はじめに
PicMenuは、簡単な写真操作で従来の紙メニューを鮮やかで直感的な画像メニューに変換する革新的なAIツールです。このツールは、各料理の高品質な画像を自動生成するだけでなく、料理に関する豊富な情報も提供し、ケータリング業界のデジタル変革に向けた新たなソリューションを提供する。
機能一覧
- メニュー画像生成:写真撮影により、各料理の高画質画像を生成。
- メニュー情報抽出: AIモデルを使って画像からメニュー情報を抽出。
- 構造化データ生成:料理情報を含む構造化データ(JSON形式)を生成する。
- 料理の詳細情報:将来的には、食材、ソース、カロリー、風味などの詳細情報が提供されるようになる。
- 多言語サポート:多言語でのメニュー表示を提供するため、多言語サポートを拡張する予定。
- ラベリング・システム:スパイシーやベジタリアンといった料理のラベリング・システムを導入し、個人に合わせた選択を容易にする。
- データ分析とモニタリング: データ分析とパフォーマンスモニタリングのために、PlausibleとHeliconeと統合。
ヘルプの使用
設置プロセス
- クローン倉庫
git clone https://github.com/Nutlope/picmenu
- 確立
環境
ファイルに 一緒に AI APIキー:together_api_key=
- S3ストレージバケットを作成し、認証情報を
環境
ファイルにあります。必要な値はすべて.env.example
ドキュメンテーション - うごきだす
npmインストール
歌で応えるnpm run dev
で依存関係をインストールし、ローカルで実行する。
使用プロセス
- 写真を撮ってアップロード:ユーザーはメニューの写真を撮ってアップロードするだけで、システムが自動的に認識し、料理情報を抽出する。
- 皿画像生成:システムは各皿の高画質画像を生成し、インターフェースに表示する。
- 料理情報の表示:料理の画像をクリックすると、料理の詳細情報(食材、ソース、カロリー、風味など)が表示されます。
- タグフィルタリング:ユーザーはタグ(例:スパイシー、ベジタリアンなど)に基づいて料理をフィルタリングし、パーソナライズされた選択を容易にすることができます。
- データ分析:統合されたPlausibleとHeliconeのツールは、ユーザーの行動とシステムパフォーマンスを分析・監視し、ユーザーエクスペリエンスの最適化を支援します。
将来の機能
- 食器画像のリアルさを向上:画像生成アルゴリズムを改良することで、生成される食器画像をよりリアルにする。
- 無限スクロール機能:ローディング状態を最適化し、ユーザーエクスペリエンスを向上させます。
- 多言語サポート:多言語サポートを拡張し、より多くの言語でメニュー表示ができるようになりました。
- ラベル・フィルタリング・システム:ラベル・ベースのフィルタリング・システムを導入し、ユーザーが食事の好みに応じて料理をフィルタリングできるようにした。