墨西哥餐廳菜單的 AI 食物攝影

墨西哥菜單由兩種輪廓構成：捲成圓柱的東西，跟分成好幾份盛盤的東西。墨西哥捲餅、炸捲餅、taquitos 屬於前者。塔可、flautas、恩奇拉達屬於後者。這兩種單獨拍都不難。讓它們變複雜的，是隨盤附上的所有其他東西。

米飯與豆泥不是第二個品項，但它們照樣吃掉畫面

Uber Eats 禁止品項照出現文字或字詞、logo 與浮水印，而緊接在那份清單下面的那一行，替商家在賣的食物本身，以及包裝、擺盤上的 logo 與文字開了例外，唯一附加限制是不得有粗俗字眼。這跟 DoorDash 對「商品上本來就有的 logo」開的例外，實質上是同一個。它的單一品項規則也比名字窄：原文禁的是一張照片裡出現「more than 1 single item」，而 Uber 印在它旁邊的例子是一張披薩照裡混進漢堡，管的是把不同菜單品項混在一起，不是數畫面裡有幾個物體。它另外要求的是品項必須置中，角落與框外不能有東西。三個平台的來源都在我們的 DoorDash 照片規格指南。

現在想想墨西哥廚房實際出的餐。一份捲餅套餐是捲餅、米飯、豆泥，通常還有莎莎醬跟一角萊姆。點一份塔可是三個塔可，加香菜、洋蔥，配一小碟青莎莎。這些都不是另一個品項，附餐是隨盤一起上的，不是另外點的，所以照著出餐的樣子拍，並不是披薩混漢堡那個情況。它的問題是寬。

卡住的地方在這裡。整盤攤在板子上，食物會被推到角落、切在框線上，那正好是置中那條規則講的構圖；而捲餅本身在畫面裡的占比，也會掉到 DoorDash 要求的 50% 到 70% 以下。只拍捲餅，你得到一張合規但商品不完整的照片。拍整盤，兩條規則都站在你的對面。

多數廚房最後採用的解法是：品項照就拍那個品項本身，附餐讓商品描述去交代。附餐是給顧客讀的，不是要縮圖去證明的。這件事值得在拍之前就想清楚，而不是上傳之後才發現，因為另一個選項是整盤拍回來、捲餅只占了三分之一個畫面，再補拍一輪近的，等於同一份菜單拍兩次。

圓柱與塊狀，裁切各自拿走什麼

捲餅是捲起來的圓柱，而那層餅皮把所有能區分彼此的東西都蓋住了。把它切開立起來，橫切面就成了整個論點；捲餅頁講的就是為什麼切口是唯一有資訊量的那一面。

塔可屬於多件散落：好幾塊東西，正方形縮圖會裁掉一部分，顧客看到的數量就變了。這個排列問題跟雞翅頁處理的是同一個：把塊狀物聚攏成接近正方形的一塊，而不是排成一列。解法可以直接搬過來。

整盤平鋪，如果你真的要為套餐品項拍一張，它跟任何寬的排列都一樣：填滿 16:9，在 1:1 時失去邊緣，這塊在沙拉頁。

每樣東西都是同樣那三種顏色

DoorDash 的十一條退件理由裡有一條是重複，而它官方舉的例子正好出自這個菜系：牛肉塔可與雞肉塔可需要各自的照片，因為即使看起來幾乎一樣，它們仍然是不同的菜單品項。

這等於是平台自己把整個難處說完了。Carne asada、al pastor、carnitas 是同一張玉米餅裡的三種棕色。用同樣的方式拍，就是同一張照片拍三次。

只有表層的肉能區分它們。要讓它在縮圖尺寸下讀得出來，唯一的辦法是肉真的露出來，而不是被配料蓋住。裝餡時讓肉朝向鏡頭，香菜與洋蔥要稀疏到不會變成主體，然後其他什麼都不要變：同樣的角度、同樣的光、同樣的板子。除了那個真正不同的東西以外處處一致，才是讓差異看得見的方法。

莎莎醬先是打光問題，才是造型問題

濕的表面會反射它上方的一切。紅莎莎在一個小而亮的光源下會吃到一塊硬白的高光，在縮圖尺寸下讀起來是一塊過曝的白斑，而不是光澤。任何有醬的亮面食物都會犯同一個錯。用一個大而柔的光源，擺在偏一側的位置，然後在手機顯示的尺寸下檢查結果，不要只看原尺寸。

兩種輪廓，兩張測試照

先拍一份塔可跟一個切開的捲餅，其他都先別做。這兩張涵蓋了菜單上兩種輪廓。如果塔可的排列在正方形裁切後數量還完整，捲餅的橫切面在縮圖尺寸下讀得出來，那菜單其他部分就是這兩個決定的重複。

看看 MenuFactory 怎麼運作——它改變的是你真的煮出來的那份食物身上的光，而在不實呈現規則管著的菜系裡，這是唯一值得做的那種改變。