# Qualitätskontrolle bei KI-Bildern: die Prüfliste vor dem Posten > Fünf Durchgänge in zwei Minuten: Bildfehler, Markenpassung, sachliche Richtigkeit, Persönlichkeitsrechte, Kennzeichnung. Ein festes Verfahren statt Bauchgefühl, plus der Punkt, an dem die Prüfung fast immer scheitert. - Autor: Benedikt Backhaus (https://benediktbackhaus.com/ueber-mich/) - Veröffentlicht: 2026-08-21 - URL: https://benediktbackhaus.com/blog/qualitaetskontrolle-ki-bilder/ - Themen: Praxis, Kreativität, Studien Das Bild steht seit drei Tagen auf der Startseite. Eine Frau am Schreibtisch, freundliches Licht, sehr aufgeräumt. Dann schreibt jemand aus dem Netzwerk eine Nachricht: „Sag mal, hat die sechs Finger?" Sie hat. Und zwar an der Hand, die im Vordergrund auf der Tischplatte liegt, gut sichtbar, in voller Auflösung. Solche Sachen passieren nicht, weil niemand hingesehen hat. Sie passieren, weil hinsehen keine Methode ist. Wer ein Bild anschaut, das er selbst erzeugt hat, sieht vor allem, ob es der Vorstellung im Kopf entspricht. Was daneben im Bild steht, fällt raus. ## Warum das Bauchgefühl hier systematisch versagt Die Forschung dazu ist unangenehm eindeutig. Nightingale und Farid haben 2022 in den *Proceedings of the National Academy of Sciences* gezeigt, dass Testpersonen synthetische Gesichter kaum besser von echten unterscheiden als per Münzwurf. Die Trefferquote lag bei 48,2 Prozent, der Münzwurf liegt bei 50. Schlimmer noch: Die synthetischen Gesichter wurden im Schnitt als vertrauenswürdiger eingestuft. Eine Arbeitsgruppe um Elizabeth Miller hat den Effekt 2023 in *Psychological Science* nachgeschärft. Generierte Gesichter wurden dort häufiger für echt gehalten als echte Gesichter, allerdings nur weiße. Bei nicht-weißen Gesichtern verschwand der Vorsprung. Die Autorinnen führen das auf die Trainingsdaten zurück, in denen weiße Gesichter überrepräsentiert sind. Neuere Erhebungen kommen je nach Bildmaterial auf bessere Werte, eine Untersuchung in *Frontiers in Artificial Intelligence* etwa auf knapp zwei Drittel richtige Einschätzungen. Die Spanne reicht also von Zufall bis mittelmäßig, und du weißt vorher nie, in welchem Teil der Spanne du gerade stehst. Ein Detail aus der Nightingale-Studie ist für die Praxis das interessanteste: Nach einer kurzen Schulung, die typische Renderfehler zeigte, stieg die Trefferquote auf 59 Prozent, also um knapp elf Prozentpunkte. Bloßes Anschauen bringt wenig. Gezieltes Suchen nach bekannten Fehlerstellen bringt etwas. Genau das ist eine Prüfliste. Sie macht aus „schaut gut aus" fünf Fragen, die sich mit Ja oder Nein beantworten lassen. Dass das Thema keine Randnotiz ist, zeigt auch eine kleine eigene Erhebung. In einem Workshop-Survey mit neun Antworten nannten die Teilnehmenden drei Hürden beim Einsatz generierter Bilder, und „Brand Voice und Qualitätskontrolle" stand darin an zweiter Stelle, direkt hinter den Rechtsfragen. Neun Antworten sind keine Studie. Als Hinweis darauf, was Leute tatsächlich bremst, reicht es. ## Der Durchgang, der reißt, bevor du die Liste gelesen hast Diese Liste hat fünf Durchgänge, und einer davon fällt regelmäßig aus. Es ist nicht der mit den Händen. Es ist die Markenpassung, und das steht hier oben statt unten, weil es sonst untergeht. Der Grund liegt in der Bauart der Frage. Sechs Finger sind eine Tatsache, ein fehlender KI-Hinweis auch, ein erfundenes Werkzeug ebenso. „Passt das zu uns" fühlt sich dagegen wie Geschmack an, und Geschmacksfragen fallen unter Zeitdruck als Erstes weg. Klären kann man sie zur Not später. Nur klärt sie später niemand. Der Schaden ist trotzdem der größere. Ein Bildfehler ist peinlich und in zehn Minuten ersetzt. Zwanzig Bilder, die jeweils knapp danebenliegen, kosten dich das Wiedererkennen, und das merkst du erst, wenn es weg ist. Was hilft, ist aus der Ermessensfrage eine Ja-oder-Nein-Frage zu machen. Leg drei bestehende Bilder als Referenz fest. Die Prüffrage lautet dann nicht „gefällt es mir", sondern: Würde dieses Bild in einer Reihe mit diesen dreien auffallen? Das kann auch jemand beantworten, der die Marke nicht erfunden hat. Der zweite Hebel ist unbequemer, als er klingt. Prüf Bilder im Stapel statt einzeln kurz vor dem Posten: Wer fünf Motive nebeneinander legt, sieht Abweichungen in Farbe und Licht sofort. Der Preis ist Vorlauf. Stapelprüfung setzt voraus, dass fünf Motive fertig sind, bevor eines rausgeht, und wer auf Anlässe reagiert statt sie zu planen, hat diesen Puffer nicht. Dann bleibt die schwächere Fassung: das neue Bild neben das letzte veröffentlichte legen. ## Die Liste: fünf Durchgänge, zwei Minuten Der Ablauf funktioniert nur, wenn die Reihenfolge feststeht. Sonst springst du zwischen den Ebenen und übersiehst dieselben Dinge wie vorher. ### 1. Bildfehler (30 Sekunden) Bild auf 100 Prozent zoomen. Nicht die Vorschau ansehen, die Vorschau lügt. Fünf Stellen, in dieser Reihenfolge: - **Hände.** Fingerzahl, Fingerlänge, Daumenstellung, Übergang zum Handgelenk. Hände, die etwas greifen, sind schwieriger als Hände, die hängen. - **Zähne und Augen.** Zähne geraten oft zu viele, zu gleichmäßig oder in der Zahl unlogisch. Bei Augen: Blickrichtung beider Augen, Pupillenform, Reflexionen, die auf beiden Seiten identisch sein müssten. - **Schmuck, Brillen, Verschlüsse.** Ohrringe, die nur auf einer Seite sitzen. Brillenbügel, die hinter dem Ohr verschwinden und nicht wieder auftauchen. Reißverschlüsse und Knopfleisten, die die Richtung wechseln. - **Spiegelungen und Schatten.** Fensterscheiben, Bildschirme, Metall, Wasser. Passt das Spiegelbild zur Szene, oder ist es nur „glänzend"? Fallen die Schatten aller Objekte in dieselbe Richtung? - **Schrift.** Jede Beschriftung im Bild lesen. Buchstabenähnliche Formen auf Schildern, Buchrücken, Tastaturen, Verpackungen. Textwiedergabe ist deutlich besser geworden, verlässlich ist sie nicht. Zwei Handgriffe beschleunigen das. Spiegele das Bild einmal horizontal; das Gehirn liest die vertraute Komposition dann nicht mehr glatt und stolpert über Fehler, die vorher unsichtbar waren. Und sieh es dir in Briefmarkengröße an: Was dort als Struktur auffällt, obwohl es keine sein dürfte, ist meistens ein Artefakt. Woran du die typischen Fälle sonst noch erkennst, steht in [warum KI-Bilder nach KI aussehen](/blog/warum-ki-bilder-nach-ki-aussehen/). ### 2. Markenpassung (30 Sekunden) Drei Fragen, nicht mehr. Und laut dem Abschnitt oben der Durchgang, den du am ehesten überspringst. **Farbe.** Liegen die dominanten Farbflächen in deiner Palette, oder hat das Modell sein Lieblings-Türkis eingebaut? Der Test dauert Sekunden: Bild neben ein bestehendes Asset legen und schielen. **Licht.** Hart oder weich, warm oder kühl, von wo? Wenn deine letzten zehn Bilder weiches Seitenlicht hatten und dieses hier eine harte Frontalausleuchtung, fällt es aus der Reihe, egal wie hübsch es für sich ist. **Ausschnitt.** Brennweitengefühl, Abstand zum Motiv, Platz für Text. Ein Bild, das in deinem Raster gar nicht funktioniert, wird zum Nachbearbeitungsauftrag, bevor es überhaupt Bild sein darf. Wie du diese drei Größen vorab festschreibst, statt sie hinterher zu prüfen, steht in [CI-Vorgaben für KI-Bilder](/blog/ci-vorgaben-fuer-ki-bilder/). ### 3. Sachliche Richtigkeit (30 Sekunden) Bei jedem Bild, das eine Sache oder eine Situation zeigt: Gibt es das so? Ein Handwerker mit Werkzeug, das es in der Form nicht gibt. Eine Praxis mit Geräten, die dort nie stünden. Ein Serverraum, in dem die Kabel in keine Buchse führen. Eine Baustelle ohne Helm. Kunden merken das sofort, weil sie in dieser Branche arbeiten, und du merkst es nicht, weil du es nicht tust. Dazu kommt die stille Variante: Zahlen und Beschriftungen, die das Modell dazuerfindet. Ein Diagramm im Hintergrund mit erfundener Kurve. Ein Preisschild. Ein Zertifikat an der Wand. Sobald ein Bild eine Zahl zeigt, behauptet es diese Zahl, und niemand liest das als Deko. Bei allem, was ein konkretes Produkt zeigt, wird die Frage ernster. Was dabei zulässig ist und wo die Grenze verläuft, steht in [Produktbilder und Mockups mit KI](/blog/produktbilder-mockups-ki/). ### 4. Personen und Rechte (20 Sekunden) Zwei Fragen: Erstens: Ähnelt jemand im Bild einer echten Person? § 22 KunstUrhG verlangt für die Verbreitung von Bildnissen die Einwilligung der abgebildeten Person. Die Rechtsprechung stellt dabei auf die Wirkung ab und nicht auf die Technik. Der BGH hat das 2022 im Streit um eine Tina-Turner-Doppelgängerin formuliert (Urteil vom 24.02.2022, I ZR 2/21): Ein Bildnis liegt schon dann vor, wenn bei einem nicht unerheblichen Teil des Publikums der täuschend echte Eindruck entsteht, es handele sich um die Person selbst. Eine generierte Figur, die zufällig aussieht wie eine bekannte Person aus deiner Branche, ist damit ein Problem, obwohl nie ein Foto von ihr im Spiel war. Zweitens: Sind fremde Marken, Logos oder geschützte Designs im Bild gelandet? Kommt häufiger vor als gedacht, besonders bei Autos, Kleidung, Geräten und Verpackungen im Hintergrund. Die Rechtsfragen dahinter behandelt [Bildrechte bei KI-Bildern](/blog/bildrechte-ki-bilder/). ### 5. Kennzeichnung und Ablage (20 Sekunden) Braucht dieses Bild einen Hinweis? Die Transparenzpflichten der KI-Verordnung greifen ab dem 2. August 2026, und die Wettbewerbszentrale rät in ihrem Leitfaden vom Februar 2026 dazu, im Zweifel zu kennzeichnen. Welcher Hinweis wo hingehört und wann er wirklich Pflicht ist, klärt [Kennzeichnung von KI-Bildern](/blog/kennzeichnung-ki-bilder/). Dazu die Ablage: Prompt, Modellversion, Datum, Ausgangsbilder. Wenn in sechs Monaten jemand fragt, woher das Bild kommt, willst du nicht raten müssen. Stell dir beim nächsten Bild, das ohnehin ansteht, eine Uhr auf zwei Minuten. Schaffst du in dieser Zeit alle fünf Durchgänge, hast du ein Verfahren. Wenn nicht, weißt du, welcher Durchgang zu langsam ist, und kannst genau den vereinfachen. ## Was die Liste nicht leistet Sie findet keine sachlichen Fehler in Themen, von denen du nichts verstehst. Wenn du für eine Zahnarztpraxis produzierst, brauchst du jemanden aus der Praxis für Durchgang drei. Zwei Minuten von dir ersetzen nicht dreißig Sekunden von einer Fachkraft. Sie ersetzt außerdem keine Rechtsprüfung. Bei Personen, die realen Menschen ähneln, bei fremden Marken im Bild und bei allem, was in bezahlte Werbung geht, ist anwaltlicher Rat der richtige nächste Schritt, nicht eine Checkliste aus einem Blogartikel. Und sie rettet kein Bild, dessen Idee schon falsch war. Ein technisch sauberes Motiv, das nichts mit deinem Angebot zu tun hat, besteht alle fünf Durchgänge und taugt trotzdem nichts. Wo diese Prüfung in den gesamten Ablauf gehört, steht im [Leitfaden zu brand-konsistenter KI-Bildgenerierung](/blog/ki-bildgenerierung-marke-guide/). Und was du tust, wenn ein Bild an einer einzelnen Stelle scheitert, statt es neu zu würfeln, steht in [KI-Bilder nachbearbeiten](/blog/ki-bilder-nachbearbeiten/). Die wichtigste Regel steht in keinem der fünf Durchgänge: Prüfen sollte nicht die Person, die generiert hat. Wer eine halbe Stunde an einem Prompt gesessen hat, sieht das Ergebnis nicht mehr, sondern die Mühe.