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识别目标并撤回图片插件

Project description

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Nonebot-Plugin-NaiLongRemove

✨ 一个基于 AI 模型的简单插件~ ✨

python pdm-managed
Pydantic Version 1 Or 2 license pypi pypi download
NoneBot Registry Supported Adapters

📖 介绍

声明

本插件仅供娱乐和学习交流。

简介

NaiLongRemove 是一款由简单的 AI 模型建立的奶龙识别插件,可以识别群中的奶龙表情包并撤回该表情。

技术

目前插件支持两种模型,可通过配置文件更换,详见文档下方配置一节。
用户可以根据需要自行选择心仪的模型,两个模型性能都已经经过优化,但仍可能会有不同程度的误差,也欢迎各位继续反馈给我们~

💿 安装

如果你从来没接触过 NoneBot,请查看 这个文档

为避免依赖问题,我们把使用 GPU 推理的插件安装方式与普通安装分开了,供有需要的用户选择安装

使用 CPU 推理

以下提到的方法 任选其一 即可

[推荐] 使用 nb-cli 安装 在 nonebot2 项目的根目录下打开命令行, 输入以下指令即可安装
nb plugin install nonebot-plugin-nailongremove
使用包管理器安装 在 nonebot2 项目的插件目录下, 打开命令行, 根据你使用的包管理器, 输入相应的安装命令
pip
pip install nonebot-plugin-nailongremove
pdm
pdm add nonebot-plugin-nailongremove
poetry
poetry add nonebot-plugin-nailongremove
conda
conda install nonebot-plugin-nailongremove

打开 nonebot2 项目根目录下的 pyproject.toml 文件, 在 [tool.nonebot] 部分的 plugins 项里追加写入

[tool.nonebot]
plugins = [
    # ...
    "nonebot_plugin_nailongremove"
]

使用 GPU 推理

点击展开

[!NOTE] 以下操作比较专业及繁琐,非专业用户可以不考虑使用
实际上对于本插件使用的模型使用 CUDA 加速效果不大,不要什么都不懂就犟着要来搞这些

先进入 Bot 虚拟环境(如果有)

[!NOTE] 如果你以前安装了使用 CPU 推理的包,请先卸载

pip uninstall nonebot-plugin-nailongremove torch torchvision onnxruntime

安装底包

pip install nonebot-plugin-nailongremove-base

根据你安装的 CUDA 与 CuDNN 版本(如果有装,没有就去装),按照官网说明安装对应版本的以下依赖:

安装完后配置插件使用 CUDA 进行推理

NAILONG_ONNX_PROVIDERS=["CUDAExecutionProvider"]

最后配置让 nonebot2 加载插件
打开 nonebot2 项目根目录下的 pyproject.toml 文件, 在 [tool.nonebot] 部分的 plugins 项里追加写入

[tool.nonebot]
plugins = [
    # ...
    "nonebot_plugin_nailongremove"
]

之后更新插件的话,进入虚拟环境只更新底包即可,不要安装及更新不带 base 的包

pip install nonebot-plugin-nailongremove-base -U

⚙️ 配置

在 nonebot2 项目的 .env 文件中添加下表中的必填配置

配置项 必填 默认值 说明
全局配置
PROXY None 下载模型等文件时使用的代理地址
响应配置
NAILONG_BYPASS_SUPERUSER True 是否不检查超级用户发送的图片
NAILONG_BYPASS_ADMIN True 是否不检查群组管理员发送的图片
NAILONG_NEED_ADMIN False 当自身不为群组管理员时是否不检查群内所有图片
NAILONG_LIST_SCENES [] 聊天场景 ID 黑白名单列表
在单级聊天下为该聊天 ID,如 QQ 群号;
在多级聊天下为以 _ 分割的各级聊天 ID,如频道下的子频道或频道下私聊
NAILONG_BLACKLIST True 是否使用黑名单模式
NAILONG_USER_BLACKLIST [] 用户 ID 黑名单列表
NAILONG_PRIORITY 100 Matcher 优先级
行为配置
NAILONG_RECALL True 是否撤回消息
NAILONG_MUTE_SECONDS 0 设置禁言时间,默认为 0 即不禁言
单位:秒
NAILONG_TIP {"nailong": "本群禁止发奶龙!"} 发送的提示,使用 Alconna 的消息模板,可用变量见下,可以根据标签自定义对应值,如遇其中没有的标签会回退到 nailong
NAILONG_FAILED_TIP {"nailong": "{:Reply($message_id)}呜,不要发奶龙了嘛 🥺 👉👈"} 撤回失败或禁用撤回时发送的提示,同上
NAILONG_CHECK_ALL_FRAMES False 使用模型 1 时是否检查图片中的所有帧,需要同时设置NAILONG_CHECK_MODE为0,启用该项后消息模板中的 $checked_result 变量当原图为动图时会变为动图
NAILONG_CHECK_MODE 0 选择对GIF动图的检测方式
0.检测所有帧
1.只检测第一帧
2.随机抽帧检测
相似度检测配置
NAILONG_SIMILARITY_ON False 是否启用处理图片前对本地存储进行相似度检测(该功能仍在更新中,目前可能耗能较大且处理较慢)
NAILONG_SIMILARITY_MAX_STORAGE 10 本地存储报错图片最大上限,到达上限会压缩并删除上次记录
NAILONG_SIMILARITY_MAX_BATCH_SIZE 10 本地存储相似度检测时处理的最大批数量
模型通用配置
NAILONG_MODEL_DIR ./data/nailongremove 模型的下载位置
NAILONG_MODEL 1 选择需要加载的模型,可用模型见下
NAILONG_AUTO_UPDATE_MODEL True 是否自动更新模型
NAILONG_CONCURRENCY 1 当图片为动图时,针对该图片并发识别图片帧的最大并发数
NAILONG_ONNX_PROVIDERS ["CPUExecutionProvider"] 加载 onnx 模型使用的 provider 列表,请参考上方安装文档
模型 1 特定配置
NAILONG_MODEL1_TYPE tiny 模型 1 使用的模型类型,可用 tiny / m
NAILONG_MODEL1_YOLOX_SIZE None 针对模型 1,自定义模型输入可能会有尺寸更改
模型 2 特定配置
NAILONG_MODEL2_ONLINE False 针对模型 2,是否启用在线推理,此模式目前不适用NAILONG_CHECK_MODE为0
模型 1&2 特定配置
NAILONG_MODEL1_SCORE {"nailong": 0.5} 模型 1&2 置信度阈值,范围 0 ~ 1,可以根据标签自定义对应值,设置对应标签的阈值以检测该标签,设为 null 或者不填可以忽略该标签
杂项配置
NAILONG_GITHUB_TOKEN None GitHub Access Token,遇到模型下载或更新问题时可尝试填写

可用模型

消息模板可用变量

变量名 类型 说明
$event Event 当前事件
$target Target 事件目标
$message_id str 消息 ID
$msg UniMessage 当前消息
$ss Session 当前会话
$checked_result Image 框选出对应目标后的图片,仅在模型配置为 1 时存在

🎉 使用

只要有人发奶龙表情包被识别出来,就会被撤回并提醒。

本地存储报错图片(限SUPERUSERS):发送"这是[种类]"+图片,例如:"这是nailong+图片",便会自动存储到本地,开启相似度检测后,在下一次检测图片会优先识别本地已存储的图片。

📞 联系

  • 机器人插件学习交流群:200980266(安装部署,机器人 BUG 模型精度等问题反馈来这里哟)
  • 人工智能学习交流群:949992679(学习交流 AI 相关技术可以来这里捏)

欢迎大家进群一起学习交流~

📝 更新日志

2.3.2

  • 更新对GIF动图的三种帧处理模式,通过NAILONG_CHECK_MODE自行选择
  • 更新对于报错图片临时处理方案,通过设置NAILONG_SIMILARITY_ON开启浏览本地存储相似度匹配,通过SUPERUSERS发送"这是[种类]"+图片,可将报错图片保存到本地记录
  • NAILONG_MODEL加入model2,基于YOLOv11训练的模型,目前仅支持奶龙识别

2.3.1

  • 修改插件依赖以避免一些问题,影响了安装过程,请查看安装文档了解
    • 对应配置项修改:删除配置项 NAILONG_ONNX_TRY_TO_USE_GPU,添加配置项 NAILONG_ONNX_PROVIDERS

2.3.0

  • 支持了检查 GIF 中的所有帧并将结果重新封成 GIF,默认禁用,同时弃用 $checked_image 变量,新增 $checked_result 变量
  • 现在模型 1 的输入大小可以根据模型类型自动配置了,但是如果配置项指定了那么会优先使用
  • 支持处理含有其他标签的图片了,部分配置项支持根据标签自定义对应值
  • 增加用户黑名单
  • 默认模型调整至 1

2.2.1

  • 优化模型自动更新(可能是反向优化)

2.2.0

  • 重命名配置项 NAILONG_YOLOX_SIZE -> NAILONG_MODEL1_YOLOX_SIZE
  • 模型 1 现可以自动获取最新版本,也可以通过配置选择要使用的模型类型
  • 模型 1 现可通过配置项控制识别置信度阈值
  • 加载 onnx 模型时会默认尝试使用 GPU,如果失败则会显示一串警告,如果不想看见警告参考上面关闭对应配置

2.1.4

  • 修复 NAILONG_NEED_ADMIN 配置不生效的 Bug

2.1.3

  • 修复忽略群管与超级用户无效的 Bug

2.1.2

  • 重构部分代码,修复潜在 Bug

2.1.1

  • 新增变量 $checked_image

2.1.0

  • 从原仓库下载模型

2.0.0

  • 重构插件,适配多平台
  • 更新了两个新模型,优化了模型精度,用户可自行选择其中之一进行推理
  • 增加了禁言、群黑白名单、可选关闭管理员检测等功能
  • 增加了自动更新模型可选

Project details


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Download the file for your platform. If you're not sure which to choose, learn more about installing packages.

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Built Distribution

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Algorithm Hash digest
SHA256 62161d06cfe5bef5331edd04a67550108dbc2a3fe701f36683cca898245b53c1
MD5 582a0491bb99ecd68d71a2d5d2fe91c7
BLAKE2b-256 942a8b2ca5b7b7f1f87579c7880a65eff332668f6bf8559d87220a998863d41c

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Algorithm Hash digest
SHA256 f3c69787704d8d1491c3b525a62dd7ec4a18bb928b859a4a95f1b736be8cb2eb
MD5 3304a23ba7b463b610df15ce5aeb472f
BLAKE2b-256 07e828350241969bbd656b76a9f5d88a284cbe133bf6833474ca97094d58370d

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