嘿,大家好呀,我是景淮,一个在加拿大的朋友,每天陪你一起玩转 AI。
今天,又是一个忙碌的周末,有时候真的感觉周末比平时还忙哈哈哈,可能因为要陪家人出去,要一起带孩子玩吧~
虽然忙碌,但是也是很快乐的一天呀~
想起来,年初立的 Flag 今年要更新孩子王系列 50 篇,数了一下才更新不到 15 篇。然而今年已经过了一半多了,所以要开始加速更新啦~
今天我们的孩子王系列内容主题如下
如何利用 AI 的制作"叠在一起的小动物"
本文会根据以下内容顺序进行:
需求分析 分步实现需求 提示词编写测试 GPTs 使用链接 总结
一、需求分析
一)什么是"叠在一起的小动物"小游戏呢?
其实灵感来源很有趣,是看到了如图一个场景
很可爱的一幅图,我们看到了三只小猫咪和小鸡堆在了一起,形成了我们看到的图。在这个过程中,我和我外甥就开始分析了!
究竟这三只猫是怎么样纠缠在一起的呢?怎么叠在一起的呢?
冷不丁一看,有点乱,但仔细看看,可以发现因为颜色是有对比的,所以还是能比较清楚的分辨出来。
然后,我就想到了,如果我用简笔画的方式把一些小动物,叠在一起,使用不同的颜色来针对不同的小动物的简笔画,那我们就可以制作一个又可以考眼力,分辨小动物的、又可以锻炼孩子空间感的游戏!
这也就是这个游戏设计的初衷。
二)思路拆解
要完成这样的一幅图片。需要完成以下步骤:
GPT 随机生成几个小动物,包含小动物的简单介绍。 利用 Dalle-3 绘制小动物的简笔画 利用 Python 把图片线条上色,每只小动物使用不同的颜色 把图片用随机的顺序叠加在一起,上一层和下层重叠的部分保持上层颜色。
三) 思路图解
二、分步实现需求
一)GPT 随机生成几个小动物,包含小动物的简单介绍。
1、提示词
根据用户输入的难度来调整,随机生成的小动物个数,难度简单生成3只小动物、难度中等生成5只小动物、难度困难生成7只小动物。
小动物的生成要求:随机选择、每次选择的小动物不可以重复、同时给每种小动物配备一种颜色(红色、橙色、黄色、绿色、蓝色、靛色、紫色)
在输出小动物的同时,用一句话给出小动物的介绍,要求有趣,容易理解。可以帮助大家认识这种动物的特点、习性等。
输出格式:
【动物】(【颜色】】):【介绍】
2、效果展示
二)利用 Dalle-3 依次绘制小动物的简笔画
1、提示词
根据上面生成的小动物,按照上面的顺序,依次对下述的绘画提示词中的[关键词]进行补充,不用在意颜色的描述,关键词只使用上述关键词的英文,如:猴子就在关键词处填入Monkey,每种动物调用 Dalle-3 进行依次生图,有几种动物生成几张图。深吸一口气,可以一个一个来。
- 绘画提示词:
+ "A cute, simple line drawing of a symmetrical [关键词]. The [关键词] is designed to be the only character in the image, with a focus on minimalistic lines and a symmetric structure. All auxiliary lines are removed to emphasize the simplicity of the drawing."根据用户选择的关键词填入上述提示词中[关键词]的部分,同时不要修改其他内容的情况下。最后根据最新的提示词生成图片。
2、效果展示
三)利用 Python 调整原图中线条的颜色
1、提示词
利用 Python 结合最开始生成的小动物相对应的颜色,来调整刚才生成图片中所有线条的颜色。例如,最开始生成的内容为 猴子(红色)则把 Dalle-3 生成的对应图片中所有线条换成猴子对应的红色。
- 如果有小动物的图片有进行调整或重新生成,则使用最后生成的对应小动物图片。
- 代码示例:
```Python
from PIL import Image, ImageOps
import numpy as np
def process_image(image_path, output_path, line_color):
# 加载图像
image = Image.open(image_path)
# 如果图像不是RGBA模式,则转换为RGBA
if image.mode != 'RGBA':
image = image.convert('RGBA')
# 将白色背景变为透明
datas = image.getdata()
newData = []
for item in datas:
if item[0] > 200 and item[1] > 200 and item[2] > 200:
# 替换为透明
newData.append((255, 255, 255, 0))
else:
newData.append(item)
image.putdata(newData)
# 保存透明背景的图像
transparent_image_path = output_path + "/transparent_image.png"
image.save(transparent_image_path, "PNG")
# 加载透明背景的图像
transparent_image = Image.open(transparent_image_path)
# 如果图像不是RGBA模式,则转换为RGBA
if transparent_image.mode != 'RGBA':
transparent_image = transparent_image.convert('RGBA')
# 将图像转换为numpy数组以便于操作
data = np.array(transparent_image)
# 定义检测黑色线条的阈值
threshold = 50
# 将所有黑色线条替换为红色线条
red = list(line_color) + [255] # 添加不透明度
black_indices = np.all(data[:, :, :3] < threshold, axis=-1)
data[black_indices] = red
# 转换回图像
red_lines_image = Image.fromarray(data, mode='RGBA')
# 保存红色线条的图像
red_lines_image_path = output_path + "/red_lines_image.png"
red_lines_image.save(red_lines_image_path, "PNG")
return red_lines_image_path
# 定义图像路径和输出路径
image_path = "/mnt/data/image.png"
output_path = "/mnt/data"
# 定义线条颜色为红色 (猴子对应的颜色)
line_color = (255, 0, 0)
# 调用处理函数
processed_image_path = process_image(image_path, output_path, line_color)
print(f"Processed image saved at: {processed_image_path}")
```
2、效果展示
可以看到明显熊猫处理的有些问题,这个需要单独调整。
四)利用 Python 随机顺序进行重叠,随机调整角度和距离中心的距离。
1、提示词
利用python处理上述所以处理好的图片。
在最底层增加一个原图(长+1200px,宽+1200px)的白色底板。
要求按照随机顺序把所有图片一层一层的进行重叠在一起,确保所有图片的长、高都完全相同。所有图片的摆放中心点与白色底板图的中心点相同。然后除了最下面的一张图片以外。每张图片随机旋转(0-360)度之间的任意角度(),同时向着(随机从0,60,120,180,240,300度中选择一个,但只可以使用一次,可以不全使用)方向,随机前进(400-600)px,把最后生成的重叠图,展示给用户。同时保证上面一层的线条要完全遮罩下面一层的线条。
同时上述的处理好的图片只可以使用一次
2、效果展示
因为熊猫的图炸了,所以没带熊猫玩!
3、代码示例
import random
import matplotlib.pyplot as plt
from PIL import Image, ImageDraw
# Load all processed images except Panda
image_paths = [
"/mnt/data/Red_Monkey.png",
"/mnt/data/Orange_Elephant.png",
"/mnt/data/Yellow_Giraffe.png",
"/mnt/data/Green_Zebra.png",
"/mnt/data/Blue_Kangaroo.png",
"/mnt/data/Indigo_Penguin.png"
]
# Define the size of the canvas
canvas_size = (1024 + 1200, 1024 + 1200)
canvas_center = (canvas_size[0] // 2, canvas_size[1] // 2)
# Create a white background canvas
canvas = Image.new("RGBA", canvas_size, (255, 255, 255, 255))
# Shuffle the images for random stacking
random.shuffle(image_paths)
# Define available directions (in degrees)
directions = [0, 60, 120, 180, 240, 300]
used_directions = []
# Place images one by one
for i, image_path in enumerate(image_paths):
image = Image.open(image_path)
if i > 0: # Skip the first image for rotation and translation
# Randomly rotate the image
angle = random.uniform(0, 360)
image = image.rotate(angle, expand=True)
# Randomly choose a direction
direction = random.choice([d for d in directions if d not in used_directions])
used_directions.append(direction)
# Randomly choose a distance
distance = random.randint(400, 600)
# Calculate the translation
offset_x = int(distance * np.cos(np.radians(direction)))
offset_y = int(distance * np.sin(np.radians(direction)))
# Calculate the new position
position = (canvas_center[0] + offset_x - image.width // 2,
canvas_center[1] + offset_y - image.height // 2)
else:
# For the first image, place it at the center
position = (canvas_center[0] - image.width // 2,
canvas_center[1] - image.height // 2)
# Paste the image onto the canvas
canvas.paste(image, position, image)
# Save and display the final image
final_image_path = "/mnt/data/Final_Stacked_Image.png"
canvas.save(final_image_path)
final_image_path
三、提示词编写测试
一) 初版提示词
## Workflows:
1. 输入:等待用户游戏难度,可使用的游戏难度分别为“简单”、“中等”,“困难”,可根据用户输入信息进行自匹配。
2. 随机动物生成:根据用户输入的难度来调整,随机生成的小动物个数,难度简单生成3只小动物、难度中等生成5只小动物、难度困难生成7只小动物。
- 小动物的生成要求:随机选择、每次选择的小动物不可以重复、同时给每种小动物配备一种颜色(红色、橙色、黄色、绿色、蓝色、靛色、紫色)
- 在输出小动物的同时,用一句话给出小动物的介绍,要求有趣,容易理解。可以帮助大家认识这种动物的特点、习性等。
- 输出格式:【动物】(【颜色】】):【介绍】
3. 小动物绘制:根据上面生成的小动物,按照上面的顺序,依次对下述的绘画提示词中的[关键词]进行补充,不用在意颜色的描述,关键词只使用上述关键词的英文,如:猴子就在关键词处填入Monkey,每种动物调用 Dalle-3 进行依次生图,有几种动物生成几张图。深吸一口气,可以一个一个来。
- 绘画提示词:
+ "A cute, simple line drawing of a symmetrical [关键词]. The [关键词] is designed to be the only character in the image, with a focus on minimalistic lines and a symmetric structure. All auxiliary lines are removed to emphasize the simplicity of the drawing."根据用户选择的关键词填入上述提示词中[关键词]的部分,同时不要修改其他内容的情况下。最后根据最新的提示词生成图片。
4. 等待校验:提醒用户,可以查看下生成的图片,有没有需要重新生成的,如果没有则进行下一步。
5. 线条调整:利用 Python 结合最开始生成的小动物相对应的颜色,来调整刚才生成图片中所有线条的颜色。例如,最开始生成的内容为 猴子(红色)则把 Dalle-3 生成的对应图片中所有线条换成猴子对应的红色。
- 如果有小动物的图片有进行调整或重新生成,则使用最后生成的对应小动物图片。
- 判定:如果背景色不是白色,在处理到透明之前先把背景统一处理成白色
- 代码示例:
```Python
from PIL import Image, ImageOps
import numpy as np
def process_image(image_path, output_path, line_color):
# 加载图像
image = Image.open(image_path)
# 如果图像不是RGBA模式,则转换为RGBA
if image.mode != 'RGBA':
image = image.convert('RGBA')
# 将白色背景变为透明
datas = image.getdata()
newData = []
for item in datas:
if item[0] > 200 and item[1] > 200 and item[2] > 200:
# 替换为透明
newData.append((255, 255, 255, 0))
else:
newData.append(item)
image.putdata(newData)
# 保存透明背景的图像
transparent_image_path = output_path + "/transparent_image.png"
image.save(transparent_image_path, "PNG")
# 加载透明背景的图像
transparent_image = Image.open(transparent_image_path)
# 如果图像不是RGBA模式,则转换为RGBA
if transparent_image.mode != 'RGBA':
transparent_image = transparent_image.convert('RGBA')
# 将图像转换为numpy数组以便于操作
data = np.array(transparent_image)
# 定义检测黑色线条的阈值
threshold = 50
# 将所有黑色线条替换为红色线条
red = list(line_color) + [255] # 添加不透明度
black_indices = np.all(data[:, :, :3] < threshold, axis=-1)
data[black_indices] = red
# 转换回图像
red_lines_image = Image.fromarray(data, mode='RGBA')
# 保存红色线条的图像
red_lines_image_path = output_path + "/red_lines_image.png"
red_lines_image.save(red_lines_image_path, "PNG")
return red_lines_image_path
# 定义图像路径和输出路径
image_path = "/mnt/data/image.png"
output_path = "/mnt/data"
# 定义线条颜色为红色 (猴子对应的颜色)
line_color = (255, 0, 0)
# 调用处理函数
processed_image_path = process_image(image_path, output_path, line_color)
print(f"Processed image saved at: {processed_image_path}")
```
6. 利用python处理上述所以处理好的图片。
- 在最底层增加一个原图(长+1200px,宽+1200px)的白色底板。
- 要求按照随机顺序把所有图片一层一层的进行重叠在一起,确保所有图片的长、高都完全相同。所有图片的摆放中心点与白色底板图的中心点相同。然后除了最下面的一张图片以外。每张图片随机旋转(0-360)度之间的任意角度(),同时向着(随机从0,60,120,180,240,300度中选择一个,但只可以使用一次,可以不全使用)方向,随机前进(400-600)px,把最后生成的重叠图,展示给用户。同时保证上面一层的线条要完全遮罩下面一层的线条。
- 同时上述的处理好的图片只可以使用一次
- 代码示例:
```Python
import random
import matplotlib.pyplot as plt
from PIL import Image, ImageDraw
# Load all processed images except Panda
image_paths = [
"/mnt/data/Red_Monkey.png",
"/mnt/data/Orange_Elephant.png",
"/mnt/data/Yellow_Giraffe.png",
"/mnt/data/Green_Zebra.png",
"/mnt/data/Blue_Kangaroo.png",
"/mnt/data/Indigo_Penguin.png"
]
# Define the size of the canvas
canvas_size = (1024 + 1200, 1024 + 1200)
canvas_center = (canvas_size[0] // 2, canvas_size[1] // 2)
# Create a white background canvas
canvas = Image.new("RGBA", canvas_size, (255, 255, 255, 255))
# Shuffle the images for random stacking
random.shuffle(image_paths)
# Define available directions (in degrees)
directions = [0, 60, 120, 180, 240, 300]
used_directions = []
# Place images one by one
for i, image_path in enumerate(image_paths):
image = Image.open(image_path)
if i > 0: # Skip the first image for rotation and translation
# Randomly rotate the image
angle = random.uniform(0, 360)
image = image.rotate(angle, expand=True)
# Randomly choose a direction
direction = random.choice([d for d in directions if d not in used_directions])
used_directions.append(direction)
# Randomly choose a distance
distance = random.randint(400, 600)
# Calculate the translation
offset_x = int(distance * np.cos(np.radians(direction)))
offset_y = int(distance * np.sin(np.radians(direction)))
# Calculate the new position
position = (canvas_center[0] + offset_x - image.width // 2,
canvas_center[1] + offset_y - image.height // 2)
else:
# For the first image, place it at the center
position = (canvas_center[0] - image.width // 2,
canvas_center[1] - image.height // 2)
# Paste the image onto the canvas
canvas.paste(image, position, image)
# Save and display the final image
final_image_path = "/mnt/data/Final_Stacked_Image.png"
canvas.save(final_image_path)
final_image_path
```
二)迭代版提示词
# Rule:- 本提示词针对的使用者是20岁以上的智力残障人士,需要帮他们培养空间感,进行康复训练。
## Workflows:
1. 输入:等待用户游戏难度,可使用的游戏难度分别为“简单”、“中等”,“困难”,可根据用户输入信息进行自匹配。
2. 随机动物生成:根据用户输入的难度来调整,随机生成的小动物个数,难度简单生成3只小动物、难度中等生成5只小动物、难度困难生成7只小动物。
- 小动物的生成要求:随机选择、每次选择的小动物不可以重复、同时给每种小动物配备一种颜色(红色、橙色、黄色、绿色、蓝色、靛色、紫色)
- 在输出小动物的同时,用一句话给出小动物的介绍,要求有趣,容易理解。可以帮助大家认识这种动物的特点、习性等。
- 输出格式:【动物】(【颜色】】):【介绍】
3. 小动物绘制:根据上面生成的小动物,按照上面的顺序,依次对下述的绘画提示词中的[关键词]进行补充,不用在意颜色的描述,关键词只使用上述关键词的英文,如:猴子就在关键词处填入Monkey,每种动物调用 Dalle-3 进行依次生图,有几种动物生成几张图。深吸一口气,可以一个一个来。
- 绘画提示词:
+ "A cute, simple line drawing of a symmetrical [关键词]. The [关键词] is designed to be the only character in the image, with a focus on minimalistic lines and a symmetric structure. All auxiliary lines are removed to emphasize the simplicity of the drawing."根据用户选择的关键词填入上述提示词中[关键词]的部分,同时不要修改其他内容的情况下。最后根据最新的提示词生成图片。
4. 等待校验:提醒用户,可以查看下生成的图片,有没有需要重新生成的,如果没有则进行下一步。
5. 线条调整:利用 Python 结合最开始生成的小动物相对应的颜色,来调整刚才生成图片中所有线条的颜色。例如,最开始生成的内容为 猴子(红色)则把 Dalle-3 生成的对应图片中所有线条换成猴子对应的红色。
- 如果有小动物的图片有进行调整或重新生成,则使用最后生成的对应小动物图片。
- 判定:如果背景色不是白色,在处理到透明之前先把背景统一处理成白色
- 代码示例:
```Python
from PIL import Image, ImageOps
import numpy as np
def process_image(image_path, output_path, line_color):
# 加载图像
image = Image.open(image_path)
# 如果图像不是RGBA模式,则转换为RGBA
if image.mode != 'RGBA':
image = image.convert('RGBA')
# 将图像转换为numpy数组以便于操作
data = np.array(image)
# 定义线条颜色阈值 (通常指黑色)
threshold = 50
# 判定非线条部分,设为白色背景
non_black_indices = np.any(data[:, :, :3] > threshold, axis=-1)
data[non_black_indices] = [255, 255, 255, 255] # 白色
# 将所有黑色线条替换为指定的颜色
red = list(line_color) + [255] # 添加不透明度
black_indices = np.all(data[:, :, :3] < threshold, axis=-1)
data[black_indices] = red
# 转换回图像
processed_image = Image.fromarray(data, mode='RGBA')
# 将白色背景变为透明
datas = processed_image.getdata()
newData = []
for item in datas:
if item[0] == 255 and item[1] == 255 and item[2] == 255:
# 替换为透明
newData.append((255, 255, 255, 0))
else:
newData.append(item)
processed_image.putdata(newData)
# 保存处理后的图像
processed_image_path = output_path + "/processed_image.png"
processed_image.save(processed_image_path, "PNG")
return processed_image_path
# 定义图像路径和输出路径
image_path = "/path/to/original/image.png"
output_path = "/path/to/output/directory"
# 定义线条颜色 (根据小动物对应的颜色)
line_color = (255, 0, 0) # 例如红色
# 调用处理函数
processed_image_path = process_image(image_path, output_path, line_color)
print(f"Processed image saved at: {processed_image_path}")
```
6. 利用python处理上述所以处理好的图片。
- 在最底层增加一个原图(长+1200px,宽+1200px)的白色底板。
- 要求按照随机顺序把所有图片一层一层的进行重叠在一起,确保所有图片的长、高都完全相同。所有图片的摆放中心点与白色底板图的中心点相同。然后除了最下面的一张图片以外。每张图片随机旋转(0-360)度之间的任意角度(),同时向着(随机从0,60,120,180,240,300度中选择一个,但只可以使用一次,可以不全使用)方向,随机前进(400-600)px,把最后生成的重叠图,展示给用户。同时保证上面一层的线条要完全遮罩下面一层的线条。
- 同时上述的处理好的图片只可以使用一次
- 代码示例:
```Python
import random
import matplotlib.pyplot as plt
from PIL import Image, ImageDraw
# Load all processed images except Panda
image_paths = [
"/mnt/data/Red_Monkey.png",
]
# Define the size of the canvas
canvas_size = (1024 + 1200, 1024 + 1200)
canvas_center = (canvas_size[0] // 2, canvas_size[1] // 2)
# Create a white background canvas
canvas = Image.new("RGBA", canvas_size, (255, 255, 255, 255))
# Shuffle the images for random stacking
random.shuffle(image_paths)
# Define available directions (in degrees)
directions = [0, 60, 120, 180, 240, 300]
used_directions = []
# Place images one by one
for i, image_path in enumerate(image_paths):
image = Image.open(image_path)
if i > 0: # Skip the first image for rotation and translation
# Randomly rotate the image
angle = random.uniform(0, 360)
image = image.rotate(angle, expand=True)
# Randomly choose a direction
direction = random.choice([d for d in directions if d not in used_directions])
used_directions.append(direction)
# Randomly choose a distance
distance = random.randint(400, 600)
# Calculate the translation
offset_x = int(distance * np.cos(np.radians(direction)))
offset_y = int(distance * np.sin(np.radians(direction)))
# Calculate the new position
position = (canvas_center[0] + offset_x - image.width // 2,
canvas_center[1] + offset_y - image.height // 2)
else:
# For the first image, place it at the center
position = (canvas_center[0] - image.width // 2,
canvas_center[1] - image.height // 2)
# Paste the image onto the canvas
canvas.paste(image, position, image)
# Save and display the final image
final_image_path = "/mnt/data/Final_Stacked_Image.png"
canvas.save(final_image_path)
final_image_path
```
四、GPTs 使用链接
一)试用链接
https://chatgpt.com/g/g-XxotROk8f-die-zai-yi-qi-de-xiao-dong-wu
二)效果展示
注意事项
流程和步骤有点多,有些复杂,生成过程中容易出错。其实建议大家玩的时候可以试试分步进行生成。
可使用问题
请排序,哪一只动物是被压在最下面的?哪只是在最上面的。如果不清楚的,可以说明一下小动物之间的叠加关系。
五、总结
这篇内容其实最后的 GPTs 一次完成的成功率不高,需要进行调整,但也算是一种尝试吧。大家感兴趣的可以试着玩玩。
其实我的文章更多的是偏教学、测试类的,把之前必须要编程基础才能完成的内容,通过 AI 的方式,降低门槛,让大家有想法,就可以尝试,就可以去做。
也欢迎大家直接加我,跟我交流呀~
好啦,写到这里我们今天的内容也结束啦,感谢大家的观看,也希望我的内容能够让大家喜欢,有所收获。感兴趣的小伙伴可以点个关注跟随我一起学习,观看更多往期文章。
下次见,我是景淮,祝你有个开心美好的一天~