Lösungen · Herkunft und EU AI Act

Veröffentlichen Sie KI-Produktbilder mit Herkunft und Offenlegung nach dem EU AI Act

Generieren Sie mit Uwear MCP und prüfen Sie Offenlegung sowie gelieferte Dateien. Uwear-Signale unterstützen Herkunftsprüfungen; sie bestimmen keine Rechtskonformität.

Demo anfragenUwear MCP einrichten
Model mit einer gepunkteten Schluppenbluse, Ganzkörper-Frontansicht im Studio Pure White, erzeugt mit nano-banana-pro über die Vorlage Product page set
Frontmotiv aus der Vorlage Product page set: Model mit einer gepunkteten Schluppenbluse im Studio Pure White, erzeugt mit nano-banana-pro über Uwear MCP.

Was diese Aufgabe umfasst

Vorgeschlagene Verantwortliche: Systemanbieter, Rechtsteam und Publishing. Trennen Sie Anbietermarkierung, kontextbezogene Betreiber-Offenlegung und Zielanforderungen.[4][5][6]

Was diese Aufgabe umfasst
VerantwortlicheWas die Quelle sagt
AmazonFotorealistische synthetische Personen in Listings und A+-Medien benötigen ein Metadatenstichwort. Die Regel gilt nicht für jede KI-Bearbeitung.[4]
Google Merchant CenterVerlangt generative Herkunftsmetadaten und den Erhalt eingebetteter Tags für KI-Produktbilder. Das betrifft Anzeigen und kostenlose Einträge.[5]
Adobe Content AuthenticityDie öffentliche Beta vom 24. April 2025 kündigte Batches bis 50 JPG-/PNG-Dateien an. Diese historische Kapazität ist kein Compliance-Audit oder Stundendurchsatz.[6]

Wie Teams heute vorgehen

  1. Klassifizieren Sie Asset und Platzierung

    Vorgeschlagener Ablauf: Anbieter-/Betreiberrollen, Erstellungsdaten und Offenlegungskontext bestimmen. Halten Sie Herkunftsbelege, Rechte und sichtbare Labels getrennt.[1][2]

  2. Prüfen Sie die ausgelieferte Ableitung

    Testen Sie hochgeladene und ausgelieferte Datei, nicht nur den Master. Cloudflare hat eine spezielle Content-Credentials-Einstellung; allgemeiner EXIF-Erhalt ist nicht gleichwertig.[10][14]

Anforderungen und Grenzen

Anforderungen und Grenzen
RegelAnforderung oder Empfehlung
Recht: Fristen des Artikels 50Artikel 50 gilt seit dem 2. August 2026. Artikel 111(4) und 113 begrenzen den Übergang bis 2. Dezember 2026 auf Anbietermarkierung nach 50(2) für vor dem 2. August in Verkehr gebrachte Systeme.[1]
Recht: Markierung und OffenlegungArtikel 50(2) verlangt maschinenlesbare Markierung im jeweiligen Umfang und mit Ausnahmen. 50(4) betrifft Deepfakes; 50(5) verlangt klare Offenlegung beim ersten Kontakt. Prüfen Sie die Platzierung mit dem Rechtsteam.[1]
Plattformen: Amazon-RegelFügen Sie contains-synthetic-performer zu XMP dc:subject für fotorealistische KI-Personen hinzu. Dieses Tag schließt nur KI-bearbeitete reale Personen und Bilder ohne Personen aus.[4]
Plattformen: Google-RegelErhalten Sie generative DigitalSourceType-Metadaten. Amazons Stichwort für synthetische Personen ist ein anderes Feld und belegt allein keine Google-Akzeptanz.[5]
Plattformen: Meta-RegelDas Update vom 1. Juni 2026 platziert AI info in About this ad. Bestätigen Sie Region und Platzierung; ein Menüindikator erfüllt nicht automatisch die Offenlegung beim ersten Kontakt.[9][1]
Plattformen: TikTok-Shop-RegelVerlangt aktive Offenlegung vollständig oder wesentlich KI-generierter Inhalte. Geprüft wurde TikTok Shop, keine universelle automatische TikTok-Kennzeichnung.[13]
Standards: C2PA-NormSignierte Herkunftsaussagen unterstützen die Validierung von Ursprung und Verlauf. Ein gültiger Nachweis beweist weder Produktwahrheit noch Rechteklärung oder Konformität.[7]
Standards: IPTC-VokabularDigitalSourceType klassifiziert Herkunft, signiert sie aber nicht. Die kanonische Kennung lautet http://cv.iptc.org/newscodes/digitalsourcetype/trainedAlgorithmicMedia; für generative Bearbeitung gilt der separat zitierte Begriff compositeWithTrainedAlgorithmicMedia.[8][23]
Auslieferung: Cloudflare-EinstellungOhne Content-Credentials-Erhalt gilt: “any existing Content Credentials will always be discarded.” Aktivieren und testen Sie den Transformationsweg; spätere Bearbeitung und Neukomprimierung können Signale entfernen.[10]

Workflow mit Assistent

Wie führen Sie den Ablauf mit Ihrem Assistenten aus?

Vorgeschlagener Ablauf: Ihr Assistent nutzt Uwear MCP; Ihr Team verantwortet Referenzrechte, Zielprüfungen und Veröffentlichung.[16][18][1][17]

  1. Generieren und sichern Sie den gelieferten Master

    Starten Sie Product page set mit freigegebenen Erwachsenen-Kleidungsfotos. Uwear nutzt ein unsichtbares TrustMark-Wasserzeichen, C2PA-Metadaten bei unterstützten Formaten und ein Serverprotokoll zum finalen SHA-256.[16][18]

  2. Geben Sie das Briefing für Product page set frei

    Product page set erzeugt Front-, Oberkörper- und Rückansichten im weißen Studio sowie ein 360-Video je Kleidungsstück. Prüfen Sie Avatar, Art Direction und Kreditkosten vor der Generierung.[16]

  3. Prüfen Sie Dateien und kontextbezogene Offenlegung

    Nutzen Sie /verify-ai-image oder POST https://api.uwear.ai/public/provenance/verify. Uwear bietet ein sichtbares Label für als Deepfakes eingestufte Ergebnisse. Ihr Team testet Bearbeitung, Metadatenentfernung, Neukomprimierung und tatsächliche erste Anzeige.[1][17][18]

Model mit derselben gepunkteten Schluppenbluse, Kamera-Bearbeitung zur Ganzkörper-Rückansicht im Studio Pure White, erzeugt mit nano-banana-pro über die Vorlage Product page set
Rückansicht aus demselben Product page set: Kamera-Bearbeitung des Frontmotivs, die Model, Licht und Studio übernimmt. Erzeugt mit nano-banana-pro über Uwear MCP.

Vom Assistenten ausführen

Führen Sie dieses Fotoshooting mit einer Uwear-Vorlage aus Ihrem KI-Assistenten aus.

Verbinden Sie den Uwear MCP-Server mit ChatGPT, Claude oder Codex und bitten Sie um die Vorlage Product page set im Chat. Sie ist ein Batch-Workflow, der einmal pro Kleidungsstück läuft: Vorder-, Oberkörper- und Rückenfotos für die Produktseite vor weißem Studiohintergrund sowie ein 360-Grad-Video aus einem einzigen Kleidungsfoto. Jedes Uwear-Konto kann sie über ihren Namen laden, und der Assistent zeigt vor der Generierung ein Briefing mit den Kosten in Credits.

Vorgeschlagener Prompt: Passen Sie Eingaben und Lieferprüfungen an Ihre Werkzeuge an. Die Vorlage liefert Assets; Ihr Team übernimmt finale Auswahl und Veröffentlichung.

Diesen Prompt in den Assistenten kopieren

Use the Uwear MCP to prepare Product page set for these adult garments with our approved avatar, Pure White and nano-banana-pro. Show the costed proposal and wait for approval. Turn the AI reviewer on and return image and video URLs. Our team will retain the delivered masters, classify the outputs and placement, apply required metadata and visible disclosure, and test delivered files with the public verifier. Generation and QA are not legal approval; do not publish.

MCP-Server einrichten

Was ein Lauf tut, pro Kleidungsstück

  1. Das Hauptfoto von vorne generieren

    Ein Ganzkörperfoto von vorne mit dem Kleidungsstück am Model der Vorlage, in der Art Direction Basic white photoshoot am Studiostandort Pure White.

  2. Den Ausschnitt auf den Oberkörper ändern

    Eine Kamerabearbeitung, die das Vorderansicht-Ergebnis auf einen Oberkörperausschnitt von vorne neu rahmt, statt ein neues Bild zu generieren. Der Ausschnitt stammt so aus derselben Session wie das Hauptfoto.

  3. Zur Rückenansicht wechseln

    Eine zweite Kamerabearbeitung des Vorderansicht-Ergebnisses zu einer Ganzkörperansicht von hinten, damit die Produktseite die Rückseite des Kleidungsstücks aus derselben Session zeigt.

  4. Die 360-Grad-Drehung rendern

    Ein 5-sekündiges Kling 3 Pro-Video aus dem Vorderfoto: Das Model dreht sich langsam auf der Stelle um volle 360 Grad. Das Kleidungsstück bleibt durchgehend gut erkennbar.

Ergebnisse pro Kleidungsstück

  • Ganzkörperfoto von vorne, 2K, 2:3
  • Oberkörperfoto von vorne, 2K, 2:3
  • Ganzkörperfoto von hinten, 2K, 2:3
  • 5-sekündiges 360-Grad-Video

Die von der Vorlage festgelegte Einrichtung

Vorlagentyp
Batch-Workflow: läuft einmal pro Kleidungsstück
Systemschlüssel
demo_full_pdp_test_white_studio
Art Direction
Basic white photoshoot (System-Art-Direction)
Location
Pure White (System-Studiostandort)
Model
Standardmäßig das Uwear-System-Model; der Assistent kann beim Vorschlagen des Briefings eines Ihrer gespeicherten Models einsetzen
Bildmodell
nano-banana-pro, 2K, 2:3
Videomodell
Kling 3 Pro, 5 Sekunden
QA
Optional. Wenn der KI-Prüfer aktiviert ist, wird jedes Ergebnis mit dem ursprünglichen Produktfoto verglichen. Markierte Ergebnisse werden erneut generiert
Freigabe
Der Assistent zeigt vor jeder Generierung ein Briefing mit Kosten in Credits

Automatisierung per API

Produktion ohne Assistenten starten

  1. Starten Sie asynchrone Generierung

    Nutzen Sie REST-Jobs mit Statusabfrage oder Webhooks für reine Automatisierung. Production Automation kann bei verarbeiteter Kleidung, hinzugefügtem Tag oder neuem Outfit starten, mit unveränderlichen Versionen, idempotenten Läufen und vorab reservierten Credits.[16]

  2. Liefern Sie über Ihre eigenen Systeme aus

    Ihr Dienst ordnet URLs den Zielen zu und prüft ausgelieferte Assets. Studio ist der manuelle Weg: Quellfotos und Setup wählen, Ergebnisse herunterladen.[16]

Werkzeuge für diese Aufgabe

Dokumentierte Funktionen aus den verlinkten Quellen. Dies sind keine unabhängigen Qualitätstests.

  • Adobe Firefly

    Adobe dokumentiert automatische Content Credentials für vollständig mit Firefly erzeugte Pixel. Geeignet für diesen Weg; das umfasst nicht jedes Drittmodell und jede Bearbeitung.[19]

  • Adobe Content Authenticity

    Ein Herkunftswerkzeug für bestehende Werke, kein Modegenerator. Geeignet für getrennte Attribution; aktuelle Bedingungen und Grenzen wurden über die Beta-Ankündigung 2025 hinaus nicht geprüft.[6]

Häufig gestellte Fragen

Ja. Verbinden Sie Uwear MCP, liefern Sie Kleidungsfotos und freigegebene Referenzen und fordern Sie einen Kostenvorschlag für Product page set an. Geben Sie ihn vor Generierung frei; Ihre Werkzeuge übernehmen die Auslieferung.[16]

Laut Kommission kann ein Deepfake einer plausiblen Person ähneln, nicht nur einer benannten. Prüfen Sie Bild und Kontext; kommerzielle Kreativität ist nicht pauschal ausgenommen. Artikel 50 gilt seit dem 2. August 2026.[1][2][3]

Nein. TrustMark, C2PA-Metadaten, finales Hashprotokoll und öffentliche Prüfung unterstützen Herkunftskontrollen. Sie bestimmen nicht jede Offenlegungspflicht und ersetzen kein erforderliches sichtbares Label.[7][17][18]

Bearbeitung, Metadatenentfernung und Neukomprimierung können Signale entfernen. Testen Sie Quelle und ausgelieferte Datei, CDN-Weg und sichtbare Offenlegung. Ein vollständiger Auslieferungstest wird hier nicht behauptet.[10][18]

Uwear nutzt Credits zu $0.10; Tarife stehen auf /models. QA ist automatisch und optional: Wenn aktiviert, vergleicht ein KI-Prüfer Ergebnisse mit Quellfotos und wiederholt markierte Ergebnisse.[16]

Ja. Studio ist der manuelle Weg: Quellfotos, Avatar und Setup wählen und Ergebnisse herunterladen. Ihr Team übernimmt Zielformate, Offenlegung und Veröffentlichung.[16]

Recherche

Quellen und Abrufdaten

  1. [1]
  2. [2]
  3. [3]
  4. [4]
  5. [5]
  6. [6]
  7. [7]
  8. [8]
  9. [9]
  10. [10]
  11. [13]
  12. [14]
  13. [16]
  14. [17]
  15. [18]
  16. [19]
  17. [23]

Nächster Schritt

Verbinden Sie Ihren Katalog mit Uwear.

Beginnen Sie mit einem Test im Assistenten und entwickeln Sie dann die passende API-Bereitstellung für Ihren Katalog.

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