Нейросеть Для Создания Картинок В Телеграмме В Telegram
Нейросеть Для Создания Картинок В Телеграмме В Telegram
Переходите в наш Telegram канал!
👇👇👇👇👇👇👇
👉 https://t.me/qQQH4JoUSng5l0BxLC
👉 https://t.me/qQQH4JoUSng5l0BxLC
👉 https://t.me/qQQH4JoUSng5l0BxLC
👉 https://t.me/qQQH4JoUSng5l0BxLC
👉 https://t.me/qQQH4JoUSng5l0BxLC
Title: Создание картинок с помощью нейросети в Telegram: Интересная новая функция Bot API
Telegram, популярная платформа для обмена сообщениями в реальном времени, не устанавливает жёстких ограничений на использование ботов и их функциональность. В последнее время появилась интересная новость для владельцев ботов - поддержка генерации картинок с помощью нейросетей в телеграмме. В этом article, мы попробуем разобраться, как реализовать эту функцию, используя Bot API.
Прежде всего, необходимо понять, что имеется в виду под "нейросетью". Нейросеть - это машинный интеллектуальный алгоритм, напоминающий структуру мозга. Этот алгоритм, основанный на имитации биологических нейронов, способен автоматически обучаться и выявлять признаки в данных. В нашем случае мы будем использовать нейросеть для генерации изображений.
Прежде всего, нужно иметь Telegram bot token. Если у вас ещё нет бота, можно создать его через BotFather в Telegram, после чего получите токен.
Для создания картинок с помощью нейросети, мы потребуем следующие библиотеки:
1. `telegram` - Python библиотека Telegram Bot API.
2. `tensorflow` - Machine learning framework for numerical computation.
3. `PIL` - Python Imaging Library для работы с изображениями.
Сначала, установите необходимые библиотеки:
```bash
pip install telegram tensorflow Pillow
```
Далее, приступим к реализации. Создайте новый файл `bot.py` и добавьте следующий код:
```python
import os
import random
import string
import telegram
from PIL import Image, ImageDraw, ImageFont
import tensorflow as tf
from tensorflow import keras
# Telegram bot token
TOKEN = "your_bot_token_here"
# Create a bot instance
bot = telegram.Bot(token=TOKEN)
# Create a function to generate random string
def generate_random_string(length):
letters = string.ascii_lowercase
return ''.join(random.choice(letters) for i in range(length))
def create_image(bot, text):
img_width = 512
img_height = 512
image = Image.new('RGB', (img_width, img_height), color='white')
draw = ImageDraw.Draw(image)
font = ImageFont.truetype('arial.ttf', 48)
draw.text((10, 10), text, font=font, fill='black')
image = image.resize((int(img_width * 0.5), int(img_height * 0.5)))
image = image.crop((0, 0, image.width // 2, image.height // 2))
model = keras.Sequential([
tf.keras.layers.experimental.preprocessing.Rescaling(1./255),
tf.keras.layers.Conv2D(32, (3, 3), activation='relu'),
tf.keras.layers.MaxPooling2D(pool_size=(2, 2)),
tf.keras.layers.Conv2D(64, (3, 3), activation='relu'),
tf.keras.layers.MaxPooling2D(pool_size=(2, 2)),
tf.keras.layers.Conv2D(128, (3, 3), activation='relu'),
tf.keras.layers.MaxPooling2D(pool_size=(2, 2)),
tf.keras.layers.Flatten(),
tf.keras.layers.Dense(256, activation='relu'),
tf.keras.layers.Dense(128, activation='relu'),
tf.keras.layers.Dense(10, activation='softmax')
])
model.compile(optimizer='adam', loss='sparse_categorical_crossent', metrics=['accuracy'])
model.load_weights('model.h5')
image_array = tf.image.rgb_to_float32(np.asarray(image))
image_batch = np.expand_dims(image_array, 0)
prediction = model.predict(image_batch)
predicted_label = np.argmax(prediction[0])
if predicted_label == 0:
text = 'Hello'
elif predicted_label == 1:
text = 'World'
elif predicted_label == 2:
text = 'Bot'
elif predicted_label == 3:
text = 'Telegram'
elif predicted_label == 4:
text = 'Neural'
elif predicted_label == 5:
text = 'Network'
elif predicted_label == 6:
text = 'Create'
elif predicted_label == 7:
text = 'Image'
elif predicted_label == 8:
text = 'Send'
elif predicted_label == 9:
text = 'Message'
image = image.save(f'image_{predicted_label}.png')
chat_id = 1234567890 # Replace with the user chat ID
bot.send_photo(chat_id=chat_id, photo=open(f'image_{predicted_label}.png', 'rb'))
os.remove(f'image_{predicted_label}.png')
print(f'Sent image {predicted_label} for text "{text}"')
text = generate_random_string(10)
create_image(bot, text)
```
Replace `your_bot_token_here` with your bot token and set the `chat_id` to the user's chat ID you want to send images to.
This script initializes a new bot, generates a random text, creates an image based on the text, uses a simple neural network to predict a label from the image, and sends the corresponding image to the user.
Before running the script, you need to train the neural network. Create a new file `model.h5` and add the following code:
```python
import tensorflow as tf
import numpy as np
import os
# Create dataset
data_dir = 'data'
batch_size = 32
img_height = 512
img_width = 512
train_ds = tf.keras.preprocessing.image_dataset_from_directory(
data_dir,
validation_split=0.2,
subset="training",
seed=123,
image_size=(img_height, img_width),
batch_size=batch_size)
val_ds = tf.keras.preprocessing.image_dataset_from_directory(
data_dir,
validation_split=0.2,
subset="validation",
seed=123,
image_size=(img_height, img_width),
batch_size=batch_size)
# Normalize pixel values in the dataset
train_ds = train_ds.map(lambda x, y: (x / 255.0, y))
val_ds = val_ds.map(lambda x, y: (x / 255.0, y))
# Build the model
model = keras.Sequential([
tf.keras.layers.experimental.preprocessing.Rescaling(1./255),
tf.keras.layers.Conv2D(32, (3, 3), activation='relu'),
tf.keras.layers.MaxPooling2D(pool_size=(2, 2)),
tf.keras.layers.Conv2D(64, (3, 3), activation='relu'),
tf.keras.layers.MaxPooling2D(pool_size=(2, 2)),
tf.keras.layers.Conv2D(128, (3, 3), activation='relu'),
tf.keras.layers.MaxPooling2D(pool_size=(2, 2)),
tf.keras.layers.Flatten(),
tf.keras.layers.Dense(256, activation='relu'),
tf.keras.layers.Dense(128, activation='relu'),
tf.keras.layers.Dense(10)
])
model.compile(optimizer='adam', loss='sparse_categorical_crossent', metrics=['accuracy'])
# Train the model
epochs = 10
history = model.fit(
train_ds,
validation_data=val_ds,
epochs=epochs
)
# Save the model
model.save('model.h5')
print("Saved model to disk")
```
Replace `data` with the directory containing your dataset. Run this script to train the neural network.
Now, run the `bot.py` script to test the functionality. The bot will generate random text, create an image based on the text, use the neural network to predict a label, and send the corresponding image to the user.
This is just a simple example of creating a bot that generates images using a neural network in Telegram. You can expand the functionality by adding more labels, improving the neural network, or even allowing users to input their own text to generate custom images.
Секс Знакомства Спб Телеграмм Объявления В Telegram
Telegram Premium Giveaway В Telegram
Как Разрешить Скрины В Телеграмме В Telegram
Оцени Мое Тело 18 Телеграмм Канал В Telegram