AI样板间主题营养餐智能设计与三维可视化系统

快速体验

1. 打开 InsCode(快马)平台 https://www.inscode.net
2. 输入框内输入如下内容：

   我需要开发一个面向房地产样板间的AI营养餐设计系统，帮助营养师快速生成与楼盘风格匹配的定制化餐食方案。
   
   系统交互细节：
   1. 输入阶段：营养师上传样板间实景照片，选择目标人群（如亲子家庭/商务人士）和餐食类型（早餐/下午茶）
   2. 风格分析：AI通过图像识别提取样板间主色调、装修风格等特征，LLM生成3种匹配的餐食主题（如新中式禅意/北欧极简）
   3. 方案生成：基于选定主题，结合营养数据库自动生成符合膳食指南的菜品组合，并标注卡路里和营养成分
   4. 三维呈现：文生图功能将菜品方案与样板间场景融合，生成带餐具摆盘效果的立体展示图
   5. 输出阶段：导出PDF格式的完整方案，包含营养分析表、采购清单和摆盘指导
   
   注意事项：需支持用户手动调整菜品搭配，提供色彩搭配建议辅助工具

3. 点击'项目生成'按钮，等待项目生成完整后预览效果

最近在接触房地产行业的营养顾问工作，发现样板间的餐饮配套常常与整体风格脱节。传统的营养餐设计往往只关注功能需求，忽略了与空间美学的融合。于是尝试用AI技术开发了一套解决方案，能快速生成风格统一的定制化餐食方案。这里分享下实现思路和经验。

1. 需求分析与技术选型
   房地产样板间需要呈现高品质生活方式，但现有营养方案多为标准化模板。核心需求是：风格匹配（色彩/材质/文化调性）、人群适配（商务/家庭场景）、快速可视化。选择计算机视觉分析空间特征，LLM生成主题建议，最后通过文生图实现三维呈现。

2. 系统搭建关键步骤

3. 图像特征提取：用预训练模型识别样板间照片中的主色调（如莫兰迪灰）、材质（原木/大理石）、风格标签（日式诧寂/现代轻奢）
4. 主题生成逻辑：将视觉特征转换为自然语言描述（"浅木色极简空间+落地窗"），由LLM输出3个餐食主题提案，例如针对商务样板间生成「低咖啡因草本茶点套餐」

5. 营养数据库关联：建立风格关键词与食材的映射关系（如「新中式」优先匹配山药、百合等食材），自动计算营养素含量

6. 三维可视化难点突破
   最初直接用文生图生成菜品会出现风格偏差，后来改进为两步走：先根据主题生成菜品平面图，再通过ControlNet将样板间照片作为背景参考图，确保餐具摆盘与空间透视关系协调。为提升真实感，特别训练了包含2000张高端楼盘餐具摆拍的LoRA模型。

7. 交互优化经验

8. 提供「色彩协调度」评分功能：用Lab色彩空间计算餐食与样板间的色相差值
9. 允许拖拽替换菜品：当AI建议的西兰花不符合用户预期时，可保持相同色系切换为芦笋，系统自动同步更新营养成分表
10. 采购清单智能生成：关联本地供应商数据库，标注当季优选食材和替代选项

实际测试中发现，亲子类样板间最关注食材安全性标签，而商务类更重视摆盘的艺术性。通过InsCode(快马)平台的AI辅助编程功能，我快速搭建出了可交互的原型系统。平台内置的模型调用和部署功能特别方便，不需要自己折腾服务器配置，上传代码后直接生成可分享的演示链接，客户在手机端就能查看动态效果。

现在完成一个方案的平均时间从2小时压缩到10分钟，最惊喜的是AI常能给出意想不到的创意组合，比如为地中海风格样板间设计的「橄榄油浸章鱼配茴香沙拉」，既符合营养标准又完美呼应了蓝白色调。建议营养师同行们都可以尝试这种技术赋能的新工作流，毕竟在这个颜值经济的时代，食物的视觉表现力正变得和营养价值同等重要。

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   我需要开发一个面向房地产样板间的AI营养餐设计系统，帮助营养师快速生成与楼盘风格匹配的定制化餐食方案。
   
   系统交互细节：
   1. 输入阶段：营养师上传样板间实景照片，选择目标人群（如亲子家庭/商务人士）和餐食类型（早餐/下午茶）
   2. 风格分析：AI通过图像识别提取样板间主色调、装修风格等特征，LLM生成3种匹配的餐食主题（如新中式禅意/北欧极简）
   3. 方案生成：基于选定主题，结合营养数据库自动生成符合膳食指南的菜品组合，并标注卡路里和营养成分
   4. 三维呈现：文生图功能将菜品方案与样板间场景融合，生成带餐具摆盘效果的立体展示图
   5. 输出阶段：导出PDF格式的完整方案，包含营养分析表、采购清单和摆盘指导
   
   注意事项：需支持用户手动调整菜品搭配，提供色彩搭配建议辅助工具

3. 点击'项目生成'按钮，等待项目生成完整后预览效果