# SPirited 一款AI儿童绘本生成程序
![img.png](images/img.png)
## 项目简介
一句话生成一本书。
这是一个基于 GPT、Langchain、Function Calling 和 Stable Diffusion 技术实现的 AI 代理应用程序,旨在生成儿童绘本故事。
## 功能特点
- **一句话生成一本书**:用户只需输入一句话便可生成一本丰富多彩的儿童故事书。
- **随声朗读**:Coming soon。(生成符合故事情节的文字、语音朗读,有种身临其境的感觉。)
- **GPT 驱动**:利用 GPT(OpenAI、LLama2、ChatGLM等) 技术,生成富有创意的绘本故事,使其充满乐趣和想象力。
- **Function Calling 支持**:使用 Function Calling 技术,可以自定义绘本中的交互和功能,增加互动性。
- **Stable Diffusion 稳定扩散**:确保生成的故事内容具有一致性和连贯性,提供高质量的绘本。
## 如何使用
以下是使用本项目的基本步骤:
1. **安装依赖**:
```python
pip install -r requirements.txt
```
2. **配置参数**:在配置文件conf.env中设置项目所需的参数,ACTIVELOOP_TOKEN、DATASET_PATH、STABILITY等。
3. **运行程序**: 运行程序并生成儿童绘本故事。启动命令:
```angular2html
streamlit run app.py
```
## 示例
```python
# 示例代码,展示如何使用程序生成绘本
from book_maker import BookMaker
from dotenv import load_dotenv
load_dotenv('conf.env')
inputs = 'a cute girl is running near the river and singing and jumping'
model_name = 'gpt-3.5-turbo-0613'
style = 'Monet, impressionist art style, loose brushstrokes, vibrant colors, painted, painted light'
app = BookMaker(inputs, model_name, style)
story_pages = ["Title: Lily's Joyful Adventure\n\n",
"\nLily skips along the river's bend,\nHer laughter echoing with every bend.\nShe twirls and sings "
"a merry tune,\nUnder the golden sun and a sky so blue.\n\n",
"\nThe river sparkles with a magical glow,\nAs Lily's feet dance to and fro.\nShe jumps over "
"pebbles, oh so small,\nAnd splashes in the water, having a ball.\n\nAmidst the green trees and "
"flowers so bright,\nLily's joy shines with all her might.\nShe sings with the birds, "
"their melodies entwined,\nAs she explores the wonders she's destined to find.\n\n",
"\nThe wind whispers secrets through the trees,\nAs Lily's laughter floats on the breeze.\nShe "
"leaps over rocks, as graceful as a fawn,\nAnd makes friends with creatures, big and small.\n\nA "
"bunny hops by, its fluffy tail so spry,\nWhile a squirrel chatters, scampering up high.\nLily "
"giggles and joins in their playful game,\nAs they all frolic together, without any shame.\n\nWith "
"each bound and skip, she fills the air,\nWith joy and happiness, beyond compare.\nLily's "
"adventure, so full of glee,\nIs a reminder for all to be wild and free.\n\nEnd of story."
]
# app.make_pages_prompt(story_pages)
app.runner()
```
# 贡献
我们欢迎贡献者加入项目并提出改进意见。如果你有任何想法或问题,请提交 Issue 或发起 Pull Request。
# 许可证
此项目采用 MIT 许可证。
如果您对这个项目有任何问题或建议,请随时联系我们。
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基于GPT、langchain、function calling、Stable diffusion等的AI儿童绘本生成
共38个文件
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2024-05-11
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AI-agent应用,基于GPT、langchain、function calling、Stable diffusion等的AI儿童绘本生成 GPT, 通常指的是“Generative Pre-trained Transformer”(生成式预训练转换器),是一个在自然语言处理(NLP)领域非常流行的深度学习模型架构。GPT模型由OpenAI公司开发,并在多个NLP任务上取得了显著的性能提升。 GPT模型的核心是一个多层Transformer解码器结构,它通过在海量的文本数据上进行预训练来学习语言的规律。这种预训练方式使得GPT模型能够捕捉到丰富的上下文信息,并生成流畅、自然的文本。 GPT模型的训练过程可以分为两个阶段: 预训练阶段:在这个阶段,模型会接触到大量的文本数据,并通过无监督学习的方式学习语言的结构和规律。具体来说,模型会尝试预测文本序列中的下一个词或短语,从而学习到语言的语法、语义和上下文信息。 微调阶段(也称为下游任务训练):在预训练完成后,模型会被应用到具体的NLP任务中,如文本分类、机器翻译、问答系统等。在这个阶段,模型会使用有标签的数据进行微调,以适应特定任务的需求。通过微调,模型能够学习到与任务相关的特定知识,并进一步提高在该任务上的性能。 GPT模型的优势在于其强大的生成能力和对上下文信息的捕捉能力。这使得GPT模型在自然语言生成、文本摘要、对话系统等领域具有广泛的应用前景。同时,GPT模型也面临一些挑战,如计算资源消耗大、训练时间长等问题。为了解决这些问题,研究人员不断提出新的优化方法和扩展模型架构,如GPT-2、GPT-3等,以进一步提高模型的性能和效率。
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AI-agent应用,基于GPT、langchain、function calling、Stable diffusion等的AI儿童绘本生成.zip (38个子文件)
content
.DS_Store 6KB
files
Doodle's_Blue_Sky_Adventur.pdf 1.7MB
Milk_Tea's_Adventur.pdf 1.38MB
_The_Joyful_River_Run_.pdf 636KB
save_deeplake.py 1KB
consts.py 2KB
app.py 3KB
test_main.http 156B
main.py 217B
LICENSE 1KB
test_app.py 7KB
book_maker.py 7KB
requirements.txt 168B
.gitignore 3KB
images
test1.pdf 645KB
10.png 507KB
9.png 364KB
3.png 351KB
12.png 454KB
1.png 401KB
11.png 403KB
13.png 461KB
6.png 354KB
favicon.ico 2KB
5.png 471KB
4.png 337KB
8.png 413KB
7.png 380KB
img.png 51KB
2.png 384KB
image_pdf
__init__.py 425B
pdf_test.py 2KB
pdf_client.py 6KB
conf.env 482B
README.md 3KB
prompts.py 4KB
fonts
ArchitectsDaughter.ttf 39KB
KGNeatlyPrinted.ttf 35KB
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