一个新鲜出炉的开源 AI 项目， 通过 Llama 3.2 Vision 90B 模型提取信息，贼好玩（带私活源码）

这几天在逛 GitHub 时，发现了一个很有趣的 AI 应用项目——PicMenu。

项目简介

PicMenu 是一个开源项目，旨在帮助餐厅老板和食物爱好者轻松生成美丽的菜品图片。你只需拍摄一张餐厅菜单的照片，PicMenu 就能自动从中提取菜品信息，并生成相应的精美图片，完美地展示每道菜肴。如果你是个餐厅的小老板，就不用花钱定制菜单了，直接用这个项目生成就好啦。

核心功能和技术栈

• 自动提取菜单信息：通过 Llama 3.2 Vision 90B 模型，PicMenu 能从菜单图片中提取所有菜品信息。

• 生成菜品图像：基于提取的信息，PicMenu 会生成每道菜肴的图像，使用 Flux Schnell 模型进行图像渲染，效果自然且引人注目。

• 结构化输出：以 JSON 格式输出菜品信息，方便进一步集成与使用。

• 用户友好的界面：通过 Next.js 和 Tailwind 设计的界面，简洁而现代，提升用户体验。

• 高度可定制：你可以通过自己的 Together AI API 密钥以及 S3 存储桶，定制图片存储和处理方式。

PicMenu 可以在本地运行，并支持跨平台使用，适用于 Linux、macOS、Windows（支持 Node.js）等系统。

项目安装

下面是如何在本地运行 PicMenu 的步骤，确保你能够快速上手：

1、克隆项目仓库

首先，你需要将 PicMenu 的 GitHub 仓库克隆到本地：

git clone https://github.com/Nutlope/picmenu

2、配置环境变量

在项目根目录下创建一个 .env 文件，并添加你的 Together AI API 密钥，可以在 Together AI 的官网申请获取：

TOGETHER_API_KEY=your_api_key_here

同时，你还需要创建一个 S3 存储桶，并将相应的凭证添加到 .env 文件中。

3、安装依赖项

运行以下命令来安装所需的依赖：

npm install

4、本地启动项目

在完成依赖安装后，启动开发服务器：

npm run dev

访问 http://localhost:3000，你将看到 PicMenu 的界面，开始上传菜单图片并生成菜品图像吧！

项目使用

我们打开 PicMenu 首页，可以看到首页非常简单，你只需要上传一个餐厅的菜单即可：

我们上网随便搜索一个菜单，上传上去，PicMenu 就会自动解析并生成图片了。

真不错啊，都看饿了。

总结

PicMenu 通过智能的图像处理和自动化技术，让餐厅菜单的呈现变得轻松又高效。它不仅节省了大量的时间和精力，还能为你的餐厅带来更加吸引顾客的视觉效果。更重要的是，PicMenu 是完全开源的，免费供大家使用。无论你是餐厅经营者，还是食品摄影爱好者，都能从中受益。

感兴趣的朋友们快去试试吧。

项目地址：https://github.com/Nutlope/picMenu
在线体验：https://www.picmenu.co/

 写在最后（私活源码）

今天给大家分享一套基于Springboot+Vue的仓库管理系统源码，在实际项目中可以直接复用。(免费提供，文末自取)

一、系统运行图（设计报告和接口文档）

1、登陆页面

2、物品信息管理

3、设计报告包含接口文档

二、系统搭建视频教程

源码免费领取方式

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