PicMenu: Umwandlung von Textmenüs in schöne Grafikmenüs

Allgemeine Einführung

PicMenu ist ein innovatives KI-Tool, das traditionelle Papiermenüs durch eine einfache Fotobearbeitung in lebendige und intuitive Bildmenüs verwandelt. Das Tool generiert nicht nur automatisch hochwertige Bilder von jedem Gericht, sondern liefert auch umfangreiche Informationen zu den Gerichten und bietet damit eine neue Lösung für die digitale Transformation der Gastronomie.

Online-Demo: (Chinesisch nicht angepasst) https://www.picmenu.co/

Funktionsliste

• Generierung von Menübildern: Generieren Sie hochwertige Bilder von jedem Gericht, indem Sie Fotos machen.
• Extraktion von Menüinformationen: Verwenden Sie AI-Modelle, um Informationen zu Menüpunkten aus Bildern zu extrahieren.
• Generierung strukturierter Daten: Generierung strukturierter Daten (JSON-Format) mit Informationen über die Gerichte.
• Detaillierte Informationen zu den Gerichten: Künftig werden detaillierte Informationen zu Zutaten, Quellen, Kalorien, Geschmacksrichtungen usw. bereitgestellt.
• Mehrsprachige Unterstützung: Es ist geplant, die mehrsprachige Unterstützung zu erweitern, um die Menüanzeige in mehreren Sprachen zu ermöglichen.
• Kennzeichnungssystem: Es wird ein Kennzeichnungssystem für Gerichte, wie z. B. scharf und vegetarisch, eingeführt, um die persönliche Auswahl zu erleichtern.
• Datenanalyse und -überwachung: Integration mit Plausible und Helicone zur Datenanalyse und Leistungsüberwachung.

Hilfe verwenden

Einbauverfahren

1. Klon-Lagerhaus:git clone https://github.com/Nutlope/picmenu
2. einrichten. .env Datei und fügen Sie Gemeinsam AI-API-Schlüssel:TOGETHER_API_KEY=
3. Erstellen Sie einen S3-Speicher-Bucket und fügen Sie Anmeldeinformationen zu dem .env Datei. Alle erforderlichen Werte sind in der Datei .env.example Dokumentation.
4. in Bewegung sein npm install im Gesang antworten npm run dev um Abhängigkeiten zu installieren und sie lokal auszuführen.

Verwendungsprozess

1. Foto machen und hochladen: Die Benutzer müssen nur ein Foto des Menüs machen und es hochladen, das System erkennt und extrahiert automatisch die Informationen zu den Gerichten.
2. Erzeugung von Schalenbildern: Das System erzeugt ein hochwertiges Bild jeder Schale und zeigt es auf der Benutzeroberfläche an.
3. Anzeige von Informationen zu den Gerichten: Wenn Sie auf das Bild des Gerichts klicken, zeigt das System detaillierte Informationen zu dem Gericht an (z. B. Zutaten, Herkunft, Kalorien, Geschmack usw.).
4. Tag-Filterung: Die Nutzer können Gerichte nach Tags filtern (z. B. scharf, vegetarisch usw.), um eine personalisierte Auswahl zu ermöglichen.
5. Datenanalyse: Integrierte Plausible- und Helicone-Tools analysieren und überwachen das Nutzerverhalten und die Systemleistung, um das Nutzererlebnis zu optimieren.

zukünftige Funktionen

• Verbesserung der Realitätsnähe von Schalenbildern: Durch die Verbesserung des Bilderzeugungsalgorithmus werden die erzeugten Schalenbilder realistischer.
• Endlos-Scrolling-Funktion: Optimierung des Ladevorgangs und Verbesserung der Benutzerfreundlichkeit.
• Mehrsprachige Unterstützung: Erweitern Sie die mehrsprachige Unterstützung, um die Menüanzeige in mehr Sprachen zu ermöglichen.
• Label-Filtersystem: Es wird ein Label-basiertes Filtersystem eingeführt, das es den Nutzern erleichtert, Gerichte nach ihren Ernährungspräferenzen zu filtern.