add files

.gitattributes

@@ -33,3 +33,7 @@ saved_model/**/* filter=lfs diff=lfs merge=lfs -text
 *.zip filter=lfs diff=lfs merge=lfs -text
 *.zst filter=lfs diff=lfs merge=lfs -text
 *tfevents* filter=lfs diff=lfs merge=lfs -text
+car.png filter=lfs diff=lfs merge=lfs -text
+i.png filter=lfs diff=lfs merge=lfs -text
+neurocar.png filter=lfs diff=lfs merge=lfs -text
+neuroi.png filter=lfs diff=lfs merge=lfs -text

describe_and_neurogenerate_image.py

@@ -0,0 +1,39 @@
+# source TORCHTEST/bin/activate
+
+# pip install --upgrade pip
+# pip install ollama transformers
+# pip install --upgrade diffusers[torch]
+
+from diffusers import DiffusionPipeline, DPMSolverMultistepScheduler, FluxPipeline
+import torch
+import ollama
+
+original_image = 'p.jpg'
+
+response = ollama.chat(
+    model='gemma3:4b',
+    messages=[{
+        'role': 'user',
+        'content': 'What is in this image? Describe in the details',
+        'images': [original_image]
+    }],
+    options={
+             'temperature': 0.4, # значение от 0,0 до 0,9 (или 1) определяет уровень креативности модели или ее неожиданных ответов.
+              #'top_p': 0.9, #  от 0,1 до 0,9 определяет, какой набор токенов выбрать, исходя из их совокупной вероятности.
+              #'top_k': 90, # от 1 до 100 определяет, из скольких лексем (например, слов в предложении) модель должна выбрать, чтобы выдать ответ.
+              #'num_ctx': 500_000, # устанавливает максимальное используемое контекстное окно, которое является своего рода областью внимания модели.
+             'num_predict': 250, # задает максимальное количество генерируемых токенов в ответах для рассмотрения (100 tokens ~ 75 words).
+    		}
+)
+
+pipe = DiffusionPipeline.from_pretrained("stabilityai/stable-diffusion-2-base", torch_dtype=torch.float16, variant="fp16")
+
+# pipe = FluxPipeline.from_pretrained("black-forest-labs/FLUX.1-schnell", torch_dtype=torch.bfloat16) # Access to model black-forest-labs/FLUX.1-schnell is restricted. You must have access to it and be authenticated to access it. Please log in.
+
+pipe.scheduler = DPMSolverMultistepScheduler.from_config(pipe.scheduler.config)
+pipe = pipe.to("cuda")
+
+prompt = response.message.content
+print(f"Полученный запрос: {prompt}")
+image = pipe(prompt, num_inference_steps=25).images[0]
+image.save(f'neuro{original_image[:-4]}.png')

requirements.txt

@@ -0,0 +1,55 @@
+accelerate==1.7.0
+annotated-types==0.7.0
+anyio==4.9.0
+certifi==2025.4.26
+charset-normalizer==3.4.2
+diffusers==0.33.1
+exceptiongroup==1.3.0
+filelock==3.13.1
+fsspec==2024.2.0
+h11==0.16.0
+hf-xet==1.1.3
+httpcore==1.0.9
+httpx==0.28.1
+huggingface-hub==0.32.4
+idna==3.10
+importlib_metadata==8.7.0
+Jinja2==3.1.3
+MarkupSafe==2.1.5
+mpmath==1.3.0
+networkx==3.2.1
+numpy==1.26.3
+nvidia-cublas-cu11==11.11.3.6
+nvidia-cuda-cupti-cu11==11.8.87
+nvidia-cuda-nvrtc-cu11==11.8.89
+nvidia-cuda-runtime-cu11==11.8.89
+nvidia-cudnn-cu11==9.1.0.70
+nvidia-cufft-cu11==10.9.0.58
+nvidia-curand-cu11==10.3.0.86
+nvidia-cusolver-cu11==11.4.1.48
+nvidia-cusparse-cu11==11.7.5.86
+nvidia-nccl-cu11==2.21.5
+nvidia-nvtx-cu11==11.8.86
+ollama==0.5.1
+packaging==25.0
+pillow==10.2.0
+psutil==7.0.0
+pydantic==2.11.5
+pydantic_core==2.33.2
+PyYAML==6.0.2
+regex==2024.11.6
+requests==2.32.4
+safetensors==0.5.3
+sniffio==1.3.1
+sympy==1.13.1
+tokenizers==0.21.1
+torch==2.5.1+cu118
+torchaudio==2.5.1+cu118
+torchvision==0.20.1+cu118
+tqdm==4.67.1
+transformers==4.52.4
+triton==3.1.0
+typing-inspection==0.4.1
+typing_extensions==4.14.0
+urllib3==2.4.0
+zipp==3.23.0