この記事では、エッジデバイス上で調理した食品のリアルな画像を生の入力から合成する技術について述べています。この技術は、調理過程におけるテクスチャー、色、構造の複雑な変化をモデルが捉える必要があり、これまでの手法はリアルさを欠いたり、エッジデバイスに適さないリソースを大量に消費するものでした。本研究では、シェフによって注釈付けされた焼き加減のレベルを持つ初のオーブンベースの調理進行データセットを紹介し、生の食品画像に基づいてリアルな食品画像を合成するエッジ効率的な生成器を提案しました。この生成器は、ユーザーの好みに沿った視覚的な目標を設定可能で、調理の進行状況を監視するための特有の類似指標を導入しています。また、実験の結果、モデルの性能は既存の基準を大幅に上回り、特に公表されているデータセットにおいて60%の改善が確認されました。