funGangs.ai

Fungangs.ai

ПРИМЕЧАНИЕ!!

Сервер снизится из -за увеличения размера веса модели, но изображение можно найти в Dockerhub

Фон модели

1. Модель обучается на StyleGAN , а Pytorch используется для разработки.
2. Записная книжка Юпитера присутствует в следующей ссылке Kaggle.
3. Набор данных, на который обучается, - это Pixelated Treasures: 10K CryptoPunks которые можно найти по этой ссылке.

Функции

Генерация изображений:

В генерации изображений, как указано, используется модель Stylegan, обученная на заказ.

Генерация рассказов: (Тодо)

В настоящее время генерация истории поддерживается этим интерфейсом API обнимающего лица. Для дальнейшего сложения и геймификации будет добавлена ​​специальная обученная модель LLM.

Поддержка базы данных:

Будущее этого проекта направлено на то, чтобы сделать его специфическим для пользователя. Следовательно, поддержка базы данных была добавлена ​​и ведется для хранения конкретных пользовательских данных и изображений.

Тодо

Проект дополнительно направлен на расширение до функций ниже:

• Генерация изображений Fungangs
• Генерация историй на основе контекста изображения
• Пользователь интерактивный Pix2pix Gan Generation
• Wiki API для персонажа бандов

API документы

В настоящее время API поддерживают генерацию изображений, а будущее расширение - это интеграция LLM для поколений.

Конечные точки

Генерация изображения: /generated конечная точка требует введена number_of_images. Ответ будет единственным изображением, которое является коллажом заданного количества изображений, как показано на изображении.

Пример:

1. Генерация изображений грибков:

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 )
}

Питон

 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 )

Примечание

Модель, основанная на Stylegan , требует высокой памяти с точки зрения процессора и CUDA. Следовательно, пожалуйста, restrain from generating a number of images more than the range of (8, 48) . Генерация истории находится на бета -версии, так как она основана на существующем интерфейсе обнимающего лица. Вскоре будет добавлена ​​пользовательская поддержка LLM ».