输入A:用户上传图片或分享菜品名称。 逻辑推理:确定历史上的发明者(例如,拉斐尔·埃斯波西托或亨利·夏庞蒂埃)以及确切的发明年份。 任务:拍摄一张超写实的 4:5 微距照片,照片内容为一本超大尺寸的、打开的古董烹饪手抄本,放置在深色天鹅绒博物馆底座上。 左页(活体立体模型): 书的左侧被掏空,如同一个秘密隔间。里面是一个令人叹为观止的3D微缩场景。菜肴发明者的精细人偶被定格在还原时代风貌的厨房中。周围环绕着10-15种关键食材的微缩模型,每一种都装在各自独立的手工吹制玻璃瓶或微型木箱中。此外,还配有那个时代特有的微型黄铜烹饪用具。整个场景由“书页”内部散发出的温暖而迷人的琥珀色光芒照亮。 右页(技术说明): 右页是平整的古旧羊皮纸,上面有优雅的褪色斯宾塞体书法和手绘水彩插图。 1. 顶部:菜肴名称以英文和其原产语言标注,并加粗“起源日期”。 2. 中间:垂直的“成分蓝图”,包含每个原材料的超详细草图。 3. 底部:一张小而详细的“出生地地图”,显示具体的出生城市,风格类似于 19 世纪的地图插图。 4. 文字:清晰易读的食谱步骤,用略微凸起的墨水书写在纸上。 风格: 博物馆标本摄影。使用85毫米微距镜头。灯光应结合冷色调的展厅聚光灯和书籍立体模型内部温暖的光晕。展现做旧皮革装帧和纸张纹理的极致质感。 输出:一张图像,宽高比为 4:5。

2x2 网格,1:1 比例,针对 4 种著名的国际菜肴执行以下操作: # In[1]: 导入风味化学库 import auto_inference_engine as ai import editorial_renderer as er subject = "[$DISH_NAME]" # In[2]: 解构为挥发性化合物 df_gastronomy = ai.dissect_dish(subject, layers=['香气云', '质地矩阵', '美拉德画布', '


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