【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及大模型，具体来说是一种高效高精度的基于大模型的智能菜品套图生成方法。
技术介绍
1、随着消费者行为向线上迁移和餐饮数字化的不断推进，商户纷纷进驻在线流量平台(如饿了么美团外卖、大众点评、抖音和小红书等)，以拓展业务渠道。为了在竞争激烈的线上市场中脱颖而出，商户需注重店铺装修，特别关注菜品的引人注目呈现。然而，制作精致的菜品套图通常依赖专业的拍摄设备和摄影师，导致制作成本居高不下。尤其对于外卖行业中的长尾店铺而言,这样的费用可能难以负担。
2、现有的海报设计处理中，通常会使用adobe photoshop，或使用深度学习框架如tensorflow、pytorch配合专门的图像识别和分割模型进行此操作。这些模型可以是u-net、mask r-cnn、deeplab等，它们都是进行图像分割的常见算法。
3、现有技术中还有像dall·e这样的多模态模型，它有能力生成图像并能某种程度上理解图像内容，或者使用像clip这样的模型，它可以对图像和文本进行联合理解，但即使如此，它们主要用于图像合成和分类任务，不适合执行精确的图像分割任务。
4、因此，目前亟待解决的技术问题是:1.素材图片的菜品区域分割精度低；2.菜品素材图片与模板图片大小不同，视觉效果差；3.素材图片导入模板后无法完全对齐，图片质量低；4.菜品素材和模板图片之间的拼合连接处过度不自然。
技术实现思路
1、本专利技术要解决的技术问题是克服现有技术的不足，提供一种基于大模型的智能菜品套
2、为了实现上述目的，设计一种基于大模型的智能菜品套图生成方法，其特征在于所述方法具体如下：s1.导入或生成菜品模板；s2.修正模板；s3.标记模板的菜品区域；s4.批量导入菜品素材；s5.分割菜品素材；s6.菜品与模板合成，逐一处理分割后的菜品素材，将素材与模板的菜品区域对齐，并进行缩放处理和边缘模糊，所述步骤s6具体如下：s61.对模板进行预处理，计算模板上菜品的中心位置，记录中心位置坐标为t_center(x,y)，确定菜品周围区域离菜品中心位置的最大半径t_radius；取模版的alpha制作遮罩图像t_mask，其中菜品区域为全白，其他区域为全黑，并对遮罩图像t_mask的边缘进行1个像素的模糊处理；s62.对菜品素材进行预处理,将菜品裁切到最小边框；s63.对裁切后的菜品图像进行缩放处理,先计算菜品的中心位置d_center(x,y)，再计算菜品的中心位置离边缘的最小半径d_radius,通过菜品的中心位置和离边缘的最小半径计算菜品尺寸调整的比例；s64.制作带合成的菜品图前景,依据模版的尺寸新建一张全黑前景图foreground，并根据模板上菜品中心位置t_center的位置将菜品合成到foreground上，保证裁切后的菜品图的中心位置d_center与模板上菜品的中心位置t_center对齐；s65.对全黑前景图foreground进行亮度调整，确保不低于模板的亮度；s66.将遮罩图像t_mask设置为全黑前景图foreground的alpha通道；s67.将全黑前景图foreground合成到模板上得到最终的菜品图。
3、优选的，步骤s3具体如下：利用图像分割任务的大模型，自动识别菜品位置并创建二值图像mask，用于后续素材合成。
4、优选的，步骤s5具体如下：再次利用大模型对素材进行识别和分割，将菜品但不包含盘子的部分分割出来。
5、本专利技术同现有技术相比，其优点在于：
6、1、通过先进的图片识别与分割任务，实现对菜品的智能辨识，从而提高素材图片分割的精确度；
7、2、计算像素大小，调整菜品素材图片与模板图片尺寸，确保整体覆盖，改善图片视觉效果；
8、3、利用alpha通道图片合成技术，使得素材与模板的菜品区域完全对齐，提高图片质量；
9、4、通过对分割后的菜品素材图片缩放处理和边缘模糊，提高合成自然度。
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1.一种基于大模型的智能菜品套图生成方法，其特征在于所述方法具体如下：
2.如权利要求1所述的一种基于大模型的智能菜品套图生成方法，其特征在于所述步骤S3具体如下：利用图像分割任务的大模型，自动识别菜品位置并创建二值图像mask，用于后续素材合成。
3.如权利要求1所述的一种基于大模型的智能菜品套图生成方法，其特征在于所述步骤S5具体如下：再次利用大模型对素材进行识别和分割，将菜品但不包含盘子的部分分割出来。
【技术特征摘要】
1.一种基于大模型的智能菜品套图生成方法，其特征在于所述方法具体如下：
2.如权利要求1所述的一种基于大模型的智能菜品套图生成方法，其特征在于所述步骤s3具体如下：利用图像分割任务的大模型，自动识别菜品位置...
【专利技术属性】
技术研发人员：陈振华，朱辰昊，李晓捷，王海兵，
申请(专利权)人：再惠上海网络科技有限公司，
类型：发明
国别省市：
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