Что показывают цифры
По оценке Onside и Just AI, российский рынок генеративного ИИ вырос с 13 млрд рублей в 2024 году до 58 млрд в 2025-м — примерно в 4,5 раза. Около 77% этого объёма приходится на B2B. Это рынок сервисов и программных решений GenAI, а не только генерации изображений и тем более не фуд-съёмки. [1]
Исследование Яндекса и «Яков и Партнёры» показало, что 71% крупных российских компаний используют генеративный ИИ хотя бы в одной бизнес-функции. Показатель не выделяет работу с изображениями, но объясняет, почему инструменты перестали быть экспериментом. [2]
Отдельно растёт рынок, для которого создаётся еда-контент. По оценке Data Insight, объём e-grocery в России в 2025 году составил около 1,5 трлн рублей — на 23% больше, чем годом ранее, а число заказов превысило 1 млрд, плюс 26%. [3] Росстат фиксирует, что за январь–сентябрь 2025 года оборот общественного питания вырос на 8,4% в сопоставимых ценах. [4]
По данным АКИТ, в 2024 году продукты питания и готовая еда заняли 16,9% онлайн-продаж, тогда как одежда и обувь — 14,3%. [5] Это доли рынка, а не сравнение устойчивости отраслей, но они показывают: еда — крупная и растущая категория цифровой торговли.
Аппетитно или подозрительно?
Кажется логичным: если человек узнаёт, что блюдо создано нейросетью, оно перестаёт нравиться. Исследования дают более сложную картину.
В работе, опубликованной в Food Quality and Preference в 2024 году, 297 участников оценивали аппетитность изображений еды. Без раскрытия происхождения AI-картинки часто получали более высокие оценки. Маркировка меняла восприятие привлекательности. При этом измерялась визуальная аппетитность, а не реальные покупки. [6]
Для меня вывод практический: потребитель реагирует не на слово «ИИ», а на то, насколько кадр похож на еду, которую хочется заказать. Очевидно сгенерированное изображение — с неестественно гладким соусом, пластиковым блеском или нарушенными пропорциями — вызывает недоверие и продаёт хуже, чем аккуратный реализм. [7]
Фотография и нейросеть: где больше правды?
Как фотограф, я не считаю студийную съёмку нейтральной фиксацией реальности. Подача, свет и ракурс уже формируют впечатление.
Есть и технические приёмы: искусственный лёд для съёмки напитков, поддерживающие конструкции, которые убирают при обработке, ретушь и композиционная сборка кадра. Фуд-стилисты Рокас Шашки и Елена Волгина в интервью Vilnius Film Office рассказывают о таких решениях, подчёркивая, что преимущественно работают с настоящей едой. [8]
Это не уравнивает фотографию и генерацию. Но граница достоверности проходит не только между камерой и нейросетью. Она проходит по вопросу: насколько итоговый кадр соответствует реальному блюду. Улучшить свет и подачу — не то же самое, что изменить состав продукта или размер порции.
Почему AI-проекты всё чаще закрыты NDA
В моей практике запросы на соглашение о неразглашении стали встречаться заметно чаще, чем раньше. Название бренда, исходники и право публиковать результат обсуждаются отдельно и до начала работы.
Причины, как я их вижу, обычно складываются из нескольких факторов. Бренд не хочет раскрывать, что визуал создан с помощью ИИ, — из-за опасения, что покупатель воспримет блюдо как «ненастоящее». Добавляются конкуренция, требования площадок и внутренние согласования. Иногда это просто общая осторожность в коммуникации.
Я не могу утверждать, что так происходит в большинстве проектов на рынке: публичной статистики по NDA в AI-фуд-съёмке нет. Но тенденция к большей закрытости ощущается.
При этом конфиденциальность и достоверность — разные вопросы. Независимо от того, можно ли опубликовать кейс, задача остаётся прежней: показать реальный продукт, а не придумать вместо него другой.
Как я создаю изображения реальных блюд
В кейсе «AI-фотографии готовых блюд для бренда еды» на моём сайте показан путь от исходных фотографий к единой серии.
Основой стали снимки и составы блюд. Отдельные референсы задавали посуду, фон, свет и композицию. Такой подход помог разделить две задачи: сохранить характер продукта и изменить его визуальную подачу.
Особое внимание я уделял форме макарон, фактуре соуса, кусочкам мяса и овощей. В серии с супами и гарнирами важно было не потерять различия между блюдами ради одинаково «идеального» кадра.
Посмотреть кейс: исходные фотографии, варианты концепции и готовая серия.
Стоит ли бизнесу бояться сгенерированных изображений
Короткий ответ — нет. Генеративные изображения и видео будут использоваться всё шире, и это не вопрос вкуса, а вопрос экономики производства контента: скорость, стоимость серии и возможность быстро перебрать несколько визуальных решений. Бренду, который сегодня принципиально отказывается от AI, завтра придётся догонять тех, кто уже выстроил процесс.
Бояться стоит не технологии, а подхода. Закулисье одного из моих кейсов это хорошо показывает. Клиент показал мне изображение, которое у него уже было до начала нашей работы. Блюдо там выглядело неестественно и несъедобно, но проблема была не только в самом блюде. Кадр был собран так, что не работал целиком: свет, фактуры и композиция не складывались в правдоподобную сцену. Скорее всего, это результат неправильного подхода или самого дешёвого решения на рынке.
Именно поэтому я советую смотреть не на цену, а на специалиста. Разница видна не в том, умеет ли он нажать кнопку генерации, а в том, понимает ли он, почему картинка выглядит именно так.
Как отличить сильного AI-специалиста
Мой главный критерий — опыт в фотографии. Человек, который много лет снимал сам: предметку, еду, любые постановочные кадры, обычно лучше чувствует, что происходит в изображении. Фотография — это работа с реальным светом, реальными фактурами и реальными ограничениями. Когда нейросеть ошибается, фотограф видит конкретную причину: здесь свет падает не с той стороны, здесь тень не соответствует источнику, здесь фактура соуса стала гладкой и «пластиковой», здесь порция выглядит больше, чем в реальности.
И он может это исправить не «перегенерировать ещё сто раз», а понять, что именно поправить в промте и в исходниках.
Это важно ещё и потому, что финальное решение принимает профессионал, а не заказчик. Клиент не обязан разбираться в физике света. Но когда он смотрит на готовое изображение, у него часто срабатывает что-то на уровне подсознания: «здесь что-то не так». Слишком идеальная поверхность, одинаковая текстура у всех ингредиентов, свет, который ниоткуда не идёт, — и вместо аппетита появляется настороженность. А вместе с ней и сомнение в самом продукте.
Хороший AI визуал не выглядит «сгенерированным» он выглядит аппетитным. И это не про магию нейросети, а про то, кто стоит между нейросетью и брендом. Специалистов, которые действительно закрывают задачу качественного визуала, на рынке уже достаточно. Но тех, кто делает простую картинку, не вникая в процесс, пока больше.
Если вам нужен не просто сгенерированный кадр, а изображение, которое помогает продавать, напишите мне. Обсудим задачу и посмотрим, какой подход подойдёт вашему продукту.
Как заказать AI-фуд-съёмку
Я создаю фотореалистичные изображения еды для меню ресторанов, сайтов кафе, доставки, каталогов и карточек товаров. Можно разработать новую концепцию или собрать серию в уже выбранном стиле.
Для обсуждения задачи пожелания к задаче. Мы определим, какие детали важно сохранить, какие форматы подготовить и где потребуется дополнительная проверка результата.
Нужны изображения блюд для меню, сайта или доставки? Напишите — обсудим задачу и формат работы.
Источники
[1] Onside и Just AI — исследование российского рынка генеративного ИИ. genaimarket.just-ai.com
[2] Яндекс — исследование внедрения GenAI в крупном бизнесе (2025). ir.yandex.ru
[3] Data Insight — оценка рынка e-grocery по итогам 2025 года. data.datainsight.ru
[4] Росстат — основные показатели оборота общественного питания, январь–сентябрь 2025. rosstat.gov.ru
[5] АКИТ — итоги интернет-торговли в России за 2024 год. akit.ru
[6] Оксфордский университет — исследование восприятия AI-изображений еды. ox.ac.uk
[7] Califano, Spence — Food Quality and Preference, 2024. doi.org
[8] Vilnius Film Office — интервью с фуд-стилистами. filmvilnius.com
[9] Google Search Central — рекомендации по AI-функциям поиска. developers.google.com
Свяжитесь любым удобным способом — обсудим задачу и формат работы.
Для связи со мной: +7 967 052 38 27
e-mail: denischepa@mail.ru
Оставьте заявку
Напишите ваше имя и удобный способ связи — я отвечу вам лично и помогу подобрать формат работы.