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@@ -0,0 +1,160 @@
+---
+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