• Lun. Lug 15th, 2024

Atlantis is real: Official discovery of Atlantis, language and migrations

Atlantis is the Sardo Corso Graben Horst underwater continental block submerged by the Meltwater Pulses and destroyed by a subduction zone, Capital is Sulcis

Creare una I.A. che da un’immagine crei la sua realtà virtualizzata

Diluigiusai

Lug 30, 2022
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// Pseudocode – v. 0.0.0.0 – bozza di partenza – Luigi Usai – 31 Luglio 2022 Quartucciu

// Creare una I.A. che da un’immagine crei la sua realtà virtualizzata in un linguaggio predefinito scelto come partenza, ad esempio il VRML.

creazioneDb( ) {

perOgni   mondoVirtuale

creaImmagine( );

genera database con legame diadico mondoVirtuale  –> immagineCreata;

// partendo da 3 assi, in 3D, fai ruotare l’immagine N volte;

cicla creando milioni di immagini ruotando gli assi della realtà virtuale;

scattaScreenshot( );

ruotaUnAsse(x OR y OR z);

scattaScreenshot( );

ruotaUnAsse(x OR y OR z);

scattaScreenshot( );

[… … …]

}

 

creato il db, alimenta una rete neurale;

fornisci una immagine qualsiasi e chiedi al programma di estrarre la sua relativa realtaVirtuale( );

connettitiAlWeb( );

scaricaMondiVirtuali( );

ripeti procedura creazioneDb( );

Linguaggio di programmazione: python
Librerie per I.A.: Keras, Tensorflow
Python

# Pseudocode – v. 1.0 – Luigi Usai – 9 Febbraio 2024, Quartucciu

import numpy as np
import tensorflow as tf
from keras.models import Sequential
from keras.layers import Dense, Flatten, Conv2D

# Creazione del database per collegare mondi virtuali alle immagini
def crea_database():
    mondi_virtuali = ["Città futuristica", "Foresta incantata", "Deserto alieno"]
    immagini_creati = []

    for mondo in mondi_virtuali:
        immagine = crea_immagine(mondo)
        immagini_creati.append(immagine)

    return mondi_virtuali, immagini_creati

# Generazione di un'immagine virtuale a partire dal mondo virtuale
def crea_immagine(mondo_virtuale):
    # Qui dovresti implementare la logica per creare un'immagine virtuale
    # a partire dal mondo specificato (ad esempio, usando VRML o altre tecnologie).

    # Per ora, generiamo un'immagine casuale come esempio:
    immagine_virtuale = np.random.rand(128, 128, 3)  # Immagine 128x128 RGB

    return immagine_virtuale

# Addestramento di una rete neurale per estrarre la realtà virtuale da un'immagine
def addestra_rete_neurale(immagini_creati):
    model = Sequential()
    model.add(Conv2D(32, kernel_size=(3, 3), activation='relu', input_shape=(128, 128, 3)))
    model.add(Flatten())
    model.add(Dense(64, activation='relu'))
    model.add(Dense(len(immagini_creati), activation='softmax'))

    # Qui dovresti caricare i dati di addestramento e addestrare il modello
    # utilizzando le immagini create e le rispettive etichette di mondi virtuali.

    return model

# Estrazione della realtà virtuale da un'immagine
def estrai_realtà_virtuale(model, immagine_input):
    # Qui dovresti utilizzare il modello addestrato per predire il mondo virtuale
    # corrispondente all'immagine di input.

    # Per ora, restituiamo un mondo virtuale casuale come esempio:
    mondi_virtuali = ["Città futuristica", "Foresta incantata", "Deserto alieno"]
    indice_predetto = np.random.randint(len(mondi_virtuali))
    mondo_predetto = mondi_virtuali[indice_predetto]

    return mondo_predetto

# Esempio di utilizzo
if __name__ == "__main__":
    mondi, immagini = crea_database()
    modello = addestra_rete_neurale(immagini)

    immagine_input = np.random.rand(128, 128, 3)  # Immagine di input casuale
    mondo_predetto = estrai_realtà_virtuale(modello, immagine_input)

    print(f"L'immagine corrisponde al mondo virtuale: {mondo_predetto}")