Warum auf dieser Seite KI-generierte Bilder zu finden sind

Perfekte Food-Fotos sind eine Erfindung der letzten Jahrzehnte – Rezepte funktionieren auch ohne sie. Hier erkläre ich, warum ich bewusst auf KI-Bilder setze, was dahintersteckt und warum ich das transparent kennzeichne.

Wer heute eine Rezeptseite im Internet besucht, erwartet fast automatisch hochglanzpolierte Fotos: perfekt angerichtete Teller, makellose Zutaten, weiches Gegenlicht aus einem Studiofenster. Diese Erwartung ist so tief verankert, dass ein Rezept ohne Bild fast schon verdächtig wirkt. Aber das war nicht immer so – und vielleicht lohnt es sich, einen Schritt zurückzutreten und zu fragen: Seit wann brauchen Rezepte überhaupt Bilder?

Rezepte brauchen keine Bilder – sie hatten jahrhundertelang keine

Das älteste überlieferte Kochbuch Europas, das römische De re coquinaria des Apicius, stammt aus dem 1. Jahrhundert nach Christus. Es enthält Hunderte von Rezepten – und kein einziges Bild. Das war kein Versäumnis, sondern der Standard. Über Jahrhunderte hinweg wurden Rezepte rein textlich weitergegeben, oft sogar ohne Mengenangaben oder Garzeiten, weil das nötige Wissen ohnehin mündlich vermittelt wurde. Das erste gedruckte Kochbuch in deutscher Sprache erschien 1485 unter dem Titel „Küchenmeisterei” – ebenfalls ohne Illustrationen. Erst im 16. Jahrhundert tauchten vereinzelt Holzschnitte auf, etwa in Marx Rumpolts „Ein new Kochbuch” von 1581, das mit 150 Illustrationen als wahrer Prachtband galt – und sich nur wohlhabende Adelige leisten konnten.

Selbst Henriette Davidis’ legendäres „Praktisches Kochbuch” aus dem 19. Jahrhundert – das Standardwerk der deutschen Küche – kam weitgehend ohne Bilder aus. Generationen von Hausfrauen und Köchen kochten danach, ohne je ein Foto des fertigen Gerichts gesehen zu haben. Und wer ehrlich ist: In vielen Haushalten steht heute noch ein älteres Kochbuch im Regal, in dem höchstens jedes fünfte Rezept bebildert ist. Es funktioniert trotzdem.

Bildnachweis: Photograph: Bonhams – Ruth Watson’s copy of T Hall’s The Queen’s Royal Cookery (1713) & Love and Lemons – Vegan French Toast

Die Ära der perfekten Inszenierung – und ihre Schattenseiten

Die professionelle Food-Fotografie, wie wir sie heute kennen, ist ein Kind des 20. Jahrhunderts und wurde durch Instagram und die Food-Blog-Kultur der 2010er Jahre zur Norm. Was dabei oft vergessen wird: Hinter jedem makellosen Foto steckt ein enormer Aufwand – und eine Menge Verschwendung. Professionelle Food-Stylisten arbeiten mit einer ganzen Trickkiste, die Lebensmittel ungenießbar macht: Rasierschaum als Bierschaumkrone, Glycerin-Sprühnebel auf Obst, Acrylspray für künstliche Frische. Wie der erfahrene Fotograf Ben Long es treffend zusammenfasst: Bei einem professionellen Foodshooting gibt es fast nichts mehr, was man tatsächlich noch essen kann.

Das ist nicht nur eine Frage der Ästhetik, sondern auch eine der Ressourcen. In Deutschland fallen jährlich rund 10,8 Millionen Tonnen Lebensmittelabfälle an. Der Großteil davon – 58 Prozent – entsteht in privaten Haushalten. Food-Styling-Abfälle tauchen in keiner Statistik auf, aber wer schon einmal gesehen hat, wie für ein einziges Burger-Foto dutzende Brötchen gebacken und weggeworfen werden, bis das eine perfekte Exemplar dabei ist, bekommt ein Gefühl dafür, dass auch die Bildproduktion ihren Teil beiträgt.

Perfekte Bilder, unrealistische Erwartungen

Es gibt noch ein anderes Problem mit hochglanzpolierten Food-Fotos: Sie setzen einen Standard, den kein Hobbykocher in der eigenen Küche erreichen kann – und auch nicht erreichen muss. Wer ein Rezept nachkocht und am Ende feststellt, dass sein Teller nicht annähernd so aussieht wie das Foto auf dem Blog, fühlt sich schnell entmutigt. Das ist derselbe Effekt, den wir von Hochglanz-Reisefotos oder gefilterten Instagram-Selfies kennen: Man vergleicht die eigene Realität mit einer Inszenierung und zieht den Kürzeren.

Die Ironie: Selbst „echte” Food-Fotos zeigen selten die Realität. Portionen werden für das Foto aufgeblasen, Farben nachträglich intensiviert, Dampfeffekte künstlich erzeugt. Das Bild auf der Müslipackung zeigt deutlich mehr als eine empfohlene Portion – und beeinflusst unbewusst, wie viel wir uns selbst in die Schüssel schütten. Von „authentisch” kann hier kaum die Rede sein.

Quelle: plantsforlater.com – Food Photos vs Reality

Warum also KI-Bilder?

Als Indie-Entwickler, der diese Rezeptseite von Berlin aus alleine betreibt, stand ich vor einer einfachen Entscheidung: Entweder ich veröffentliche Rezepte ganz ohne Bilder, oder ich finde eine praktikable Alternative zu professionellen Fotoshootings. Die dritte Option – jedes Gericht selbst kochen, stylen und professionell fotografieren – war weder zeitlich noch finanziell realistisch.

KI-generierte Bilder lösen dieses Problem auf pragmatische Weise. Sie sind nicht perfekt, und das ist auch gar nicht das Ziel. Sie geben einen visuellen Eindruck davon, wie das fertige Gericht ungefähr aussehen könnte – nicht mehr und nicht weniger. Wer schon einmal ein Rezept nur anhand des Titels überflogen hat und nicht wusste, ob es eine Suppe, ein Auflauf oder ein Salat ist, kennt den Wert einer einfachen visuellen Orientierung.

Das Konzept hinter dieser Seite war von Anfang an: Inspiration ohne Dogma. Rezepte sollen Mut machen, Neues auszuprobieren – nicht den Druck aufbauen, ein Ergebnis zu reproduzieren, das nur im Fotostudio existiert. Mengen anpassen, Zutaten austauschen, eigene Wege gehen – Kochen ist eine kreative Sache, kein Diktat. In diesem Kontext passen KI-Bilder sogar besser als makellose Studiofotos: Sie liefern eine Idee, keine Vorlage.

Die Schwächen – ehrlich betrachtet

Natürlich hat diese Lösung ihre Grenzen, und ich wäre nicht ehrlich, wenn ich sie verschweigen würde. KI-generierte Essensbilder landen gelegentlich im sogenannten „Uncanny Valley” – sie sehen fast echt aus, aber irgendetwas stimmt nicht. Eine Studie im Fachjournal Appetite hat gezeigt, dass genau diese Beinahe-Perfektion bei Betrachtern unbewusste Abwehrreaktionen auslösen kann. Unser visuelles System ist evolutionär darauf getrimmt, Nahrung blitzschnell auf Frische, Farbe und Textur zu prüfen – kleine Unstimmigkeiten fallen sofort auf.

In der Praxis bedeutet das: Ein Teil der generierten Bilder ist schlicht unbrauchbar. Merkwürdige Texturen, verformtes Besteck, sechs Finger an einer Hand – solche Glitches erfordern eine manuelle Qualitätskontrolle, bei der ein gutes Drittel der Ergebnisse aussortiert wird. Das ist aufwendiger, als man denkt, und volle Automatisierung bleibt vorerst Science-Fiction.

Gleichzeitig verbessert sich die Technologie rasant. Die Modelle von 2026 liefern deutlich bessere Ergebnisse als noch vor zwei Jahren – und dieser Trend wird sich fortsetzen.

Transparenz als Prinzip

Mir war von Anfang an wichtig, offen mit dieser Entscheidung umzugehen. Alle KI-generierten Bilder auf dieser Seite sind als solche gekennzeichnet. Das Label „KI-generiert” ist kein Kleingedrucktes, sondern ein klickbarer Hinweis, der zu diesem Artikel führt. Ich halte das für die einzig richtige Lösung: Wer KI-Bilder einsetzt, sollte das nicht verstecken.

Ist das eine perfekte Lösung? Nein. Aber es ist eine ehrliche Lösung, die zum Konzept dieser Seite passt. Rezepte existierten Jahrtausende lang ohne Bilder – und waren nicht weniger lecker. Wenn ein KI-generiertes Bild dabei hilft, schneller eine Idee davon zu bekommen, was auf den Teller kommt, und jemanden ermutigt, ein neues Gericht auszuprobieren, dann hat es seinen Zweck erfüllt. Und die fehlende Perfektion? Die erinnert daran, dass es beim Kochen ohnehin nicht um Perfektion geht, sondern um den Spaß am Experimentieren.

Quellen:

Wikipedia: Kochbuch – Geschichte
LEO-BW: Kochbücher – Historischer Überblick
Wikipedia: Food-Fotografie
Adobe: Tipps und Tricks für Food-Fotografie
BMLEH: Lebensmittelabfälle in Deutschland
PMC: Serving Size and Packaging Effects on Consumer Perceptions
DOCMA: KI-Food-Fotografie im Uncanny Valley