File size: 2,288 Bytes
28f6a2b |
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27 28 29 30 31 32 33 34 35 36 37 38 39 40 41 42 43 44 45 46 47 48 49 50 51 52 53 54 55 56 57 58 59 60 61 62 63 64 65 66 67 |
// On définit la classe de ton modèle Colara
class ColaraModel {
// Cette méthode est requise par Hugging Face, mais ne fait rien
static async getInstance(progress_callback = null) {
return new ColaraModel();
}
// La méthode 'generate' qui va prendre une image en entrée
async generate(imageBlob) {
// On va charger l'image
const img = await new Promise((resolve) => {
const reader = new FileReader();
reader.onload = (e) => {
const image = new Image();
image.onload = () => resolve(image);
image.src = e.target.result;
};
reader.readAsDataURL(imageBlob);
});
// Créer un canvas temporaire pour manipuler les pixels de l'image
const tempCanvas = document.createElement('canvas');
tempCanvas.width = img.width;
tempCanvas.height = img.height;
const tempCtx = tempCanvas.getContext('2d');
tempCtx.drawImage(img, 0, 0);
const imageData = tempCtx.getImageData(0, 0, img.width, img.height);
const data = imageData.data;
// --- Le cœur de la logique de Colara ---
// L'IA choisit une couleur de filtre aléatoire
const randomRed = Math.floor(Math.random() * 256);
const randomGreen = Math.floor(Math.random() * 256);
const randomBlue = Math.floor(Math.random() * 256);
// Boucler sur chaque pixel pour appliquer le filtre
for (let i = 0; i < data.length; i += 4) {
const originalRed = data[i];
const originalGreen = data[i + 1];
const originalBlue = data[i + 2];
const brightness = 0.2126 * originalRed + 0.7152 * originalGreen + 0.0722 * originalBlue;
data[i] = randomRed * (brightness / 255);
data[i + 1] = randomGreen * (brightness / 255);
data[i + 2] = randomBlue * (brightness / 255);
}
// Mettre à jour les données de pixels
tempCtx.putImageData(imageData, 0, 0);
// Convertir le canvas en un blob pour le résultat
const resultBlob = await new Promise(resolve => tempCanvas.toBlob(resolve, 'image/png'));
// Le format de sortie pour une image est différent du texte
return {
image: resultBlob,
generated_text: "Image générée par Colara"
};
}
}
// On exporte la classe pour qu'elle puisse être utilisée
export default ColaraModel; |