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---
license: apache-2.0
datasets:
- fka/awesome-chatgpt-prompts
language:
- aa
metrics:
- accuracy
base_model:
- black-forest-labs/FLUX.1-dev
library_name: adapter-transformers
---
# Importation des bibliothèques nécessaires
import tensorflow as tf
import numpy as np
import soundfile as sf
import librosa
import matplotlib.pyplot as plt
# Définition de l'architecture du modèle
def create_model():
model = tf.keras.Sequential([
tf.keras.layers.Input(shape=(256, 256, 3)),
tf.keras.layers.Conv2D(32, (3, 3), activation='relu'),
tf.keras.layers.MaxPooling2D((2, 2)),
tf.keras.layers.Conv2D(64, (3, 3), activation='relu'),
tf.keras.layers.MaxPooling2D((2, 2)),
tf.keras.layers.Conv2D(128, (3, 3), activation='relu'),
tf.keras.layers.MaxPooling2D((2, 2)),
tf.keras.layers.Flatten(),
tf.keras.layers.Dense(512, activation='relu'),
tf.keras.layers.Dense(256, activation='relu'),
tf.keras.layers.Dense(128, activation='relu'),
tf.keras.layers.Dense(64, activation='relu'),
tf.keras.layers.Dense(32, activation='relu'),
tf.keras.layers.Dense(16, activation='relu'),
tf.keras.layers.Dense(8, activation='relu'),
tf.keras.layers.Dense(1, activation='sigmoid')
])
return model
# Compilation du modèle
model = create_model()
model.compile(optimizer='adam', loss='binary_crossentropy', metrics=['accuracy'])
# Entraînement du modèle
# Remplacez 'X_train' et 'y_train' par vos données d'entraînement
model.fit(X_train, y_train, epochs=10, batch_size=32, validation_split=0.2)
# Fonction pour générer des animations à partir d'images
def generate_animation_from_image(image_path):
# Charger l'image et prétraiter
image = tf.keras.preprocessing.image.load_img(image_path, target_size=(256, 256))
image_array = tf.keras.preprocessing.image.img_to_array(image)
image_array = np.expand_dims(image_array, axis=0)
image_array = image_array / 255.0
# Générer l'animation
animation = model.predict(image_array)
return animation
# Fonction pour générer des animations à partir de texte
def generate_animation_from_text(text):
# Prétraiter le texte
text_array = np.array([text])
# Générer l'animation
animation = model.predict(text_array)
return animation
# Fonction pour générer des animations à partir de prompts
def generate_animation_from_prompt(prompt):
# Prétraiter le prompt
prompt_array = np.array([prompt])
# Générer l'animation
animation = model.predict(prompt_array)
return animation
# Fonction pour générer de la musique personnalisée
def generate_music(prompt):
# Prétraiter le prompt
prompt_array = np.array([prompt])
# Générer la musique
music = model.predict(prompt_array)
return music
# Fonction pour générer des sons
def generate_sound(prompt):
# Prétraiter le prompt
prompt_array = np.array([prompt])
# Générer le son
sound = model.predict(prompt_array)
return sound
# Fonction pour générer des bruits
def generate_noise(prompt):
# Prétraiter le prompt
prompt_array = np.array([prompt])
# Générer le bruit
noise = model.predict(prompt_array)
return noise
# Fonction pour générer de la musique en temps réel
def generate_real_time_music(prompt):
# Prétraiter le prompt
prompt_array = np.array([prompt])
# Générer la musique en temps réel
real_time_music = model.predict(prompt_array)
return real_time_music
# Fonction pour créer des paysages sonores personnalisés
def create_soundscape(prompt):
# Prétraiter le prompt
prompt_array = np.array([prompt])
# Créer le paysage sonore
soundscape = model.predict(prompt_array)
return soundscape
# Fonction pour remixer des morceaux existants
def remix_music(music_path):
# Charger la musique et prétraiter
music, sr = librosa.load(music_path, sr=None)
music_array = np.expand_dims(music, axis=0)
# Remixer la musique
remixed_music = model.predict(music_array)
return remixed_music
# Fonction pour modifier les animations et la musique générées
def modify_creation(creation):
# Modifier la création
modified_creation = model.predict(creation)
return modified_creation
# Fonction pour télécharger les créations
def download_creation(creation, file_path):
# Télécharger la création
np.save(file_path, creation)
# Fonction pour exporter les créations dans différents formats
def export_creation(creation, file_path, format):
# Exporter la création
if format == 'wav':
sf.write(file_path, creation, 44100)
elif format == 'png':
plt.imsave(file_path, creation)
else:
print("Format non supporté")
# Fonction pour appliquer des effets aux animations et à la musique
def apply_effects(creation, effect):
# Appliquer l'effet
effected_creation = model.predict(creation)
return effected_creation |