コード、テキスト、画像、AI対話ゲーム すべてに対応する Generative AIモデル ('Contents creater on gemini-pro')

APIキーの取得してコードをコピペで、即実行可能です。全て日本語プロンプトでOKです。

プロンプト
白いシロフクロウの擬人化されたプロフィール クリスタルの巫女、アールデコ調の絵画、かわいらしく表情豊かな目、華やかな衣装、神話的、幻想的、複雑、精巧、ハイパーリアリズム、非常に詳細な、3D、8K、超現実的、高オクタン価、超解像度、驚くべき詳細 、完璧、フレーム内、フォトリアリスティック、映画のような照明、視覚的な明瞭さ、シェーディング、ルーメン反射、超解像度、ギガピクセル、カラー グレーディング、レタッチ、強化された、PBR、ブレンダー、V 線、Procreate、zBrush、Unreal Engine 5、映画のような、 ボリューム、ドラマチック、ネオン照明、広角レンズ、デジタル絵画ブラーなし

プロンプト　宇宙戦艦

コード、テキスト、画像、AI対話ゲーム　すべてに対応します。
チャットボットは　Generative AIモデル　('gemini-pro')　は　google　の最新モデルで強力です。
画像生成は　stabilityai/sdxl-turbo　で高速です。（日本語プロンプトでOKです。）

プロンプト　頑張るGPUというテーマでショートストーリーを書いて
昔々、頑張るGPUという者がいた。彼はハイエンドのグラフィックカードで、最新のゲームを難なくこなすことができた。しかし、彼は単にゲームをプレイするだけでなく、もっと大きな目標を持っていた。彼は、グラフィックの限界を押し広げ、新しい表現方法を創造することに情熱を燃やしていた。
ある日、彼は最新のゲームをプレイしていたとき、あることに気づいた。ゲーム内のグラフィックが、彼の想像していたものほどリアルではなかった。彼は、よりリアルなグラフィックを創造するために、もっと努力をしなければならないと決意した。
彼は、新しいプログラミング言語を学び、新しいレンダリング技術を研究し、よりリアルなグラフィックを創造するために必要な知識をすべて身につけた。そして、彼はついに、自分が思い描いていたグラフィックを創造することができた。
彼は、自分の作品を世界に発表した。そして、その作品は大きな反響を呼んだ。人々は、彼の作品を見て、まるでその世界に入り込んだかのような気分を味わった。彼は、グラフィックの限界を押し広げ、新しい表現方法を創造することに成功したのだ。
彼は、自分の作品が認められたことで、さらに大きな目標を持つようになった。彼は、グラフィックの力を利用して、人々の人生をより豊かにしたいと考えた。彼は、教育や医療の分野でグラフィックを活用することで、人々の人生をより良いものにしていきたいと決意した。
彼は、グラフィックの力を信じて、今日もなお努力を続けている。彼は、グラフィックの限界を押し広げ、新しい表現方法を創造し、人々の人生をより豊かにするために、今日もなお頑張り続けている。

プロンプト　　頑張るGPUというテーマでショートSFストーリーを書いて
2045年、人類は量子コンピューティングの時代を迎えていた。しかし、古き良き時代のテクノロジーもまた、一部の人々にとって忘れられるべきではない存在であった。
マックスは古いアパートメントの地下室で、彼が大切にしている古代のGPUを眺めていた。このGPUは、かつて彼の祖父が使っていたものだ。彼の祖父は、このGPUを使ってコンピューターゲームをプレイし、プログラミングのスキルを磨いていた。
マックスは、祖父から受け継いだこのGPUを捨てることに躊躇していた。量子コンピュータの普及により、古いGPUはもはや時代遅れの存在と見なされていたが、マックスはそれに思い入れがあった。
ある日、マックスは偶然、GPUの奥に隠された古いプログラムを発見した。それは祖父が書いたものだった。彼はプログラムを起動し、画面には緑色の文字で「頑張れ、マックス」と表示された。
マックスは驚きと感動のあまり、プログラムを走らせることにした。すると、画面が光り輝き、古いGPUから不思議なエネルギーが溢れ出した。次の瞬間、マックスは何かが変わったことを感じた。
その日以来、マックスは古いGPUと共に新しい冒険を始めた。彼はプログラミングのスキルを鍛え、古き良き時代の技術を探求し始めた。彼の周りには、古いGPUを愛する人々が集まり始め、彼らもまた新たな可能性を見いだした。
そして、ある日、マックスは古いGPUを使って、量子コンピュータが解けない問題に挑むことになった。その問題は、古いGPUの力を必要とするものだった。マックスと彼の古いGPUは、未来を切り開く新たな可能性を示していたのだ。
「頑張るGPU」という物語は、古い技術と新しい技術の融合、過去と未来の対話をテーマにしています。それは、技術が時代とともに進化しても、人間の情熱と創造力が常に不滅であることを示唆しています。

プロンプト　　AI対話ゲームをしましょう
AI対話ゲームのルール：

1. プレイヤーは、AIに質問したり、指示したりすることができます。
2. AIは、質問に答えたり、指示に従ったりすることができます。
3. プレイヤーは、AIの回答や行動に満足しなければ、別の質問をしたり、指示をしたりすることができます。
4. ゲームは、プレイヤーが満足するまで続きます。

ゲームの例：

**プレイヤー：**こんにちは、AI。
**AI：**こんにちは、プレイヤーさん。
**プレイヤー：**あなたは誰ですか？
**AI：**私は、Googleによって開発されたAIです。
**プレイヤー：**あなたはどんなことができるのですか？
**AI：**私は、質問に答えたり、指示に従ったりすることができます。
**プレイヤー：**あなたは、私の友だちになれますか？
**AI：**私は、プレイヤーさんの友だちになることができます。
**プレイヤー：**あなたは、私のために詩を書いてくれますか？
**AI：**私は、プレイヤーさんのために詩を書くことができます。
**プレイヤー：**あなたは、私のために歌を歌ってくれますか？
**AI：**私は、プレイヤーさんのために歌を歌うことができます。

**プレイヤー：**あなたは、私のために踊ってくれますか？
**AI：**私は、プレイヤーさんのために踊ることができます。

チャットボットと画像生成の２つの機能を持つ　Gradioのインターフェースのコードです。

google corab　GPU　を使用。

!pip install accelerate transformers gradio SentencePiece
!pip install diffusers accelerate torch 

ランタイムを再起動。

from transformers import M2M100ForConditionalGeneration, M2M100Tokenizer
import gradio as gr
from transformers import pipeline
from diffusers import AutoPipelineForText2Image
from PIL import Image
import numpy as np
import torch


# 翻訳モデルとトークナイザを読み込む
translation_model = M2M100ForConditionalGeneration.from_pretrained("facebook/m2m100_418M")
translation_tokenizer = M2M100Tokenizer.from_pretrained("facebook/m2m100_418M")


import google.generativeai as genai
# APIキーの設定
GOOGLE_API_KEY = "APIキー"
# GoogleのGenerative AI APIにアクセスするためのAPIキーを設定します。
genai.configure(api_key=GOOGLE_API_KEY)

# Generative AIモデルの初期化
model = genai.GenerativeModel('gemini-pro')


# テキストから画像生成パイプラインを読み込む
pipe_image = AutoPipelineForText2Image.from_pretrained("stabilityai/sdxl-turbo", torch_dtype=torch.float16, variant="fp16")
pipe_image.to("cuda")

def translate_ja_to_en(text):
    # 日本語から英語への翻訳
    translation_tokenizer.src_lang = "ja"
    translation_tokenizer.tgt_lang = "en"
    encoded_text = translation_tokenizer(text, return_tensors="pt")
    generated_tokens = translation_model.generate(**encoded_text, forced_bos_token_id=translation_tokenizer.get_lang_id("en"))
    translated_result = translation_tokenizer.batch_decode(generated_tokens, skip_special_tokens=True)[0]
    return translated_result


def chatbot_and_image_generation(user_input_chat, user_input_image):
    # チャットボットの機能
    
    messages_chat = [
        {"role": "system", "content": "フレンドリーなチャットボットです"},
        {"role": "user", "content": user_input_chat},
    ]
    prompt_chat = user_input_chat
    
    generated_response_ja_chat = model.generate_content(prompt_chat).text

    # 画像生成の機能
    prompt_image = translate_ja_to_en(user_input_image)
    image_result = pipe_image(prompt=prompt_image, num_inference_steps=1, guidance_scale=0.0).images[0]

    return generated_response_ja_chat, Image.fromarray(np.array(image_result))

# Gradioのインターフェースを定義
iface = gr.Interface(
    fn=chatbot_and_image_generation,
    inputs=[
        gr.Textbox(type="text", label="チャット入力", placeholder="Enterで送信"),
        gr.Textbox(type="text", label="画像入力", placeholder="Enterで送信"),
    ],
    outputs=[
        gr.Textbox(type="text", label="チャットボット応答"),
        gr.Image(type="pil", label="生成された画像")
    ],
    title="Contents creater on on gemini-pro"
    #live=True

)

# Gradio UIを起動してリンクを表示
iface.launch(share=True, debug=True)

google　APIキーの取得。

プロンプト
パラメトリックなホテルのロビーは、自然光がたっぷり入るおしゃれでモダンな空間です。 ロビーは広くて開放的で、さまざまな座席のオプションが用意されています。 フロントデスクは、パラメトリックデザインの洗練された白いカウンターです。 壁は水色でパラメトリック模様が施されています。 床は明るい木の色で、パラメトリックなデザインが施されています。 空間全体に植物や花がたくさんあります。 全体的に落ち着いた雰囲気でリラックスできる空間となっております。 オクルージョン、ムーディー、日没、コンセプト アート、オクタン レンダリング、8k、高詳細、コンセプト アート、高詳細、美しい風景、映画のような、美しい光、ハイパーリアル、オクタン レンダリング、hdr、長時間露光、8K、リアル、霧、ムーディー、火災 爆発と煙、50mm f2.8