张默吸毒再被抓本篇为#赛博造像局# 栏目第 11篇文章，栏目致力于报道针对 AI 图像生成技术、游戏摄影、谷歌截图等泛影像类与科技结合的相关内容。

　　几千年以来，我们对食物的需求变得日益丰满，不再局限于基础的“好味”和“宜人”。垂涎欲滴的香味、胃口大开的颜色、刺激迷人的味道、由外至内的“怡人”体验这些等等都在强化我们的真实体验。

　　早些时候，我们为大家介绍了一款完全免费供公众使用AI食品图像生成软件——Lunchbox， 正如我们一再说过的那样，AI图像对于试图仅靠图片谋生的摄影师来说是一场灾难，当然，在这里直白、无依据的说，可能会有点夸大其词。现在，美食摄影师的确会因为Lunchbox生成的美食图片而造成困扰。当有一个可以免费生成美食摄影的网站时，为什么商户还要为食品摄影付费呢？

　　在前一段时间，有一项小型区域研究发现，大多数英国消费者无法区分AI人工智能生成的食物图像和专业摄影师拍摄的图像。根据相关研究调查报告显示，取平均值来看，研究参与者被要求分辨识别10 张不同的食物图像，近60% 的人无法辨别这里的十张食物图像，是否为一张真实拍摄的照片，还是由 OpenAI 的 DALL-E 图像生成器通过“魔咒”创建的照片。

　　综合上述简单的图像识别测试，对于大多数人来说，在网上直接查看图片时，AI人工智能生成的提拉米苏和真实的提拉米苏具备同样的吸引力。AI美食图像生产技术对于那些受到资源、时间亦或预算限制的商户来说，只要生成的图像看起来足够好并能反映所提供的真实商品，那何乐而不为呢？

　　但是，如果商户在广告展示页面中宣传他们无法提供的东西，或者使用可能与现有专业食品摄影库中的图像相似的图像，毫无疑问可能会给商户带来麻烦。此外还需考虑AI生成图片的版权问题，虽然类似的数字图像渲染平台都曾经承诺“每一张图像都是由人工智能独特生成的”。但考虑到盖蒂图片社与Stability AI的诉讼事件，使用AI生成的图片，仍然需面临版权侵权或亦“某觉中国”诉讼的风险。

　　通常情况下，消费者在进行线上点餐时，都会对店铺所展示的食物参考，进行细致的审阅，如果一家餐厅填图展示了一款热气腾腾“五星级”牛肉芝士大汉堡，看图便已经让你垂涎欲滴，但是等你下单，等待用餐时，却收到差异过大的“小堡”，商户会被打上虚假广告的标签，商户服务员势必也会被“轻声”问候，参与“外卖”这项行为的每一个主体都没有得到舒适的体验。如果商户不能提供与宣传参考图接近的真实商品，那么在后续的双向市场行为中，势必会日渐衰落。

　　此前，新加坡外卖平台GrabFood试用了AI生成的食品图像，想借此帮助商家解决没有资源拍摄菜肴的问题，但却不小心闹出笑话，惹来网友群嘲！

　　此前，相关社交媒体平台上的一位用户分享了食物照片，然后表示自己在浏览GrabFood食物时无意发现照片是AI生成的！他分享了两张食物截图，是来自一家未正式营业的日本料理店，而食物图片都加上“由 Grab 生成，图片和实际食物有差别”的水印。GrabFood也曾表示有相关人员会对AI所生成的食品图片进行筛选，但实际用于产品展示页面的AI图像仍然会存在一些常识性的错误，以上图的松露薯条作为例子， AI直接生成了一整块的松露放在一盘炸薯条上，旁边还放着诡异地摆着半个熟鸡蛋和番茄酱…简直就是让人“一眼难忘”啊！

　　当用于吸引顾客的图像看起来非常不合胃口时，试问又有多少人会“难受“买单。如果商户有时间和预算，来准备能够真实反映其菜单的专业照片图像，辅以良好的文字推荐、食客反映，相信一定会极其轻松地收获消费者的用餐意愿。

　　综上所述，AI生成的食品图片对于线下商户“弊大于利”，但是对于食物摄影师而言，技术的进步并不是枷锁，而是垫脚石。

　　与传统摄影技术相比，使用人工智能生成食物图像有几个优势。首先也是最重要的是，人工智能生成的图像可以快速、轻松地创建，无需昂贵的设备或大量的后期处理。这意味着美食摄影师可以更有效地创建高质量图像，而无需牺牲质量。

　　此外还通过利用高质量的食品图像数据库来为自己训练AI人工智能模型，摄影师可以创建与其品牌或所创建内容类型相匹配的图像。这可以帮助他们的图像更容易被观众识别和吸引。

　　尽管存在这些挑战，人工智能生成的食物图像在烹饪界越来越受欢迎，未来几年我们可能会看到越来越多的博主、厨师和美食摄影师使用这种技术。人工智能能够快速、轻松地创建高质量、可定制的图像，正在彻底改变我们对食品摄影的看法，并帮助每个人更容易地接触到它。