रेस्टोरेंट के लिए AI फूड फोटो पॉलिसी ईमानदार सुधारों की अनुमति देती है, लेकिन ऐसी तस्वीरों से रोकती है जो ऐसा खाना दिखाएं जो किचन परोसता ही नहीं। व्यवहार में इसका मतलब है कि आप AI का इस्तेमाल असली डिश फोटो से लाइट ठीक करने, बैकग्राउंड साफ करने, एक जैसा क्रॉप करने और मेन्यू-रेडी फाइलें तैयार करने के लिए कर सकते हैं—लेकिन आपको इसका इस्तेमाल सामग्री गढ़ने, पोर्शन बड़ा करने, ऐसी गार्निश जोड़ने जो उपलब्ध नहीं है, या खाने का एक फैंटेसी वर्ज़न बनाने के लिए नहीं करना चाहिए। सबसे सुरक्षित पॉलिसी सटीक सोर्स फोटोग्राफी, स्पष्ट एडिटिंग सीमाएं, मानवीय रिव्यू, चैनल जांच और तब डिस्क्लोज़र को जोड़ती है जब एडिट्स काफी हद तक सिंथेटिक हो जाएं।
छोटा जवाब
AI फूड फोटो तब सबसे ज़्यादा सही ठहराए जा सकते हैं जब वे रेस्टोरेंट की असली डिश की सच्ची फोटो से शुरू हों और सीमित, दर्ज किए गए सुधार करें। आपकी पॉलिसी को स्वीकार्य एन्हांसमेंट को भ्रामक बदलाव से अलग करना चाहिए, मेन्यू समझने वाले किसी व्यक्ति से फाइनल रिव्यू मांगना चाहिए, और टीम को डिलीवरी मार्केटप्लेस, विज्ञापन प्लेटफॉर्म और स्थानीय उपभोक्ता-संरक्षण आवश्यकताओं के मौजूदा नियम जांचने के लिए कहना चाहिए।
एक उपयोगी मानक सरल है: ग्राहक को वही मिलना चाहिए जिसकी अपेक्षा तस्वीर उचित रूप से कराती है।
व्यावहारिक शुरुआत के लिए, नीचे दिए गए टेम्पलेट का उपयोग करें और इसे अपने मेन्यू, लोकेशन, ऑर्डरिंग चैनल और कानूनी सलाह के अनुसार ढालें।
कॉपी करने योग्य AI फूड फोटो पॉलिसी टेम्पलेट
[रेस्टोरेंट का नाम] AI फूड फोटो पॉलिसी
हम AI-असिस्टेड एडिटिंग का उपयोग केवल उन डिश की तस्वीरों की प्रेजेंटेशन, निरंतरता और उपयोगिता सुधारने के लिए करते हैं जो हम वास्तव में बनाते और बेचते हैं।
अनुमत उपयोग:
- एक्सपोज़र, व्हाइट बैलेंस, शैडो और रंग सुधारना ताकि खाना स्पष्ट रूप से दिखे।
- कैमरे की छोटी-मोटी गड़बड़ियां, दाग, रिफ्लेक्शन या बैकग्राउंड की अव्यवस्था हटाना।
- न्यूट्रल बैकग्राउंड बदलना या एक जैसा बनाना, जब डिश खुद सही रहे।
- मेन्यू, वेबसाइट, सोशल चैनल और ऑर्डरिंग प्लेटफॉर्म के लिए इमेज क्रॉप करना, रीसाइज़ करना, शार्पन करना और फॉर्मेट करना।
- असली डिश फोटो के सेट में एक जैसी निरंतरता सुधारना।
अनुमत नहीं:
- ऐसी सामग्री, टॉपिंग, सॉस, साइड, गार्निश या पेय जोड़ना जो ऑर्डर किए गए आइटम के साथ शामिल नहीं हैं।
- सर्विंग को सामान्य पोर्शन से काफी बड़ा, भरा हुआ, ऊंचा या ज़्यादा भरपूर दिखाना।
- डिश को अलग प्रोडक्ट, रेसिपी, फ्लेवर, कुकिंग लेवल या तैयारी की शैली में बदलना।
- ऐसी सामग्री या विशेषता हटाना जिसे ग्राहक उचित रूप से देखने की अपेक्षा करेगा।
- जब कोई असली सोर्स फोटो न हो तो कल्पना से मेन्यू इमेज बनाना।
- किसी अस्थायी स्पेशल, अनुपलब्ध आइटम या प्रीमियम वेरिएशन को स्टैंडर्ड मेन्यू आइटम के रूप में दिखाना।
रिव्यू आवश्यकता:
हर AI-असिस्टेड इमेज को पब्लिश करने से पहले मौजूदा रेसिपी, प्लेटिंग स्टैंडर्ड और असली डिश से तुलना करनी होगी। एक नामित रिव्यूअर को फाइनल इमेज अप्रूव करनी होगी और सोर्स फोटो, एडिट्स, तारीख, चैनल और रिव्यूअर का नाम दर्ज करना होगा।
डिस्क्लोज़र:
अगर किसी इमेज में काफी मात्रा में AI-जनरेटेड या सिंथेटिक विज़ुअल कंटेंट है, तो हम उस तथ्य का डिस्क्लोज़र वहां करेंगे जहां आवश्यक हो या जहां डिस्क्लोज़र से ग्राहकों को इमेज समझने में मदद मिलने की संभावना हो। छोटे सुधारों को लागू नियमों के अधीन, ग्राहक-सम्मुख प्रमुख लेबल जोड़े बिना आंतरिक रूप से दर्ज किया जा सकता है।
सुधार प्रक्रिया:
अगर कोई ग्राहक, स्टाफ सदस्य, प्लेटफॉर्म या नियामक किसी भ्रामक इमेज की पहचान करता है, तो हम उसका उपयोग रोक देंगे, उसकी असली डिश से तुलना करेंगे, उसे सुधारेंगे या बदलेंगे, और निर्णय दर्ज करेंगे।
यह टेम्पलेट जानबूझकर सतर्क रखा गया है। यह रेस्टोरेंट को उपयोगी प्रोडक्शन सुधार करने की जगह देता है, बिना AI को खाने को नया डिज़ाइन करने की अनुमति माने।
AI सुरक्षित रूप से क्या बदल सकता है
ज़्यादातर रेस्टोरेंट टीमों को AI की ज़रूरत आविष्कार के बजाय प्रोडक्शन निरंतरता के लिए होती है। फोन की फोटो में तेज़ ओवरहेड लाइट, ध्यान भटकाने वाला काउंटर, असमान क्रॉप, या ऐसा बैकग्राउंड हो सकता है जो बाकी मेन्यू से मेल न खाए। ये समस्याएं असली डिश को डाइनिंग रूम से कम आकर्षक दिखा सकती हैं।
कम जोखिम वाले एडिट्स में आम तौर पर शामिल हैं:
- लाइट और एक्सपोज़र सुधार।
- व्हाइट-बैलेंस सुधार जब खाने का प्राकृतिक रंग विश्वसनीय रहे।
- मॉडरेट शार्पनिंग और नॉइज़ रिडक्शन।
- बैकग्राउंड साफ करना या न्यूट्रल, गैर-भ्रामक सेटिंग से बदलना।
- मेन्यू और ऑर्डरिंग प्लेटफॉर्म के लिए क्रॉप और आस्पेक्ट-रेटियो बदलाव।
- टुकड़े, उंगलियों के निशान, पैकेजिंग की अव्यवस्था या गलती से आई चीज़ें हटाना।
- कई लोकेशन या मेन्यू सेक्शन के विज़ुअल ट्रीटमेंट को एक जैसा बनाना।
- एक ही अप्रूव्ड इमेज को ज़रूरी फाइल फॉर्मेट और डाइमेंशन में एक्सपोर्ट करना।
मुख्य बात यह है कि एडिट असली डिश के बारे में जानकारी बेहतर करे। इसे सामग्री, ताज़गी, मात्रा या तैयारी के बारे में नया सबूत नहीं बनाना चाहिए जिसे किचन सपोर्ट न कर सके।
इस दृष्टिकोण के पीछे के सिद्धांतों पर गहरी चर्चा के लिए, फूड फोटो एथिक्स गाइड देखें। आपकी टीम FoodPhoto.ai का उपयोग असली डिश या फोन फोटो अपलोड करने, प्रेजेंटेशन की समस्याएं ठीक करने और एक जैसे मेन्यू-रेडी एक्सपोर्ट बनाने के लिए भी कर सकती है, जबकि सोर्स इमेज रिव्यू के लिए उपलब्ध रहे।
AI को क्या नहीं बदलना चाहिए
सबसे महत्वपूर्ण सीमा ग्राहक की उचित अपेक्षा है। अगर कोई विज़ुअल बदलाव खरीदारी के फैसले को प्रभावित कर सकता है, तो उसे उच्च जोखिम मानें।
इन्हें भौतिक रूप से न बदलें:
| तत्व | आम तौर पर स्वीकार्य | असली मेल खाती डिश और स्पष्ट रिव्यू के बिना अस्वीकार्य |
|---|---|---|
| सामग्री | स्पष्टता या रंग में थोड़ा सुधार | सामग्री जोड़ना, हटाना या बदलना |
| पोर्शन | मौजूदा सर्विंग को क्रॉप या फ्रेम करना | सर्विंग को काफी बड़ा दिखाना |
| टॉपिंग्स | ध्यान भटकाने वाली छोटी चीज़ें साफ करना | ऐसी चीज़, हर्ब, सॉस या गार्निश जोड़ना जो परोसा नहीं जाता |
| कुकिंग स्टेट | स्पष्ट रंग-कास्ट सुधारना | खाने को सामान्य से ज़्यादा ताज़ा, कुरकुरा, कम पका या ज़्यादा पका दिखाना |
| पैकेजिंग | प्रोडक्ट के बाहर की अव्यवस्था हटाना | ऐसी पैकेजिंग, साइड या सामान दिखाना जो ग्राहक को नहीं मिलेगा |
| बैकग्राउंड | न्यूट्रल, एक जैसा बैकग्राउंड उपयोग करना | ऐसी सेटिंग बनाना जो अलग सर्विस या प्रोडक्ट अनुभव का संकेत दे |
| प्रोडक्ट आइडेंटिटी | पठनीयता और कंपोज़िशन सुधारना | एक मेन्यू आइटम को दूसरा बना देना |
एलर्जेन-संबंधित जानकारी के साथ विशेष रूप से सावधान रहें। एडिटेड इमेज को यह नहीं दर्शाना चाहिए कि कोई एलर्जेन अनुपस्थित है, या किसी डिश में कोई सामग्री है, जब तक लिखित मेन्यू और किचन प्रक्रिया इसकी पुष्टि न करे। फोटोग्राफी कभी भी सामग्री सूची, एलर्जेन स्टेटमेंट या स्टाफ मार्गदर्शन की जगह नहीं लेती।
रेस्टोरेंट कौन सी डिस्क्लोज़र भाषा उपयोग कर सकते हैं
ऐसा कोई एक डिस्क्लोज़र वाक्य नहीं है जो हर क्षेत्राधिकार या प्लेटफॉर्म पर फिट हो। आवश्यकताएं इस आधार पर अलग हो सकती हैं कि इमेज मेन्यू, पेड विज्ञापन, डिलीवरी लिस्टिंग, सोशल पोस्ट या एडिटोरियल आर्टिकल में दिखती है। पब्लिश करने से पहले हर चैनल के मौजूदा नियम देखें, और जब जोखिम बड़ा हो तो पेशेवर कानूनी सलाह लें।
बड़े सिंथेटिक एडिटिंग के लिए, रेस्टोरेंट ऐसी भाषा उपयोग कर सकता है:
“यह इमेज प्रेजेंटेशन के लिए AI-असिस्टेड है। सामग्री, पोर्शन और तैयारी फोटो से थोड़ी अलग हो सकती है। मौजूदा विवरण के लिए कृपया मेन्यू विवरण देखें।”
वेबसाइट या पॉलिसी पेज के लिए, अधिक विशिष्ट संस्करण उपयोग करें:
“हम कुछ फूड इमेज पर लाइटिंग, बैकग्राउंड, क्रॉपिंग और निरंतरता सुधारने के लिए AI-असिस्टेड एडिटिंग का उपयोग करते हैं। हम सामग्री जोड़ने या डिश को स्पष्ट रूप से गलत दिखाने के लिए AI का उपयोग नहीं करते। इमेज की समीक्षा हमारे मौजूदा मेन्यू और प्लेटिंग स्टैंडर्ड के अनुसार की जाती है।”
छोटे सुधारों के लिए, हर संदर्भ में ग्राहक-सम्मुख डिस्क्लोज़र आवश्यक नहीं हो सकता, लेकिन आंतरिक दस्तावेज़ीकरण अभी भी मूल्यवान है। अगर कोई ग्राहक इमेज को ठीक परोसी गई प्लेट की फोटो के रूप में उचित रूप से समझ सकता है, तो ऐसे एडिट्स से बचें जो इमेज को काफी हद तक सिंथेटिक बना दें।
डिस्क्लोज़र को सटीकता का विकल्प न बनाएं। छोटा लेबल इमेज को स्वीकार्य नहीं बनाता अगर वह ऐसी सामग्री, पोर्शन या प्रोडक्ट दिखाती है जो उपलब्ध नहीं हैं।
एक व्यावहारिक रिव्यू वर्कफ़्लो
पॉलिसी तभी काम करती है जब वह रेस्टोरेंट संचालन की गति में फिट हो। जिम्मेदारी सौंपें और रिव्यू को दोहराने योग्य रखें।
1. असली सोर्स फोटो कैप्चर करें
मौजूदा रेसिपी और सामान्य प्लेटिंग स्टैंडर्ड का उपयोग करके असली डिश की फोटो लें। आइटम का नाम, लोकेशन, तारीख और कोई अस्थायी बदलाव दर्ज करें। अगर मेन्यू अक्सर बदलता है, तो यह न मानें कि पुरानी सोर्स फोटो अभी भी आज के प्रोडक्ट को दर्शाती है।
2. एडिट ब्रीफ परिभाषित करें
लिखें कि क्या सुधारना है: असमान लाइट, अव्यवस्थित बैकग्राउंड, असंगत क्रॉप या प्लेटफॉर्म फॉर्मेटिंग। सीमित ब्रीफ गलती से ज़्यादा एडिटिंग कम करता है। उदाहरण के लिए: “एक्सपोज़र सुधारें, बैकग्राउंड में रसीद हटाएं, न्यूट्रल वार्म बैकग्राउंड उपयोग करें, और कटोरा, टॉपिंग्स, पोर्शन और गार्निश को बिल्कुल वैसा ही रखें।”
3. इमेज जनरेट या एडिट करें
सबसे छोटा उपयोगी हस्तक्षेप उपयोग करें। ओरिजिनल फाइल और एडिटेड वर्ज़न साथ रखें। अगर कोई AI टूल हिस्ट्री, प्रॉम्प्ट रिकॉर्ड या प्रोजेक्ट रिकॉर्ड देता है, तो उसे अपने बिज़नेस की डेटा और रिटेंशन प्रैक्टिस के अनुसार सुरक्षित रखें।
4. डिश से तुलना करें
रेसिपी जानने वाले किसी व्यक्ति से इमेज की असली आइटम से तुलना करने को कहें। अतिरिक्त टॉपिंग्स, गायब सामग्री, विकृत बर्तन, अप्राकृतिक बनावट, डुप्लिकेट सामग्री, असंभव शैडो और पोर्शन इन्फ्लेशन देखें।
5. लिखित मेन्यू की सटीकता जांचें
फोटो, आइटम का नाम, विवरण, कीमत, मॉडिफायर और एलर्जेन जानकारी में सहमति होनी चाहिए। अगर फोटो में कोई साइड दिखती है जो वैकल्पिक है, तो या तो विज़ुअल संकेत हटाएं या आइटम को स्पष्ट रूप से लेबल करें।
6. पब्लिशिंग चैनल जांचें
डिलीवरी मार्केटप्लेस और विज्ञापन प्लेटफॉर्म की अपनी इमेज, लेबलिंग, गुणवत्ता या प्रामाणिकता आवश्यकताएं हो सकती हैं। नियम बदल सकते हैं, इसलिए अपलोड करने से पहले विशिष्ट प्लेटफॉर्म और क्षेत्र की मौजूदा आवश्यकताएं जांचें।
7. अप्रूव करें और दर्ज करें
इमेज फाइलनेम, सोर्स फोटो, एडिट प्रकार, रिव्यूअर, तारीख और अप्रूव्ड चैनल के साथ एक सरल अप्रूवल लॉग उपयोग करें। मल्टी-लोकेशन रेस्टोरेंट के लिए, मेन्यू वर्ज़न और लोकेशन भी पहचानें।
8. मेन्यू बदलने के बाद दोबारा जांचें
जब रेसिपी, पोर्शन, सप्लायर, गार्निश या प्लेटिंग स्टैंडर्ड बदले, तो इमेज दोबारा जांचें। पहले सही रही फोटो बिना किसी नई एडिटिंग के भ्रामक हो सकती है।
पब्लिकेशन से पहले चेकलिस्ट
AI-असिस्टेड इमेज लाइव करने से पहले यह चेकलिस्ट उपयोग करें:
- सोर्स फोटो ऐसी असली डिश दिखाती है जो अभी रेस्टोरेंट बेचता है।
- रेसिपी, सामग्री, टॉपिंग्स, साइड और पोर्शन मौजूदा मेन्यू से मेल खाते हैं।
- कोई AI-जनरेटेड सामग्री या गार्निश नहीं जोड़ी गई है।
- इमेज सर्विंग को सामान्य से काफी बड़ा नहीं दिखाती।
- रंग और बनावट विश्वसनीय और असली खाने के अनुरूप रहते हैं।
- बैकग्राउंड, प्रॉप्स और पैकेजिंग ऐसे अनुभव का संकेत नहीं देते जो ग्राहक को मिलेगा नहीं।
- एलर्जेन और डाइटरी दावे लिखित मेन्यू कंटेंट में संभाले गए हैं, इमेज से अनुमान नहीं लगाया गया।
- इमेज मौजूदा मार्केटप्लेस या विज्ञापन आवश्यकताओं को पूरा करती है।
- एक नामित रिव्यूअर ने फाइनल फाइल अप्रूव की है।
- सोर्स इमेज और एडिट रिकॉर्ड साथ संग्रहीत हैं।
- जिस चैनल के लिए इमेज है, उसके लिए डिस्क्लोज़र पर विचार किया गया है।
- मेन्यू या रेसिपी बदलने पर इमेज की समीक्षा निर्धारित है।
आम एज केस कैसे संभालें
एक डिश हर दिन अलग दिखती है। एक तय प्लेटिंग स्टैंडर्ड उपयोग करें और मेन्यू विवरण सटीक बनाएं। सबसे भरपूर संभव सर्विंग को रोज़ का सामान्य मानकर पेश करने से बचें।
गार्निश मौसम के अनुसार बदलती है। या तो ऐसी न्यूट्रल इमेज उपयोग करें जो अस्थायी गार्निश पर ज़ोर न दे, या जब मौसमी संस्करण स्टैंडर्ड बन जाए तो फोटो अपडेट करें। लिखित मेन्यू को मौजूदा रखें।
आइटम नया है और उसकी फोटो नहीं है। AI सहायता उपयोग करने से पहले असली तैयारी की फोटो लें। टेक्स्ट विवरण से वास्तविक दिखने वाली डिश न बनाएं और उसे रेस्टोरेंट के मौजूदा प्रोडक्ट के रूप में पेश न करें।
फोटो में ऐसा डिस्पोज़ेबल कंटेनर है जो बदल गया है। अगर पैकेजिंग खरीदारी के फैसले के लिए महत्वपूर्ण नहीं है, तो न्यूट्रल क्रॉप मदद कर सकता है। अगर पैकेजिंग, साइज़ या शामिल घटक मायने रखते हैं, तो सोर्स इमेज अपडेट करें।
कोई प्लेटफॉर्म इमेज अस्वीकार करता है। उसके मौजूदा इमेज नियम जांचें और प्लेटफॉर्म का अप्रूव्ड फॉर्मेट उपयोग करें। अगर एडिट्स खाने को कम सटीक बनाते हैं तो इमेज को तब तक बदलते न रहें जब तक वह पास न हो जाए।
कई लोकेशन एक ही मेन्यू परोसती हैं। साझा पॉलिसी बनाएं और एक स्थानीय रिव्यूअर नामित करें जो पोर्शन, गार्निश या उपलब्धता में अंतर को चिह्नित कर सके। केंद्रीकृत टेम्पलेट को स्थानीय वास्तविकता पर हावी नहीं होना चाहिए।
पॉलिसी वहां रखें जहां स्टाफ उसका उपयोग करेंगे
मार्केटिंग फोल्डर में छिपी पॉलिसी रेस्टोरेंट की रक्षा नहीं करेगी। अप्रूव्ड वर्ज़न को मेन्यू या ब्रांड ऑपरेशंस वर्कस्पेस में रखें, इसे फोटो रिक्वेस्ट प्रक्रिया में जोड़ें, और पब्लिशिंग हैंडऑफ में रिव्यू चेकलिस्ट शामिल करें।
जिन टीमों को औपचारिक, कॉपी-और-कस्टमाइज़ दस्तावेज़ चाहिए, वे आंतरिक रेस्टोरेंट AI फोटो पॉलिसी टेम्पलेट लिंक करें। अगर आपके संगठन के पास पहले से व्यापक ट्रस्ट स्टैंडर्ड है, तो इस पॉलिसी को उससे जोड़ें, विरोधाभासी नियम बनाने के बजाय। संबंधित रेस्टोरेंट के लिए AI फूड फोटो ट्रस्ट पॉलिसी गवर्नेंस और रोलआउट के लिए साथी संदर्भ के रूप में काम कर सकती है।
स्टाफ को एक वाक्य सिखाएं जो वे याद रख सकें: प्रेजेंटेशन एडिट करें, वादा बनाए रखें।
अंतिम सिफारिश
एक प्रभावी AI फूड फोटो पॉलिसी उपयोगी एडिटिंग पर रोक नहीं लगाती, और आकर्षक विज़ुअल्स को किचन से आगे नहीं भागने देती। असली डिश फोटो से शुरू करें, निषिद्ध बदलाव परिभाषित करें, मानवीय रिव्यू आवश्यक करें, अप्रूवल दर्ज करें, और पब्लिकेशन से पहले मौजूदा चैनल नियम जांचें। जब इमेज काफी हद तक सिंथेटिक हो, तो उचित रूप से डिस्क्लोज़र करें; जब इमेज सटीक नहीं बनाई जा सकती, तो उसका उपयोग न करें।
अगर आपके मेन्यू को एक जैसा रिफ्रेश चाहिए, तो असली डिश फोटो के साथ FoodPhoto.ai वर्कफ़्लो आज़माएं, हर परिणाम की अपने मेन्यू से तुलना करें, और वह प्राइसिंग विकल्प चुनें जो आपके अगले बैच में फिट हो। लक्ष्य सरल है: ज़्यादा साफ, ज़्यादा एक जैसी फूड इमेज जो ग्राहकों को भरोसे के साथ ऑर्डर करने में मदद करें।
FAQ
क्या रेस्टोरेंट मेन्यू पर AI-एडिटेड फूड फोटो इस्तेमाल कर सकते हैं?
रेस्टोरेंट आम तौर पर AI-असिस्टेड तस्वीरें तब इस्तेमाल कर सकते हैं जब फाइनल फोटो उस डिश को सही तरीके से दिखाए जो ग्राहक को मिलेगी और बिक्री चैनल के नियमों का पालन करे। पब्लिश करने से पहले मौजूदा मार्केटप्लेस, विज्ञापन और स्थानीय आवश्यकताएं जांचें।
रेस्टोरेंट की फूड फोटो में AI को कभी क्या नहीं बदलना चाहिए?
AI को डिश की सामग्री, पोर्शन साइज़, तैयारी, टॉपिंग्स, प्रोडक्ट आइडेंटिटी या प्रेजेंटेशन को इस तरह बदलना नहीं चाहिए जिससे ग्राहक भ्रमित हो सके।
क्या रेस्टोरेंट को AI फूड फोटो एडिट्स का डिस्क्लोज़र करना चाहिए?
डिस्क्लोज़र की आवश्यकताएं क्षेत्राधिकार, प्लेटफॉर्म और संदर्भ के अनुसार अलग-अलग होती हैं। एक व्यावहारिक ट्रस्ट-फर्स्ट तरीका है कि बड़े सिंथेटिक बदलावों का डिस्क्लोज़र करें और हर तस्वीर कैसे बनी इसका आंतरिक रिकॉर्ड रखें।
क्या AI से लाइटिंग और बैकग्राउंड ठीक करना भ्रामक है?
आम तौर पर, ईमानदार सुधार जैसे एक्सपोज़र बेहतर करना, ध्यान भटकाने वाली चीज़ें हटाना, क्रॉप करना और बैकग्राउंड को एक जैसा बनाना कम जोखिम वाले होते हैं जब खाना खुद सही रहे। तुलना और अप्रूवल के लिए ओरिजिनल फोटो रखें।
अगला कदम
एक असली डिश फोटो चुनें, उसे एन्हांस करें, और डिलीवरी-ऐप थंबनेल साइज़ पर पहले/बाद की तुलना करें। अगर यह अभी भी वैसी ही दिखती है जैसी आपका किचन परोसता है, तो बाकी मेन्यू पर भी यही मानक उपयोग करें।
