erkennen können, dass sie mit einer Maschine sprechen – und zwar zu Beginn der Interaktion, nicht versteckt in den AGB.

Zweitens, und das ist für unser Thema der Kern: Absatz 4 verpflichtet Betreiber von KI-Systemen, sogenannte Deepfakes offenzulegen. „Betreiber” ist dabei extrem weit gefasst – jede Person, die ein KI-System in eigener beruflicher Verantwortung nutzt, also auch der Shopbetreiber, der sich Produktbilder generieren lässt. Ein Deepfake im Sinne der Verordnung ist ein Bild-, Ton- oder Videoinhalt, der täuschend echt wirkt und wie eine authentische Aufnahme real existierender Personen, Orte, Objekte oder Ereignisse erscheint. Ein erkennbar künstliches Symbolbild fällt nicht darunter. Aber jetzt denk das für einen Modeshop zu Ende: Das Kleid auf dem generierten Bild existiert wirklich. Ein fotorealistisches KI-Bild, das aussieht wie die Fotografie eines echten Produkts, ist näher an der Deepfake-Definition, als den meisten Shopbetreibern lieb sein kann. Und wo gekennzeichnet werden muss, gilt: sichtbar, spätestens bei der ersten Wahrnehmung – im Bild oder unmittelbar daneben, nicht im Impressum.

Der Bußgeldrahmen hat es in sich: bis zu 15 Millionen Euro oder 3 Prozent des weltweiten Jahresumsatzes, wobei für kleine und mittlere Unternehmen die jeweils niedrigere Obergrenze gilt. Die Marktüberwachung liegt in Deutschland überwiegend bei der Bundesnetzagentur. Zwei ehrliche Einschränkungen gehören dazu: Wie Gerichte die Deepfake-Definition auf Produktbilder anwenden werden, ist noch nicht entschieden, und die EU unterzieht Artikel 50 derzeit einer Überprüfung – an den Details kann sich also noch etwas ändern. Wer daraus aber ableitet, das Thema aussitzen zu können, übersieht die zweite Schiene: das Wettbewerbsrecht. Wer KI-Bilder als authentische Produktfotos ausgibt, riskiert eine Irreführung nach § 5 UWG – und Wettbewerbsrechtler formulieren als Faustregel: Je wichtiger die Authentizität für die Kaufentscheidung ist, desto eher liegt Irreführung vor. Wichtiger als bei der Frage, wie Kleidung an einem echten Körper fällt, ist Authentizität selten. Dazu kommt: Eine fehlende Kennzeichnung ist für jeden Mitbewerber von außen erkennbar. Abmahnungen sind hier keine theoretische Gefahr.

Und jetzt die Zwickmühle, die dieses Thema so unbequem macht. Eine aktuelle experimentelle Studie der Hochschule Hannover mit 163 Teilnehmenden hat untersucht, wie das Label „KI-generiert” auf Produktbilder wirkt (t3n berichtete). Das Ergebnis: Nicht das KI-Bild selbst verschlechtert Einstellung und Kaufabsicht – das Label tut es. Und zwar selbst dann, wenn das Foto in Wirklichkeit von einem Menschen stammt. Heißt im Klartext: Die Kennzeichnung wird zur Pflicht, und die Kennzeichnung kostet Vertrauen. Wer generiert, zahlt also womöglich doppelt – erst mit dem Label, dann mit der Kaufzurückhaltung. Wer echt fotografiert, braucht gar kein Label.

Was das mit Kunden macht: Verunsicherung als Geschäftsrisiko

Bisher habe ich über Recht und Retouren gesprochen. Das größere Thema ist leiser und langfristiger: Vertrauen.

Onlinehandel funktioniert nur, weil Kundinnen und Kunden Bildern glauben. Sie können das Produkt nicht anfassen, nicht anprobieren, nicht umdrehen – das Bild ist ihr einziger Zugang zur Ware. Jedes generierte Bild, das als echtes Foto durchgeht, zehrt an diesem Grundvertrauen. Nicht sofort, nicht beim einzelnen Shop, aber im Ganzen: Wenn Kundinnen lernen, dass das perfekte Bild nichts mehr beweist, hinterfragen sie irgendwann jedes Bild.

Und hier kommt ein Aspekt ins Spiel, über den in der ganzen Debatte kaum jemand spricht: Fakeshops. Betrügerische Shops geben sich sehr große Mühe, professionell zu wirken – und eine der wenigen Hürden, an denen sie bislang scheiterten, waren die Produktbilder. Wer nie ein Produkt besessen hat, kann es nicht fotografieren. Geklaute oder generische Bilder waren ein Warnsignal, echte eigene Fotos ein Echtheitsnachweis. Diese Hürde fällt gerade. Wenn es gang und gäbe wird, dass auch seriöse Shops KI-Bilder für vermeintlich authentische Produktdarstellungen verwenden, dann hinterfragt niemand mehr, wenn ein Fakeshop dasselbe tut. Der Betrüger sieht dann exakt so aus wie der ehrliche Händler – nicht weil die Betrüger besser geworden wären, sondern weil die Ehrlichen ihr Erkennungszeichen freiwillig abgeschafft haben. Das wichtigste Unterscheidungswerkzeug der Kundschaft verschwindet, und mit ihm ein Stück Sicherheit des gesamten Kanals.

Die ehrliche Prognose: Chance für die Kleinen, Preis für alle

Meine Prognose zu KI-generierten Produktbildern ist zweigeteilt, und beide Hälften sind ernst gemeint.

Die erste Hälfte: Für Shopbetreiber bietet diese Technik enorme Möglichkeiten. Der kleine Shop ohne Studiobudget kann visuell plötzlich mithalten, kann Varianten, Kampagnen und Saisonmotive produzieren, für die früher nur das Geld der Großen reichte. Diese Demokratisierung ist echt, und wer sie pauschal verteufelt, hat die Kostenrealität kleiner Händler nie von innen gesehen.

Die zweite Hälfte: Der Preis ist hoch, und er wird von allen bezahlt. Die Shops werden immer gleichförmiger – wenn alle aus denselben Generatoren schöpfen, sehen irgendwann alle gleich aus, und was das mit dem Wiedererkennungswert von Marken macht, habe ich bereits beschrieben; Wiedererkennbarkeit war im E-Commerce schon immer bares Geld. Für die Kundschaft wird es immer schwieriger, Qualität und Echtheit eines Shops überhaupt noch festzustellen. Und die Passform-Frage bleibt ungelöst, solange die Technik Körper nur behauptet statt abbildet.

Wie wir das für uns beantwortet haben? In unserem eigenen Shop entsteht jedes Produktbild in unserer eigenen Wohnung und Umgebung, dazu ein Video zu jedem Produkt. Das ist Aufwand, keine Frage. Aber die Kundin sieht das Produkt dort, wo es später bei ihr stehen wird: in einem echten Zuhause, in echtem Licht, in echten Proportionen. Genau diese Nachprüfbarkeit kann kein Generator liefern – und sie ist der Grund, warum wir dabei bleiben.

Fazit: Echte Fotografie wird zum Gütesiegel

Die Pointe dieser Entwicklung ist eine Umkehrung. Jahrzehntelang war das perfekte Studiofoto das Statussymbol des Handels, und der Schnappschuss wirkte billig. Wenn aber Perfektion auf Knopfdruck aus dem Generator kommt, dreht sich der Wert um: Das erkennbar echte Foto – mit echtem Model, echter Größenangabe, echtem Faltenwurf, meinetwegen mit echter Wohnung im Hintergrund – wird zum Beweis, dass ein Händler sein Produkt tatsächlich in der Hand hatte. Echtheit wird vom Standard zum Gütesiegel. Und ein Gütesiegel, das die Konkurrenz nicht einfach generieren kann, wird mit jedem KI-Shop wertvoller.

Wenn du für deinen Shop gerade vor dieser Entscheidung stehst – wo KI-Bilder helfen, wo sie schaden und wie du die Kennzeichnung sauber löst –, dann sprich mich an. Ich habe beide Hüte auf: den des Fotografen und den des Shopbetreibers. Genau deshalb bekommst du von mir keine Grundsatzpredigt, sondern eine ehrliche Abwägung für deinen konkreten Fall.

Hinweis: Dieser Beitrag gibt den Stand von August 2026 wieder und stellt keine Rechtsberatung dar. Die Anwendung der KI-Verordnung auf Produktbilder ist in Teilen noch ungeklärt, und die EU überprüft Artikel 50 derzeit. Für verbindliche Auskünfte zu deinem Einzelfall wende dich an eine auf Medien- oder IT-Recht spezialisierte Kanzlei.