识别目标并撤回图片插件
Project description
📖 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
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"
]
安装完成之后请参考 这里 完成模型配置相关操作
⚙️ 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 |
否 | None |
下载模型等文件时使用的代理地址 |
响应配置 | |||
NAILONG_BYPASS_SUPERUSER |
否 | True |
是否不检查超级用户发送的图片 |
NAILONG_BYPASS_ADMIN |
否 | True |
是否不检查群组管理员发送的图片 |
NAILONG_NEED_ADMIN |
否 | 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 |
否 | [] |
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 |
否 | True |
是否使用黑名单模式 |
NAILONG_USER_BLACKLIST |
否 | [] |
用户 ID 黑名单列表 |
NAILONG_PRIORITY |
否 | 100 |
Matcher 优先级 |
行为配置 | |||
NAILONG_RECALL |
否 | True |
是否撤回消息 |
NAILONG_MUTE_SECONDS |
否 | 0 |
设置禁言时间,默认为 0 即不禁言 单位:秒 |
NAILONG_TIP |
否 | {"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 |
否 | {"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 |
否 | False |
使用模型 1 时是否检查图片中的所有帧,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 |
模型通用配置 | |||
NAILONG_MODEL_DIR |
否 | ./data/nailongremove |
模型的下载位置 |
NAILONG_MODEL |
否 | 1 |
选择需要加载的模型,可用模型见下 |
NAILONG_AUTO_UPDATE_MODEL |
否 | True |
是否自动更新模型 |
NAILONG_CONCURRENCY |
否 | 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 |
否 | ["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 |
否 | tiny |
模型 1 使用的模型类型,可用 tiny / m |
NAILONG_MODEL1_YOLOX_SIZE |
否 | None |
针对模型 1,自定义模型输入可能会有尺寸更改 |
NAILONG_MODEL1_SCORE |
否 | {"nailong": 0.5} |
模型 1 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 |
否 | 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
0
:基于 Renet50 图像分类模型训练推理,感谢 @spawner1145 提供的模型,原链接:spawner1145/NailongRecognize1
:基于 YOLOX 目标检测模型训练推理,感谢 @NKXingXh 提供的模型,原链接:nkxingxh/NailongDetection
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。
📞 联系
- Nonebot2 官方交流群:768887710(基础的安装部署问题可在这里询问)
- 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)
- 机器人插件学习交流群:200980266(机器人 BUG 模型精度等问题反馈来这里哟)
欢迎大家进群一起学习交流~
📝 更新日志
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
- 对应配置项修改:删除配置项
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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- Size: 24.4 kB
- Tags: Source
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- Uploaded via: pdm/2.20.1 CPython/3.10.12 Linux/6.5.0-1025-azure
File hashes
Algorithm | Hash digest | |
---|---|---|
SHA256 | 1419b9f72db37ba24db21c4f54800d82d53ae6ee0d046eb96f5fb11214b0c5d3 |
|
MD5 | 2541ea01a408bbfc0885f95495a2db58 |
|
BLAKE2b-256 | d73b620ecaade4d3b3dc99480c79be7b92611a9c0da82b650acc8895616749da |
File details
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.
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- Tags: Python 3
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- Uploaded via: pdm/2.20.1 CPython/3.10.12 Linux/6.5.0-1025-azure
File hashes
Algorithm | Hash digest | |
---|---|---|
SHA256 | 17ac0e7274a43dd3cdf69ab7c8f7cdd873032edea7af8e189d251138285859ea |
|
MD5 | 7ab6da25b4c8d3a7d681dc21fe7ae0e3 |
|
BLAKE2b-256 | 4c9bf8f2e71eadf7e1f06e19d035f8a712edb00bf4d8cffacfbdabdb2119d347 |