Top.Mail.Ru
6 октября 2026
Наука • Космос • Технологии • Новая реальность
Сейчас
Технологии

Рестораны заменяют фото блюд нейросетевыми изображениями в цифровых меню

Фото: Reece Rogers

Рестораны и точки уличной еды все чаще используют для меню изображения блюд, созданные нейросетями. Такие картинки появляются как в сервисах доставки, так и на вывесках, плакатах и стендах в самих заведениях. При этом часть сгенерированных изображений выглядит неестественно и вызывает у посетителей отторжение.

В соцсетях распространяются примеры меню с блюдами, которые выглядят непривлекательно: с необычными отверстиями в еде, странной текстурой мяса или неестественным видом пасты. Пользователи также обращают внимание на изображения буррито, напоминающие испорченный продукт. Подобные иллюстрации стали продолжением массового появления рекламных листовок, подготовленных с помощью ChatGPT (чат-бота).

Распространению таких картинок способствовал переход ресторанов к цифровым меню и заказам через приложения. Владельцы заведений стремятся привлечь больше клиентов на платформах доставки, не тратясь на профессиональную съемку блюд. Однако нередко для этого применяются бесплатные или слабые инструменты генерации, из-за чего результат выглядит особенно неубедительно.

  SpaceX впервые запустит на орбиту секретный военный космоплан

Глава компании Popmenu Брендан Суини рассказал, что при заказе пиццы через Uber Eats увидел пять разных заведений с одной и той же нейросетевой фотографией. По его словам, если изображение выглядит «completely inauthentic» и «obviously AI», ресторану лучше вовсе отказаться от фотографии. Низкокачественные изображения постепенно выходят за пределы интернета и появляются в печатных меню.

Нейросети влияют не только на оформление меню, но и на выбор самих блюд. Компания Tastewise, работающая с Nestlé, PepsiCo и Kraft Heinz, предлагает автоматизированные инструменты для анализа запусков продуктов, проверки новых идей и поиска свободных ниш в меню. Директор по маркетингу и партнерствам Tastewise Майкл Бортингер отметил, что системы обучают на данных о предпочтениях покупателей, ассортименте заведений и ситуации в розничной торговле.