疫情下的元宵节怎么过？借助 AI 给家人做顿团圆饭！

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具操作步骤是：用户提交的照片被收藏到在线食谱中，并训练机器通过分析配料清单、烹饪说明和食品图像，来自动了解食物的制作方法。

其中食谱从二十多个流行的烹饪网站上搜集而来，并通过一条流水线进行处理，从原始HTML中提取相关文本，下载图像的链接，并将数据组合成一个紧凑的JSON模式，其中每个被标记的数据具有唯一性。

Pic2Recipe动画展示，来源：https://www.sohu.com/a/159754992_99905315

经AI科技评论测试，目前这个软件的网页版已经下线，不过在当年，此项研究成果入选CVPR 2017，并且相关论文和代码已经开源。

paper：http://t.cn/R9vmeww ；

Github：http://t.cn/RK1bLkv ；

数据集：http://t.cn/R9vmBDN

相对于MIT的人工智能系统，Facebook在2019年推出开源AI则比较“先进”。相比之前的检索办法，Facebook换了一种新思路，将图像到配方问题公式化为条件生成问题。即：使用预先训练图像编码器和成分解码器，以图像及其相应的成分列表为条件生成指令序列，以此生产可能的菜谱。

此系统是由安德里安·罗梅罗(Adrianna Romero)和其他几名在FAIR蒙特利尔实验室的研究人员一起开发的。并在大规模菜谱数据集上进行了评估，提高了与以前的成分预测方法基线相比的性能。总的来说能够通过输入食物图像来提供准备一顿饭的途径。

另外，该研究成果发表于 CVPR 2019 大会上，并把代码开源在了 GitHub 上。

https：//github.com/ facebookresearch / inversecooking

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