Jedzenie

AI w fotografii kulinarnej

Łosoś z młodymi ziemniakami, brokułem i cytryną — fotografia kulinarna dla bazy przepisów
Portfolio · Fotografia kulinarna AI

1500 przepisów. Jedna spójna biblioteka zdjęć.

Dla dużej bazy przepisów w aplikacji dietetycznej zbudowaliśmy proces, w którym model AI generuje spójne zdjęcia składników do diet — wytrenowany na bazie naszej 20-letniej fotografii kulinarnej i doświadczenia, każde zdjęcie zweryfikowane, ponumerowane i gotowe do importu.

Przewiń ↓
01 · Wyzwanie

1500 przepisów nie da się sfotografować w studiu

Dietetycy przygotowują przepisy w tempie, którego żadne studio foto nie nadrobi sesjami. Ponad 1500 przepisów — każdy ze swoimi składnikami, każdy potrzebuje obrazu, który pokaże użytkownikowi, jak to ma wyglądać na talerzu.

Zamiast liczyć dni zdjęciowe, sięgnęliśmy po to, co już mieliśmy: 20 lat fotografii kulinarnej w naszej bazie. To ona stała się materiałem treningowym dla modelu AI, który na jej podstawie wygenerował spójną serię zdjęć składników.

1500+
przepisów w bazie
500
gotowych zdjęć składników
20 lat
fotografii kulinarnej jako baza danych
Fotografia kulinarna — składnik przepisu
Łosoś z brokułami, ziemniakami i pomidorkami koktajlowymi — fotografia kulinarna eFOTOGRAFIA
02 · Proces

Szablon, baza zdjęć i człowiek w każdej pętli

Przygotowaliśmy schemat działania: na bazie zdjęć naczyń i składników, które już mamy, wytrenowaliśmy model AI, który generuje serię zdjęć dopasowanych do konkretnego przepisu — tych samych talerzy, tego samego światła, tej samej stylistyki, którą użytkownik rozpozna w każdej karcie przepisu.

Żadne zdjęcie nie wchodzi do bazy bez sprawdzenia. Każde przechodzi przez ręczną weryfikację — czy skład się zgadza, czy proporcje mają sens, czy danie wygląda tak, jak powinno wyglądać na talerzu, a nie jak coś, co AI sobie wymyśliło.

01

Baza i szablon

Punktem wyjścia są nasze wcześniejsze sesje kulinarne — talerze, naczynia, światło, które już rozpoznajemy jako swoje.

02

Generowanie serii AI

Model AI, wytrenowany na naszej bibliotece zdjęć, generuje zdjęcia składników i dań dopasowane do konkretnego przepisu, zachowując spójną stylistykę całej biblioteki.

03

Weryfikacja człowieka

Każde zdjęcie przechodzi przez nasze ręce — sprawdzamy zgodność ze składem przepisu i charakter dania, zanim trafi do bazy.

03 · Galeria

Składniki, które wyglądają tak, jak smakują

Wybór ze zdjęć przygotowanych dla tego projektu — od surowych składników po gotowe dania, w jednej, spójnej stylistyce niezależnie od tego, który przepis akurat otwiera użytkownik.

04 · Integracja

Każde zdjęcie ma swój numer

Pliki trafiają do klienta opisane i ponumerowane tak, żeby zespół mógł je zaimportować do bazy przepisów bez ręcznego dopasowywania jednego zdjęcia do jednego dania. Od pomysłu do wdrożenia — bez przestoju na „kto to ma teraz poukładać”.

Dla nas to pierwszy projekt w tej skali, w którym fotografia, AI i baza danych klienta działają jako jeden proces — nie trzy etapy przerzucane mailem.

05 · Efekty

Efekty, które widać w aplikacji

Aplikacja dostała bibliotekę zdjęć, która rośnie razem z przepisami — bez konieczności organizowania sesji za każdym razem, gdy dietetycy dopiszą kolejne dania.

Efekt 01

Spójność mimo skali

500 zdjęć składników w jednej stylistyce — użytkownik nie czuje różnicy między przepisem nr 12 a nr 1200.

Efekt 02

Zero przestojów na sesje

Nowe przepisy nie czekają w kolejce do studia. Zdjęcia powstają w tempie, w jakim dietetycy tworzą przepisy.

Efekt 03

Gotowe do importu

Każdy plik ma swój numer i opis, więc trafia do bazy przepisów bez ręcznego porządkowania.

Masz bazę zdjęć, która nie nadąża za Twoją aplikacją?

Pogadajmy, jak wykorzystać to, co już sfotografowaliśmy, do zbudowania spójnej biblioteki dla Twojego produktu.

Napisz do mnie
facebook instagram youtube search menu close arrow-left-short arrow-right-short arrow-right-long arrow-left-long