funGangs.ai

Fungangs.ai

CATATAN!!

Server turun karena peningkatan ukuran berat model tetapi gambar dapat ditemukan di Dockerhub

Latar belakang model

1. Model ini dilatih pada StyleGAN dan Pytorch digunakan untuk pengembangan.
2. Jupyter Notebook hadir di Kaggle Link berikut.
3. Dataset yang dilatih adalah Pixelated Treasures: 10K CryptoPunks yang dapat ditemukan melalui tautan ini.

Fitur

Generasi Gambar:

Generasi gambar seperti yang dikatakan menggunakan model StyleGan yang dilatih khusus.

Generasi cerita: (Todo)

Saat ini, generasi cerita didukung oleh antarmuka API yang memeluk ini. Untuk penambahan dan gamifikasi lebih lanjut, model LLM yang terlatih khusus akan ditambahkan.

Dukungan Basis Data:

Masa depan proyek ini bertujuan untuk bermain dan membuatnya spesifik pengguna. Oleh karena itu, dukungan basis data telah ditambahkan dan sedang berlangsung untuk menyimpan data dan gambar khusus pengguna.

Todo

Proyek ini lebih lanjut bertujuan untuk memperluas fitur di bawah ini:

• Generasi Gambar Fungang
• Pembuatan cerita berdasarkan konteks gambar
• PENGGUNA PIX2PIX PIX2PIX GAN GENGARA
• Wiki API untuk karakter geng

API Docs

Saat ini, API mendukung generasi gambar dan ekspansi di masa depan adalah integrasi LLM untuk generasi cerita.

Titik akhir

Pembuatan gambar: /generated titik akhir membutuhkan Number_OF_IMAGES untuk dimasukkan. Responsnya akan menjadi gambar tunggal yang merupakan kolase dari sejumlah gambar tertentu seperti yang ditunjukkan pada gambar.

Contoh:

1. Generasi Gambar Fungangs:

Javascript

 import axios from "axios"

try {
  const number_of_images = 16
  const url = "http://127.0.0.1.8080/generated/{number_of_images}"
  const body = { "user_id" : "valid uuid4" , "number_of_images" : 8 }
  const generated_image = axios . get ( url , body )
} catch ( err ) {
  console . log ( err )
}

Python

 import requests

try :
    number_of_images = 16
    url = f"http://127.0.0.1.8080/generated"
    body = { "user_id" : "valid uuid4" , "number_of_images" : 8 }
    response = requests . get ( url , json = body )
    generated_image = response . content
except Exception as err :
    print ( err )

Catatan

Model, yang didasarkan pada StyleGan , membutuhkan memori tinggi dalam hal CPU dan CUDA. Oleh karena itu, harap restrain from generating a number of images more than the range of (8, 48) . Generasi cerita adalah beta karena didasarkan pada antarmuka wajah pelukan yang ada. Dukungan LLM khusus segera akan ditambahkan. "