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# Aotu Role Automatic Generation Site
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#### 介绍
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本项目是送给各位凹凸世界迷的小礼物～
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基于某大佬开发的凹凸世界作画AI
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本项目已经得到原作者的授权，并与原作者以相同的授权协议开放源代码
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官方演示站点：[https://ai.ghink.net/arags](https://ai.ghink.net/arags)
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每个角色包含约6000张示例图片，GeCloud GPU服务器提供生成算力
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本项目内有较大的文件无法上传码云，可以前往官方演示站下载
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本项目适合有一定计算机基础并且愿意折腾动手的小伙伴，如果只是为了下载QQ头像（误），我们的官方网站每周都会生成新的画作，可以直接前往下载哦
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#### 软件架构
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本项目使用Google的Tensorflow进行渲染
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基于NVIDIA的CUDA计算与GAN生成对抗网络开发
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使用Python进行核心部分开发
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#### 硬件要求
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1. 任意NVIDIA旗下支持CUDA计算的显卡
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2. 主频高于2.0GHz的中央处理器
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3. 大于等于6GB的运行内存
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4. 不小于10MB/s读取速度的存储设备
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示范：
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1. GTX660/2G
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2. E3-1230v3
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3. 16G/DDR3
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4. 西部数据Blue/2TB
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#### 环境要求
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1. Windows操作系统（推荐Windows10）
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2. 完整安装的NVIDIA显卡驱动
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3. 完整安装的已经安装了cudnn的我们提供的CUDA API程序
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4. 完整安装的Python
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5. 完整安装的Python-tensorflow_gpu-1.14.0
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6. 完整安装的Python-numpy
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7. 完整安装的Python-pillow
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8. 完整安装的Python-qrcode
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9. 完整安装的Python-requests
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如果需要搭建演示环境，则还需要：
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8. 完整安装的Nginx环境
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#### 安装过程
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1. 安装您的显卡对应的驱动程序（NVIDIA官网下载）
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2. 安装本项目内的CUDAAPI包（演示站下载）
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3. 将本项目目内的cudnnlib包解压缩后放入CUDA安装目录内
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4. 安装Python
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5. 通过pip安装tensorflow_gpu-1.14.0（注意版本！1.14.0）
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6. 通过pip安装numpy
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7. 通过pip安装pillow
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8. 通过pip安装qrcode
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9. 通过pip安装requests
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如果需要搭建演示环境，则还需要：
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8. 通过任意方法完整安装Nginx环境
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9. 将本项目的Nginx.conf文件内内容复制进Nginx的目录中
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10. 将本项目的.autoindex文件夹放入演示站站点根目录中
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#### 使用方法
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单次生成：
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1. 在draw.py文件内修改你想要的保存目录与角色（文件内有注释）
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2. 打开draw.py等待运行，完成后会自动退出
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多次生成：
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1. 在draw.py文件中修改你想要的保存目录与角色（文件内有注释）
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2. 在loop.py文件中修改你想要的生成次数（文件内有注释）
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3. 打开loop.py等待运行，完成后会自动退出
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网站全自动：
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1. 安装并配置Nginx程序（本文档不做过多解释）
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2. 在loop.py文件中修改你各角色你想要的生成次数
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3. 在系统内设置定时任务执行（本文不做过多解释）
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注意，官方提供的loop中有删除旧文档功能，如果不要可以将其删除
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没有Python基础的，尽量不要改动目录结构，防止无法生成甚至误删文件
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#### 参与贡献
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@rand0mz
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@Bigsk
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