Chicorée: Produktbilder mit KI generieren

Q: Müssen KI-generierte Bilder in der Schweiz gekennzeichnet werden?

In der Schweiz besteht Stand Juli 2026 keine gesetzliche Pflicht, KI-generierte Inhalte zu kennzeichnen. Eine Kennzeichnung ist jedoch dann rechtlich geboten, wenn durch die Darstellung eine Täuschungs- oder Irreführungsgefahr entsteht, etwa wenn ein KI-generiertes Bild ein reales Produkt suggeriert. Der EU AI Act gilt für Schweizer Unternehmen zudem, sobald sie ihre Inhalte an Personen im EU-Markt richten – etwa über Website, Onlineshop oder Social Media (Marktortprinzip). Für KI-generierte Bilder verpflichtet ab 2. August 2026 die Anbieter der eingesetzten KI-Systeme, die erzeugten Inhalte technisch und maschinenlesbar als KI-generiert oder KI-manipuliert zu kennzeichnen. Unternehmen, die solche Inhalte veröffentlichen, müssen diese insbesondere dann offenlegen, wenn sie täuschend echte Darstellungen realer Personen, Objekte, Orte oder Ereignisse (Deepfakes) verbreiten. Für Produktbilder mit vollständig synthetischen Models besteht nach heutigem Stand keine ausdrückliche Pflicht zu einer sichtbaren Kennzeichnung. Ein freiwilliger Hinweis wie «Model mit KI generiert» kann aus Transparenzgründen dennoch sinnvoll sein. Die EU hat zudem , mit denen gekennzeichnet werden kann, ob Inhalte vollständig durch KI generiert oder lediglich mithilfe von KI verändert wurden. Die Verwendung dieser Symbole ist freiwillig und ersetzt nicht die Erfüllung der gesetzlichen Transparenzpflichten.

Q: Wo liegen die Limitationen von KI-generierten Produktfotos?

Die grösste Limitation liegt bei feinen Details: Komplexe Produkte mit aufwendigen Mustern, Prints oder Stickereien kann die KI nicht immer originalgetreu wiedergeben. Das generierte Bild sieht dann zwar realistisch aus, weicht aber in Einzelheiten vom tatsächlichen Produkt ab. Um dies zu erkennen, klassifiziert die KI jedes generierte Bild automatisch und markiert die Bilder, die möglicherweise vom Original abweichen. Die Mitarbeitenden von Chicorée sehen so auf einen Blick, welche Bilder eine genauere Prüfung benötigen.

Q: Wie kann man sicherstellen, dass Models über verschiedene Bilder hinweg konsistent generiert werden?

Moderne KI-Modelle können eine Person anhand von Referenzbildern originalgetreu reproduzieren. Statt das Aussehen eines Models per Text zu beschreiben, was von Bild zu Bild zu spürbaren Abweichungen führt, sind im Tool für jedes Model Referenzaufnahmen hinterlegt. Diese werden der KI bei jeder Generierung mitgegeben, sodass Kernmerkmale über alle Produkte hinweg dieselben bleiben. Die Referenzmodels wurden wiederum mit KI generiert, um eine Bandbreite an Ethnien und Körperformen zu ermöglichen. Für die verschiedenen Posen desselben Models mit einem Outfit kommt zusätzlich ein Anker-Verfahren zum Einsatz. Zunächst wird ein einzelnes Bild generiert, das anschliessend als Vorlage für alle weiteren Bilder dient. Die KI muss danach lediglich die Pose und den Bildausschnitt anpassen. Dadurch wirkt eine Bildserie wie aus einem einzigen Fotoshooting und nicht wie eine Sammlung unabhängig erzeugter Einzelbilder.

Kunden online einen besseren Eindruck des Angebots vermitteln

Der Schweizer Fast-Fashion-Händler Chicorée bringt rund alle zwei Wochen mehrere hundert Kleidungsstücke in den Verkauf. Aufgrund dieses häufigen Sortimentswechsels war es bisher nicht möglich, sämtliche Artikel mit Models zu fotografieren.

Dank den rasanten Fortschritten bei multimodalen KI-Modellen, die Bild und Text gemeinsam verarbeiten, konnten wir Chicorée dabei unterstützen, neue Kollektionen mit KI-generierten Models zu präsentieren.

Unser Ziel: Nahtlose Integration in bestehende Prozesse von Chicorée

Zu Beginn haben wir gemeinsam mit Chicorée den Publikationsprozess für neue Kleidungsstücke auf den digitalen Kanälen analysiert. Dabei folgt das digitale Abbild eines Kleidungsstücks den Spuren seines physischen Vorbilds: Nach dem Fotografieren in Dietikon werden die Aufnahmen nach Indien übermittelt und dort freigestellt. Trotz der Leistungsfähigkeit moderner KI-Modelle liefert die manuelle Freistellung durch Menschen nach wie vor die präziseren Ergebnisse. Bisher wurden diese freigestellten Produktbilder anschliessend direkt in den Onlinekanälen veröffentlicht.

Chicorée wünschte sich, die Kleidungsstücke zukünftig von Models präsentieren zu lassen. Dafür entwickelten wir ein Tool, das wie ein digitales Fotostudio funktioniert. Alle Elemente eines echten Shootings sind als Bausteine hinterlegt: Models, Posen, Hintergründe und Bildstil.

Das Team von Chicorée lädt die freigestellten Produktbilder hoch, kombiniert sie zu Outfits und wählt die gewünschten Models aus. Wenige Minuten später stehen fertige Bilder in verschiedenen Posen und einem einheitlichen Look bereit. Die Ansteuerung der KI übernimmt das Tool im Hintergrund. Bedienen kann es jeder Mitarbeitende, ohne Einarbeitung oder Prompt-Kenntnisse.

Die Bildgenerierung für Chicorée funktioniert im Grundsatz wie in einem KI-Chat: Ein Produktbild wird hochgeladen und mithilfe eines Prompts bearbeitet. Unser Tool ergänzt diesen Prozess um vordefinierte Prompt-Leitplanken, sodass ein KI-Modell grosse Mengen an Produktbildern nach festen Regeln und in einem konsistenten Look generiert.

Der grösste Nutzen liegt in der einheitlichen Bildsprache. Dank fest definierter Bausteine bleibt sie über Tausende von Bildern hinweg konsistent, sodass alle Aufnahmen wirken, als wären sie im selben Fotoshooting entstanden.

Bis auf Weiteres wird jedes Bild von einem Mitarbeitenden von Chicorée überprüft, erst danach wird es für die Kommunikation freigegeben.

Software, um KI-generierte Produktbilder zu erstellen

Statt langer Spezifikation: Mit Rapid Prototyping die erste Version nach wenigen Stunden im Einsatz

In einem ersten Gespräch wurde schnell klar, dass Chicorée unterschiedliche Models und variierende Posen wünschte. Zudem sollten für jedes Produkt mehrere Bilder erstellt werden. Innerhalb weniger Arbeitsstunden entwickelten wir mittels Rapid Prototyping eine Web-App, die mit Googles KI-Modell Gemini die gewünschten Bilder generieren konnte.

Chicorée begann kurz darauf mit der Nutzung der Software. In den ersten Tagen veröffentlichten wir teilweise mehrere Releases pro Tag, sodass Kundenfeedback praktisch in Echtzeit in die Software einfliessen konnte.

Mit dieser ersten Version arbeitete Chicorée anschliessend einige Wochen. Bei der nächsten Besprechung hatte das Team bereits eine klare Vorstellung davon, wie sich der Ablauf effizienter gestalten liesse. Entsprechend erweiterten wir den Prototyp um die Möglichkeit, Produktsets zu gruppieren, verschiedene Models zu hinterlegen und Produktfotos in Batches zu verarbeiten.

Die Entwicklung der Software erfolgte weitgehend mit KI-gestützten Coding-Assistenten (LLMs). Die Ausgangslage eignete sich ideal für dieses Vorgehen: Die Applikation wird ausschliesslich von einem kleinen, klar definierten Nutzerkreis bei Chicorée verwendet und ist nicht öffentlich zugänglich. Dadurch konnten wir schnell iterieren und ein hohes Entwicklungstempo an den Tag legen. Der Prototyp liess sich direkt für den produktiven Betrieb weiterentwickeln.

Make or Buy? In diesem Fall ganz klar Make

Insgesamt investierte avolut gut 70 Stunden in die Entwicklung der Lösung. Die individuell entwickelte Software ist exakt auf die Arbeitsprozesse von Chicorée zugeschnitten und generiert aktuell rund 5’000 Produktbilder pro Monat. Pro Bild fallen lediglich die direkten Nutzungskosten von Gemini an, was etwa 20 US-Cent entspricht. Damit ist die Lösung langfristig günstiger als der Einsatz einer Drittanbieterlösung, bei der ein Bild einen USD oder mehr kostet.

Die Wirkung im digitalen Raum

Die Product Listings im Google Merchant Center wurden ebenfalls mit den KI-generierten Bildern ergänzt. Dabei zeigt sich, dass diese auf mehr Resonanz stossen. Im Zeitraum vom 1. Juni bis zum 14. Juli 2026 verzeichnete Chicorée im Vergleich zum Vorjahreszeitraum 26 % mehr Klicks und 25 % mehr Impressionen.

Vergleich Produktgrid mit alten Produktfotos und neuen KI-Bildern

Der Ausblick: Videosequenzen und Integration in das PIM

Als Nächstes werden wir die Generierung um Videosequenzen erweitern. Zudem soll die Erstellung der Assets im kommenden Jahr weiter automatisiert werden. Dies ist Teil der Einführung eines PIM-Layers für die Verwaltung der Produktstammdaten. Bereits seit einigen Jahren setzen wir Generative KI ein, um Produktattribute zu generieren und Produktdaten automatisiert zu strukturieren.

Chicorée setzt für seine Lookbooks weiterhin auf Shootings mit echten Models. Ziel der KI-generierten Bilder ist es, das Grundsortiment im Web ansprechender zu präsentieren.

5’000

Bilder werden pro Monat generiert

0.20 $

Kosten USD pro Bild