anigame_fusion
1.0.0
Генератор Fusion Anime Game Generator - это веселый и креативный боковой проект, предназначенный для смешивания элементов аниме -персонажей с конкретными темами игры, создавая уникальные и визуально привлекательные изображения. Используя мощность библиотеки cagliostrolab/animagine-xl-3.1 для генерации аниме-символов и API igdb (база данных интернет-игры) для доступа к игровым данным, этот проект предлагает пользователям возможность генерировать персонализированные изображения профиля, которые отражают их любимые аниме и игровые интересы.
Поколение аниме-символов : использует библиотеку cagliostrolab/animagine-xl-3.1 для создания символов в стиле аниме.
Интеграция темы игры : интегрирует элементы из конкретных игр в сгенерированные аниме -персонажи, позволяя пользователям выбирать свои любимые игры.
Генератор изображений профиля : генерирует изображения, подходящие для использования в качестве изображений профиля на социальных сетях, игровых форумах или других онлайн -сообществ, предоставляя пользователям персонализированное и визуально поразительное представление своих интересов.
Клонировать репозиторий от GitHub:
git clone https://github.com/your-username/anime-game-character-fusion.gitУстановите зависимости, используя PIP:
pip install -r requirements.txt(Необязательно) Установите SASS и компилируйте файл SASS в CSS:
sass ./resources/form.scss ./resources/form.css Получите учетные данные API для API igdb и установите их как переменные среды TWITCH_CLIENT_ID & TWITCH_CLIENT_SECRET с вашим фактическим ключом API.
Если у вас есть GPU NVIDIA с поддержкой CUDA, и вы хотите ускорить генерацию изображений, выполните эти дополнительные шаги:
Убедитесь, что в вашей системе установлен CUDA. Обратитесь к документации NVIDIA CUDA Toolkit для инструкций по установке, специфичных для вашей операционной системы.
Как только CUDA будет установлен, переустановить Pytorch:
pip uninstall torch
# command from link aboveЗапустите проект как обычно, и генерация изображений теперь должна извлечь выгоду из ускорения графических процессоров, что приводит к более быстрому времени обработки.
ПРИМЕЧАНИЕ. Поддержка CUDA может потребовать дополнительной конфигурации и настройки, а не все системы или графические процессоры могут быть совместимыми. Обратитесь к документации, предоставленной NVIDIA и библиотекой cagliostrolab/animagine-xl-3.1 для более подробной информации о предоставлении поддержки CUDA.
Запустите основной сценарий с помощью переменной переменной среды Pythonpath, установленной на «.»:
python src/main.pyСледуйте по графику, чтобы настроить свой аниме -символ и выберите элементы игры, чтобы включить в Fusion.
После удовлетворения выборов сгенерированное изображение будет предварительно просмотрено и может быть сохранено в указанном каталоге.
CALIOSOROLAB/ANINAGINE-XL-3.1: мощная библиотека для генерации символов в стиле аниме с настраиваемыми атрибутами.
IGDB API: предоставляет доступ к обширной базе данных, связанной с игрой, позволяющей интегрировать элементы игры в сгенерированные изображения.
Взносы в проект приветствуются! Если у вас есть идеи для новых функций, улучшений или исправлений ошибок, не стесняйтесь отправлять запрос на тягу. Пожалуйста, придерживайтесь установленных соглашений о кодировании и следуйте кодексу поведения проекта.
Этот проект лицензирован по лицензии MIT. Смотрите файл лицензии для получения подробной информации.
cagliostrolab/animagine-xl-3.1 за предоставление фантастической библиотеки для генерации аниме.igdb за доступ к комплексным игровым данным.PySide6 за предоставление мощного инструментария для создания кроссплатформенных настольных приложений с Python.NLTK за создание комплексной библиотеки для задач обработки естественного языка в Python.requests_cache для предложения удобного способа кэширования ответов HTTP в приложениях Python.PyTorch за разработку эффективной и гибкой структуры глубокого обучения для исследований и производства.thefuzz за предоставление полезной библиотеки для нечеткого сопоставления строк, повышая точность поиска имени символа.
