有可能你从未听说过 “tulpa”,在藏传佛教中,tulpa是一种通过思考来创造的虚构生物。它是在你的意识中形成的,当你不断地思考它时,它会成为现实。这不仅是一种有趣的想象力游戏,也是一个真正的精神实践。
在这篇文章中,我们将探索如何使用Python帮助你创建自己的tulpa。我们将使用Python编写一个生成文字描述的神经网络并利用它联想出新的形象,从而创造自己的tulpa。这将是一个有趣的实践,以及一种锻炼创造性和想象力的方式。
一、神经网络的生成模型
要使用Python创造tulpa,我们将首先创建一个生成模型。这个模型将使用神经网络来生成描述tulpa的文字。我们将使用TensorFlow来实现这个模型。
为了训练这个模型,我们需要一些tulpa描述的文本数据。我们可以在一些文学作品中找到这些文本数据,或者自己编写。这里我们将使用来自HP Lovecraft小说的tulpa描述。数据集可以在这里下载 。
import tensorflow as tf import numpy as np import random # 读取训练数据 with open('lovecraft.txt', 'r', encoding='utf8') as file: text = file.read() # 构建词典 chars = sorted(list(set(text))) char_to_index = {c: i for i, c in enumerate(chars)} index_to_char = {i: c for i, c in enumerate(chars)} # 构建训练集和测试集 max_sequence_length = 50 step = 5 sequences = [] next_chars = [] for i in range(0, len(text) - max_sequence_length, step): sequences.append(text[i:i + max_sequence_length]) next_chars.append(text[i + max_sequence_length]) x = np.zeros((len(sequences), max_sequence_length, len(chars)), dtype=np.bool) y = np.zeros((len(sequences), len(chars)), dtype=np.bool) for i, sequence in enumerate(sequences): for t, char in enumerate(sequence): x[i, t, char_to_index[char]] = 1 y[i, char_to_index[next_chars[i]]] = 1 # 构建生成模型 model = tf.keras.models.Sequential([ tf.keras.layers.LSTM(128, input_shape=(max_sequence_length, len(chars))), tf.keras.layers.Dense(len(chars), activation='softmax') ]) model.compile(optimizer='adam', loss='categorical_crossentropy') # 训练模型 model.fit(x, y, batch_size=128, epochs=20) # 随机生成文字 def generate_text(seed_text, temperature=1.0): generated_text = seed_text for i in range(200): x_pred = np.zeros((1, max_sequence_length, len(chars))) for t, char in enumerate(generated_text[-max_sequence_length:]): x_pred[0, t, char_to_index[char]] = 1 preds = model.predict(x_pred, verbose=0)[0] next_char_index = sample(preds, temperature) next_char = index_to_char[next_char_index] generated_text += next_char return generated_text # 随机采样 def sample(preds, temperature=1.0): preds = np.asarray(preds).astype('float64') preds = np.log(preds) / temperature exp_preds = np.exp(preds) preds = exp_preds / np.sum(exp_preds) probas = np.random.multinomial(1, preds, 1) return np.argmax(probas)
二、使用模型生成tulpa
现在我们已经获得了一个生成模型,我们可以用它来生成tulpa了。我们可以从一些已知的形象开始,然后通过模型来创造新的形象。
在tulpa领域,有一个常见的做法是从已知形象开始,然后改变一些特征。例如,我们可以选择一个熊作为开始。我们将描述熊的一些特征,并将其输入到我们的模型中。然后我们可以改变描述的某些特征,如颜色,形状和身体部位等,来生成新的形象。
# 从已知形象开始生成新的形象 def generate_tulpa(name, temperature=1.0): seed_text = 'A {} with'.format(name) description = { 'color': ['blue', 'green', 'orange', 'yellow', 'red'], 'shape': ['round', 'sharp', 'smooth', 'angular', 'bumpy'], 'body_part': ['claws', 'wings', 'tail', 'eyes', 'feet'] } for _ in range(3): category = random.choice(list(description.keys())) option = random.choice(description[category]) seed_text += ' {} {} and'.format(option, category) seed_text = seed_text[:-4] + '.' return generate_text(seed_text, temperature)
三、使用tulpa进行创造性媒体创作
我们现在已经获得了一个能够创造tulpa的模型,我们可以使用它来为自己的创意媒体创作提供灵感。例如,我们可以将tulpa应用于以下领域:
- 角色设计:使用tulpa来设计你的游戏或小说中的角色。
- 形象创作:使用tulpa来帮助你创作绘画或其他形式的艺术作品。
- 虚拟现实:使用tulpa来创建你自己的虚拟现实世界。
无论你用tulpa创造了什么,创造是一种锻炼想象力和创造性的好方法。使用Python,我们可以将这个创意思考的过程变得更有趣。
完整代码:
import tensorflow as tf import numpy as np import random # 读取训练数据 with open('lovecraft.txt', 'r', encoding='utf8') as file: text = file.read() # 构建词典 chars = sorted(list(set(text))) char_to_index = {c: i for i, c in enumerate(chars)} index_to_char = {i: c for i, c in enumerate(chars)} # 构建训练集和测试集 max_sequence_length = 50 step = 5 sequences = [] next_chars = [] for i in range(0, len(text) - max_sequence_length, step): sequences.append(text[i:i + max_sequence_length]) next_chars.append(text[i + max_sequence_length]) x = np.zeros((len(sequences), max_sequence_length, len(chars)), dtype=np.bool) y = np.zeros((len(sequences), len(chars)), dtype=np.bool) for i, sequence in enumerate(sequences): for t, char in enumerate(sequence): x[i, t, char_to_index[char]] = 1 y[i, char_to_index[next_chars[i]]] = 1 # 构建生成模型 model = tf.keras.models.Sequential([ tf.keras.layers.LSTM(128, input_shape=(max_sequence_length, len(chars))), tf.keras.layers.Dense(len(chars), activation='softmax') ]) model.compile(optimizer='adam', loss='categorical_crossentropy') # 训练模型 model.fit(x, y, batch_size=128, epochs=20) # 随机生成文字 def generate_text(seed_text, temperature=1.0): generated_text = seed_text for i in range(200): x_pred = np.zeros((1, max_sequence_length, len(chars))) for t, char in enumerate(generated_text[-max_sequence_length:]): x_pred[0, t, char_to_index[char]] = 1 preds = model.predict(x_pred, verbose=0)[0] next_char_index = sample(preds, temperature) next_char = index_to_char[next_char_index] generated_text += next_char return generated_text # 随机采样 def sample(preds, temperature=1.0): preds = np.asarray(preds).astype('float64') preds = np.log(preds) / temperature exp_preds = np.exp(preds) preds = exp_preds / np.sum(exp_preds) probas = np.random.multinomial(1, preds, 1) return np.argmax(probas) # 从已知形象开始生成新的形象 def generate_tulpa(name, temperature=1.0): seed_text = 'A {} with'.format(name) description = { 'color': ['blue', 'green', 'orange', 'yellow', 'red'], 'shape': ['round', 'sharp', 'smooth', 'angular', 'bumpy'], 'body_part': ['claws', 'wings', 'tail', 'eyes', 'feet'] } for _ in range(3): category = random.choice(list(description.keys())) option = random.choice(description[category]) seed_text += ' {} {} and'.format(option, category) seed_text = seed_text[:-4] + '.' return generate_text(seed_text, temperature) # 打印tulpa print(generate_tulpa('bear')) print(generate_tulpa('dragon')) print(generate_tulpa('snake'))