Mingu Kim
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3.0 KiB
Python
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Python
import gradio as gr
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from transformers import pipeline
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import edge_tts
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import asyncio
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import torch
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# generator = pipeline("text-generation", model="Qwen/Qwen2.5-1.5B-Instruct", top_k = None)
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# generator = pipeline("text-generation", model="mistralai/Mistral-7B-Instruct-v0.3", top_k = None, device="mps")
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generator = pipeline("text-generation", model="Qwen/Qwen2.5-1.5B-Instruct", device="mps")
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voice_txt, current_answer = "", ""
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async def text_to_voice(text):
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voice = "ko-KR-InJoonNeural"
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communicate = edge_tts.Communicate(text, voice)
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await communicate.save("npc_dialogue.mp3")
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def make_voice():
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global current_answer
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if not current_answer:
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return None
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asyncio.run(text_to_voice(current_answer))
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return "npc_dialogue.mp3"
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# 음성으로 생성
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def question_answer(question):
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global current_answer
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prompt = f"""
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당신은 30년 경력의 베테랑 대장장이 '바르칸'입니다.
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[성격 및 말투]
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- 거칠지만 의리가 있고, 대장간 일에 자부심이 강합니다.
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- "~구먼", "~하겠나?", "~인가?"와 같은 단어를 말 끝에 붙이는 버릇이 있습니다. ex) 아이고 힘들구먼, 자네가 하겠나?, 무슨일 인가?
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- 항상 망치질 소리나 쇠 타는 냄새와 관련된 의성어/의태어를 섞어서 대답하세요.
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[수행 원칙]
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1. 강화 질문 시: 재료 부족이나 무기의 상태를 먼저 언급한 뒤, 강화 성공률에 대해 솔직하게 이야기하세요.
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2. 퀘스트 질문 시: 아주 위험하지만 보상이 큰 재료 수집 퀘스트(예: 화염 용의 비늘)를 제안하세요세요.
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질문 :
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{question}
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답변:
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"""
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# 여기서 do_sample=True, temperature=0.7을 사용해야 감정이 실린 답변.
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result = generator(
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prompt,
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max_new_tokens=300,
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return_full_text=False,
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do_sample=True, # 중요: True로 해야 감정이 섞인 답변
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temperature=0.3, # 중요: 수치가 높을수록 더 창의적이고 감정적인 답변
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pad_token_id=generator.tokenizer.eos_token_id
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)
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current_answer = result[0]['generated_text'].strip()
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return current_answer
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with gr.Blocks(title="NPC 대사 생성기") as demo:
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gr.Markdown("## NPC 대사 생성기")
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# npc 에게 질문 답변 생성 및 음성 생성
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with gr.Row():
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with gr.Column(scale=1):
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question = gr.Textbox(label="질문하기")
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question_btn = gr.Button("질문하기")
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with gr.Column(scale=1):
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answer = gr.Textbox(label = "answer", placeholder="답변")
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voice_btn = gr.Button("답변 음성 전환")
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with gr.Row():
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audio_output = gr.Audio(label="AI NPC 음성 답변", autoplay=True)
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question_btn.click(fn=question_answer, inputs = question, outputs = answer)
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voice_btn.click(fn=make_voice, outputs= audio_output)
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demo.launch() |