colora.js

// On définit la classe de ton modèle Colara
class ColaraModel {

  // Cette méthode est requise par Hugging Face, mais ne fait rien
  static async getInstance(progress_callback = null) {
    return new ColaraModel();
  }

  // La méthode 'generate' qui va prendre une image en entrée
  async generate(imageBlob) {
    // On va charger l'image
    const img = await new Promise((resolve) => {
      const reader = new FileReader();
      reader.onload = (e) => {
        const image = new Image();
        image.onload = () => resolve(image);
        image.src = e.target.result;
      };
      reader.readAsDataURL(imageBlob);
    });

    // Créer un canvas temporaire pour manipuler les pixels de l'image
    const tempCanvas = document.createElement('canvas');
    tempCanvas.width = img.width;
    tempCanvas.height = img.height;
    const tempCtx = tempCanvas.getContext('2d');
    tempCtx.drawImage(img, 0, 0);

    const imageData = tempCtx.getImageData(0, 0, img.width, img.height);
    const data = imageData.data;

    // --- Le cœur de la logique de Colara ---

    // L'IA choisit une couleur de filtre aléatoire
    const randomRed = Math.floor(Math.random() * 256);
    const randomGreen = Math.floor(Math.random() * 256);
    const randomBlue = Math.floor(Math.random() * 256);

    // Boucler sur chaque pixel pour appliquer le filtre
    for (let i = 0; i < data.length; i += 4) {
      const originalRed = data[i];
      const originalGreen = data[i + 1];
      const originalBlue = data[i + 2];

      const brightness = 0.2126 * originalRed + 0.7152 * originalGreen + 0.0722 * originalBlue;

      data[i] = randomRed * (brightness / 255);
      data[i + 1] = randomGreen * (brightness / 255);
      data[i + 2] = randomBlue * (brightness / 255);
    }
    
    // Mettre à jour les données de pixels
    tempCtx.putImageData(imageData, 0, 0);

    // Convertir le canvas en un blob pour le résultat
    const resultBlob = await new Promise(resolve => tempCanvas.toBlob(resolve, 'image/png'));
    
    // Le format de sortie pour une image est différent du texte
    return {
      image: resultBlob,
      generated_text: "Image générée par Colara"
    };
  }
}

// On exporte la classe pour qu'elle puisse être utilisée
export default ColaraModel;