VisioNomicon

Visionomicon

O Visionomicon é uma poderosa ferramenta utilitária de linha de comando baseada em Python, projetada para renomear arquivos de imagem usando os recursos do GPT-4O. Os nomes de arquivos descritivos são gerados com base em um modelo dado pelo usuário e no conteúdo da imagem.

Características

• Renomear arquivos de imagem com base em nomes de arquivos gerados do GPT-4V
• Geração de nomes flexíveis com base na estrutura fornecida pelo usuário
• Capacidade de criar um arquivo de mapeamento para imagens renomeadas
• Executar a renomeação com base em um arquivo de mapeamento gerado
• Desfazer renomear para reverter para nomes de arquivos originais
• Etapa de verificação para nomes gerados usando GPT-4O
• Suporte para várias tentativas de nova tentativa em caso de validação ou erros
• Tipos de arquivo suportados: .png , .jpeg , .jpg , .webp , .gif (não animado)

Pré -requisitos

• Python 3.6+
• Acesso ao OpenAI API com recursos GPT-4O (chave da API necessária)

Instalação

Você pode instalar o pacote usando o PIP através do seguinte comando:

pip install VisioNomicon

Como alternativa, você pode instalar manualmente o pacote baixando a distribuição de origem e executando os seguintes comandos:

1. Faça o download da mais recente distribuição de origem na página de lançamentos.
2. Extraia o arquivo e navegue até o diretório extraído.
3. Execute o seguinte comando para instalar:

pip install . 

Uso

Para usar o Visionomicon, você precisa definir a variável de ambiente OPENAI_API_KEY para sua chave de API do OpenAI. Isso geralmente pode ser feito com um comando como o seguinte:

 export OPENAI_API_KEY= ' your_api_key_here '

Execute o script com as bandeiras e argumentos desejados:

VisioNomicon [OPTIONS]

Ou em um único comando:

OPENAI_API_KEY= ' your_api_key_here ' VisioNomicon [OPTIONS] 

Opções

• -f , --files : Especifique caminhos de arquivo das imagens para criar mapeamento para
• -o , --output : Especifique um arquivo de mapeamento JSON a ser criado com caminhos originais e novos. Padrão para $XDG_DATA_HOME/visionomicon/mapping-%Y-%m-%d-%H-%M-%S.json
• -x , --execute : execute renomeação com base no arquivo de mapeamento existente. Chamando isso sem um valor usa o mapeamento criado mais recentemente em $XDG_DATA_HOME/visionomicon
• -ox , --mapex : mapear e executar renomeação em uma etapa
• -u , --undo : reverter a renomeação em nomes de arquivos originais usando um arquivo de mapeamento. Chamando isso sem um valor usa o mapeamento criado mais recentemente em $XDG_DATA_HOME/visionomicon
  • É importante observar que, se os nomes ou locais de arquivos mudarem após a execução de um mapeamento, você não poderá desfazer
• -t , --template : Defina o modelo para renomear arquivos de imagem, sem extensão de arquivo. Recomenda -se usar colchetes quadrados para definir elementos do nome do arquivo. Padrão para [SubjectDescription]_[MainColor/ColorScheme]_[StyleOrFeel]_[CompositionElement]
• -e , --validation-retries : Especifique o número de tentativas para validação de nome (padrões para 3)
• -v , --error-retries : Especifique o número de tentativas no caso de erros do OpenAI (padrões para 3)
• -E , --ignore-validation-fail : Se o limite de validação é atingido, o arquivo de mapa para o nome original, em vez de retornar um erro
• -V , --ignore-error-fail : Se o limite de erros for atingido, o arquivo de mapa para o nome original em vez de retornar um erro
• -b , --create-batch : crie trabalho em lote através da API OpenAI.
• -B , --retrieve-batch : recuperar a saída do trabalho em lote através da API OpenAI. Execute essas 24 horas depois de criar o trabalho em lote.

Comandos de exemplo

VisioNomicon -f image1.jpg image2.png -ox

Este é o uso mais direto. Um arquivo de mapeamento é criado para as imagens, colocado no local padrão ( $XDG_DATA_HOME/visionomicon/mapping-%Y-%m-%d-%H-%M-%S.json ). Imediatamente depois, esse arquivo é executado, renomeando os arquivos.

VisioNomicon -f image1.jpg image2.png -o mapping.json -t " [Object]_[Color]_[Style] "

Este comando criará um arquivo de mapeamento de renomeio para image1.jpg e image2.png com base no modelo fornecido e em saída o mapeamento para mapping.json .

Posteriormente, você pode executar o mapeamento, renomeando os arquivos.

VisioNomicon -x mapping.json

Isso também pode ser feito em um único comando, se desejar, usando -ox :

VisioNomicon -f image1.jpg image2.png -ox mapping.json -t " [Object]_[Color]_[Style] " 

Limitações

• O GPT-4O é limitado nos tipos de arquivos que ele pode manipular (.png, .jpeg, .jpg, .webp, não animado .gif) e o tamanho (até 20 MB)
• Com alguns modelos, pode ser bastante mimado, não gerando realmente os nomes de arquivos que você pode esperar

Contribuindo

Contribuições são bem -vindas. Por favor, abra um problema primeiro para discutir o que você gostaria de mudar ou adicionar.

Licença

Este projeto é de código aberto sob a licença GLP-3.0.

Isenção de responsabilidade

Esta ferramenta não é afiliada ao OpenAI. A funcionalidade está sujeita a alterações com base em atualizações da API ou dos Termos de Serviço fornecidos pelo OpenAI.