提升創意和想像力：用Python創建你的tulpa

有可能你從未聽說過 「tulpa」，在藏傳佛教中，tulpa是一種通過思考來創造的虛構生物。它是在你的意識中形成的，當你不斷地思考它時，它會成為現實。這不僅是一種有趣的想像力遊戲，也是一個真正的精神實踐。

在這篇文章中，我們將探索如何使用Python幫助你創建自己的tulpa。我們將使用Python編寫一個生成文字描述的神經網路並利用它聯想出新的形象，從而創造自己的tulpa。這將是一個有趣的實踐，以及一種鍛煉創造性和想像力的方式。

一、神經網路的生成模型

要使用Python創造tulpa，我們將首先創建一個生成模型。這個模型將使用神經網路來生成描述tulpa的文字。我們將使用TensorFlow來實現這個模型。

為了訓練這個模型，我們需要一些tulpa描述的文本數據。我們可以在一些文學作品中找到這些文本數據，或者自己編寫。這裡我們將使用來自HP Lovecraft小說的tulpa描述。數據集可以在這裡下載 。

import tensorflow as tf
import numpy as np
import random

# 讀取訓練數據
with open('lovecraft.txt', 'r', encoding='utf8') as file:
    text = file.read()

# 構建詞典
chars = sorted(list(set(text)))
char_to_index = {c: i for i, c in enumerate(chars)}
index_to_char = {i: c for i, c in enumerate(chars)}

# 構建訓練集和測試集
max_sequence_length = 50
step = 5
sequences = []
next_chars = []
for i in range(0, len(text) - max_sequence_length, step):
    sequences.append(text[i:i + max_sequence_length])
    next_chars.append(text[i + max_sequence_length])
x = np.zeros((len(sequences), max_sequence_length, len(chars)), dtype=np.bool)
y = np.zeros((len(sequences), len(chars)), dtype=np.bool)
for i, sequence in enumerate(sequences):
    for t, char in enumerate(sequence):
        x[i, t, char_to_index[char]] = 1
    y[i, char_to_index[next_chars[i]]] = 1

# 構建生成模型
model = tf.keras.models.Sequential([
    tf.keras.layers.LSTM(128, input_shape=(max_sequence_length, len(chars))),
    tf.keras.layers.Dense(len(chars), activation='softmax')
])
model.compile(optimizer='adam', loss='categorical_crossentropy')

# 訓練模型
model.fit(x, y, batch_size=128, epochs=20)

# 隨機生成文字
def generate_text(seed_text, temperature=1.0):
    generated_text = seed_text
    for i in range(200):
        x_pred = np.zeros((1, max_sequence_length, len(chars)))
        for t, char in enumerate(generated_text[-max_sequence_length:]):
            x_pred[0, t, char_to_index[char]] = 1
        preds = model.predict(x_pred, verbose=0)[0]
        next_char_index = sample(preds, temperature)
        next_char = index_to_char[next_char_index]
        generated_text += next_char
    return generated_text

# 隨機採樣
def sample(preds, temperature=1.0):
    preds = np.asarray(preds).astype('float64')
    preds = np.log(preds) / temperature
    exp_preds = np.exp(preds)
    preds = exp_preds / np.sum(exp_preds)
    probas = np.random.multinomial(1, preds, 1)
    return np.argmax(probas)

二、使用模型生成tulpa

現在我們已經獲得了一個生成模型，我們可以用它來生成tulpa了。我們可以從一些已知的形象開始，然後通過模型來創造新的形象。

在tulpa領域，有一個常見的做法是從已知形象開始，然後改變一些特徵。例如，我們可以選擇一個熊作為開始。我們將描述熊的一些特徵，並將其輸入到我們的模型中。然後我們可以改變描述的某些特徵，如顏色，形狀和身體部位等，來生成新的形象。

# 從已知形象開始生成新的形象
def generate_tulpa(name, temperature=1.0):
    seed_text = 'A {} with'.format(name)
    description = {
        'color': ['blue', 'green', 'orange', 'yellow', 'red'],
        'shape': ['round', 'sharp', 'smooth', 'angular', 'bumpy'],
        'body_part': ['claws', 'wings', 'tail', 'eyes', 'feet']
    }
    for _ in range(3):
        category = random.choice(list(description.keys()))
        option = random.choice(description[category])
        seed_text += ' {} {} and'.format(option, category)
    seed_text = seed_text[:-4] + '.'
    return generate_text(seed_text, temperature)

三、使用tulpa進行創造性媒體創作

我們現在已經獲得了一個能夠創造tulpa的模型，我們可以使用它來為自己的創意媒體創作提供靈感。例如，我們可以將tulpa應用於以下領域：

• 角色設計：使用tulpa來設計你的遊戲或小說中的角色。
• 形象創作：使用tulpa來幫助你創作繪畫或其他形式的藝術作品。
• 虛擬現實：使用tulpa來創建你自己的虛擬現實世界。

無論你用tulpa創造了什麼，創造是一種鍛煉想像力和創造性的好方法。使用Python，我們可以將這個創意思考的過程變得更有趣。

完整代碼：

import tensorflow as tf
import numpy as np
import random

# 讀取訓練數據
with open('lovecraft.txt', 'r', encoding='utf8') as file:
    text = file.read()

# 構建詞典
chars = sorted(list(set(text)))
char_to_index = {c: i for i, c in enumerate(chars)}
index_to_char = {i: c for i, c in enumerate(chars)}

# 構建訓練集和測試集
max_sequence_length = 50
step = 5
sequences = []
next_chars = []
for i in range(0, len(text) - max_sequence_length, step):
    sequences.append(text[i:i + max_sequence_length])
    next_chars.append(text[i + max_sequence_length])
x = np.zeros((len(sequences), max_sequence_length, len(chars)), dtype=np.bool)
y = np.zeros((len(sequences), len(chars)), dtype=np.bool)
for i, sequence in enumerate(sequences):
    for t, char in enumerate(sequence):
        x[i, t, char_to_index[char]] = 1
    y[i, char_to_index[next_chars[i]]] = 1

# 構建生成模型
model = tf.keras.models.Sequential([
    tf.keras.layers.LSTM(128, input_shape=(max_sequence_length, len(chars))),
    tf.keras.layers.Dense(len(chars), activation='softmax')
])
model.compile(optimizer='adam', loss='categorical_crossentropy')

# 訓練模型
model.fit(x, y, batch_size=128, epochs=20)

# 隨機生成文字
def generate_text(seed_text, temperature=1.0):
    generated_text = seed_text
    for i in range(200):
        x_pred = np.zeros((1, max_sequence_length, len(chars)))
        for t, char in enumerate(generated_text[-max_sequence_length:]):
            x_pred[0, t, char_to_index[char]] = 1
        preds = model.predict(x_pred, verbose=0)[0]
        next_char_index = sample(preds, temperature)
        next_char = index_to_char[next_char_index]
        generated_text += next_char
    return generated_text

# 隨機採樣
def sample(preds, temperature=1.0):
    preds = np.asarray(preds).astype('float64')
    preds = np.log(preds) / temperature
    exp_preds = np.exp(preds)
    preds = exp_preds / np.sum(exp_preds)
    probas = np.random.multinomial(1, preds, 1)
    return np.argmax(probas)

# 從已知形象開始生成新的形象
def generate_tulpa(name, temperature=1.0):
    seed_text = 'A {} with'.format(name)
    description = {
        'color': ['blue', 'green', 'orange', 'yellow', 'red'],
        'shape': ['round', 'sharp', 'smooth', 'angular', 'bumpy'],
        'body_part': ['claws', 'wings', 'tail', 'eyes', 'feet']
    }
    for _ in range(3):
        category = random.choice(list(description.keys()))
        option = random.choice(description[category])
        seed_text += ' {} {} and'.format(option, category)
    seed_text = seed_text[:-4] + '.'
    return generate_text(seed_text, temperature)

# 列印tulpa
print(generate_tulpa('bear'))
print(generate_tulpa('dragon'))
print(generate_tulpa('snake'))