外送菜單的 AI 咖哩攝影

咖哩賣的是一種被醬汁完全藏起來的蛋白質。所以只有這道菜，照片得證明碗裡有什麼，又不能違反 DoorDash 的不實呈現規則。

菜單上其他每一道菜都會讓你知道你買的是什麼。咖哩不會。醬是不透明的，蛋白質沉在裡面，而照片必須主張一件它自己證明不了的事。那比任何裁切規則都更難。

各平台的裁切對一碗咖哩做了什麼

下表的品項規格是平台自己公布的，於 2026-08-15 對照其公開頁面核對過（來源清單在我們的 DoorDash 照片規格指南）。

這裡唯一要緊的裁切決定，是白飯擺在哪裡。咖哩跟白飯並排是一個寬的排列，正方形縮圖會把飯切掉，只剩一碗棕色的醬。顧客滑過去時看到的就是這張圖。改成把飯擺在後方、稍微重疊，這一組就讀成一個緊湊的主體，通過 1:1。

直覺是把幾塊雞肉擺到醬的表面上，好讓顧客看得見。這樣做正不正當只取決於一件事：那是不是這道菜實際送達的樣子。

DoorDash 的規則包含不實呈現條款：圖必須呈現你廚房實際送出去的那道菜。咖哩送到時其實已經攪勻，照片卻拍成六塊雞肉巧妙浮在表面，那正是這條規則在講的份量誇大。

站得住腳的版本是：裝一份真實的份量，然後讓自然破出表面的東西自己破出表面。不要加。如果一份真實的份量幾乎什麼都露不出來，那是這道菜的資訊，不是這張照片的。

咖哩落在一段很窄的橘、棕、黃色帶裡，而在所有食物裡，它對光的色溫最敏感。暖光下金黃的 korma 變成混濁的橘；冷光下濃郁的紅變成棕色。

這對咖哩比對其他菜色更要緊，因為平台會把你的圖直接擺在競爭對手同一道菜的圖旁邊，用縮圖尺寸顯示。在那個尺寸下，顏色幾乎是唯一剩下的區分訊號。一碗讀起來是棕色的咖哩，擺在一碗讀起來是金色的咖哩旁邊，就輸了，而那個差別純粹是攝影造成的。

用中性的間接光拍，然後拿真的那碗咖哩去對照醬色，不要對著螢幕判斷。

稀的醬跟濃的醬從上面看一模一樣，但在四分之三角度下完全不同。那個角度下，醬的表面會吃到高光，而醬靠著碗的那道邊緣，看得出它怎麼坐在碗裡。表面看得見光澤，邊緣又緩慢、厚重，這碗咖哩才讀起來像「有收乾過」，而不是「兌稀」。

拍一張 4:3 的母片，至少 2400 × 1800 px，四分之三角度，白飯擺在碗後方而不是旁邊，中性光，真實份量。4:1 標頭用碗是做不到的。

看看 MenuFactory 怎麼運作——它改善打光與顏色，完全不碰那道菜本身，而在咖哩上，那是唯一既有用又誠實的改變。