提升创意和想象力：用Python创建你的tulpa

有可能你从未听说过 “tulpa”，在藏传佛教中，tulpa是一种通过思考来创造的虚构生物。它是在你的意识中形成的，当你不断地思考它时，它会成为现实。这不仅是一种有趣的想象力游戏，也是一个真正的精神实践。

在这篇文章中，我们将探索如何使用Python帮助你创建自己的tulpa。我们将使用Python编写一个生成文字描述的神经网络并利用它联想出新的形象，从而创造自己的tulpa。这将是一个有趣的实践，以及一种锻炼创造性和想象力的方式。

一、神经网络的生成模型

要使用Python创造tulpa，我们将首先创建一个生成模型。这个模型将使用神经网络来生成描述tulpa的文字。我们将使用TensorFlow来实现这个模型。

为了训练这个模型，我们需要一些tulpa描述的文本数据。我们可以在一些文学作品中找到这些文本数据，或者自己编写。这里我们将使用来自HP Lovecraft小说的tulpa描述。数据集可以在这里下载 。

import tensorflow as tf
import numpy as np
import random

# 读取训练数据
with open('lovecraft.txt', 'r', encoding='utf8') as file:
    text = file.read()

# 构建词典
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)}

# 构建训练集和测试集
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

# 构建生成模型
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')

# 训练模型
model.fit(x, y, batch_size=128, epochs=20)

# 随机生成文字
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

# 随机采样
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

现在我们已经获得了一个生成模型，我们可以用它来生成tulpa了。我们可以从一些已知的形象开始，然后通过模型来创造新的形象。

在tulpa领域，有一个常见的做法是从已知形象开始，然后改变一些特征。例如，我们可以选择一个熊作为开始。我们将描述熊的一些特征，并将其输入到我们的模型中。然后我们可以改变描述的某些特征，如颜色，形状和身体部位等，来生成新的形象。

# 从已知形象开始生成新的形象
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进行创造性媒体创作

我们现在已经获得了一个能够创造tulpa的模型，我们可以使用它来为自己的创意媒体创作提供灵感。例如，我们可以将tulpa应用于以下领域：

• 角色设计：使用tulpa来设计你的游戏或小说中的角色。
• 形象创作：使用tulpa来帮助你创作绘画或其他形式的艺术作品。
• 虚拟现实：使用tulpa来创建你自己的虚拟现实世界。

无论你用tulpa创造了什么，创造是一种锻炼想象力和创造性的好方法。使用Python，我们可以将这个创意思考的过程变得更有趣。

完整代码：

import tensorflow as tf
import numpy as np
import random

# 读取训练数据
with open('lovecraft.txt', 'r', encoding='utf8') as file:
    text = file.read()

# 构建词典
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)}

# 构建训练集和测试集
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

# 构建生成模型
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')

# 训练模型
model.fit(x, y, batch_size=128, epochs=20)

# 随机生成文字
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

# 随机采样
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)

# 从已知形象开始生成新的形象
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)

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