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