Instructions to use Claw123454321/CartoonCraft with libraries, inference providers, notebooks, and local apps. Follow these links to get started.
- Libraries
- Flair
How to use Claw123454321/CartoonCraft with Flair:
from flair.data import Sentence from flair.models import SequenceTagger tagger = SequenceTagger.load("Claw123454321/CartoonCraft") sentence = Sentence("George Washington went to Washington.") tagger.predict(sentence) print(sentence) - Notebooks
- Google Colab
- Kaggle
|
Download README.md from Claw123454321/CartoonCraft: direct link, hf CLI and curl.
- Browser
- Download file 2.97 kB
-
https://huggingface.co/Claw123454321/CartoonCraft/resolve/main/README.md
- Command line
-
hf download hf://Claw123454321/CartoonCraft/README.md
-
curl -L -o README.md https://huggingface.co/Claw123454321/CartoonCraft/resolve/main/README.md
2.97 kB
| license: apache-2.0 | |
| language: | |
| - tr | |
| metrics: | |
| - character | |
| base_model: microsoft/Phi-3.5-MoE-instruct | |
| pipeline_tag: text-to-video | |
| library_name: flair | |
| tags: | |
| - art | |
| from transformers import pipeline, AutoTokenizer, AutoModelForCausalLM | |
| import pyttsx3 | |
| from moviepy.editor import TextClip, CompositeVideoClip, AudioFileClip | |
| # Model ve tokenizer yükleme | |
| model_name = "meta-llama/Meta-Llama-3.1-8B-Instruct" | |
| tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(model_name) | |
| model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained(model_name) | |
| # Hikaye ve karakter bilgileri | |
| hikaye = "Bir zamanlar uzak bir diyarda..." | |
| karakterler = { | |
| "Karakter1": "Cesur ve güçlü bir savaşçı.", | |
| "Karakter2": "Bilge ve yaşlı bir büyücü." | |
| } | |
| # Kategori seçimi | |
| kategori = "Anime" | |
| # Hikaye oluşturma | |
| def hikaye_olustur(hikaye, karakterler): | |
| input_text = hikaye + "\n\nKarakterler:\n" | |
| for isim, tanim in karakterler.items(): | |
| input_text += f"{isim}: {tanim}\n" | |
| return input_text | |
| # Modeli kullanarak hikaye oluşturma | |
| input_text = hikaye_olustur(hikaye, karakterler) | |
| inputs = tokenizer(input_text, return_tensors="pt") | |
| outputs = model.generate(**inputs) | |
| generated_text = tokenizer.decode(outputs[0], skip_special_tokens=True) | |
| # Seslendirme oluşturma | |
| engine = pyttsx3.init() | |
| for isim, tanim in karakterler.items(): | |
| engine.save_to_file(tanim, f"{isim}_ses.mp3") | |
| engine.runAndWait() | |
| # Animasyon ve seslendirme oluşturma | |
| klipler = [] | |
| for isim, tanim in karakterler.items(): | |
| text_clip = TextClip(tanim, fontsize=70, color="white").set_duration(5) | |
| audio_clip = AudioFileClip(f"{isim}_ses.mp3").subclip(0, 5) | |
| klipler.append(text_clip.set_audio(audio_clip)) | |
| # Çizgi filmi oluşturma | |
| final_clip = CompositeVideoClip(klipler) | |
| final_clip.write_videofile("cizgi_film.mp4", fps=24) | |
| # Kategoriye göre video oluşturma | |
| def kategoriye_gore_video_olustur(kategori, hikaye, karakterler): | |
| if kategori == "Anime": | |
| # Anime tarzında video oluşturma kodları | |
| pass | |
| elif kategori == "Animasyon": | |
| # Animasyon tarzında video oluşturma kodları | |
| pass | |
| elif kategori == "Gerçekçilik": | |
| # Gerçekçilik tarzında video oluşturma kodları | |
| pass | |
| elif kategori == "Karakalem": | |
| # Karakalem tarzında video oluşturma kodları | |
| pass | |
| elif kategori == "Suluboya": | |
| # Suluboya tarzında video oluşturma kodları | |
| pass | |
| elif kategori == "3D Karikatür": | |
| # 3D Karikatür tarzında video oluşturma kodları | |
| pass | |
| elif kategori == "Disney Karakteri": | |
| # Disney Karakteri tarzında video oluşturma kodları | |
| pass | |
| elif kategori == "Piksel Sanatı": | |
| # Piksel Sanatı tarzında video oluşturma kodları | |
| pass | |
| elif kategori == "Amerikan Çizgi Romanı": | |
| # Amerikan Çizgi Romanı tarzında video oluşturma kodları | |
| pass | |
| # Örnek kullanım | |
| kategori = "Anime" | |
| kategoriye_gore_video_olustur(kategori, hikaye, karakterler) |