PythonのJupyterノートブックを使用してNFTイメージジェネレータ

PythonとJupyterノートブックを使用してNFTイメージを生成する
レイヤーのコレクションを使用して一連のユニークなイメージを生成するNFTイメージジェネレータを開発しましょう.

インストールPython

PIPをインストール
pipをダウンロードします.パイ

curl https://bootstrap.pypa.io/get-pip.py -o get-pip.py

python get-pip.py

インストールパイロ

pip install pillow

Pythonディスプレイのインストール

pip install display

Jupyterノートブックのインストール

pip install jupyter 

次のようなフォルダーを設定する

右クリックします

ジェネレータフォルダでJupyterを実行する

jupyter notebook

新しいノートを作成するには

必要なパッケージをインポートします.

from PIL import Image 
from IPython.display import display 
import random
import json

すべての図形を入力し、重みを設定する

# Each image is made up a series of traits
# The weightings for each trait drive the rarity and add up to 100%

background = ["Blue", "Orange"] 
background_weights = [30, 70]

circle = ["Blue", "Orange"] 
circle_weights = [30, 70]

square = ["Blue","Orange"] 
square_weights = [30, 70]

# Dictionary variable for each trait. 
# Eech trait corresponds to its file name
# Add more shapes and colours as you wish

background_files = {
    "Blue": "blue",
    "Orange": "orange",
}

square_files = {
    "Blue": "blue-square",
    "Orange": "orange-square",     
}

circle_files = {
    "Blue": "blue-circle",
    "Orange": "orange-circle", 
}

ユニークな画像の組み合わせを生成する関数を作成する

TOTAL_IMAGES = 8 # Number of random unique images we want to generate ( 2 x 2 x 2 = 8)

all_images = [] 

def create_new_image():

    new_image = {} #

    # For each trait category, select a random trait based on the weightings 
    new_image ["Background"] = random.choices(background, background_weights)[0]
    new_image ["Circle"] = random.choices(circle, circle_weights)[0]
    new_image ["Square"] = random.choices(square, square_weights)[0]

    if new_image in all_images:
        return create_new_image()
    else:
        return new_image


# Generate the unique combinations based on trait weightings
for i in range(TOTAL_IMAGES): 

    new_trait_image = create_new_image()

    all_images.append(new_trait_image)

すべての画像が一意であればtrueを返す

def all_images_unique(all_images):
    seen = list()
    return not any(i in seen or seen.append(i) for i in all_images)

print("Are all images unique?", all_images_unique(all_images))

各イメージにトークンIDを追加する

i = 0
for item in all_images:
    item["tokenId"] = i
    i = i + 1

全ての画像を出力する

print(all_images)

特性カウントを得る

background_count = {}
for item in background:
    background_count[item] = 0

circle_count = {}
for item in circle:
    circle_count[item] = 0

square_count = {}
for item in square:
    square_count[item] = 0

for image in all_images:
    background_count[image["Background"]] += 1
    circle_count[image["Circle"]] += 1
    square_count[image["Square"]] += 1

print(background_count)
print(circle_count)
print(square_count)

すべての特徴のメタデータを生成する

METADATA_FILE_NAME = './metadata/all-traits.json'; 
with open(METADATA_FILE_NAME, 'w') as outfile:
    json.dump(all_images, outfile, indent=4)

画像を生成する

for item in all_images:

    im1 = Image.open(f'./layers/backgrounds/{background_files[item["Background"]]}.jpg').convert('RGBA')
    im2 = Image.open(f'./layers/circles/{circle_files[item["Circle"]]}.png').convert('RGBA')
    im3 = Image.open(f'./layers/squares/{square_files[item["Square"]]}.png').convert('RGBA')

    #Create each composite
    com1 = Image.alpha_composite(im1, im2)
    com2 = Image.alpha_composite(com1, im3)

    #Convert to RGB
    rgb_im = com2.convert('RGB')
    file_name = str(item["tokenId"]) + ".png"
    rgb_im.save("./images/" + file_name)

各イメージのメタデータを生成する

f = open('./metadata/all-traits.json',) 
data = json.load(f)

IMAGES_BASE_URI = "ADD_IMAGES_BASE_URI_HERE"
PROJECT_NAME = "ADD_PROJECT_NAME_HERE"

def getAttribute(key, value):
    return {
        "trait_type": key,
        "value": value
    }
for i in data:
    token_id = i['tokenId']
    token = {
        "image": IMAGES_BASE_URI + str(token_id) + '.png',
        "tokenId": token_id,
        "name": PROJECT_NAME + ' ' + str(token_id),
        "attributes": []
    }
    token["attributes"].append(getAttribute("Background", i["Background"]))
    token["attributes"].append(getAttribute("Circle", i["Circle"]))
    token["attributes"].append(getAttribute("Square", i["Square"]))

    with open('./metadata/' + str(token_id), 'w') as outfile:
        json.dump(token, outfile, indent=4)
f.close()

生成されたすべての画像を/imageフォルダに出力し、メタデータを/メタデータフォルダに出力します.ファイル名はtokenidsを参照します.

これはOpenSeaにあなたの最初のNFTをアップロードする方法を示します.
JavaScriptを使ってNFTジェネレータを作る方法を示します