定制你的宠物桌面

最近想要做一个自己独一无二的桌面宠物,可以直接使用python来自己订制。属于一个小项目,这个教程主要包含几个步骤:

  1. 准备需要的动图素材

  2. 规划自己需要的功能

  3. 使用python的PyQt5订制功能

在这个教程中,我主要实现了桌面宠物的几个功能:

  1. 每隔一段时间切换动图素材+文字
  2. 点击宠物时有额外动作
  3. “故事大会”功能:跟宠物聊天,进行文本生成
  4. “休息一下”功能:隔一个小时提醒你休息功能

话不多说,先上源码下载链接:

完整python源码https://download.csdn.net/download/DeepLearning_/87337388

然后让我们一起开始把。

1. 准备需要的动图素材

这些素材你可以直接从网上下载找到,比如可以去动图素材网站:
https://www.soogif.com/


搜索我要的动图“皮卡丘”,下载之后就需要对素材的背景去掉,设置成透明状态。

1.1 去除动图背景

这里可以利用PS(也可以使用网页版PS)工具,对动图去除背景。首先把动图导入到PS中,得到如下所示:

其中最右边时每一帧的图片,选中其中一个图片,然后点击显示眼睛按钮:

然后利用魔棒工具

框选背景图,进行删除:

重复上面操作,最后导出gif图就可以得到纯白背景的动图了。

2.python环境安装

这次功能上,还额外调用了hugging face模块中的文本生成功能,因此需要安装:

pip install huggingface

3.项目工程

● main.py:整体功能函数

● dialog.txt:存放随机展示的文本

● pikaqiu:存放随机展示的动图

● talk_show.py:文本生成功能

这里具体介绍怎么使用huggingface导入文本生成模型。

打开huggingface官网:

https://huggingface.co/,然后点击Models,搜索训练好的中文生成模型

例如我找到一个GPT中文预训练模型:

有两种方法导入,一种是直接利用hugggingface,它会直接下载模型,一种是利用git下载模型:

下载模型后,仅仅需要几行代码,就可以导入模型生成文本:

from transformers import BertTokenizer, GPT2LMHeadModel, TextGenerationPipeline
tokenizer = BertTokenizer.from_pretrained("uer/gpt2-chinese-cluecorpussmall")
model = GPT2LMHeadModel.from_pretrained("uer/gpt2-chinese-cluecorpussmall")
text_generator = TextGenerationPipeline(model, tokenizer)

4.功能展示

● 每隔一段时间会变化动图和文字:

● 点击宠物时有额外动作

● “故事大会”功能:跟宠物聊天,进行文本生成

● “休息一下”功能:隔一个小时提醒你休息功能

这是目前项目的所有功能拉,有兴趣的可以下载原代码进行订制属于你的桌面宠物。

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