anigame_fusion

Generator Fusi Karakter Game Anime

Ringkasan

Generator Fusion Game Anime Game adalah proyek sisi yang menyenangkan dan kreatif yang dirancang untuk memadukan elemen karakter anime dengan tema permainan tertentu, menghasilkan gambar yang unik dan menarik secara visual. Memanfaatkan kekuatan perpustakaan cagliostrolab/animagine-xl-3.1 untuk pembuatan karakter anime dan API igdb (Internet Game Database) untuk mengakses data game, proyek ini menawarkan kepada pengguna kemampuan untuk menghasilkan gambar profil yang dipersonalisasi yang mencerminkan anime favorit mereka dan minat bermain game.

Fitur

• Generasi Karakter Anime : Memanfaatkan perpustakaan cagliostrolab/animagine-xl-3.1 untuk membuat karakter bergaya anime.

• Integrasi Tema Game : Mengintegrasikan elemen dari game tertentu ke dalam karakter anime yang dihasilkan, memungkinkan pengguna untuk memilih game favorit mereka.

• Generator gambar profil : Menghasilkan gambar yang cocok untuk digunakan sebagai gambar profil di platform media sosial, forum gaming, atau komunitas online lainnya, memberikan pengguna dengan representasi minat mereka yang dipersonalisasi dan mencolok secara visual.

Instalasi

1. Klon Repositori dari GitHub:

   git clone https://github.com/your-username/anime-game-character-fusion.git

2. Pasang dependensi menggunakan PIP:

   pip install -r requirements.txt

3. (Opsional) Instal Sass dan Kompilasi File Sass ke CSS:

   sass ./resources/form.scss ./resources/form.css

4. Dapatkan kredensial API untuk API igdb dan atur sebagai variabel lingkungan twitch_client_id & twitch_client_secret dengan kunci API Anda yang sebenarnya.

Instalasi (Opsional: Dukungan CUDA)

Jika Anda memiliki GPU NVIDIA dengan dukungan CUDA dan ingin mempercepat pembuatan gambar, ikuti langkah -langkah tambahan ini:

1. Pastikan Anda telah menginstal CUDA di sistem Anda. Lihat dokumentasi NVIDIA CUDA Toolkit untuk instruksi pemasangan khusus untuk sistem operasi Anda.

2. Setelah CUDA dipasang, instal ulang Pytorch:

   pip uninstall torch
   # command from link above

3. Jalankan proyek seperti biasa, dan pembuatan gambar sekarang harus mendapat manfaat dari akselerasi GPU, menghasilkan waktu pemrosesan yang lebih cepat.

Catatan: Dukungan CUDA mungkin memerlukan konfigurasi dan pengaturan tambahan, dan tidak semua sistem atau GPU mungkin kompatibel. Lihat dokumentasi yang disediakan oleh NVIDIA dan perpustakaan cagliostrolab/animagine-xl-3.1 untuk informasi lebih rinci tentang memungkinkan dukungan CUDA.

Penggunaan

1. Jalankan skrip utama dengan variabel lingkungan PythonPath Anda diatur ke ".":

   python src/main.py

2. Ikuti GUI untuk menyesuaikan karakter anime Anda dan pilih elemen game untuk dimasukkan ke dalam fusi.

3. Setelah puas dengan pilihan, gambar yang dihasilkan akan dipratinjau dan dapat disimpan ke direktori yang ditentukan.

Dependensi

• Cagliostrolab/Animagine-XL-3.1: Perpustakaan yang kuat untuk menghasilkan karakter bergaya anime dengan atribut yang dapat disesuaikan.

• IGDB API: Menyediakan akses ke database luas informasi terkait game, yang memungkinkan integrasi elemen game ke dalam gambar yang dihasilkan.

Berkontribusi

Kontribusi untuk proyek dipersilakan! Jika Anda memiliki ide untuk fitur, perbaikan, atau perbaikan bug baru, jangan ragu untuk mengirimkan permintaan tarik. Harap patuhi konvensi pengkodean yang ditetapkan dan ikuti kode etik proyek.

Lisensi

Proyek ini dilisensikan di bawah lisensi MIT. Lihat file lisensi untuk detailnya.

Ucapan Terima Kasih

• Terima kasih khusus kepada pengembang cagliostrolab/animagine-xl-3.1 karena menyediakan perpustakaan yang fantastis untuk generasi karakter anime.
• Berkat pencipta API igdb untuk memungkinkan akses ke data game yang komprehensif.
• Terima kasih khusus kepada pengembang PySide6 untuk menyediakan toolkit yang kuat untuk membuat aplikasi desktop lintas platform dengan Python.
• Terima kasih kepada pengembang NLTK yang telah membuat perpustakaan yang komprehensif untuk tugas pemrosesan bahasa alami di Python.
• Ucapan Terima Kasih kepada Pengembang requests_cache karena menawarkan cara yang nyaman untuk menangani respons HTTP dalam aplikasi Python.
• Berkat pengembang PyTorch untuk mengembangkan kerangka pembelajaran mendalam yang efisien dan fleksibel untuk penelitian dan produksi.
• Syukur kepada pengembang thefuzz karena menyediakan perpustakaan yang berguna untuk pencocokan string fuzzy, meningkatkan keakuratan pencarian nama karakter.