外送菜單的 AI 炸雞攝影

炸雞很好裁。幾塊排在板子上是一個寬而低的主體，符合平台要的每一種比例。它的問題發生在裁切之後，發生在多數菜單攝影從來不會想到的那一段管線：檔案大小上限。

壓縮第一個丟掉的就是細緻質地

DoorDash 公布的菜單品項照片檔案大小上限是 2 MB。但它自己的說明頁在別的地方又寫了另一個更大的數字，卻沒說上傳時以哪個為準（這個矛盾我們在 DoorDash 照片規格指南裡記錄過）。不管上限是哪個，平台都會把你送上去的檔案重新編碼，而失真影像壓縮的運作方式，就是優先丟掉高頻細節。

而高頻細節，正好就是炸雞酥皮本身。那個凹凸、不規則、小尺度的質地，就是一塊好的跟一塊軟掉的差別所在。但對壓縮器來說，它就是雜訊，而且是第一個丟掉的。一張在原尺寸下看起來酥脆分明的照片，到了平台上可能變成一坨平滑的棕色團塊。

有三件事管用，依效果排序：

• 用比較少的塊數填滿畫面。 三塊佔滿畫面，每平方英吋的酥皮分到的像素，比擠進八小塊時多得多。壓縮造成的損害，正比於細節在檔案裡有多小，而不是食物本身有多細緻。
• 給質地一個撐得下去的對比。 掠過的側光把每一道凸起變成一組小小的明暗對。壓縮保住有真實對比的邊緣，遠比保住低對比的細微變化來得可靠。
• 背景要真的素。 每一個花在編碼木紋桌面或花紋桌布上的位元，都是沒有花在酥皮上的位元。

各平台的裁切對一盤炸雞做了什麼

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）。

跟雞翅一樣，正方形縮圖是唯一有代價的裁切，而堆起來、不攤開就能解決。但跟雞翅不同，堆起來會跟質地目標打架：疊在一起的雞塊會互相投下陰影，失去酥皮所依賴的掠射光。兩排各兩塊、稍微分開，是兩邊兼顧的折衷。

正上方在這裡就是錯的角度

光從正上方打在凹凸表面上，會填掉它自己的陰影，而沒有陰影的酥皮就是一塊扁平的棕色形狀。全菜單就這一道菜，平台偏好的明亮均勻商品打光反而真的會把它拍壞。

低角度、從單側、近到能看出光線落在那一塊上的衰減。如果你看得見一道凸起在後面那道凸起上投下陰影，光就對了。

這一張

拍一張 4:3 的母片，至少 2400 × 1800 px，三到四塊填滿畫面，一盞低角度掠射側光，素面無紋理的檯面。匯出時用平台能接受的最大檔案大小，而不是在你螢幕上看起來還可以的最小值。

看看 MenuFactory 怎麼運作——酥皮是 AI 絕對不准改動的部分；它改變的是落在酥皮上的光，而那一半正好決定了質地能不能撐過上傳。