README.md

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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
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# 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